别跟风买Mac Mini了！国产算力跑OpenClaw，只需5分钟

新智元报道

编辑：定慧

【新智元导读】Clawdbot火爆全球，国产算力却不能用？AI Agent迎来高光时刻：Ollama只支持CUDA，中国团队直接把国产版开源了！正面硬刚Ollama，5分钟让国产芯片跑通OpenClaw！

最近几天，整个AI圈都被一个名叫「Clawdbot」的智能体刷屏了。

这个7×24小时永不下班的「AI贾维斯」，让全世界集体疯魔。

一时间，OpenClaw成为全网热词（原Clawdbot）的仓库更是涨到了夸张的13万Stars！

全世界的开发者都沉浸在这场2026开年的「智能体」革命中！

但Clawdbot要想跑得顺畅，会疯狂消耗大模型服务的tokens，尤其是部署到Moltbook中的智能体，它们正在疯狂发帖和评论。

这些tokens可都是钱啊！

网友们纷纷晒出巨额账单，即使轻量使用一天往往也要消耗数十美元！

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所以，很多极客和开发者开始用本地大模型提供服务。

比如用Ollama拉取一个本地模型，就完全免费了。

Ollama作为本地大模型部署的事实标准，通常只支持NVIDIA CUDA生态和MacBook等。

但问题来了，如果你手里有的是国产芯片和算力卡呢？

Ollama作为本地大模型部署的事实标准，通常只支持NVIDIA CUDA生态和MacBook等。

国产芯片用户？在这场AI智能体狂欢中，往往面临着更多的挑战。

但这本不该如此。

在Clawdbot们引爆全球的当下，国产算力不应该缺席。

在全球开发者借助Ollama或云服务便捷地加入智能体浪潮时，国产芯片用户却往往需要花费更多精力在驱动和环境配置上。

在别人已经让AI替自己干活的时候，我们还卡在「模型跑不起来」这一步。

国产芯片的架构差异与配置流程的复杂性，有时会让想要支持国产算力卡的开发者感到困扰。

在AIAgent爆发式增长的今天，国产算力不能缺席这场狂欢。

今天，终于有人带来了答案——玄武CLI，专为国产芯片打造的「国产版Ollama」。

5分钟启动模型服务，一行命令跑通大模型，让国产芯片也能跑起7×24小时的AI员工。

2026年2月2日，玄武CLI正式开源！

GitHub：

https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

Gitcode：

https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli

欢迎Star、Fork、提Issue、提PR，一起让国产芯片跑模型这件事变得更简单。

国产芯片跑模型：行路难，行路难

先来让我们聊聊国产芯片用户到底「有多难」。

架构碎片化+配置门槛高+问题无处求援+等等，这些问题往往劝退了很多想要支持国产算力卡的开发者。

华为昇腾CANN、沐曦MACA、摩尔线程MUSA...每家芯片都是独立生态，互不兼容。

装驱动、配环境、编译源码，一个模型折腾一周是常态。有位老哥吐槽：

不是不爱国，是真的装不动了。

开发者的诉求很简单：我不想当运维专家，我只想一行命令跑模型。

在这个AI Agent已经爆发增长的时候，如何让我们的国产算力不缺席这场狂欢？

玄武CLI：国产芯片的Ollama时刻

针对这些痛点，清昴智能推出了玄武CLI——一个专为国产芯片打造的大模型部署工具。

如果要简单一句话介绍玄武CLI，它就是国产版Ollama，专为国产算力而生。

如果你用过Ollama，5分钟就能上手玄武。

如果你没用过，10分钟也够了。

零门槛上手，1分钟部署

玄武CLI的部署有多简单？

解压即运行。基于Docker极简部署，告别繁琐的环境配置。只要装好基础驱动和Docker，最快1分钟启动服务。

而对于32B参数量及以内的模型，模型启动可以在30s内完成。

更爽的是，玄武CLI的命令集与Ollama高度一致：

xw serve # 启动服务

xw pull # 下载模型

xw run # 运行模型

xw list # 查看模型列表

xw ps # 查看运行状态

会用Ollama？那你已经会用玄武了，零学习成本迁移。

只需一句命令xw pull qwen3-32b，即可快速下载对应模型。

以前在国产算力卡上跑通模型非常麻烦，环境配置和代码调试往往要占据不少时间。

有时候大家调侃说：「需要配环境3天，改代码500行」。

但有了玄武CLI，只需要一行命令马上运行。

与Clawdbot联动，国产芯片也能玩AI智能体

回到开头的问题：Clawdbot这么火，国产芯片用户能玩吗？

现在可以了。

玄武CLI可以作为Clawdbot等AI智能体的模型后端服务，提供低门槛的本地推理能力。

玄武CLI，再加上Clawdbot，就相当于是国产芯片用户的AI贾维斯。

你的华为昇腾、沐曦、燧原...终于也能跑起7×24小时的AI员工了。

在这波AI智能体风暴中，国产算力不再缺席。

应用无缝替换，多引擎可供选择

玄武CLI完全兼容OpenAI API标准。

意味着什么？你之前基于LangChain、LlamaIndex、或者各种IDE插件开发的应用，只需要改一行API地址，就能无缝切换到玄武CLI后端。

不需要重构应用栈，不需要改业务逻辑，换个URL就完事了。

这对企业用户来说太友好了。现有的AI应用资产，可以直接复用。

多推理引擎深度适配优化，实现超强性能与超多模型覆盖

玄武CLI不仅仅是一个工具，更是一个打通硬件与模型的「全能引擎中枢」。

通过自研的MLGuider推理引擎，彻底解决企业级部署中性能与兼容性的矛盾。同时，玄武CLI也支持芯片原生框架和社区广泛使用的推理引擎，如昇腾原生MindIE、社区框架vLLM等，支持开发者针对多引擎进行性能最优选择。

玄武CLI支持完全离线运行，无需联网、不依赖云端。

对于对数据隐私敏感的企业用户来说，这一点至关重要。所有的推理都在本地完成，模型权重不上云，推理数据不外传。

国产原生适配，告别配置噩梦

最后，玄武CLI还藏了一个大招：自动识别芯片，智能匹配引擎。

华为昇腾全系列、沐曦...不管你用哪张卡，玄武CLI都能自动识别，并匹配最优的推理引擎。

无需查文档，无需改参数，无需编译源码。

「架构碎片化」这个国产芯片最大的痛点，玄武CLI就用一个自动检测功能，直接干掉了。

玄武集群版

千卡级国产智算底座

如果说玄武CLI解决的是单机部署问题，但对于智算中心、大型企业来说，还需要更强大的集群管理能力。

这就是玄武智算平台（集群版）的用武之地：国产异构算力的统一管理中枢。

玄武集群版首要解决的是多芯异构，统一纳管的难题，它打破了不同厂商芯片各自为战的局面，将华为、寒武纪、昆仑芯、摩尔线程、沐曦、燧原等十余款国产芯片纳入统一调度体系。

简单说，这是一套从芯片到智能体的全栈解决方案。

不同厂商的芯片，以往需要各自独立管理。

玄武集群版提供了统一的异构算力纳管能力，一套平台管理所有芯片。

在构建千P级大规模异构算力底座的同时，平台通过全栈自动化技术实现了高稳定性与易运营，为企业提供了一个久经实战考验、性能极致的生产级智算中枢。

这才是「国产芯片生态」应该有的样子——不是各自为战，而是统一调度。

玄武集群版还实现了从技术底座到「运营平台」的跨越。除了兼容多模型与多引擎，它还内置了完善的API管理和计量计费模块，助力企业和智算中心像公有云厂商一样，实现算力资源的对内精细管理与对外商业化运营。

这不只是一个工具，这是一场卡位战

让我们把视角拉高一点。

说实话，我很少会对一个底层工具感到如此兴奋。

而最近的兴奋，坦诚地讲，几乎都来自AI Agent。看着Clawdbot在屏幕上自动操作电脑，像拥有了生命一样，我确实被震撼到了。

但震撼之余，更多的是焦虑和思考。

因为我知道，这种流畅的体验目前主要集中在CUDA生态中。

比如Ollama这样的工具，让大模型在常见设备上的部署变得非常简单。

而我们手中的国产显卡，也同样值得拥有这样便捷的使用体验，而不是因为生态差异而被搁置。

这不仅是产品的竞争，更是标准的竞争。

历史无数次证明：生态的壁垒，远比算力的壁垒更难攻破。

当开发者面对复杂的文档与不兼容的驱动，难免会消磨热情。

面对海外成熟的AI生态标准，国产算力也在努力追赶，逐步解决各家标准不一、兼容性挑战等问题。

这正是我们要解决的关键问题。我们不缺硬算力，我们缺的是那个能把所有珍珠串起来的「线」。

而清昴，把这个进程，硬生生拽回了国产算力的轨道上。

并且直接选择开源，造福所有被生态墙挡在门外的开发者。

玄武CLI的出现，不仅仅是多了一个工具。

它是让AI从云端神坛，真正落地到每一块国产芯片、每一台国产服务器、每一个开发者手中的关键一步。

以前我们总说，国产算力缺生态。

现在，生态来了。

当玄武CLI跑通的那一刻，我仿佛看到了未来的样子：

数以万计的AI智能体，不再受限于它人的硬件，而是在我们自己的算力上，7×24小时地思考、执行、创造。

而那时，才是我心中，国产算力真正的AI时代。

玄武CLI，就是其中的一个答案。

如果你也认同这个方向，如果你也想参与这场变革，欢迎Star、Fork、提PR。

让我们一起，用代码改变AI算力格局。

github：

https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli

gitcode：

https://gitcode.com/tsingmao/xw-cli

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