“西虾东养”背后，谨防过度依赖

2026年，AI智能体OpenClaw（昵称“龙虾”）席卷全球，国内多地竞相布局“龙虾”生态链，各大AI企业纷纷投入“龙虾”产品矩阵开发，让“养虾”成为现象级潮流。（另见本号文章要“养虾”？别被夹！）

然而，火爆的“养虾”热潮下，却隐藏着一个现实隐忧：从核心模型、开发工具到算力芯片，这只外来“龙虾”的生命线，大都不掌握在我国企业手中。

“西虾东养”背后，我国AI产业应用层创新亮眼，但底层技术基座对外依赖度高的问题，显得格外突出。

繁荣幕后尚存隐忧。

尽管OpenClaw本身并不完全等于“美国开发的智能体”，但开发所依赖的底层基座却由美国企业掌握。

三层基础，外部把控。

AI智能体的底层基座是一个多维度、分层融合的技术体系，这种体系并非某个爆款应用，而是支撑上层应用的三层基础设施。

算力层面，美国掌握着大量半导体科技厂商，通过对以英伟达为代表的高端GPU芯片产业进行管控限制，美国可以牢牢掌控AI产业发展源头的算力资源。

模型层面，OpenAI、Anthropic、Google等AI产业巨头所开发的众多“基础大模型”，不仅定义了前沿技术范式，还通过极高的研发投入形成了“规模法则”的先发优势。

框架层面，多年来美国企业以PyTorch、TensorFlow、CUDA为核心的软件生态，已经基本掌控了AI技术开发的路径框架。全球绝大多数的AI开发者都生长在这一生态中，在全球范围内形成了极高的路径依赖。

可以看到，当前美国在AI产业发展的基础硬件、基础规则和框架生态上，具备强势主导地位。

依赖现状，客观存在。

当前，中国AI产业发展正处在“底座能力”加速追赶的阶段，但同时也意味着，一定程度上存在对外部底层基座的路径依赖，在“养虾潮”中体现得尤为明显。

模型依赖需要扭转。OpenClaw核心智能并非内生，必须依赖GPT-4、Claude等海外大模型的API接口。

中国AI企业在跟进OpenClaw布局时，大多选择“直接调用美国模型API、复用美国算力资源”的捷径，在底层适配改造、核心技术自研方面不足，加深了行业对外依赖度。

国内大多数“养虾”活动，如同在别人的果树上进行修剪和嫁接，却未曾掌握培育果树乃至创造新品种的核心技术。

生态依赖尚存挑战。在标准上，OpenClaw的执行逻辑、接口规范、工具调用方式正成为行业事实标准，后续智能体产品必须与其兼容。

尽管中国在开源模型下载量上已居世界前列，但主要活动仍是在美国设定的框架、协议和社区规则内进行“二次优化”。发展的主导权与方向盘，并不在自己手中。

算力依赖仍然存在。当前，中国AI芯片产业在外部压力下正加速自主创新，但短期内芯片性能与生态差距仍然存在。‌

美国对先进制程芯片制造的限制‌，使得国产GPU厂商主流采用7nm或14nm制程，在芯片的算力密度和能效比上仍有差距。在‌大模型训练等最前沿领域，国产芯片的单卡性能相较英伟达最新产品，大约落后5年左右。‌‌

风险与机遇并存。

可以看到，目前中国AI企业对外部的高依赖度，确实对国内AI产业发展带来一定挑战，但同时也为弯道超车提供了机遇。

持续依赖，风险提升。

当前中国AI企业最大的风险，不是没有国产底座，而是没有把国产底座放到最核心的位置去打磨智能体能力。

技术代差可能拉大。如果国产模型只是用来降成本、过备案、做私有化，而复杂编程、深度推理、长链执行等高价值场景还是默认交给美国模型，那么差距就真的会被越拉越大。

并且，一旦美国前沿模型率先探索出新的技术路线，中国AI企业往往处于“追赶式创新”状态，可能进一步拉大代差。

商业模式较为脆弱。大量国内AI初创公司和应用层企业，技术栈深深嵌套在CUDA生态和Hugging Face等开源社区中。

一旦底层协议或授权发生变动，或者遭遇更严苛的开源协议限制，国内企业的软件栈稳定性将受到冲击。

更关键的是，像Manus这样先用美国模型做出爆款、再切回国产模型的路径，可能导致核心数据反馈回路优先流向美国模型生态，抬升中国AI产业商业模式受制于人的风险。

供应链潜在风险加剧。当前，特朗普政府对华技术封锁不断加码，从供应链源头遏制中国算力提升，这使中国AI企业在训练下一代超大模型时，可能遭遇算力不足的现实困难。

破局路径，正在打通。

尽管面临风险，但中国AI产业不会坐以待毙。从政策到企业，一条“自主替代+非对称竞争”的破局之路正在加速形成。

算力上建设集群。国内企业另辟蹊径，在算力集群效率和异构计算上寻找突破口。正在尝试用“系统优化”弥补“器件差距”，国内多个智算中心已实现千卡乃至万卡国产集群的稳定运行。

模型上双线突围。闭源阵营中，百度文心、阿里通义、字节豆包等大模型正努力摆脱依赖，构建贯通各层的垂直整合能力；开源阵营中，阿里千问、DeepSeek等开源模型，在性能上已经逼近甚至局部超越同量级的美国开源模型。

这种开源生态的繁荣，降低了国内中小企业对单一美国基座的依赖，形成了“第二选择”。

政策上举国发力。中国国家层面的算力调度平台、AI芯片专项扶持、开源社区建设等政策正在密集落地。

北京、上海、深圳等地纷纷出台AI算力补贴和国产芯片适配激励，推动产业链上下游协同攻关。同时，“东数西算”工程也在为国产算力提供大规模应用场景，加速技术迭代。

OpenClaw在中国的爆火，既是一场技术普惠的盛宴，也是一面映照产业发展的镜子。

它让我们看到中国AI企业在产品创新、工程落地、场景应用上跑得足够快，但在底层芯片、基础框架、核心模型这些关键领域，仍与美国存在结构性差距。

这种差距并非不可逾越，依靠整个产业生态体系的发力，中国正加速形成弯道超车的新路径。

未来几年，将是中国从“应用层繁华”转向“基座层自主”的关键窗口期。

“龙虾”可以养，但更重要的，是培育出属于我们自己的“种虾”——那才是中美AI博弈中最硬的底气。