01 產業鏈全景圖

02 什么是OpenClaw

OpenClaw 是一個開源自主 AI 虛擬助理項目，就像一個能自己干活的 “數字助手”。

它由軟件工程師彼得?斯坦伯格開發，最早在 2025 年底以 “Clawdbot” 的名字在 GitHub 上發布，之后改名為 “Moltbot”，最終定名為 “openClaw”。

到了 2026 年初，這個 AI 項目因為能根據用戶指令，在各類應用和在線服務里自主完成復雜任務，開始受到廣泛關注。

02-1、完全的“數字員工”

OpenClaw 不是一個只會聊天的機器人，而是一個能自主干活的 AI 虛擬員工。你可以把它安裝在自己的 Mac 或 Windows 電腦上，它能調用各種 AI 模型和軟件接口，你只需要在 WhatsApp、Telegram 這類聊天軟件里發指令，它就能自動幫你排日程、發消息、整理文件、寫代碼。

因為它的設置和對話記錄都存在本地，所以能記住你的習慣和歷史任務。它能聽懂自然語言，在你的電腦或私有云里直接完成文件操作、流程編排、瀏覽器自動化等工作，真正實現了從 “給你建議” 到 “直接執行” 的跨越，是面向個人和企業的、由你自己掌控的 AI 數字員工。

OpenClaw 就像一位可以隨時接管你電腦桌面工作的專屬員工，它擁有全系統操作權限，能夠直接操控本地文件、Shell、瀏覽器、終端以及各類桌面應用程序。

02-2、具體工作

OpenClaw 就像一個擁有 “雙眼和雙手” 的數字助手，能直接操作電腦、控制瀏覽器、調用各類應用接口（API），獨立完成各種實際任務。

03 上游產業鏈--基礎支持

03-1、AI芯片

AI 算力芯片是專門為 AI 應用設計的處理器，就像 AI 訓練的 “專用超級引擎”。

它具備并行計算能力和針對神經網絡的優化架構，能高效加速深度學習、機器學習等任務，廣泛應用于語音識別、圖像處理、自然語言處理等場景。AI 算力依賴 GPU、TPU 等專用硬件加速器，與通用計算不同，AI 算法訓練需要處理海量樣本數據，單個任務的計算量常以億級規模計量。

AI 計算加速芯片產業鏈可類比為 “智能引擎制造體系”，分為上、中、下游，其中中游設計是核心環節。

上游提供設計所需的 EDA/IP 工具與制造所需的設備、材料，為產業筑牢基礎；中游以芯片設計為核心，廠商采用 IDM 或 Fabless 模式，部分企業自研 EDA/IP 強化競爭力，同時通過晶圓制造、封裝測試保障芯片性能；下游通過分銷與系統集成，將芯片導入終端方案，應用于 AI 加速、機器人、自動駕駛、元宇宙等多元場景。

市場規模

AI 大模型參數激增與新場景爆發，推動算力需求從通用 CPU 轉向高性能 GPU，帶動我國 GPU 市場快速增長。據預測，中國 AI 芯片市場規模將從 2024 年的 1425.37 億元增至 2029 年的 13367.92 億元，2025-2029 年年均復合增長率達 53.7%；其中 GPU 增長最快，市場份額預計從 69.9% 提升至 77.3%。

競爭格局

全球：全球 GPU 市場長期由英偉達（NVIDIA）與 AMD 主導，形成 “一超一強” 的高度集中格局。英偉達憑借在高性能計算和人工智能領域的技術優勢，近年持續占據超 80% 的市場份額，AMD 占約 20%，其余廠商難以撼動這一市場結構。

國內：我國 AI 算力芯片市場呈現 “一超多強” 格局。2024 年國內數據中心 AI 芯片出貨量中，英偉達以近七成份額占據絕對主導，華為昇騰以約 23.6% 份額位居第二，成為國產領軍者，其余本土廠商份額較小，尚未形成規模化競爭力。

這一格局顯示，國產 AI 芯片雖快速發展，但仍面臨技術差距與生態壁壘挑戰。未來隨著國產替代推進，行業或呈現強者恒強態勢，也不排除通過并購整合實現資源優化與技術突破的可能。

03-2、AI算力硬件

2030 年全球 AI 算力硬件市場規模預計達 5410 億美元，規模超越手機、遠高于 PC，科技產業價值重心從消費終端轉向 AI 算力基建，AI 服務器將成為最大科技硬件品類。

2023 年第三季度起，英偉達、AMD、博通等數據中心芯片企業總營收已超過英特爾、高通、聯發科等 PC 與手機芯片企業，2025 年一季度前者規模達后者兩倍，同期 AI 服務器營收也達到 PC 與智能手機硬件營收的一半左右。

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04 中游產業鏈--OpenClaw

OpenClaw（曾用名 Clawdbot，致敬 Anthropic Claude 的龍蝦吉祥物）于 2025 年底由奧地利開發者個人開發，是一款開源、本地優先的可執行任務 AI 智能體網關，定位為 24/7 全職數字員工，核心是通過自然語言指令指揮本地設備完成真實操作。

它通過用戶自有設備（Mac/Windows/Linux/ 云服務器）實現自托管，AI 接收指令后拆解任務、調用工具并執行真實操作，所有數據均本地存儲，同時支持與 Telegram、WhatsApp 等 15 款以上聊天軟件集成。

04-1、競品對比

與 Claude Code、ChatGPT Agents 等同類產品相比，openClaw 的核心優勢在于本地優先的設計理念。它像一個“住在你本地設備里的智能助手”，直接運行在你的硬件上，通過聊天應用即可對話；而其他產品大多是 “托管在云端的代理”。

這種本地部署的模式，帶來了更高的數據隱私性和更低的延遲。同時，openClaw 的使用方式也更靈活，用戶不僅可以通過聊天應用，還能通過終端、集成開發環境（IDE）或網頁 / 桌面應用等多種方式來驅動它完成任務。

04-2、大模型的催化

OpenClaw 是當前用戶熱度提升最快的產品之一。根據 star-history 統計數據，該項目自推出后，于 2026 年初在 GitHub 上的關注星數快速攀升，目前星標數已超越所有 GitHub 開源軟件項目，且提升速度顯著快于同類項目。

在熱度爆發后的兩個月內，openClaw 便超越了 Linux、React 等持續更新十余年的超大型基建項目。

根據 IDC 測算，中國企業 Agent（智能體）規模正進入加速期。在本土模型能力升級、智能體技術與應用生態成熟及產業政策推動下，預計 2031 年中國企業 Agent 數量將突破 3.5 億，年復合增長率超 135%。

同時，隨著任務執行密度與復雜度提升，智能體 Token 消耗將實現年均超 30 倍的指數級增長，Agent 有望成為 AI 應用最先落地的場景之一。

OpenClaw 的 token 消耗情況反映出 Agent 領域的產業趨勢，其發展將拉動算力需求，推動算力產業鏈上游原材料與下游云服務環節價格上漲。

04-3、國內需求

openClaw 的使用，正極大地帶動國產大模型的需求，并加速它們走向國際市場。

從數據來看，openClaw 每天調用的 AI 模型里，國產模型占了主導地位。僅階躍星辰 Step 和 MiniMax M2.5 這兩款，就占了總調用量的約 50%，使用熱度已經超過了 Gemini、GPT 等海外知名模型。

同時，國產大模型公司 MiniMax 的業務也在高速增長：2025 年第四季度凈收入達 2600 萬美元，同比增長 131%；到 2026 年 2 月，其 M2 系列模型的日均調用量相比去年 12 月更是翻了 6 倍，這都印證了國產大模型的需求正在快速增長。

在 openClaw 需求激增、海外模型與其競爭合作的背景下，國產大模型在技術上不斷追趕，同時憑借 “又好又便宜” 的高性價比優勢，既能填補國內市場的需求空白，也能順勢實現 “token 出海”，進一步拉動國內算力相關產業的發展。

05 下游產業鏈--應用

OpenClaw 的應用場景覆蓋個人效率提升、專業開發、企業辦公與行業自動化等多元領域。

05-1、本地文件讀寫

通過 OpenClaw 自主完成文件寫入工作：僅輸入指令 “幫我寫一篇上證 50 指數的投資價值，3-4 點，要求數據翔實，不超過 300 字。以 word 形式輸出到工作目錄，并補充‘注意中文輸出不要亂碼’的格式要求”，即可自主完成內容創作、文件生成與寫入。

05-2、郵箱管理

把電子郵箱和 OpenClaw 綁定后，它就能自動幫你處理郵件：比如自動提煉郵件要點、持續跟蹤重要信息、高效協調多人溝通，甚至智能自動回復，大大提升郵件處理效率和信息價值。下面就以實習生招聘為例，展示了 OpenClaw 在遠程辦公場景下的實際應用。

05-3、定時任務

對于有固定節奏、重復出現的投研任務，可通過 OpenClaw 配置自動定時任務，相關設置在 OpenClaw 控制面板中即可便捷完成。

以股價預期分析為例，可設定 AI 每周自動讀取指定文件夾內的調研資料，基于內容完成市場情緒分析與未來股價預期打分，實現任務流程的自動化、常態化執行。

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