揭开百度AI主宴一角：“龙虾”只是前菜

3月12日上午，百度发布全球首款手机龙虾应用“红手指Operator”。上线后，下载量迅速攀升，百度智能云的后台系统一度弹出资源紧缺提示。

图：百度最新于 3月12日推出全球首款手机龙虾应用“红手指Operator”

几乎同一时间，“龙虾”（OpenClaw）创始人Peter Steinberger，在海外社交平台上接连发文。他不仅点赞百度的“中国速度”，还在多个帖子下连续评论，称“Amazing”是他此刻最直观的感受，并主动表示愿与百度联合开发“龙虾”。

这一细节迅速在业内激起涟漪： “养虾”大军中，百度凭什么能成为那个被“龙虾”创始人点赞的中国企业，并在短短数小时内收获直白的合作意向？

这看似是一次偶然的技术卡位，实则是百度十余年AI全栈布局，在技术范式转换时刻的集中兑现。当OpenClaw所代表的AI Agent浪潮席卷而来，真正决定一家企业能走多远的，从来不是单一节点的速度，而是系统性能力的厚度。

01 “百度速度”背后的战略从容

从技术本质来看，OpenClaw并非传统聊天机器人，也不只是一个大模型调用壳。它是一款本地优先、自托管、单用户为核心的开源AI Agent框架，核心是把模型的推理能力转化为对电脑、软件、在线服务进行实际操作的执行系统。

OpenClaw能力链条包括任务拆解、联网搜索、调用本地软件、自我纠错重试、长期记忆与多工具协作，因此相比普通聊天机器人具有更强的工作替代性。

对用户来说，OpenClaw这类应用是干活能力更强的助手。

这就决定了，大厂下场养龙虾绝非跟风，而是争夺下一代AI入口、下一代AI云服务的必然动作。

国内大厂的“养虾”布局大致分为几条路线：以百度、腾讯为代表的入口型平台；以阿里、百度、火山引擎为代表的云与开发平台；还有以百度、阿里智谱、 Kimi为代表的模型厂商，还有互联网生态巨头们，以BAT、小米等玩家为代表。

图：国内主要大厂 "养龙虾"布局对比 资料来源：锦缎总结

这场“龙虾潮” 的爆发速度，远超以往的AI技术迭代 ，从项目爆红到各大厂商快速跟进，仅用了短短两个月。所以这场竞赛，拼的不仅是对前沿技术的快速响应，更是对企业技术实力、生态整合能力和落地能力的综合考验。

不同于媒体舆论宣传宣传中的喧嚣，在这场拼产业认知与技术积淀的竞赛中，最早走在前沿面向公众推出 OpenClaw部署方案并开放可信执行能力的科技企业实际上是百度：

1月，OpenClaw刚在海外掀起热度，百度智能云就迅速推出OpenClaw极简版部署方案，成为国内首家对接该技术的云厂商，紧接着又快速发布移动端OC部署方案，完成了从云端到移动端的初步布局。

2月13日，百度电商Skill正式上架OpenClaw生态社区ClawHub，为开发者提供标准化的AI能力模块；次日，百度APP官宣接入OpenClaw，把这一Agent能力带向搜索的数亿C端用户。

3月11日，百度智能云发布OpenClaw零部署服务DuClaw，以零部署大幅降低使用门槛，支持多款主流模型且内置百度搜索、百科等生态Skills；

3月12日，推出全球首款手机龙虾应用“红手指Operator”，安卓用户下载后可实现移动端智能体操作，不仅能完成各类本地任务，还能一键实现打车、点外卖等跨APP操作闭环，成为率先实现OpenClaw移动端落地的企业。

当国内各大厂商从3月才开始密集发力“养虾”时，百度已完成从技术部署到产品落地的全链路布局。

早和快是最直观的记忆点，但这轮竞赛中百度的看点不仅于此。

相比其他大厂，百度站在一个更独特的位置：它既是入口型玩家（百度APP），也是云平台型玩家（百度智能云），还是芯片（昆仑芯）、模型（文心）、生态（自有生态如电商/地图等、外部合作生态）的完整持有者。它不是单一依赖某个入口，也不只是卖模型调用，而是试图通过“百度App入口+智能云部署+昆仑芯算力+文心模型能力+内外部生态”形成完整闭环。

这正是OpenClaw创始人点赞“中国速度”背后真正值得深究的地方：表面上是认可速度，背后隐藏的是百度系统性工程能力的厚度。单点速度可以靠突击实现，但全链路的协同推进，依赖的是底层能力的完整覆盖。

回望百度的AI布局，每一步都踩在技术前沿：2012年设立深度学习研究院（IDL），2013年在硅谷设立研究中心；2017年发布首款云端AI芯片昆仑1代；2021年推出文心大模型；2023年发布生成式AI产品文心一言；2024年文心大模型全家桶加速迭代，系统布局最看好的AI应用方向智能体，2025年，萝卜快跑、百度文库、智能体等AI业务全面开花。

在这一过程中，百度见证了AI从技术探索到产业落地的全过程，建立了独有的全栈技术能力，也形成了对技术趋势的判断力，能在技术萌芽阶段就识别哪些方向值得长期投入。

图：百度AI全栈能力

更重要的是，百度的战略主线始终清晰：先入局大模型，率先意识到模型的价值发挥在于推应用，接着重点智能体、数字人等热门AI应用方向，在每一步都同步打造开放生态。

这条主线也能解释为什么百度最快的捕捉到了AI Agent的新风口——OpenClaw，并以最快速度把自家的“龙虾”养出满塘红了。

当技术浪潮涌来时，全栈布局的价值得以显现——百度不需要等待任何第三方的接口和排期，因为芯片是自己的，云是自己的，模型也是自己的，智能体也是自己的。

这种战略上的从容，让百度在技术范式剧烈变动的窗口期拥有了独特的响应能力。

02

全栈协同发力

AI真正走向“用户友好”

当市场纷纷将目光聚焦于养虾速度时，却忽略了一个核心事实：养龙虾是一项复杂的系统性工程。

OpenClaw本质上是一个个人AI操作系统，其核心架构由Gateway（网关）、Agent（智能体）、Skills（技能）、Memory（记忆）四大组件构成，同时包含多个独立的Workspace（工作台），每个工作台都具备独立的状态、能力集合与调度逻辑。

图：OpenClaw的四层架构 资料来源：APIYI

与当前舆论上表现出的浮躁式狂热形成鲜明对比的是，要让这个系统真正落地并实现规模化应用，需要解决从算力支撑、模型对接、技能开发，到场景落地、用户体验优化的一系列问题，而这其中的每一个环节，都对技术能力提出了极高要求。

因此，目前的OpenClaw仍处于“类DOS阶段”，原生应用的用户友好度很差：虽然具备强大的功能，但对用户的技术要求门槛不低。从实测来看，OpenClaw的部署需要完成环境搭建、参数调试、权限设置等一系列步骤，无论是本地部署还是云端部署，都需要用户具备基础的技术能力，这也成为其大规模普及的最大障碍。

即使部署完成，近期行业反馈更多的是OpenClaw使用过程中的Token焦虑——由于其需要高频次调用大模型，且每次调用都携带完整的上下文信息，单个用户的Token消耗量是传统聊天AI的几十倍甚至上百倍，长时间使用会导致成本快速攀升。

OpenClaw在OpenRouter平台上的Token消耗在一个月间从80.6B增长至358B，约增长4.4倍；2026年2月5日至3月5日一个月期间，OpenClaw是OpenRouter平台Token消耗最高的应用，达到7.63T。

图：OpenClaw的Token 消耗量（截至2026/3/4）资料来源：OpenRouter，国盛证券

就在行业被部署门槛和Token焦虑困扰时，百度的核心优势再度凸显出来：在所有布局OpenClaw的厂商中，百度是少数围绕“零部署、零门槛、易操作、全场景”持续发力的企业。

百度智能云于2026年1月推出OpenClaw极速简易版部署方案，开发者基于轻量应用服务器可视化配置面板即可完成部署。几天之后又迅速推出了移动端OpenClaw方案，这一步的意义是把OpenClaw从命令行安装和环境依赖问题中解放出来。

随后到3月11日，百度智能云进一步推出DuClaw零部署服务，将此前“一键部署”进一步简化为“零部署”：用户无需选择镜像、无需自行部署云端服务器、无需配置大模型API Key，即可直接开始使用，可服务小白用户。

3月12日推出的手机应用“红手指Operator”则通过移动端的产品设计，将OpenClaw的功能与用户的日常生活场景深度结合，跨APP的操作闭环让龙虾从“技术工具”变成了“生活助手”，真正实现了技术的平民化。

这份让用户倍感友好的体验背后，是百度“芯云模体”全栈AI实力的硬核支撑——芯片、云服务、大模型、生态体的全链路布局，恰好匹配了OpenClaw的技术需求。

对于OpenClaw这种高频调用、多轮推理、长上下文、持续运行的Agent系统，全栈协同能力显得尤为关键。因为养龙虾的过程，就像为智能体打造一个完整的“生态系统”：

需要为它提供运行载体，即云服务器/轻量云主机——依赖强大的云服务能力；

需要为它备好稳定的算力支撑，以应对高频次的Token消耗——依赖自主可控的芯片与算力；

需要为它装上干活的“脑子”，即通过大模型提供思考和决策能力——依赖领先的大模型；

需要为它接入各类即时通讯平台等，打开信息和服务的入口，给“龙虾”干活提供实时数据库，也打开社交圈。

最后需要后端场景承接能力，比如电商、外卖、游戏等，以完成任务闭环。

这套组合拳下来，能有实力完整承接的企业屈指可数。而百度在这几大方面均具备行业领先能力：

芯片层面：百度昆仑芯拟分拆独立上市，三方机构给予其500亿美元量级的估值，自主研发的算力芯片能为AI应用提供稳定、高效、低成本的算力支撑，有效应对OpenClaw的Token消耗问题；

云服务层面：百度智能云是国内领先的云服务商，具备强大的云端部署和算力调度能力，能为OpenClaw提供灵活的部署方案；

大模型层面：百度拥有文心等领先的大模型体系，还提供全球主流模型支持，具备强大的自然语言交互和决策能力；

生态和落地层面：百度拥有搜索、百科、地图、外卖、打车等丰富的生态场景，也有广泛的外部合作伙伴生态，能为智能体提供海量的信息和服务入口，实现从指令到执行的闭环。

图：全栈优势支撑百度超前布局“养龙虾”，资料来源：锦缎绘制

03“龙虾”只是前菜

百度正在创造一个“新百度”

百度“龙虾”应用池的养成，本质上是一个“连接器”和“放大器”——它将百度的芯片、云服务、大模型与丰富的生态场景串联起来，完成了AI Agent从指令输入到任务执行的技术闭环。

比如在红手指Operator上，用户得以用自然语言交互就能体验到手机上养虾的便捷感，也能让这只龙虾“跨”APP调用百度搜索、百科、地图、外卖等服务，实现意图与行动的无缝转换。反过来，这些生态应用也为百度龙虾应用提供了真实场景和海量数据，推动智能体持续进化。这种双向赋能的生态结构，将百度在AI Agent领域的积累，借“龙虾”之例变得具体而可感知。

站在更长的技术演进维度来看，从对话机器人到生成式AI，再到今天的智能体，每一次迭代，都是对交互方式与应用边界的重新定义。当前AI Agent的竞争，早已不只是模型能力的比拼，更是生态体系与用户入口的争夺。谁能在更多场景中嵌入智能体，谁就能在接下来的AI入口格局中占据先机。

当然，龙虾只是前菜。不止AIAgent，百度在AI赛道上的整体布局，正呈现出多线推进、多点落地的态势。例如在无人驾驶领域，萝卜快跑已进入全球26个城市，成为全球规模最大的无人驾驶出行平台，近期接连获得迪拜王储等国际政要点赞认可。狂飙式的全球化扩张速度，既是萝卜快跑技术领先性与安全性的体现，也成为中国AI出海的具象名片。

另一彰显内部创造力的代表是昆仑芯。今年以来，昆仑芯屡次成为外界重估百度的支点。AI应用愈发深化，但不变的是对算力的庞大需求，百度布局AI芯片十多年，终于等来可以大面积收获的时刻。年初，昆仑芯提交分拆上市申请，不少机构给出500亿美元估值，彰显这一业务价值的同时，为新百度增添更大想象空间。

从某个角度看，百度以AIAgent、无人驾驶、AI芯片等作为触点，实际上是在完成一个更底层的目标：打通技术、产品、场景与生态之间的闭环，逐步建立起未来AI时代的核心地基。凭借芯片、云平台、模型能力的全栈积累，以及多元场景的持续落地，百度正在构建一个更开放、更可持续的AI全栈生态系统。

市场上对百度的短期估值或有分歧，但对于经历过AI长周期的人来说，真正值得关注的，是一家企业是否具备系统性构建能力。当技术浪潮真正来临时，那些从底层逻辑出发、稳步积累的公司，才有可能完成从“先行者”到“引领者”的跃迁。

图：MiniMax创始人谈当年在百度的实习经历，称百度是当时中国技术最好的地方

如果说AI终将渗透进千行百业，成为重塑生活与产业的基础设施，那么坚持以长期主义投入AI的百度，已经在这场变革中释放出了长期积淀的优势。

也正是在这条路上，百度正在创造一个“新百度”。

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