OpenClaw的爆发式发展正在重塑AI行业的竞争格局。从英伟达的NemoClaw到百度的龙虾全家桶，各大厂商看似在追逐同一个热点，实则瞄准了完全不同的战略高地——任务入口、运行环境、安全架构和模型优化。本文将深度解析这波看似跟风实则精妙的产业布局，揭示AI竞争从模型性能向执行生态的深刻转变。

3月17日英伟达在 GTC 2026 大会上推出 NemoClaw，不仅是英伟达，这半个月，从 Kimi、智谱、MinMax 到腾讯、阿里、百度、小米等，都在围着OpenClaw做东西。

这其中，有人在做企业级安全壳，有人在做一键部署，有人在做办公入口，也有人干脆直接做面向 agent 的专用模型。

今天想和大家分享是：这波“跟风”背后，大厂们真正在抢的到底是什么？

01 大厂们抢的究竟是什么？

表面上看，这像是一波集体跟风。

但如果你把这些动作放在一起看，会发现大家抢的根本不是同一个开源项目，也不是一个短期流量词 XXClaw。

看上去大家都在做 OpenClaw，实际上每家公司下手的地方完全不一样。

过去一年，所有人都在卷模型。卷到今天，其实已经有点像手机行业后期了：参数都在涨，价格都在降，宣传口径越来越像，普通用户越来越难感受到本质差别。

这个时候，行业一定会往前找下一层价值。

OpenClaw的出现，刚好把这层东西捅破了。

它不是因为会点网页、会读数据、会调工具才火，是因为它让所有公司突然意识到：

如果AI真能开始接管任务流，那接下来最值钱的东西，可能就不只是模型本身了。

模型当然还重要，但模型开始退到后台了。真正开始变贵、变重要的，是另外几层东西：

• 谁来接住用户的任务入口。
• 谁来承接agent的运行。
• 谁来解决企业最怕的安全和权限问题。
• 谁的模型最适合长链路执行，能吃到更多调用量。

所以你再去看最近这些公司的动作，就会发现它们根本不是一回事。

02 大厂们究竟在做什么？

先看英伟达。

英伟达这次在GTC2026上发布了NemoClaw。

官方说法很克制：先在DGXSpark和DGXStation上本地构建和验证基于OpenClaw的agents，再扩展到数据中心。

这个表述其实已经很说明问题了。

英伟达想抢的，不是一个消费级agent产品位，而是agent真要进企业之后，那一层最贵、也最难做的运行环境。

你可以把它理解成这样，OpenClaw现在像个很猛但有点野的选手。

开发者觉得它很酷，愿意玩，愿意试；但大公司真要把它放进内部系统里跑，第一反应不是“太厉害了”，而是“这玩意儿谁来管”。

它能碰哪些数据？能调哪些工具？能不能只在公司内网里跑？出了问题能不能回查？

这些问题不解决，OpenClaw再火，也很难真正进企业。

英伟达做的，就是给它补上企业能接受的运行场地、规矩和扩容方式。

也就是说，它盯上的不是agent本身，而是agent进企业之后的基础设施。

阿里的打法又不一样。

阿里最近的动作，前台和后台是两条线同时走。

前台是悟空这样面向企业的多agent平台，可以在一个界面里处理文档编辑、表格更新、会议转写和研究任务，还计划接进钉钉之外的Slack、Teams和微信。

后台则是HiClaw这种更偏部署和协作层的能力，阿里云还在持续把OpenClaw的本地部署、私有协作和管理能力往前推。

这套动作放在一起看，阿里的心思其实也很清楚：

它不是只想做一个agent，而是想让：你如果要在公司里跑OpenClaw，最顺手的地方就在阿里云和钉钉体系里。

前台是产品，后台是部署、协作、接入和运维。

说白了，阿里抢的不是谁先做一个最酷的agent，而是谁来承接OpenClaw真正落地后的云和企业服务需求。

这也是为什么同一天，阿里把AI业务从云里拆出来，背后反映的是更清晰的AI商业化思路：

一旦agent 开始运行，token的消耗、平台分发和企业的接入，都会变成一门大生意。

百度则更像是在铺一层新的数字层。

百度一口气推出了龙虾全家桶：桌面助手DuMate、移动平台RedClaw、云服务DuClaw，还准备把这套能力接进小度等智能设备。

它们能做的事情也不是单点问答，而是视频编辑、研究等跨应用、多步骤任务。

这个布局特别像百度熟悉的路径：不是做一个爆款小工具，而是把一层新能力，铺到桌面、手机、云和硬件里。

所以百度看上去是在接OpenClaw，但它真正想抢的，其实是全端的数字入口。

它想试的是：如果agent真会成为下一代交互方式，那百度能不能不只在某个app里占个位置，而是把桌面、移动、云和智能设备都连起来。

这和纯粹做一个agent产品，完全不是一个量级的想法。

腾讯更有意思，它抢的是入口和生态位。

腾讯一边推出了WorkBuddy，定位是办公场景的桌面AIagent，支持本地安装，也兼容OpenClawskills。

另一边又被报道在内部测试QClaw，主打一键部署，用自然语言控制电脑，并支持接Kimi、MiniMax等模型。

同时，腾讯云和腾讯AI还成了OpenClaw社区的赞助方。

把这些动作连起来看，你就会发现腾讯不是在试试看，而是在抢OpenClaw中文生态里的位置。

它的想法也很腾讯：不一定先去定义最底层的标准，但一定要让这件事尽快长进现有的办公、社交和云体系里。

因为如果未来用户第一次真正习惯把一件事直接交给AI去做，这个入口大概率不是凭空长出来的，而是会长在他们本来就天天在用的产品里。

腾讯抢的，就是这个位置。

Kimi、智谱、MiniMax这些模型公司的算盘，又是另一套。

Moonshot在2月中就把OpenClaw集成进Kimi，核心方向不是去定义OpenClaw，而是把原本麻烦的安装和部署流程压缩掉，让用户更容易直接用起来。

对Kimi来说，这不是一个“我也有agent”的品牌动作，而是在把agent变成更高频的模型消费场景。

智谱更直接。最近发布的GLM-5-Turbo，被公开报道为面向OpenClaw任务优化的模型。

与此同时，智谱和阿里云AgentBay合作推出了基于OpenClaw镜像的云端版本，帮助企业在云上部署和运行agent。

这个动作非常典型：智谱没有只去抢入口，而是直接盯住了agent时代最核心的问题——谁的模型更适合跑长链路任务。

聊天模型解决的是“答一次”，agent模型解决的是“把一件事做完”，这是两种完全不同的要求。

MiniMax也差不多。MiniMax推出了MaxClaw，一个基于OpenClaw的云端AIassistant。它的重点不是让你本地慢慢折腾，而是让agent直接在云上跑。

如果把这几家模型公司的动作放在一起看，意思就很清楚了：

它们最在意的，不是OpenClaw本身的热度，而是OpenClaw可能带来的调用结构变化。

聊天产品时代，用户问一句，模型答一句，很多时候一轮就结束了。

但agent时代不一样了。

agent要规划、要调用工具、要读页面、要改文件、要回头纠错，一件事可能要跑很多步。

对模型公司来说，这意味着更长的调用链、更高的使用频率，以及更像真正业务流程的token消耗。

谁能先占住agent的脑子，谁就可能先吃到下一波真正的调用量。

再往外看一层，你会发现国内公司的动作还有个共同特征：都很急着抢“从哪里开始用”。

小米最近开始小范围内测Xiaomimiclaw，这是一个基于MiMo大模型的移动AIagent系统，目标是理解用户意图，并在授权下调用app、系统工具和生态服务执行任务。

这说明一件事：对很多中国公司来说，这波机会最诱人的地方是：

把agent直接塞进用户离不开的终端和场景里。

谁先把它变成手机里的系统能力、办公软件里的默认功能、微信生态里的自然入口，谁就更容易抢到下一阶段的用户习惯。

所以你把这一波动作放在一起看，最近这场热闹，实际上是四层生意一起被点燃了：

第一层，是入口。

谁离用户最近，谁就更容易定义习惯。腾讯、百度、小米，抢的都更像这一层。

第二层，是运行层。

谁来负责部署、调度、协作和承接这套agent流程，这一层未来最像AI时代的中间操作层。英伟达、阿里，明显都在往这里靠。

第三层，是安全层。

谁能让企业敢用，谁就更容易把这件事变成采购单。

第四层，是模型层。

谁更适合做agent的脑子，谁就更可能吃到下一轮持续增长的调用。Kimi、智谱、MiniMax的动作，本质上都在争这个位置。

看上去大家都在围着OpenClaw做东西，但其实每个人抢的不是同一个位置：

有人在抢未来的Windows。

有人在抢未来的AWS。

有人在抢未来的微信入口。

也有人在抢未来的agent默认大脑。

当然，这件事现在离尘埃落定还很远。OpenClaw很热，不代表它已经成熟。

现在很多产品，能做报告、能发新闻、能吸引注意力，但离稳定、可控、真正在企业里大规模跑，还有一段路。尤其是安全、权限、审计这些问题。

也正因为它还没完全长成，这波窗口才真的存在。

所以，回到最开始那个问题：

为什么最近半个月，全球和中国的AI公司，都突然开始围着OpenClaw动了起来？

因为执行，才是大模型之后，下一阶段真正的大生意。

以上，祝你今天开心。