OpenClaw一夜爆紅，SoC站上風口，此芯xAI助力新智能引擎

上周五，阿里的大模型千問狂撒30億，請全民喝奶茶，只需要一句話“千問，幫我點杯奶茶”，就能聯動千問、淘寶、支付寶、盒馬等多個 App，把原本需要多步操作的流程壓縮成一次指令。多家奶茶店接單到手軟，被迫臨時“歇業”、外賣騎手爆單、千問登頂 App Store 榜一。可以說，讓無數大眾近距離地真實體驗了AI時代的全新生活方式。

而在前不久，另一個現象在開發者社區發生：原本上市一年多、銷量平穩的 Mac mini，在短短十多天里出現顯著增量，甚至出現斷貨與補貨討論。其背后的推手則是一個誕生不到兩個月的開源 AI 助手——OpenClaw。它在社區引發了一波“用 Mac mini 部署 AI 助手”的曬圖與教程潮，進而把一臺小主機推成了“AI Agent 試驗田”。

兩件事表面上風馬牛不相及，本質卻指向同一個趨勢：AI Agent（智能體）負載正在崛起。大模型時代沉淀的能力，正在通過“智能體化”加速落地——這也意味著，芯片產業的評價體系可能要變了。

“一只龍蝦”，引爆Mac mini

兩個月前，一位已經退休的奧地利軟件工程師開發者Peter Steinberger利用周末隨手“攢”出了一個項目。起初它只是個名為“WhatsApp 轉發器”的小工具，而現在，它在GitHub上已收獲超過 10 萬顆星，單周訪問量高達200萬。

短短兩個月，這個項目的名字變了三次，早期叫 Clawd（“Claude + Claw”的諧音梗，誕生于 2025 年 11 月），之后叫 Moltbot（“蛻殼”，寓意成長），最終定名OpenClaw：Open代表開源與社區驅動，Claw保留“龍蝦螯”的符號基因，致敬初心。

OpenClaw是一個開源、自主AI虛擬助理軟件，可在本地硬件上運行，通過消息應用接收指令，調用大模型與系統/外部 API 交互，完成郵件與日程管理、文件整理、訂閱清理等任務。社區里很快出現大量“Mac mini + OpenClaw”的部署案例：有人讓它自動取消垃圾郵件訂閱、整理收件箱，并能連續工作。

這類“可執行”的體驗，是它帶動Mac mini熱度的根因。

Mac mini爆火的背后：

真正被驗證的是一條SoC路線

如果僅僅把這輪 Mac mini 的熱度理解為“某個開源項目帶火了一款硬件”，其實容易低估其背后的技術含義。深層來看，OpenClaw 驗證的不只是 Mac mini 這臺機器，而是以 Apple M 系列為代表的SoC架構在Agent時代的不可替代性。

過去兩年，大模型帶動的主要是性能型負載：訓練規模更大、參數更多、算力越大越好。而 OpenClaw 代表的，是另一類負載形態：模型不一定巨大、但調用頻率高、任務鏈路復雜、強依賴系統協同能力。

這意味著，AI 正在從單純的計算問題，逐步演變為系統問題。而一旦進入系統層面，SoC 架構、軟硬協同及平臺級優化的權重便會被持續放大。Apple M 系列憑借其 Arm 架構下的統一內存體系（UMA），實現了 CPU、GPU 與 NPU 的高度集成，消弭了延遲與摩擦，這本質上是為 Agent 時代的到來完成了一次前瞻性驗證。

針對這一趨勢，我們采訪了擁有 25 年半導體經驗的此芯科技首席市場官（CMO）Danny。此芯科技也是Arm架構SoC的深度玩家。

在Danny看來，OpenClaw 的出現更像一個“必然轉化”的節點：

• AI形態進化：它把 AI 從“助手/工具”的形態，推向“能自發產生一定自主行為、具備決策與執行閉環”的新形態。這種意義在產業層面可對標兩次現象級事件：一次是ChatGPT引發的是交互方式革命，從工具軟件到自然語言入口；之后是DeepSeek等在國內引發的模型能力與開源生態的加速擴散。而 OpenClaw更像是把「會聊天的AI」推向「會做事的 AI」，把任務調度重新擺回架構中心。

• 芯片邏輯重構：過去近十年，產業主旋律是算力競爭。GPU/GPGPU 與專用 AI 加速器圍繞并行計算、固定算法執行，將性能推到極致。但 Danny 強調，OpenClaw這種Agent需要在更長時間尺度上完成多步任務，甚至在多端之間協作。Agent的發展是把任務模式從“固定算法執行”拉回到“決策+任務分發+執行”的深度結合。

• 核心遷移：無論是現在的AI Agent，還是Multi Agent（多智能體），再到后面的Super Agent（超級智能體），當智能體越來越多、任務越來越復雜，未來的核心不只是算力，還有很重要的中央中樞的決策。也就是說，未來的集群不僅要能算，還要能決策、編排、協同。

國產通用SoC芯片廠商率先卡位

在這條SoC路線被重新驗證的同時，我們也看到國產端側AI芯片廠商開始加速進入Agent 生態。

近日，此芯科技宣布其AI軟件團隊已完成OpenClaw（曾用名：Clawdbot、Moltbot）在此芯P1芯片平臺上的部署適配。這不僅是一次軟件兼容測試，更是芯片級算力與智能體軟件深度融合的驗證。

Clawdbot 安裝成功界面

（來源：此芯科技）

“AI Agent這類負載不僅需要高算力支持，還對硬件提出了新的要求，尤其是在低功耗和長時間運行的穩定性上。”Danny指出。當多個 Agent 同時運行時，平臺需要確保高效的資源調度和持續的性能輸出。需要高效的決策調度機制，以平衡 NPU、CPU、GPU 等不同計算單元的協同工作，確保系統在多任務處理下的穩定性和響應速度。

此芯P1采用 Arm V9.2 架構，擁有 12 核 CPU 及 Immortalis-G720 GPU，提供 45TOPS 算力及 100GB/s 顯存帶寬。Danny告訴筆者，高度集成、NPU參與和低系統摩擦是其顯著優勢，使其能夠更好地支持高頻、小推理、長時間駐留的如OpenClaw這類Agent型負載。

據悉，此芯P1的適配不是硬件能跑起來就算成功，而是三層部署能力的合格線：（一）場景與流程適配，能把智能體跑進真實任務流，而不是Demo；（二）安全機制適配，包含虛擬化隔離等機制，保障多智能體在端側穩定運行；（三）算子與模型適配，對AI算子優化，支持多模型負載、精度計算、升級與部署。此外，“全面適配”還意味著跨多設備形態的一致性：Mini PC、開發板、Workstation 等不同終端上保持可用性與性能表現穩定。

此芯P1×OpenClaw，流暢執行「文件識別-文件分類-目錄創建-智能歸檔」全流程任務

在端側AI芯片領域，“客戶的需求已經變了，”Danny坦言，“最初看性價比，后來追求純算力，而現在，全面的系統能力和創新演進，才是進入Agent賽道的入場券。”這種轉變背后是業務模型的差異。以 AI Agent 為例，由于它需要長期駐留，持續耗電的壓力使得能效比的優先級大幅提高。同時，軟件棧與生態的結合度也成為核心競爭力。客戶越來越看重平臺的兼容性，不僅要求支持 Linux、Windows、Android 等操作系統，還要求具備承載大模型負載、高精度運算的能力以及完善的工具鏈。

AI Agent商用前夜，更多場景

正迅速開花

OpenClaw一經火爆之后，國內硬件廠商迅速嗅到勢頭，“我們看到智能體從概念走向實際應用，越來越多的行業開始探索其潛力，尤其是在個人助理、邊緣計算和智能設備等領域。”Danny表示。此芯科技也在積極推動與開發者和終端廠商的合作，開展多個行業場景的落地驗證，幫助Agent技術快速走向商用。

端側先行，AI NAS、Mini PC、游戲盒子、影音中心等多元設備，原本就有一定計算能力，但智能體把它們推向了“本地決策接入點”的角色：既能與云端互動，也能在本地完成部分自主決策。

在邊緣側，目前此芯科技已完成多家基于此芯P1計算平臺的邊緣服務器廠商的適配部署，并已與機器人廠商達成深度合作：通過雙 SoC + 可擴展算力模塊，可實現定制化高算力擴展覆蓋，為機器人的復雜動作編排與環境感知提供堅實的底層支撐。

在云端，基于此芯P1的邊緣服務器可超越傳統GPU集群，在標準2U機位內，單機可集成40–80張計算卡。進一步擴展形成的千卡級 Matrix AI 智能算力矩陣，支持超級智能體（Super Agent）的部署。該矩陣可實現海量數據的深度智能決策與多腦計算，為大規模云游戲、百萬級超高并發直播等復雜場景，提供實時、高效的智能化處理能力。

為什么是此芯 P1 而非傳統 GPU？從端側到云端，這些應用場景擁有共同的特征：本地數據密集、強實時性、隱私高度敏感、且任務長期駐留。這些場景，并非 GPU 的主戰場，卻是端側 AI 芯片的天然領地。

傳統的 GPU/AI 卡主要依賴固定算法和大規模并行計算，但缺乏智能決策能力，它們只是“搬運工”，將訓練好的模型進行推理，而不具備自我決策與優化的能力。而此芯 x Matrix AI 系統通過AI SoC + NPU +多Agent協同，不僅提供算力，還能夠在每個環節上進行智能決策、實時調整與優化，真正實現智能協作與自主決策。這種基于此芯 x AI 的系統架構，不僅超越了傳統硬件的局限，更引領了 AI 從“工具”到“大腦”級別的進化，讓 AI Agent 成為真正具備思維與判斷能力的智能體。

此次成功適配，充分驗證了此芯P1芯片在處理復雜AI工作負載方面和“一芯多用”的卓越實力。搭載此芯P1芯片的計算平臺能夠流暢支持OpenClaw的持續運行與多任務調度，確保AI助手服務7x24小時穩定在線。以此芯科技高性能AI計算芯片為核心，結合OpenClaw在智能體、任務編排與多模態交互上的能力，從而實現了從硬件賦能到“算力即智能、芯片即Agent”的范式躍遷。

結語

OpenClaw和Mac mini的爆火可能只是一個開始，它證明了用戶對真正可用的AI助手的渴望已經超越了單純的聊天體驗。此外，更重要的是它帶出的那條產業邏輯：當 AI 從“工具”變成“會做事的智能體”，底層硬件的評價體系會從“峰值算力”遷移到“長期穩定運行下的決策、調度與生態能力”。

半導體產業的鐘擺正在回蕩。如果說過去幾年是“云端GPU巨頭”的饕餮盛宴，那么從2026年開始，我們將進入“端側英雄”的群雄逐鹿時代。對端側芯片廠商而言，這既是窗口期，也是門檻期。窗口在于：智能體的負載特征讓端側、邊緣側獲得新的戰略位置；門檻在于：平臺工程、生態協同、安全機制、交付成熟度會成為新的競賽維度。

在這樣的趨勢之下，在此芯科技等國產廠商的推動下，計算與智能的深度融合，正為 AI PC、AI Box 及本地 Agent 設備開辟出一條清晰的國產替代與創新路徑。算力即智能，芯片即 Agent，這場范式躍遷才剛剛開始。

（本文封面由AI生成）

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

今天是《半導體行業觀察》為您分享的第4317期內容，歡迎關注。

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