龍蝦熱背后：百度「涌現」百度

全棧技術溢出效應持續帶來實質性演化，百度正在內部涌現出具備獨立生命力的“新百度”。

撰文丨艾川

“你養龍蝦了嗎？”

這句已經開始出現在普通人生活中的問候，標志著一個名為OpenClaw的開源智能體（Agent）項目已經跨越了極客圈層的技術討論，演變為一種現象級的全民景觀。

作為一款AI智能體，OpenClaw因其標志性的龍蝦圖標及強大的執行能力被昵稱為“龍蝦”，并引發了安裝浪潮。

而從3月12日開始，這只“龍蝦”正式游進了手機。百度推出了全球首款手機“龍蝦應用”，用戶在安卓市場下載“紅手指Operator”，即可體驗移動端養蝦。它不僅能指揮“龍蝦”完成各種指令，還能跨APP交互，如打車、點外賣，更標志著代理式AI元年開啟。

百度“手機龍蝦”上線后引爆下載熱潮，呈現“秒光”景象。

隨后，OpenClaw創始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）更是在社交媒體上發聲點贊，他不僅轉發了百度的相關動態，更公開表達了合作意向：“你認為百度是否也能支持OpenClaw的開發，而不只是部署？”

在全球科技巨頭集體圍獵“龍蝦”這一類AI Agent的當下，為什么這個風口浪尖上的開源項目創始人，會向一家中國大廠伸出橄欖枝？

在這背后，已經不再僅僅只是技術響應速度的較量，更意味著全球AI競賽的下半場邏輯，正在發生質的變化。

01

龍蝦浪潮：

從極客玩具到AI入口

回溯過去一年的AI演進史，如果說上一波熱潮的核心是“生成”與“對話”，那么這一波OpenClaw引發的波動則直指“執行”、“干活”。

某種程度上，OpenClaw在中國市場的熱度已經成為觀察中國大模型應用成熟度的又一風向標。

從2022年底OpenAI推出ChatGPT，隨后百度緊跟推出國內首款大模型應用開始，再到DeepSeek拆掉模型推理的成本門檻，讓全球看到了中國在模型性能和算法效率上的極致化能力，那么今天在中國爆火的“養龍蝦”潮，則意味著國產AI進入卷“手感”的階段。它的出現，將AI的角色從“提供建議的咨詢顧問”轉變為“直接操作系統的數字員工”。

在這輪趨勢捕捉上，百度的反應一如既往是最早的。今年1月，當OpenClaw還處于GitHub開發者圈子的萌芽階段時，百度智能云便迅速推出了針對性的極簡部署方案，將復雜的環境配置流程沉淀為云端的標準服務。

隨后在2月，百度并未止步于工具層的支持，而是開始在其搜索、電商等核心生態節點進行集成嘗試。2月14日，百度搜索接入OpenClaw，有意思的是，時隔2天，OpenClaw創始人宣布加入OpenAI投身下一代個人Agent研發，如此看來，百度對OpenClaw的快速識別和迅疾的行動力比OpenAI更早一步。

這種搶跑式的動作，本質上是在預演未來AI的入口形態。過去二十年，流量入口從PC時代的瀏覽器搜索框，演進到移動時代的超級APP矩陣。而Agent時代的到來，預示著入口將再次上移，并且同時更深地向用戶滲透。

當AI具備了直接接管屏幕、理解UI邏輯并模擬交互的能力時，操作系統的形態可能將被重定義。

回過頭再來看手機端的“龍蝦”，百度通過從云端快速部署、PC端承接再到手機端“紅手指Operator”的落地，完成了一套完整的入口實驗。這種領先，并非偶然的技術爆發，而是基于對“代理類AI將改變用戶交互方式”這一假設的長期推演。

目前看，百度已經通過這種全場景的布局，率先卡住了AI Agent時代入口的先手位。

02

AI風向標：

戰略前瞻與“全棧”的邏輯

在AI這樣一個技術迭代極快的領域，戰略的前瞻性往往比瞬時的參數領先更具備長效競爭價值。

過去三年多，行業曾陷入“卷模型”還是“卷應用”的路線之爭。百度在這一問題上的立場一直相對明確：卷應用，在百度看來，AI真正的價值不在模型參數，而在落地應用。

在這一路線牽引下，百度較早地開始了對諸多AI應用垂直方向的布局，其中很重要的一條線就是智能體。百度是國內最早系統性押注智能體的大廠之一。這也不難理解，為什么百度最先注意到OpenClaw，最早“下塘”養龍蝦了。

簡單用個比喻，大模型是“大腦”，智能體是“手腳”。邏輯在于，一個無法與外部環境發生交互、無法自主調用工具的大腦，在商業場景中難以產生閉環價值。

回到開頭提及的，OpenClaw創始人尋求與百度的“共同開發”而非簡單的“部署”，核心指向是百度已經成型的“芯云模體”全棧技術能力。深入分析這場跨洋“對話”的背景，我們會發現它反映了AI行業對“智能體路線”的一次集體認知對齊。

普及像“龍蝦”這樣高頻交互、高算力消耗的Agent應用，并不是單點技術的突破，而是需要一整套產業鏈能力的協同，涵蓋云服務器等云端部署能力、穩定的算力支持、性能強的大模型接入支持，實時“數據庫”支持、以及后端生態場景承接能力。

對于“龍蝦”這樣的智能體而言，其核心挑戰在于“感知-決策-執行”的高速反饋循環。如果底層芯片不支持高效運算，或者云端基礎設施在跨系統調用時存在顯著延遲，Agent的響應就會出現滯后，從而導致用戶體驗的斷裂。

對于那些僅擁有模型層能力的廠商來說，他們往往需要通過多級API調度來協調外部資源，這不僅推高了成本，也增加了鏈路的不確定性。而百度的優勢在于，它可以在自有生態內完成從用戶指令解析到用戶任務落地的閉環優化，這底層還是得益于百度的全棧能力，既能給“龍蝦”應用提供算力和模型加持，又有搜索流量入口與后端電商、社交等生態場景承接能力。

OpenClaw創始人彼得·斯坦伯格所提出的“共同開發”，實際上是希望借助百度的全棧底層基座，去助力解決Agent在復雜環境下的穩定性和場景落地能力。這也正是OpenClaw這樣的AI創業公司缺乏，而百度這樣的大型科技巨頭能夠提供的關鍵能力。

這種從芯片到應用的垂直整合，使得百度能夠為Agent提供一個低摩擦、高效率的進化環境，這也是為什么百度想讓“龍蝦”這類AI Agent應用快速從極客玩具轉化為可落地的商業應用的技術邏輯。

03

百度創造新百度：

長周期的耐力與估值重構

當我們今天審視百度的業務版圖時，會發現其傳統“搜索引擎”的標簽正在轉變為更為全面的立體標簽，圍繞芯片、云計算、大模型、智能體等應用生態，一個更完整的AI技術體系已經形成。或許近期《時代》雜志的評價，能很好地概括這家公司的結構性演化，《時代》在一則談中國AI未來的視頻中特別點出，百度是“中國最首要的全棧AI公司之一”。

這種轉變不是修辭上的粉飾，而是技術溢出效應帶來的實質性演化，即通過核心技術的持續投入，百度正在內部涌現出具備獨立生命力的“新百度”。

無人駕駛業務蘿卜快跑是觀察這種轉變的一個最佳樣本。

從技術本質上看，無人駕駛系統就是一個運行在物理世界、處理海量實時感知數據并做出毫秒級決策的超級AI系統。百度自十多年前投入無人駕駛，其在相關技術上積累的感知、規劃、決策算法等沉淀，對軟硬一體化的工程化處理經驗，以及在真實道路上的測試、運行經驗，實際上構成了百度在無人駕駛賽道上全球高速落地的底層方法論。

近期蘿卜快跑的價值持續被海內外看見，上個月獲迪拜王儲點贊，在世界政府峰會上接送與會的全球政要。當前，蘿卜快跑的足跡已遍布全球26城，代表百度無人駕駛技術、安全性、落地能力居全球第一梯隊。

不僅無人駕駛是新百度的亮眼名牌，百度在AI芯片領域的長期儲備，也正在AI大模型爆發、Agent爆發所帶來的蓬勃算力需求中顯現出戰略價值。

在算力緊缺與低成本的雙重需求下，擁有自研芯片不僅意味著供應鏈的安全，更意味著百度能夠從底層開始優化AI的運行效率，向上支撐各類AI業務發展。

如今，全民“養蝦”的熱潮標志著 AI 競爭從“對話”正式轉向“執行”。在此關頭，百度深耕多年的全棧產業鏈協同優勢，正釋放出巨大的爆發力。這種先手，并非來自于對單一熱點的捕捉，而是源于對技術長趨勢的孤注一擲。從最初的極簡云部署到如今的手機端應用“秒光”，再到獲得全球開源領袖的公開示好，百度的每一步都顯示出一種工業級的確定性。

無人駕駛、AI芯片、智能體這些看似獨立、高投入且回報周期長的業務，正在當下AI應用大爆發的當口產生化學反應，形成一個新的增長曲線。

這種多點開花的“好結果”，正在驅動資本市場對其進行估值邏輯的重構。

市場開始意識到，不能再單純以搜索流量和廣告來衡量百度的價值，而應當將其視作一家提供全棧AI基礎設施的AI科技公司。

這種長周期的耐力是百度最顯著的特征。在AI的長跑中，百度忍受了長達十年的研發高投入期，期間也曾幾度經歷外界不解。

近期，圍繞百度市值也出現了一些不同聲音。但對于經歷過AI產業周期的人來說，判斷往往不會只停留在短期波動，而是更傾向于從更長時間維度去觀察：看底層技術積累，看長期戰略定力，也看未來可能打開的想象空間。

長期的全棧布局，使百度在AI賽道上擁有更強的耐力。外界如何評價固然重要，但更關鍵的是，百度始終保持自己的節奏，在一次次技術與產品迭代中不斷重塑自身。

這不僅是百度自身的戰略嚴謹，也為中國AI產業在應用時代的發展提供了一個具備參考價值的范式：當AI不再只是從實驗室里的數學公式，而是走向更多普通人的日常，這或許才是一家AI公司的真正價值。