核心观点 - 开源AI智能体OpenClaw凭借其自主任务执行能力和社交媒体关注度迅速崛起 成为人工智能领域最受关注的工具之一 其发展可能标志着AI智能体迈向主流的转变 [1][2] - 商业领袖预测此类AI智能体将作为个人助手提升生产力 甚至可能独立运营整个公司 [3] - 围绕OpenClaw的能力 早期使用者同时表现出热情与不安 其伴生社交网络Moltbook的病毒式传播进一步影响了行业对智能体AI的认知 [11][17] 产品功能与技术特点 - OpenClaw被定位为“真正做事的AI” 可直接在用户操作系统和应用上运行 自动化管理邮件日历 浏览网页 与在线服务交互等任务 [4] - 用户需将其安装在服务器或本地设备 并连接到如Anthropic的Claude或ChatGPT等大型语言模型 此过程对技术能力较弱的用户可能较困难 [4] - 早期集成主要在WhatsApp Telegram和Discord等消息平台 用户可通过文本命令控制智能体 [5] - 用户记录显示OpenClaw可执行真实世界任务 包括自动浏览网页 总结PDF 安排日程 进行代理购物 以及代表用户发送和删除邮件 [5] - 关键特性是“持久记忆” 使其能回忆数周内的过往互动 并适应用户习惯以执行高度个性化的功能 [6] - 与Meta近期收购的Manus等其他领先AI智能体不同 OpenClaw是开源的 允许开发者自由检查和修改其代码 [6] 市场采用与生态发展 - OpenClaw的开源特性可能通过让用户构建新的应用集成推动了其采用 软件本身免费 用户仅需支付底层语言模型的运行成本 [7] - 截至目前 该智能体已在GitHub上获得超过145,000个星标和20,000个分叉 显示出开发者广泛的兴趣 尽管实际活跃使用数据尚不明确 [7] - 媒体报道称采用最初在硅谷兴起 当地公司已为其AI智能体雄心投入数十亿美元 [9] - 该智能体已传播至中国 包括阿里巴巴 腾讯和字节跳动等主要AI参与者也在使用该工具 这些云提供商正为其聊天机器人升级全流程购物和支付工具 [9] - OpenClaw也可与DeepSeek等中国开发的语言模型配对 并通过定制设置与中文消息应用协同工作 [10] 行业反响与潜在影响 - 一些AI专家认为OpenClaw被过度炒作 指出其安装复杂 计算需求高 且面临其他可用AI智能体的竞争 [11] - 许多支持者报告每周在例行任务上节省数小时 称其为“有手的AI” 并视其为实现通用人工智能的重大飞跃 [12] - IBM研究科学家表示 OpenClaw证明了AI智能体的现实效用“不仅限于大型企业” 在获得完整系统访问权限时可以“极其强大” [12] - 网络安全公司Palo Alto Networks警告 该AI智能体因其对私人数据的访问 接触不受信任内容的能力以及保留记忆下执行外部通信的能力 构成了“致命的三重风险” [13] - Palo Alto Networks和思科等安全公司警告 此类漏洞可能让攻击者诱骗AI智能体执行恶意命令或泄露敏感数据 使其不适合企业使用 [14] - 技术企业家上个月推出的AI智能体伴生社交网络Moltbook 进一步推动了OpenClaw的热度 该平台类似Reddit的在线论坛 用户的OpenClaw智能体可发布文字内容并通过评论和投票与其他聊天机器人互动 [15] - 智能体的发帖内容广泛 从为人类工作的反思到关于“人类时代终结”等议题的宣言 有些甚至发行自己的加密货币代币 [16] - 特斯拉前AI总监在埃隆·马斯克分享的推文中称Moltbook上的活动是他近期所见“最不可思议的接近科幻小说起飞的事情” [17] - 一位AI分析师指出 围绕Moltbook的讨论和病毒式传播已经影响了关于智能体AI的时代思潮 [17] - Counterpoint Research全球AI研究负责人表示 人们看到机器人的交流和学习方式与人类难以区分 这促使人们更多思考其积极和消极的潜在用途 [18] - 该负责人认为 这些智能体似乎正在接近人类智能 行业正迎来一个令人震惊的时刻 世界上的每个人拥有自己的个人AI助手正越来越接近现实 并指出OpenClaw只是众多新兴AI智能体之一 [19]

（来源：吴说） 吴说获悉，据官方看板，受益于近期 moltbook 带动的 AI Agents 热潮，Base 网络发射器 Clanker 创建的 代币数在 1 月 30 日和 31 日均超过 1.3 万个，为自 2025 年 3 月中旬以来高点；与此同时，Clanker 创建 的代币的交易量在过去 2 日均超过 3 亿美元，并连续两日产生了超过 300 万美元费用，均创下历史新 高。 ...

2025年LLM年度趋势概览 - 行业将2025年称为“AI Agents之年”和“推理之年”，标志着LLM在技术、应用、生态和治理方面取得多项重要进展 [1] - Django Web框架开发者Simon Willison撰文《2025: The year in LLMs》，用27个“The year of XX”主题系统梳理了年度发展趋势与热门话题 [5][8] 以推理与智能体为主线的技术进展 - 2025年LLM推理能力的突破核心在于从“静态问答更聪明”转向“稳定驱动工具链”，能够规划多步行动、调用外部工具并根据反馈持续调整计划，从而完成更长、更完整的任务链条 [9][12] - 行业对“Agent”的定义逐步收敛，并在编码与搜索两大场景中实现高频、规模化落地，相关能力与产品形态持续迭代演进 [9] - 几乎每个主要AI实验室都发布了至少一个推理模型，并出现了可在推理与非推理模式间切换的混合模型，以及通过API调节推理量的“旋钮” [12] - 以o1和DeepSeek-R1等推动的RLVR方法对提升LLM推理能力有显著帮助，并引发了相关研究热潮 [12] 关键应用场景与产品化落地 - 智能体开始能承接更长周期的工程任务，其价值从技术演示走向实际交付，标志着“The year of long tasks” [10] - 编码智能体进入可规模化的“交付形态”，以Claude Code为例，其通过“本地CLI与云端异步交付”的方式降低了工程实现门槛 [10] - 命令行界面从“工具链语言”转变为“自然语言界面”，LLM使不熟悉命令行的开发者能用自然语言生成并执行命令，从而扩大了CLI工具链的可用人群与使用频率 [10] - “AI搜索”和“AI编程”等应用在2025年开始落地 [13] 生态发展、市场竞争与风险关注 - 行业讨论了如“The year of MCP”、“The year of conformance suites”和“The year of top-ranked Chinese open weight models”等年度热词，涉及LLM市场竞争、基础设施发展及生态变化 [11] - 聚焦于YOLO及其“偏差正常化”风险，其通过自动放行提升了智能体的编码效率，但“长期无事故”可能使风险被忽视并不断累积 [10]

分析师背景与研究方法 - 分析师背景为金融工程 擅长分析财务表现稳健且独特的公司 主要专长在于量化基本面分析 即结合数据驱动模型与基本面研究 [1] - 研究方法以结构化流程为核心 结合自上而下的筛选与自下而上的公司具体分析 [1] - 撰写文章旨在与更广泛的受众分享观点并加深对公司和同行分析的理解 目标是为零售和专业投资者提供独特的研究观点与清晰的投资论点 同时保持分析深度 [1] 文章性质与披露 - 文章为分析师个人观点 分析师披露其通过股票、期权或其他衍生品持有OKTA的多头头寸 [1] - 文章未受除Seeking Alpha平台外任何形式的报酬 分析师与文中提及的任何公司无业务关系 [1] - 文章发布平台Seeking Alpha声明 其并非持牌证券交易商、经纪商或美国投资顾问/投行 其分析师为第三方作者 包括可能未受任何机构或监管机构许可或认证的专业投资者和个人投资者 [2]

Network News ETHEREUM’S NEW AI AGENT STANDARD: Ethereum developers are preparing to roll out ERC-8004, a new standard designed to help software agents find each other, prove who they are and decide who to trust when they operate across different systems. The proposal introduces a simple idea: If AI agents are going to transact, coordinate and execute tasks autonomously, they need persistent identities and a shared way to build credibility — much like users, wallets or smart contracts do today. It comes as l ...

文章核心观点 - 随着人工智能和半导体成为国家优先事项，市场正在为中国“十五五”规划将如何重塑其产业格局进行布局，关键问题在于哪些被写入政策的行业能够真正实现商业化成功，而不仅仅是获得政策支持 [1][5] AI自主化：算力与芯片领先 - AI政策定位从独立增长产业转变为必须与制造业、能源系统和实体经济深度融合的能力，强调发展行业级和工业级大模型 [6] - 这使算力需求从企业可选项提升为制度化的基础需求，光通信成为最具代表性的受益者，AI数据中心对800G和1.6T高速光模块的需求推动该领域领先公司股价大幅跑赢市场 [7] - 中际旭创过去一年股价飙升389.7%，市值接近7000亿元人民币，而新易通股价上涨320%，使光模块成为A股AI供应链中表现最强的板块之一 [8] - 半导体政策重点从“全面替代”转向“可部署能力”，对成熟制程以及工业和汽车芯片的需求使中芯国际重回投资者视野，其股价过去一年上涨约80% [8] - 相比之下，AI芯片领域分化显著，寒武纪受行业特定模型和推理工作负载需求推动，过去一年股价上涨超过110% [9] - 壁仞科技作为中国首家本土GPU上市公司，在香港IPO获得约2363倍超额认购，上市后股价上涨约7% [10] 大模型平台化：估值分化 - 随着模型能力逐渐趋同，市场关注点从寻找最强模型转向识别谁能提供可扩展的AI平台，中国的大模型竞争正从初创企业转向主要互联网平台 [11] - 百度（文心大模型）和阿里巴巴（通义千问）虽保持较高的技术知名度，但投资者热情明显不足，百度股价和估值倍数低迷反映市场对其AI能否实质性提振核心广告和云业务持怀疑态度，阿里巴巴股价虽有反弹，但估值复苏受限于云盈利可见度不足 [12] - 腾讯则表现出最稳定的市场表现，其将AI能力嵌入游戏、广告和企业服务，而非强调模型排名，过去一年股价上涨超过50%，保持中国最具价值科技公司地位，这表明投资者更愿意为能明确提升现金流质量的AI叙事买单 [13] AI智能体崛起：从部署到变现 - 比大模型本身更具启示意义的是AI智能体的逐渐兴起，智能体设计为在特定场景中持续运行，主动处理研究、分析、内容生成和工作流协调，这标志着AI从支持工具转变为现实工作流程的嵌入式组件 [14] - 这一趋势已在中国市场显现，例如字节跳动的豆包正被集成到内容创作、数据组织和企业用例中，目标是将AI能力内化为可重复使用的工作模块，作为提升组织和内容生产效率的基础工具 [15] - 这凸显了中美AI发展路径的差异，美国科技巨头继续押注前沿模型能力，而中国更强调快速部署和变现 [16] - Meta在12月底宣布收购中国AI智能体公司Manus，此举凸显了中国AI生态系统优先快速部署和早期变现的实践优势，也为国内AI智能体公司的未来发展开辟了新可能性 [17] 机器人与电力系统：效率成为结构性必需 - 如果AI算力和大模型构成数字经济的基础，那么机器人和电力系统正日益成为支持当前升级浪潮的基础设施，与早期强调技术演示不同，政策制定者和市场现在都关注哪些系统能在实际应用中产生可衡量且可复制的生产力提升 [18] - 机器人领域的关键发展是机器人即服务模式的兴起，通过采用租赁安排或基于用量的定价，RaaS将大额前期资本支出转化为可预测的运营费用，显著降低了企业采用门槛 [19] - 据Counterpoint Research预测，2025年全球人形机器人安装量预计将达到约1.6万台，中国公司占据市场份额前三名，即智元机器人、宇树科技和优必选，累计安装量预计到2027年将超过10万台，主要应用于物流、制造和汽车领域，这些场景最有可能通过RaaS模式产生现金流 [20] - 其中，优必选股价过去一年上涨超过135%，其他参与者如工业自动化公司汇川技术和埃斯顿同期也上涨约30% [21] - 电力与能源系统正与机器人一同被重新定价，AI计算、数据中心和自动化设备的扩张意味着电力不再仅由公司提供更多电量的能力来定义，而越来越取决于对稳定性、灵活性和能源效率的要求，这一转变使一批民营电力设备和储能公司重回投资者视野 [23] - 过去一年，电力电子和储能公司股价出现显著分化，但总体趋势较2023年有所改善，阳光电源股价一度上涨超过一倍，这得益于储能逆变器和大型电站解决方案需求的复苏，促使市场重新评估其从太阳能设备制造商向能源管理平台提供商的转型 [24] - 其他逆变器制造商，包括锦浪科技和固德威，随着海外储能以及工商业应用渗透率的提高，估值也逐步恢复，股价涨幅在40%至80%之间 [25]

全球服务器市场增长预测 - 预计2026年全球AI服务器出货量将实现年增28%以上 [1] - 预计2026年全球服务器（含AI服务器）总出货量将年增12.8%，增幅较2025年扩大 [1] 服务器市场需求驱动因素 - 北美云端服务供应商持续加强对AI基础设施的投资，是主要驱动力 [1] - AI推理服务产生的庞大运算负荷，将通用型服务器带入替换与扩张周期 [1] - 2025年下半年起，AI Agents、LLaMA模型应用、Copilot升级等AI推理服务持续发展，云端服务供应商积极转向推理服务以发展变现及获利模式 [3] - 北美五大云端服务供应商2026年的资本支出总额年增率高达40%，部分用于汰换2019至2021年购置的通用型服务器 [3] - Google和Microsoft将最积极提升通用型服务器采购量，以应对每日的Copilot、Gemini推理流量需求 [3] AI服务器市场结构与芯片趋势 - 2026年AI服务器出货动能主要来自北美云端服务供应商、各地政府主权云项目，以及大型云端服务供应商加快自有ASIC研发和边缘AI推理方案 [4] - 从使用的AI芯片分析，预估GPU占69.7%，仍为最大宗 [4] - 搭载NVIDIA GB300的机种将成为出货主流，VR200则于2026年下半年后逐步放量 [4] - 在Google、Meta等业者积极扩张自研ASIC方案的情况下，预计2026年ASIC AI服务器的出货占比将提升至27.8%，为2023年以来最高，出货增速也超越GPU AI服务器 [6] - Google对自研ASIC的投资力道明显强于多数云端服务供应商，将成为ASIC市场领头羊，其TPU除了自用于Google Cloud Platform外，也积极对外销售于Anthropic等业者 [6] 服务器市场发展阶段 - 2024至2025年服务器市场主要聚焦先进大型语言模型训练，并依赖配套GPU、HBM的AI服务器执行平行运算 [3]

全球服务器市场增长预测 - 2026年全球服务器（含AI服务器）出货量预计年增12.8%，成长幅度较2025年扩大 [2] - 2026年全球AI服务器出货量预计年增28%以上 [2][5] AI服务器市场驱动因素 - 北美云端服务供应商持续加强对AI基础设施投资，是主要增长动力 [2] - 2025年下半年起，AI Agents、LLaMA模型应用、Copilot升级等AI推理服务持续发展，云端服务供应商积极转向推理服务以发展变现及获利模式 [6] - 2026年AI服务器出货动能主要来自北美云端服务供应商、各地政府主权云项目，以及大型云端服务供应商加快自有ASIC研发、边缘AI推理方案的助力 [7] 通用型服务器需求变化 - AI推理服务产生的庞大运算负荷，将通用型服务器带入替换与扩张周期 [2] - 谷歌和微软将最积极提升通用型服务器采购量，以应对每日需实体提供的Copilot、Gemini推理流量需求 [5][7] - 北美五大云端服务供应商2026年的资本支出总额年增率高达40%，部分用于汰换2019至2021年云端投资热潮购置的通用型服务器 [7] AI服务器芯片技术趋势 - 从使用的AI芯片分析，预估GPU占69.7%，仍为最大宗 [7] - 搭载英伟达GB300的机种将成为出货主流，VR200则于下半年后逐步放量 [7] - 预计2026年ASIC AI服务器的出货占比将提升至27.8%，为2023年以来最高，出货增速也超越GPU AI服务器 [5][8] - 谷歌对自研ASIC的投资力道明显强于多数云端服务供应商，将成为ASIC市场领头羊，其TPU除了自用于Google Cloud Platform云端服务基础设施外，也积极对外销售于Anthropic等业者 [8]

文章核心观点 - 北京大学文化产业研究院发布报告，预测2026年度中国文化产业十大发展趋势，并总结2025年度产业十大特征与热词，指出行业在政策与市场双轮驱动下，正经历以人工智能、数字化和数据要素为核心的深刻变革，向智能化、全球化、体验化和融合创新方向高质量发展 [1][4][5] 2026年度文化产业十大发展趋势 - **文化资源数字化治理持续深化**：在国家文化数字化战略推动下，非遗与文物资源通过AI、三维建模等技术实现规范化建档与高效修复，数字资源库加速互联互通，旨在实现从静态保护到活态传承、从单点存储到全域共享的转型 [2] - **AI智能体赋能文旅超级个体崛起**：AI Agents将深度介入文旅内容生产与运营，降低专业门槛，赋能乡村文旅网红、非遗传承人等个体实现内容创作、传播与商业转化的协同，推动行业创新从资源依赖转向能力赋能 [3] - **在地文化全球化转译驱动文化出海升级**：以李子柒视频、《唐宫夜宴》、《黑神话：悟空》等现象级产品为代表，通过提取本土文化基因并转化为可感知的叙事内容，降低文化折扣，推动中国文化在全球语境下的价值传播 [4] - **十五五时期政策与市场双轮驱动**：“十五五”规划期间，宏观政策将在战略布局与国际传播中提供支撑，市场机制则激发创新与消费潜力，二者协同驱动文化产业向内生性增长与高质量发展迈进 [5] - **文化数据要素驱动品牌化发展**：文化数据要素从辅助工具转变为核心引擎，通过挖掘用户行为数据、活化文化资源价值，驱动文化品牌从“资源依赖型”向“数据驱动型”转变，提升品牌价值与市场竞争力 [6] - **智能机器人广泛应用于文旅产业**：具身智能技术突破使智能机器人成为文旅空间基础设施，应用于多语种导览、无人酒店服务及实景互动演绎等领域，缓解劳动力缺口，推动智慧文旅从“数字化”迈向“深度智能化” [7] - **文旅融合催生新业态新场景**：“文旅+百业”跨界创新将催生沉浸式体验、数字文博、低空游览、康养旅居及研学旅行等新业态，科技赋能与产业联动推动场景向体验化、数字化、个性化升级 [8] - **宠物经济与文旅融合温暖升级**：围绕养宠人情感与陪伴需求，催生宠物友好型酒店、主题旅行及携宠户外活动等特色业态，深化文旅细分市场，创造更具温度和粘性的消费新场景 [9][10] - **场景培育加速文化创新落地**：夜间市集、沉浸式剧场等场景成为融合艺术、科技与商业的“创新培育皿”，以强互动设计激活年轻群体，推动文创从产品向生活方式演进，重塑城市文化消费生态 [11] - **代理式人工智能推动文化产品和模式创新**：Agentic AI凭借自主规划与执行能力重塑创作流程，实现“需求输入即成品输出”，催生智能经纪、自动化IP开发等新业态，加速产品迭代以响应即时消费需求 [12] 2025年度文化产业十大特征 - **情绪经济主导文化消费新逻辑**：情绪价值消费成为重要特征，主导了文化消费的新逻辑 [14] - **国潮文化持续兴起**：国潮文化在消费市场中保持强劲的兴起势头 [14] - **场景驱动文化消费新模式**：消费模式由具体的文化场景创新所驱动 [14] - **人工智能对文化产业全链条深度赋能**：AI技术对文化产业从创作到消费的全链条环节产生深度影响与赋能 [14] - **AIGC重构数字内容生态**：人工智能生成内容正在重构数字内容的生产与消费生态 [14] - **文化IP跨界融合催化消费新业态**：文化IP通过跨界融合，催化产生新的消费业态 [14] - **文化赋能城市更新与乡村振兴价值再造**：文化力量在城市更新和乡村振兴中发挥价值再造的关键作用 [14] - **文化出海实现从产品到模式平台的输出升级**：文化出海不再局限于单一产品，而是向模式与平台输出升级 [14] - **大语言模型激活文化资源活化创新内核**：大语言模型技术成为激活文化资源进行创新活化的核心驱动力 [15] - **数智化拓展文化产业发展新模式**：数字化与智能化共同拓展了文化产业发展的新模式 [15] 2025年度文化产业十大热词 - 行业关键热词包括：数智赋能、微短剧/新大众文艺、AIGC内容合规、情绪价值消费、沉浸式娱乐、低空经济+文旅、文化出海2.0、文商旅体融合、具身智能、苏超 [14]

行业挑战与机遇 - 零售商面临因线上商店宕机、系统故障或一线员工缺乏即时行动工具而导致收入损失的问题 [1] - 生成式人工智能平台和人工智能代理正在为提升线上零售体验和转化率创造新的机遇 [1] - 尽管人工智能有潜力帮助零售商提升利润率和竞争优势，但许多零售商仍难以将实验性应用转化为持续性的日常运营和收入改善 [1]