这波龙虾潮，东大狂吃肉、西大只喝了汤！

一场由海外开发者掀起的“龙虾潮”，意外揭开了全球AI产业竞争的全新格局。

当奥地利程序员彼得·斯坦伯格推出开源AI智能体框架OpenClaw（龙虾），本意是打造一款“能自己做事的AI助手”，却没想到，这场AI狂欢的最大赢家，并非发起者所在的海外阵营，而是中国的大模型厂商。

从模型厂商的算力狂欢到头部大厂的全面跟进，中国在AI赛道的奔跑速度，早已超越海外同行。一招“算电协同”，从更高层面上降维碾压并狠厉的向全世界宣告：AI竞争的终极答案，已经锁死在算力与电力的硬实力比拼中。

这也意味着，中国已悄然率先锚定AI时代的主动权。

A. 

进入2026年以来，AI圈最火的莫过于OpenClaw这只“龙虾”了。

OpenClaw作为开源智能体框架，以“真正能做事的AI”为标签，在全球著名开源网站GitHub上狂揽25万收藏，超越所有开源软件成为史上最热门项目。它打破了大模型“只能聊天”的困局，让AI从“百科全书”升级为能操作电脑、调用工具、拆解复杂任务的“数字员工”。

更让人没想到的是，OpenClaw引发“龙虾潮”的同时，直接为中国大模型厂商打开了商业化的大门，上演了一场“海外搭台，中国唱戏”的精彩戏码。

原因说起来，也很简单。

一般来说，问答式Chatbot对话一轮，消耗不过几百Token。而OpenClaw却要持续在后台跑流程——搜资料、生成文档、写代码、调试、优化，每一步都需要大量Token。

而这意味着，OpenClaw是个不折不扣的Token“销金窟”。

那既能承接OpenClaw引发的算力暴涨，又极具性价比优势的，就只有中国大模型厂商了。于是，国外大模型们就只能看着咱们国内哐哐赚钱了。

其中，月之暗面、智谱AI、MiniMax被市场称为“龙虾三兄弟”，成为这场狂欢中最核心的受益者，算力与模型调用量双双暴涨，营收实现了跨越式增长。

过去一年，MiniMax总收入也就7903万美元。但光今年2月份后，MiniMax的ARR(年度经常性收入)就已突破1.5亿美元，M2系列模型的平均单日Token消耗量已是2025年12月的6倍以上。

月之暗面也是如此，Kimi K2.5 发布不到一个月，近20天的累计收入已超过2025年全年总收入。

只一招，就解决了困扰AI厂商们最头疼、资本市场最顾虑的盈利问题。

而反观海外阵营，海外头部大模型厂商虽有技术积累，但受限于高昂的训练与推理成本，无法像中国模型厂商一样快速承接海量开源需求，最终只能眼睁睁看着算力红利流入中国。OpenAI、Google、甲骨文们，依旧和英伟达玩着左右脚互踩升天的游戏。

这种鲜明对比，背后是中国大模型在工程化优化、成本控制、以及快速反应上的绝对优势。

B. 

如果说“龙虾三兄弟”的崛起，是中国腰部大模型厂商的逆袭，那么国内BAT等互联网大厂的迅速跟进，背后就是东大AI产业的整体韧性与前瞻性。

与海外大厂对龙虾潮流的迟缓反应不同，中国大厂对AI趋势的敏感度、对技术推广的执行力，则显然形成碾压式优势，全方位推动中国AI产业走向规模化、普及化。

2026年以来，阿里、腾讯、百度等BAT大厂迅速行动起来，纷纷推出自身的龙虾封装一键部署服务，甚至还组织了多项线下免费安装活动，引发着极其狂野的排队热潮。

以腾讯为例，腾讯一口气推出了“养龙虾”全家桶，并且现在，连微信这个极其克制、非极端场景不用的大杀器都拿出来了。

可见，大厂对于AI这一新技术浪潮的拥抱以及跟进，更进一步的想要再造生态的野心。

而这，直接带来了新的变化。

曾几何时，AI“铲子生意”被海外大厂垄断，OpenAI、Google等企业凭借底层技术优势，掌控着算力供给、模型接口等核心资源，全球开发者想要参与AI淘金，只能向海外大厂购买“铲子”。

而如今，随着中国AI产业的崛起，这一格局已彻底反转，国内BAT等互联网大厂强势入局，凭借成本与效率优势，抢占全球AI“卖铲子”的核心赛道，成为新的“铲子供应商”。

此消彼长之下，中国与海外的AI差距正持续缩小，甚至在应用落地层面实现反超。

按照统计数据，2026年2月9日至15日，中国大模型周Token调用量达4.12万亿，历史上首次超越美国；2月16日至22日，中国模型周调用量冲高至5.16万亿，全球前五中国占四席；3月9日至15日，中国模型周调用量回升至4.69万亿，全球前三均为中国模型，再度领先美国。

这种角色反转，背后是中国在算力、成本、产业协同上的绝对优势——中国大模型厂商们打造的“AI铲子”，不仅性价比更高、供给更稳定，还是在应用层面、经过消费者实际体验后打磨过的，更适合全球开发者、算力消费者的实际需求.

这恰恰是那些高筑技术门槛、十指不沾阳春水的海外大厂们无法企及的。

C. 

更何况，业内人，已经看清楚未来的发展趋势。

阿里CEO吴泳铭亲自挂帅成立了 Token Hub 事业群，这是个以“创造Token、输送Token、应用Token”为使命的新组织，覆盖了从基础模型研发、模型服务平台到C端和B端AI应用的完整链条。

来听听吴永铭在内部信上的定义：“当下正处于AGI爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些Agent将由模型产生的Token支撑运行。”

英伟达创始人黄仁勋也在2026年GTC大会上提出“Token工厂”概念，明确指出：未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产Token的“工厂”，计算能力等同于收入，每瓦特电力的Token吞吐量将成为AI时代的“生死线”。

这些判断，精准点出了AI时代的核心逻辑——未来的AI竞争，就是Token的生产分发与消耗竞争。

中国国家数据局给Token起了个官方中文名——“词元”。这是个很信雅达的定义——Token将是AI服务的“货币”，无论是龙虾AI的批量调用，还是各类AI应用的落地，本质上都是Token的大规模消耗。

而Token的生产效率，直接取决于算力——算力越强，Token生成速度越快、成本越低，企业的核心竞争力就越强。中国大模型厂商之所以能在龙虾潮中赚得盆满钵满，核心就是拥有强大的算力供给能力与极致的成本控制能力，能够承接海量Token调用需求，同时以远低于海外的价格抢占市场。

凭什么？是电力。电力的供给能力与成本，直接决定了算力的规模与性价比。

行业测算显示，算力成本中电力占比高达60%至70%，电价是Token定价的核心要素。自2024年初，中国日均Token调用量为1000亿、2025年底已经高达100万亿。到今年3月，已经突破140万亿，两年增长超千倍。

这么庞大的增长量，电力供应和电价，依旧稳如泰山。靠的就是国内强悍扎实的电力基础。

换句话说，电力基建正是AIGC时代致胜的关键。

我们正在凭借独特的能源禀赋与基建优势，搭建起全球领先的绿色算力体系：西部低价绿电、超低PUE数据中心与高算力利用率相结合，大幅降低了算力成本，形成了难以复制的成本壁垒。

相比之下，海外电力成本高昂、数据中心布局分散、算力调度效率低下，导致其模型训练与推理成本居高不下，对碰的结果一目了然。

并且这种基建差距，一旦拉开，不是短期可以弥补的，而是长期产业布局与制度优势的必然结果。

这直接意味着，中国AI产业的崛起，势不可挡。此次龙虾热潮，中国大模型厂商吃到大量红利，也只是个开始。

换句话说，不管是“龙虾”还是“螃蟹”，还是AI产业进化过程中的每一个风口与潜在机会，赢家通吃的剧本已经开始悄无声息的上演了。