"龙虾热"引爆Token需求通胀，芯片、大模型、云厂商三层迎来同步重估

1. OpenClaw为什么是个"分水岭"级别的事件？

能力跨越：OpenClaw是一款7×24小时全天候在线的AI Agent，核心是能自主拆解任务、调用工具、读写文件、跨平台调度并闭环交付，不再只是"回答问题"，而是真正"主动执行"。

商业逻辑重构：互联网的计费逻辑从流量、时长、入口竞争，转向Token消耗、执行完成度、安全治理、审计追踪和资源供给计费。

国内跟进速度：阿里巴巴、腾讯、优刻得等国内云厂商已竞相展开深度生态合作，腾讯线下OpenClaw活动出现近千人报名的现象。

2. Agent和普通聊天相比，到底多"烧"多少Token？

单次 vs. 多步：传统对话仅需少数几次模型调用；Agent执行一个任务要经历计划→检索→工具调用→校验纠错→外部系统写入多个阶段，Token消耗可较传统聊天放大数倍至数十倍。

重试成本：多轮推理与工具协同天然产生重试与自纠错，会额外生成无效Token，进一步推高消耗。

实际案例佐证：复杂Agent自动化任务单次消耗上百美元并非罕见。

数据印证：MiniMax核心M2系列文本模型单日平均Token消耗量，在2026年2月已达到2025年12月的6倍以上。

3. CPU为什么在Agent时代会比GPU更早成为瓶颈？

架构本质：Agent系统在工程架构上，本质是以CPU为核心的控制与编排中枢，外接GPU作为推理引擎；网页抓取、状态持久化等操作高度依赖CPU的并发调度能力与系统I/O。

英特尔研究数据：CPU上的工具处理会显著影响智能体工作负载的执行延迟，占比最高达90.6%；在大批量处理场景下，CPU动态能耗占比可达44%。

强化学习场景：Agent做强化学习时，需要海量CPU构建工具和执行环境，CPU决定每秒能并发生成并"喂"给GPU的任务量，CPU往往比GPU更早成为瓶颈。

长期需求测算：参考IDC预测，到2030年全球活跃Agent数量将从2025年的约2860万攀升至22.16亿；在中性假设下，长期内全球需要消耗约1173933万片CPU。

4. 国产大模型为什么能在这波Agent浪潮里弯道超车？

Coding能力是核心：Agent在后台执行任务的本质是生成Python/JavaScript脚本，只有Coding底座强的模型才能保证脚本的鲁棒性与任务完成率；Coding能力是大模型"逻辑链条最严密、指令遵循最严格"的体现。

先发布局：智谱、MiniMax等早期就对标Anthropic，将大量高质量代码语料注入基座，积累了一到两年的先发摸索，后续追赶者难以短期补齐。

MiniMax成本优势：M2.1模型定价约为Claude Sonnet的8%，在Multi-SWE-bench上以仅10B激活参数（总参数230B）取得49.4%成绩，实现全球SOTA；其MoE架构实现"大参数量、小激活量"，推理成本显著更低。

商业化已超预期：MiniMax在2026年2月ARR（年度经常性收入）已超过1.5亿美元；智谱截至2026年3月31日MaaS API平台实现ARR 17亿元。

5. 云厂商在这轮Agent爆发里，凭什么是"最确定"的受益方？

卖铲逻辑清晰：Agent全天候运行将云上单位用户消耗从"按需请求"变为"持续占用"，Token、联网搜索、长期记忆、状态存储、长连接需求全面提升，云厂商收入天花板被直接抬高。

入口卡位战：国内主流云厂商已推出预装OpenClaw镜像的轻量服务器入口，腾讯云推出"0元直领"+"15,000PU/月资源点"的拉新策略，意在把用户的默认模型、技能、知识库和后续扩容通道锁定在自家平台。

计费模式升维：腾讯云已在2026年1月将旧Token资源包体系切换为订阅类套餐，形成"套餐资源包+部署费+模型调用"的复合计费；云厂商正从"单一模型承销商"变成"多模型计费层"，价值量高于纯IaaS。

涨价信号印证需求：智谱宣布GLM Coding Plan订阅价格上调至少30%；海外Google Cloud在北美涨幅达100%，AWS价格上调约15%——涨价路径验证需求已超过供给弹性。

研报来源：国联民生证券，吕伟，S0590525110033，计算机行业动态报告："龙虾"深度，Token"通胀"谁受益？一"芯"二"模"三"云"。2026年04月09日