算力海啸之下，鲲鹏如何为企业龙虾打造坚实底座？

几年前，龙虾自由还是人们对物质生活的一种朴素向往，意味着可以不用看价格签，痛快地吃上一顿波士顿龙虾。这个小小的愿望，折射的是一个时代的消费心态。

到了2026年，一个新的自由正在技术圈和企业界悄然流传。它不再是关于餐桌上的美味，而是关于智能体和生产力。这个愿望，叫作“智能体自由”。

这一切的起点，是一个名为OpenClaw的开源框架。在开源社区，OpenClaw正成为AI智能体领域的一股热潮：它让开发者能够构建那些可以自主理解任务、调用工具、执行操作的数字员工。就像龙虾的钳子既能捕食又能防御，OpenClaw赋予智能体“动手”的能力。

但热潮背后，一个现实问题逐渐浮出水面。当这些智能体开始从开发者的笔记本电脑走向企业的真实业务，当它们需要处理的不再是几个示例任务，而是成千上万的并发请求，算力真的准备好了吗？

顺着OpenClaw掀起的这波浪潮望下去，关于算力的问题被反复追问。如此庞大的计算任务，究竟需要怎样的底座来承载？

这个问题在刚刚落幕的华为中国合作伙伴大会2026上，有了一个清晰的回答。鲲鹏计算领域总裁李义这样说道：“面对Agentic AI时代的到来，鲲鹏打造先进的算力底座，联合伙伴将创新技术转化为场景化动能，以开放协同凝聚每一份算力价值。”

那么，当智能体开始从实验室走向千行百业，算力的逻辑究竟发生了怎样的变化？鲲鹏又是如何应对这场算力变革的？

龙虾智能体的爆发标志着AI正从感知与生成阶段全面迈入推理阶段。而推理，正在对算力提出全新的、更高维度的要求。

传统LLM的核心能力是“生成”，过程本质上是一次性的。输入提示词，模型计算，输出结果，任务结束。它的算力消耗，主要集中在一次性的推理过程中。

但OpenClaw这类智能体框架改变了这个逻辑。

一个基于OpenClaw构建的智能体，接到任务后需要理解目标、拆解步骤、调用工具。这个过程从“一次推理”变成了多步骤的决策－执行链条，每一次执行都可能需要调用新的工具，每一步都可能产生新的分支，而这给算力需求带来了几个新的变化：

首先是算力消耗的量级跃升。从单次推理变为多轮、多分支的复杂调用，单个任务对算力的消耗呈指数级增长。当智能体从任务式响应转向持续性运行，算力需求的总量级正在被重新定义。

与此同时，算力架构的重心也在发生偏移。传统大模型推理高度依赖GPU的并行计算能力，而在智能体架构中，任务调度、工具编排、上下文管理、多线程协同等逻辑密集型工作大量涌现，使CPU重新成为算力架构中的关键节点。算力体系正从“以GPU为核心”向“CPU与GPU异构协同”的方向演进。

此外，从个人部署到企业级落地的跨越正在带来更深层的架构挑战。个人开发者的智能体可依托本地设备运行，但当智能体走向企业级应用、“数字员工”被大规模部署时，长期记忆管理、跨任务知识共享、权限体系与合规审计等需求便成为刚性约束。这不仅对算力规模提出更高要求，更对算力架构的稳定性、隔离性、安全性构成系统性挑战。

随着OpenClaw等框架持续降低智能体的开发与部署门槛，越来越多企业开始探索数字员工的落地应用。在此背景下，算力需求正从分散、低频的涓流模式，转向集中、持续、高密度的浪潮形态。个人开发者的本地设备已难以承载这一量级的变化，传统算力架构也面临重构压力。

那么，谁能在算力深水区接住这波浪潮？谁能把个人龙虾的星星之火，变成企业龙虾的燎原之势？

面对智能体掀起的算力海啸，什么样的方案才能真正接住这群即将游向千行百业的企业龙虾？

就在各路厂商各自为战、各有短板的时候，一个名字开始被反复提及——鲲鹏。

与其他方案不同，鲲鹏从一开始就做了一件很多人忽略的事：它先潜到水下，把龙虾的生长规律研究透了。

研究发现，在主流智能体框架的运行过程中，CPU环节的时延占总时延的40%到90%。规划、记忆、工具调用、行动执行……这些决定龙虾“会不会干活”的关键能力，都依赖CPU。

基于这个判断，鲲鹏从三个维度重新设计了养殖场。

第一，提前配置软件环境，降低部署难度。

很多企业采购一体机后发现，设备虽然到位了，但距离真正跑起来还有漫长的路要走。操作系统要自己装，驱动要自己配，运行环境要自己搭……这一套下来少则几周、多则数月。鲲鹏的联合伙伴做法是把这些前置工作提前完成，操作系统、知识库全部预装到位，并针对OpenClaw做了适配优化。智能体一上线，就能直接访问本地文件、调用各类工具，企业不必再为部署环境耗费精力，真正实现了开箱即用。

第二，提供清晰的硬件配置参考，避免算力浪费。

智能体部署面临一个现实问题：配置过低无法支撑复杂任务，配置过高则造成算力浪费。鲲鹏正在联合伙伴推出明确的配置阶梯，企业可以根据自身业务规模精准选择，既不必为用不上的算力买单，也无需担心关键时刻性能不足。

第三，集成丰富的技能工具，让智能体更好用。

硬件性能再强，如果智能体仅限于对话交互，对企业而言价值有限。鲲鹏在方案中集成了技能市场，浏览器自动化、邮件管理、代码审查这些常用技能均可一键安装。企业获得的不仅是一台算力设备，更是一个可以持续扩展能力的智能体平台。

基于这三个维度的回应，鲲鹏拿出了一套完整的Agent解决方案。但这套方案，只是鲲鹏能力的冰山一角。

顺着这个切面往下看，会发现鲲鹏在做的事情远不止于此。它正在搭建的，是一套从芯片到模组、从硬件到软件的系统性能力。

这套能力，才是支撑智能体规模化落地的真正底座。

如果说一体机解决了“开箱即用”的问题，那么对于企业来说，真正的考验才刚刚开始。

当一个企业决定把智能体部署到生产环境中，它面临的不只是“能不能跑起来”，而是“能不能跑得稳、跑得久、跑得安全”。这背后，是一系列更底层的问题。

过去几年，鲲鹏做了一件事：把算力底座拆解成一个个可复用的模块，然后一层层往深处扎。

在硬件上，它把算力做成了不同规格。从面向高算力场景的鲲鹏950，到覆盖主流需求的鲲鹏920新型号，再到入门级的Lite模组，鲲鹏的产品矩阵已经覆盖了从云端到边缘的各类场景。无论是需要处理大规模并发的高强度任务，还是只需要中等算力的边缘节点，都能找到对应的硬件方案。

在软件层面，开源生态逐步成型。openEuler操作系统、openGauss数据库、openFuyao和BoostKit加速组件，共同构成了完整的软件栈。这些开源项目相互配合、彼此支撑，形成了一个从底层系统到上层应用的完整闭环。开发者可以直接基于这套体系自由创新，而不必像过去一样从零开始造轮子。

在开发者工具层面，DevKit有效降低了迁移门槛。存量系统的迁移一直是企业最头疼的问题之一，尤其是那些运行多年的核心业务系统，迁移意味着风险，不迁移又意味着被锁定。DevKit提供的SQL自动转换和JAVA无源码迁移能力，让企业可以在不中断业务的情况下完成平滑迁移。

这三层能力的叠加形成了一套完整的算力底座。企业不必再为部署环境耗费精力，ISV伙伴也能在方案基础上做定制化开发，把“最后一公里”交付出去。

这些底牌决定了一体机能走多远。但算力体系再深，最终要落到一个问题上：谁来用？怎么让更多伙伴用起来？

算力体系再深，如果只有鲲鹏自己在构建，那终究只是一座孤岛。真正让算力从技术走向产业、从实验室走进千行百业的，是生态的力量。

鲲鹏从2019年率先开放硬件主板开始，就选择了一条与伙伴共生的道路。七年过去，硬件开放、软件开源、丰富工具链的逻辑始终未变。

大数据场景，鲲鹏携手东方国信，通过无感弹性内存回收技术将内存由512G减为384G，性能丝毫不降；在金融行业，邮储银行手机银行集成DevKit后，开发效率提升15%，关键业务指标提升30%。

从国内到海外，鲲鹏生态的边界也在不断拓展。鲲鹏携手ISV伙伴已成功落地中东、非洲的项目，并在气象、油气、数据库保险柜、流量分析等场景中沉淀出可复制的解决方案。鲲鹏正与伙伴一起将“中国方案”带入全球数字新大陆。

硬件厂商创造硬件价值，软件厂商释放软件能量，行业伙伴深耕场景深度……鲲鹏把算力底座打造为一个开放平台，让更多伙伴都能在这里找到自己的价值坐标。

回到最初那个问题：当企业龙虾成群结队地游来，我们真的准备好了吗？

鲲鹏给出的答案，不是它独自准备好了，而是它与伙伴们一起，共同准备好了。

从个人开发者手中的OpenClaw，到企业机房里的智能体集群，这场变革的终点终究要落到千行百业的真实场景中。而鲲鹏正携手伙伴让国产算力成为支撑这一切的坚实底座。

审核编辑 黄宇