转自：成都日报锦观

“龙虾”、OPC和算电协同爆火的背后是什么

编者按

“人工智能的尽头是算力，算力的尽头是电力。”提到人工智能，就不得不提到算力和电力。我们的生活越来越智能，对电力的需求就越大。2026年全国两会，“算电协同”首次被写入政府工作报告。

《四川省加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》日前印发，全面推进人工智能与经济社会各领域深度融合发展。2025年，成都人工智能核心产业规模超1500亿元，全市已汇聚人工智能领域企业超1200家。“龙虾”（OpenClaw）、OPC（一人公司）和算电协同三者同时爆火，展示了人工智能发展的哪些特征？成都如何加快打造人工智能产业发展新高地，持续释放AI能力？本期《锦观智库》采访赛迪四川高级研究员殷长明。

精彩观点

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“龙虾”、OPC和算电协同三者在同一时间节点被推到更高热度和更高层级不是巧合，是人工智能发展进入新阶段后的集中表现

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未来吸引AI企业、智能体生态和OPC集聚的，不只是“有没有模型、有没有社区”，更在于“有没有稳定可持续的算电底座”

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围绕以“龙虾”为代表的智能体，成都不能简单停留在“追热度、抢概念”层面，而应从应用端、组织端和基础设施端统筹布局，推动形成更加稳健、可持续的产业发展路径

新特点

用户对人工智能的期待

已从“给我答案”升级为“任务执行”

锦观智库：今年以来，“龙虾”（OpenClaw）、OPC（一人公司）和算电协同三者在同一时间节点爆火。这一现象展示了人工智能发展的哪些新特点？是否隐藏着一些风险？

殷长明：2026年伊始，以“龙虾”为代表的智能体迅速出圈。“龙虾”、OPC和算电协同三者在同一时间节点被推到更高热度和更高层级不是巧合，是人工智能发展进入新阶段后的集中表现。“龙虾”不是普通的聊天工具，是执行型智能体框架。“龙虾”在2026年爆火，在于它踩中了当前AI应用扩散的关键节点：用户对人工智能的期待，已从“给我答案”升级为“任务执行”。

AI应用正在由“问答型”向“执行型”演进。最初，大模型最主要的落地形态是问答、写作、检索、内容生成等通用场景，核心仍停留在信息处理层面；而“龙虾”代表的智能体则进一步把AI推向了任务执行层面，开始更深地嵌入个人办公、内容运营、流程协同、事务管理等具体场景。

AI竞争的焦点正在从模型能力转向执行能力。模型能力固然重要，但对用户而言，真正有感知的并不是参数规模与榜单表现，而是“能不能把事做成”。“龙虾”的出圈，说明市场开始把注意力从“谁更会答题”转向“谁更会干活”。

智能体正在从技术圈概念走向更广泛的产业应用尝试。“龙虾热”不是单一技术圈自嗨，而是已经开始向创业、办公、服务、组织协同等更广泛场景外溢。正因如此，它才会与OPC、算电协同在同一时间节点形成联动。

虽然“龙虾”、OPC和算电协同三者之间的逻辑链逐步显现，但我们也不能忽视，当前热度过快上升可能带来一些认知偏差、使用风险和发展泡沫。

从应用侧看，当前围绕“龙虾”最突出的问题，是成本失控与安全失控并存。不少用户此前习惯于通过千问、DeepSeek等消费级AI产品的“免费”体验，对底层模型按token计费、持续调用收费的逻辑缺乏足够认知，容易在不清楚成本边界的情况下贸然尝试。同时，智能体往往需要接入邮箱、文件、日程、支付等高权限接口，一旦权限管理、数据隔离和日志审计不到位，风险就不再是“答错题”，而可能是“做错事”。

从组织侧看，OPC热潮也存在概念化、泡沫化和同质化风险。不是所有个体都能成为超级个体，也不是所有场景都适合以一人公司方式运行。如果没有稳定的高频场景、清晰的数字化流程、成熟的智能体模板支持，OPC很容易停留在口号层面。

从底座侧看，算电协同虽然是明确方向，但仍面临需求不确定、技术进步对冲和政策约束等多重挑战。若AI商业化落地节奏低于预期，算力和电力基础设施投资可能出现阶段性过热。同时，新能源直供、储能互动、核电布局、液冷改造等仍受建设周期、政策准入、成本回收机制等影响，短期内并非没有约束。

新机遇

OPC为下游应用外溢

算电协同为上游底座支撑

锦观智库： 从中央顶层设计到地方真金白银投入，从一人公司到城市治理，智能体正成为推动“人工智能+”行动的核心抓手。智能体发展为上下游产业发展分别带来哪些机遇？

殷长明：以“龙虾”为代表的智能体，标志着AI正从“会回答”走向“会执行”。向下游看，它显著降低了个体和小微主体的执行成本，推动OPC等超级个体加速涌现；向上游看，智能体持续运行、多轮调用、复杂任务编排所带来的算力需求，也在推动电力、储能、液冷、电网等基础设施体系加快响应。以智能体为连接点，OPC为下游应用外溢，算电协同为上游底座支撑的智能体产业发展格局正在形成。

向下游看：“龙虾”爆火正在打开OPC兴起的新空间。2026年OPC之所以迅速升温，背后至少有三方面原因。一是智能体等AI工具成熟，显著压低了个体创业的执行门槛。过去一人创业往往意味着极高的时间成本和精力成本，而现在，在内容生成、客户触达、数据整理、基础运营等环节，AI已经能够承担越来越多的辅助和执行工作。对内容运营、自媒体、电商、独立顾问等领域的创业者而言，意味着“一人公司”开始从概念走向现实。

二是地方政府把OPC视为抢占智能原生企业入口的重要抓手。从上海临港“超级个体288行动”，到深圳出台全国首个市级OPC专项计划，再到苏州、北京、广州、成都等地加速布局，OPC已不再只是市场自发现象，而是被越来越多的地方纳入人工智能产业竞争的重要抓手。

三是OPC契合低成本创业、轻资产运营、小团队协同的趋势。在宏观环境和市场竞争加剧背景下，低成本试错、轻组织创业越来越受到重视。AI智能体与OPC的结合为此提供了现实的技术基础，也使得“超级个体”从互联网时代的少数现象，逐步向更广泛的组织形态演进。

向上游看：“龙虾”爆火推动算电协同加快走向前台。“龙虾”本质上是执行型AI，其运行机制决定了智能体普及程度越高，对算力和电力底座的依赖就越强。“龙虾”与算电协同之间的上游传导关系主要体现在3个层面。

一是智能体扩张正在把AI竞争从模型层推向基础设施层。问答型AI已经足够消耗算力，而执行型智能体由于涉及持续运行、复杂调用和多任务编排，边际资源消耗更高。随着“龙虾”类应用走向更广泛场景，AI产业竞争将不再只是模型和应用的竞争，也将越来越表现为算力调度能力、供电保障能力和基础设施承载能力的竞争。

二是从“算力”到“电力”，电力将成为AI扩张的硬边界。无论是大模型训练还是智能体推理与执行，其背后都依赖庞大的算力资源，而算力设施的扩张又最终受制于电网容量、供电稳定性、绿电比例和基础设施配套。对政府而言，未来吸引AI企业、智能体生态和OPC集聚的，不只是“有没有模型、有没有社区”，更在于“有没有稳定可持续的算电底座”。

三是“龙虾”热潮越强，上游相关赛道的战略价值就越高。算电协同不是抽象概念，而会具体落到电网升级、新能源直供、储能配置、液冷散热、UPS与电网互动等一系列现实环节上。在智能体密集应用、高密度算力集群快速增长的背景下，谁能更早打通算力与电力之间的协同机制，谁就更有可能在下一阶段AI基础设施竞争中占据优势。

新高地

统筹布局

应用端、组织端和基础设施端

锦观智库：作为西部地区的代表城市，成都如何以创新为引领、以场景为牵引、以政策为支撑，加快打造人工智能产业发展新高地，持续释放AI能力？

殷长明：2025年，成都人工智能核心产业规模超1500亿元，同比增长超39%；全市已汇聚人工智能领域企业超1200家。未来，围绕以“龙虾”为代表的智能体，成都不能简单停留在“追热度、抢概念”层面，而应从应用端、组织端和基础设施端统筹布局，推动形成更加稳健、可持续的产业发展路径。

围绕高频场景推动智能体从“能演示”走向“能落地”。当前智能体最需要的是沉淀一批真正高频、低风险、可验证、可复用的成熟场景。应优先在信息整理、内容运营、客户触达、标准化流程处理等领域形成模板，推动智能体从概念展示转向场景闭环。

以OPC为抓手培育智能原生创业生态。对政府而言，支持OPC不能只停留在“给办公空间、给房租减免”的传统孵化思路上，更应面向一人公司和小微团队提供低成本工具、算力券、模型券、场景开放、轻咨询服务、订单链接等更具针对性的支持，推动“给空间”向“给工具、给服务、给机会”升级。

建立面向智能体的分级分类治理机制。智能体与普通聊天AI不同，治理逻辑不能简单照搬。应根据权限深度、数据敏感性、执行能力强弱等因素建立分级分类治理机制，对接入敏感系统和关键流程的高权限智能体强化最小权限控制、数据隔离、日志审计和责任追溯，推动形成“安全可控、责任可追”的制度框架。

加快算电协同基础设施布局，夯实智能体发展底座。成都在布局智能体生态、OPC社区和人工智能产业时，不能只重模型和应用，也要同步关注算力承载、电力供给、绿电比例、储能配置、液冷散热等底层能力建设。未来谁能在算电协同上形成先发优势，谁就更有可能在智能体时代承接更大规模的产业集聚。

推动智能体从独立框架走向平台化、产品化封装。长期看，“龙虾”代表智能体发展方向，但不一定是最终产品形态，未来更可能通过办公软件、手机系统、行业平台和企业管理系统的能力内嵌，实现低感知、低门槛、低风险扩散。

未来真正值得关注的，不只是“龙虾”还会不会继续火，而是以智能体为核心的新型产业链是否能够真正跑通。谁能率先在应用落地、组织培育和底座支撑之间形成协同，谁就更有可能在下一阶段人工智能竞争中占据先机。

成都日报锦观新闻记者 陈仕印