周末，一位科技爱好者在调试一款名为OpenClaw的新型AI工具时，短短一个下午便消耗了价值近百元的Token，这一用量几乎相当于他过去一年的总消耗。他感叹，曾经API服务廉价易用，如今却因成本飙升而让人望而却步。
OpenClaw的独特之处在于，它突破了传统软件的运行模式，将整台计算机视为其功能延伸的一部分。换句话说，用户的电脑本身就成为了AI的“肢体”，能够执行各类操作。这与Manus等平台通过购买算力构建用户“沙盒”的做法形成鲜明对比——OpenClaw直接利用用户现有硬件，赋予AI更强的实践能力。
这种设计思路为AI硬件的发展开辟了新路径。当前，OpenAI、字节跳动等企业推出的智能设备多聚焦于单一功能，而OpenClaw的模式则追求“全能化”。其逻辑在于：既然AI尚无法完全替代现有软件，不如先通过控制电脑间接操作这些软件，从而推动技术变革。
尽管该模式存在文档泄露、账号安全等潜在风险，但换个角度思考，它也为定制化AI设备的诞生提供了可能。例如，未来可能出现专为AI设计的计算机，无需键盘或显示器，仅需连接电源即可运行常用程序。这类设备可应用于工业领域，通过私有化部署的大模型驱动车间设备，实现智能化生产。
这位科技爱好者首次使用OpenClaw完成的工作是查询2025年全球汽车销量数据，并自动整理后发布至某平台。整个过程未依赖平台API接口，而是通过浏览器端口实现资料搜集与内容发布。这一功能虽非前沿技术——八年前RPA（机器人流程自动化）已能完成类似任务，但OpenClaw显著降低了操作门槛。用户无需掌握编程或拖拽模块，仅需通过自然语言交互即可指令AI执行任务。
在成本方面，RPA服务价格不菲，而OpenClaw的Token消耗同样不容忽视。不过，若企业采用私有化部署大模型，成本可大幅压缩。以集团企业为例，内部搭建AI系统后，长期运营成本可能远低于持续购买第三方服务。
根据OpenClaw整理的数据，2025年中国汽车销量达3435万辆，占全球市场份额的35.6%，超过美国、印度、日本、德国四国总和。更值得关注的是产业链规模：中国汽车全产业链产值达11万亿元，占GDP比重约10%，已连续两年超越房地产成为国民经济支柱产业。这一成就不仅体现在销量上，更标志着中国从汽车产业“跟随者”向“引领者”的转变。新能源汽车领域，中国品牌已连续11年位居全球产销量第一，正在重塑全球产业格局。
针对部分汽车爱好者引用丰田销量数据质疑中国车企实力的现象，有分析指出，中国车企或许难以在短期内登顶全球销量榜首，但其产业影响力已无可撼动。以手机行业为例，尽管三星和苹果占据利润榜前两位，但中国品牌贡献了全球超半数销量，并吸纳了80%的从业人口。这种“量变引发质变”的逻辑同样适用于汽车领域——当全球半数以上汽车产业人口集中在中国时，该领域的主导权自然归属中国。
关于产业转型中的争议，如“996工作制”或薪资增长缓慢等问题，有观点认为，共同富裕的目标并非让高收入群体薪资翻倍，而是提升低收入者生活水平。例如，比亚迪等企业在三四线城市建厂后，当地青年无需外出打工即可获得6000至8000元月薪，这种变化才是共同富裕的实质体现。尽管财务部门等传统岗位薪资增长缓慢，但产业升级正逐步惠及更广泛人群。
