小米罗福莉对话Kimi杨植麟：OpenClaw重塑AI交互与算力挑战

【#小米罗福莉对话kimi杨植麟#】3月27日，月之暗面创始人杨植麟在北京中关村论坛年会的开源主题圆桌中主持了一场五人谈话，智谱创始人张鹏、无问芯穹创始人夏立雪、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉、香港大学助理教授黄超共同参与。话题围绕龙虾（OpenClaw），但聊着聊着就聊到了模型定价、推理基础设施、架构创新和算力缺口，#爱范儿在现场# 给大家带来一手的总结：五个人对 OpenClaw 的叫法不一样。张鹏叫它「脚手架」，黄超叫它「轻量级操作系统」，罗福莉说它是 agent 框架领域一次颠覆性事件。但有一点是共识：它第一次让不会写代码的人能调动顶尖模型去完成真实工作。黄超特别提到一个词：「活人感」。OpenClaw 以 IM 软件嵌入的方式做交互，不像 Cursor 或 Claude Code 那样像工具，更像一个能干活的人。他说这是很多人第一次觉得自己离贾维斯很近。罗福莉观察到，深度 coding 圈子里第一选择仍然是 Claude Code，但 Claude Code 最近的很多更新其实在向 OpenClaw 的设计方向靠近。她认为 OpenClaw 的核心价值有两层：一是开源让社区深度参与，把国内参数量没那么大的模型的能力上限大幅拉高；二是点燃了大模型之上那一层——智能体层——的想象力，越来越多非研究员背景的人开始通过 agent 框架替代重复劳动。聊到基础设施，夏立雪给了一组数据：无问芯穹从今年一月底开始，每两周 token 用量翻一番，到现在翻了十倍。他说上次见到这种增速，还是 3G 时代手机流量刚普及的时候。他的判断现有云计算基础设施是为人类工程师设计的，不是为 AI 设计的。人发起一个任务是分钟级的，agent 是毫秒级的，底层根本没为这个速度做准备。他甚至提出，未来基础设施本身也应该是一个 agent，「相当于基础设施有一个 CEO，这个 CEO 是一个 agent，根据 AI 客户的需求自己迭代自己。」张鹏则从商业化角度做了分享，智谱刚发布了 GLM-5-Turbo 并且提了价，他解释背后的逻辑：agent 完成一个复杂任务，要写代码、和底层基础设施打交道、随时修正错误，消耗的 token 是回答一个简单问题的十倍甚至百倍。模型从「对话」转向「干活」，推理成本相应提高，价格要回归正常商业价值。他说长期低价竞争对整个行业没好处，需要一个良性的商业闭环。小米罗福莉把话题推向架构创新，她说大约两年前，中国基座大模型团队在算力受限的条件下被逼出了一批结构性突破：DeepSeek V2/V3、MiniMax M1，都是在有限算力和 NVLink 互联带宽受限的情况下做出来的。这段弯路形成了真正有价值的技术积累。她重点讲了长上下文。OpenClaw 越用越聪明，前提是推理上下文足够长，但很多模型做不到百万甚至千万级 context，不是能力问题，是成本太高速度太慢。她提到小米正在做面向下一代的新架构，和 Kimi 的 KSA 架构一样，都在探索区别于当前 transformer 的路径。她还分享了一个内部数据：借助 Claude Code 加顶尖模型，团队做大模型研究的效率提升了近十倍。黄超从技术层面拆了三个痛点。规划：面向五百步以上复杂任务的规划能力不足，本质上缺垂直领域的隐性知识。记忆：任务复杂度上升时 context 暴增，目前普遍还是用文件系统做共享，分层检索跨模态很难通用化。工具：高质量 skill 依然稀缺，低质量 skill 直接拉低任务完成率，恶意注入的安全风险也不容忽视。他还指出一个新压力：未来每个人可能同时拥有一群 agent，Kimi 的 agent swarm 已经指向这个方向，一群 agent 带来的上下文暴增远超单个，目前没有成熟方案应对。最后每人一个关键词预判未来十二个月——黄超：「生态」。大量软件可能不再面向人类设计，而是面向 agent 原生，整个行业要完成从 GUI 到 CLI 的转型。罗福莉：「自进化」。强模型加可验证约束加持续 loop，agent 已经能自主运行两三天去探索更优解。她一年前觉得这要三到五年，现在判断一到两年内可能实现。夏立雪：「可持续 Token」。把中国在能源和算力上的优势持续转化为 token 生产力，让中国成为世界的 token 工厂。张鹏：「算力」。需求十倍百倍地爆发，供给远远没跟上。他引用了行业里的一句话：没卡没感情，谈卡伤感情。可以说，龙虾打开了想象力的上限，但算力、架构和基础设施，还在路上。

新浪微博 2026-03-27 00:00:00