近半个月，AI 行业掀起 “Claw 热潮”：英伟达发布 NemoClaw、阿里推悟空 + HiClaw、腾讯上线 WorkBuddy+QClaw、百度亮出 “龙虾全家桶”、小米内测 MiClaw，再加上 Kimi、智谱、MiniMax 的模型适配，全球大厂集体围猎 OpenClaw。
但这绝非简单跟风 —— 表面上大家都在做 “XXClaw”，实则在争夺 AI 时代的四层核心价值：用户入口、运行基建、安全权限、专属模型。OpenClaw 的爆火，只是捅破了行业的核心共识：大模型之后，“执行” 才是真正的大生意，谁能承接用户任务流，谁就掌握下一代生产力的话语权。
核心争夺：四层价值，定义 AI 执行时代的规则
OpenClaw 的本质是 “AI 执行框架”，它让大厂们突然意识到：模型不再是唯一核心，能让 AI 稳定、安全、高效地 “把事做完” 的配套能力，才是未来的护城河。这场争夺的核心，集中在四层关键价值：
| 争夺层级 | 核心价值 | 关键玩家 | 核心动作 |
|---|---|---|---|
| 入口层 | 离用户最近，定义使用习惯 | 腾讯、百度、小米 | 抢占办公、社交、移动终端、硬件等高频场景入口 |
| 运行层 | 承接 Agent 部署、调度与协作 | 英伟达、阿里 | 提供企业级运行环境、云服务、部署工具，解决规模化落地问题 |
| 安全层 | 解决权限、审计、数据隔离 | 阿里、英伟达 | 搭建安全沙箱、权限管控、操作追溯体系，让企业敢用 |
| 模型层 | 适配长链路执行，抢占调用量 | 智谱、MiniMax、Kimi | 推出 Agent 专用模型，优化任务拆解、工具调用、逻辑闭环能力 |
这四层价值环环相扣：没有入口，用户找不到地方用；没有运行层，Agent 跑不起来；没有安全层，企业不敢用；没有适配模型，Agent 干不好活。大厂们各有侧重，实则都在赌 OpenClaw 将成为 AI 执行时代的 “操作系统”。
大厂打法拆解：看似都在做 Claw，实则各抢一亩三分地
1. 英伟达：抢 “企业级运行基建”，做 Agent 的 “服务器管家”
英伟达的 NemoClaw，目标不是消费级产品，而是 Agent 落地企业后的 “运行场地与规矩”。OpenClaw 就像 “能力强但野” 的选手，开发者爱用，但企业担心数据安全、权限管控、问题追溯 —— 英伟达要做的，就是给它补上企业级 “基础设施”：
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本地验证 + 云端扩容：先在 DGX Spark/Station 上构建、验证 Agent，再扩展到数据中心，兼顾安全性与规模化；
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解决核心顾虑：明确 Agent 能碰哪些数据、调用哪些工具，确保操作可追溯、问题可回查，让 OpenClaw 从 “极客玩具” 变成企业敢用的生产力工具。
2. 阿里：抢 “云 + 企业服务”，做 Agent 的 “落地服务商”
阿里的打法是 “前台产品 + 后台基建” 双线并行：
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前台：悟空作为企业级多 Agent 平台，整合文档编辑、表格更新、会议转写等功能，计划接入钉钉、Slack、微信，覆盖办公全场景；
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后台：HiClaw 聚焦部署与协作，阿里云持续强化 OpenClaw 的本地部署、私有协作、管理能力；
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核心逻辑：让企业想跑 OpenClaw 时，第一反应是用阿里云和钉钉体系 —— 承接 Token 消耗、平台分发、企业接入等商业化需求，赚 “落地服务的钱”。
3. 腾讯：抢 “生态入口”，做 Agent 的 “日常陪伴者”
腾讯的动作充满 “生态基因”，不追求定义底层标准，而是让 Agent 长在用户熟悉的场景里：
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WorkBuddy：办公场景桌面 Agent，兼容 OpenClaw 技能，本地安装即可用，融入日常办公流；
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QClaw（内测）：一键部署，支持自然语言控制电脑，还能接入 Kimi、MiniMax 等外部模型，瞄准微信生态入口；
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社区赞助：腾讯云、腾讯 AI 成为 OpenClaw 社区赞助方，抢占中文生态话语权；
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核心逻辑：用户第一次习惯 “把事交给 AI 做” 的入口，大概率不是新 App，而是微信、办公软件等高频产品 —— 腾讯要抢的，就是这个 “默认入口”。
4. 百度：抢 “全端数字层”，做 Agent 的 “多终端连接器”
百度推出 “龙虾全家桶”（桌面 DuMate、移动 RedClaw、云服务 DuClaw），还计划接入小度等智能设备，走的是 “全场景覆盖” 路线：
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核心逻辑：不做单点工具，而是把 Agent 能力铺到桌面、手机、云、硬件等全终端，打造 “跨设备执行入口”；
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差异化优势：百度擅长把新能力变成 “数字基础设施”，就像当年的搜索、地图，这次要让 Agent 成为全终端的 “底层能力”。
5. 模型公司（智谱、MiniMax、Kimi）：抢 “Agent 的脑子”，赚 “长链路调用的钱”
对模型公司来说，OpenClaw 带来的不是流量，而是 “调用结构的革命”：
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聊天时代：用户问一句、模型答一句，调用短、频次低；
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Agent 时代：一件事要拆解、调工具、读数据、改文件、纠错，调用链长、频次高，Token 消耗是聊天的数倍甚至数十倍；
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具体动作：
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智谱：发布 GLM-5-Turbo（OpenClaw 优化模型），与阿里云合作推出云端镜像，直击 “长链路执行” 痛点；
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MiniMax：推出 MaxClaw 云端 Agent，让用户不用本地折腾，直接在云上用，锁定调用量；
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Kimi：把 OpenClaw 集成进产品，压缩安装部署流程，让用户快速用起来，把 Agent 变成高频模型消费场景。
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6. 小米：抢 “移动终端入口”，做 Agent 的 “手机管家”
小米内测的 MiClaw，基于 MiMo 大模型，目标是把 Agent 变成手机 “系统能力”：
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核心能力：理解用户意图，在授权下调用 App、系统工具、生态服务，执行移动端任务；
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逻辑：移动终端是用户最常接触的场景，把 Agent 塞进手机，就能抢占 “随时随地用 AI” 的入口，与其他大厂形成差异化。
背后逻辑：为什么大厂都在赌 OpenClaw？
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大模型内卷见顶，需要新增长点：模型参数、价格、宣传口径越来越像，用户感知差异变小，OpenClaw 带来的 “执行能力”，是下一个能拉开差距的赛道；
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执行是企业的核心需求：企业买 AI 不是为了聊天，而是为了 “多成交、降成本、提效率”——OpenClaw 让 AI 从 “生成信息” 升级为 “执行任务”，精准击中企业痛点；
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生态红利巨大：如果 OpenClaw 成为 AI 执行时代的 “Linux”，那么围绕它的入口、基建、安全、模型，都将成为千亿级市场。
结语：OpenClaw 不是终局，“执行能力” 才是未来
大厂们疯抢的不是 OpenClaw 这个开源项目，而是它所代表的 “AI 执行时代”。这场争夺的本质，是从 “卖模型” 到 “卖执行结果” 的商业逻辑转变 —— 未来，用户不会关心用的是哪个 Claw、哪个模型，只会关心 “能不能把事做好”。
现在的 OpenClaw 还不成熟，安全、权限、稳定性等问题仍需解决，但正因为它还在成长，才给了大厂们抢占赛道的窗口。当 OpenClaw 真正成熟时，抢到入口、基建、安全、模型任一环节的大厂，都将成为 AI 执行时代的 “规则制定者”。
这场围绕 OpenClaw 的争夺，已经拉开 AI 行业下一轮竞争的序幕 —— 大模型定义 “智商天花板”，而执行能力将定义 “落地价值”，谁能把两者结合好，谁就能笑到最后。
你觉得哪家大厂的 Claw 打法最有可能胜出？你更习惯在办公软件、手机、云端还是硬件上使用 AI Agent？欢迎留言分享你的看法～