本文来自微信公众号： 新周刊 ，作者：刘嘉，编辑：朱人奉，原文标题：《全球爆火的“龙虾”，算力离不开中国AI公司｜清华教授刘嘉专栏》
答案并不藏在芯片之中，而是在中国的文化基因里。清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任刘嘉教授专栏“脑智心说”，解读AI浪潮。
最近一个多月，AI世界发生了两件大事。
第一件事是一个名为OpenClaw的AI智能体平台横空出世。从它名字中的“Claw”（爪、钳）可以看出，它不像DeepSeek这样的对话型AI，你问它答，你写它改；而是能够伸出“爪子”去调用工具、访问外部网络、管理状态，不眠不休地执行任务的数字员工。由此，智能体AI（Agentic AI）时代已然降临：从“语言模型”走向“行动模型”，从被动回应变成主动执行。
第二件事更令人惊奇。虽然OpenClaw诞生于西方开源社区，但为其提供底层模型和算力支持的，却主要是我国的AI公司。在全球模型调用平台OpenRouter上，token调用量前十的模型中，我国模型的token调用量占比已经超过60%，成为全球智能体生态中最活跃的供给力量。原因非常简单：我国模型的价格更低、响应更快、性价比更高。
这两件事放在一起看就是一个非常有趣的悖论：综合实力尚未达到顶峰且高端算力资源受限的我国AI，竟成为智能体AI的最主要基座。
答案并不藏在芯片之中，而是在中国的文化基因里。
宋朝中叶，我国最富裕的江浙一带的稻作产量逐渐逼近土地产出的极限。当土地无法再扩大、水力资源难以为继时，我们的祖先发明了精耕细作：插秧间距精确到寸，水位控制细致入微，时间管理毫厘不差。这就是我国的水稻文化：当外部条件达到极限，我们精诚合作、精益求精，降低每一粒米产出时的资源消耗。
这与今天我国AI工程师所面对的情形如出一辙：模型能力并非最强且高端算力资源受限，于是工程师们转而优化算法以降低每一个token的成本。token是AI运算过程中的最小单位，好比一颗稻米。智能体AI对token的消耗远远超过传统的对话型AI。所以，如果token价格高昂，智能体AI的生态便难以规模化。因此，在智能体AI时代，竞争的核心不再是谁拥有更多的模型参数、更大的算力工厂，而是谁能把token的成本降到更低。
我国AI工程师的做法，是在模型架构上大量引入稀疏激活、专家混合的策略——虽然模型庞大，但用户每次调用时仅启用其中的局部专家，像农夫根据需要精确分区耕作田地一样，使每次推理所消耗的token大幅下降。同时，我国在电力基础设施方面的优势，也给这种精耕细作提供了良好的灌溉条件：相对于美国，我国整体电费约低40%，而且供应更稳定。因此，在我国部署的大模型的运行成本自然也随之降低。算法上的优化与电力基础设施上的优势强强联手，使我国在智能体AI生态中具备了明显优势。
在广西的南端、靠近北部湾的地方，有一个名为合浦的小县城。这是海上丝绸之路的起点之一——早在2000多年前的汉代，我们的祖先乘船从这里远航至东南亚、印度等地，以陶瓷、丝绸、铜器等交换玛瑙、香料等。今天，注重系统治理、持续运行与稳定输出的“稻作式AI”正沿着数字光纤联结全球，构筑起新的“数字丝绸之路”。于是，智能体AI由此获得驱动，价值由此提升，世界由此联通，文明得以进步。