当OpenClaw在中国市场迅速走红，从开发者社区到普通用户层面掀起一轮“本地AI智能体”热潮，其意义显然已不止于一个开源项目的成功。在某种程度上它更像一面镜子，折射出中国AI产业在应用层面快速落地、场景丰富、体验驱动的强大创新能力。 但如果我们将视角拉长，这场热潮同样暴露出一个更深层的问题，那就是支撑这些应用繁荣的底层能力，我们仍然存在不小的差距。无论是基础大模型，还是高端算力体系，中国AI仍处在“追赶与突破并存”的阶段。从这个角度看，OpenClaw的火爆，与其说是一次胜利，不如说是一种提醒。 OpenClaw火爆，其根基基础大模型差距犹存 OpenClaw之所以能够迅速破圈，本质上并不只是产品设计或工程实现的成功，而是站在大模型能力已经足够“可用”的拐点之上，即智能体（Agent）形态的爆发，依赖的是模型在理解、推理和执行任务方面的综合能力达到一个临界值。 换言之，没有基础大模型能力的支撑，就不会有OpenClaw的应用繁荣。但问题在于，这一“底座”本身，我们与国外主流大模型相比仍存在客观差距。 根据Epoch ...