过去两年，人工智能产业沿着一条清晰的轨迹快速演进：2024年以大模型能力突破为标志，行业进入技术爆发期；2025年应用开始加速落地，AI从实验室走向具体场景；而进入2026年，产业关注点集中在普通人到底能不能用好AI，以及为此需要付出多高成本。
尤其是以OpenClaw（一款开源人工智能体框架，俗称“龙虾”）为代表的AI智能体掀起“龙虾热潮”之后，这一问题被进一步放大。相较于对话式AI，智能体具备调用工具、执行任务的能力，被视为下一代生产力入口，但其存在部署复杂、使用成本高以及安全问题，也使得“养虾”仍停留在开发者和极客群体中。
围绕“如何让普通用户在自己的电脑上用好AI智能体”，产业链各方正在给出不同解法：腾讯、百度等互联网厂商依托云端模型与应用生态推动AI服务，联想尝试通过独立AI设备承载智能体运行，而荣耀则选择将AI智能体直接嵌入PC（个人电脑）终端。
4月13日下午，荣耀发布终端侧首款“龙虾”AI智能体——YOYO Claw，该技术将首发搭载于荣耀MagicBook系列轻薄本。与当前用户需要自行部署OpenClaw的方式不同，荣耀采用出厂预置模式，用户开机后即可直接调用相关AI功能。在成本与安全层面，荣耀方面表示，YOYO Claw相比OpenClaw方案可实现综合词元消耗节省50%，并确保核心数据留存在本地。
从“手动部署”到“出厂预装”，可以看到，AI智能体开始从技术工具向消费级能力过渡，而PC也由此成为这一轮落地竞争的关键载体。
智能体加速走向终端：厂商探索不同“养虾”路径
在“如何让AI变得可用”的问题上，PC行业正在经历一轮路径分化。
过去几年，从硬件层面的NPU（嵌入式神经网络处理器）算力升级，到操作系统内置AI助手，再到办公、创作等场景的功能增强，PC行业正在快速完成一轮AI化改造。但从实际用户体验来看，这一轮AI PC仍然停留在“功能叠加”阶段，例如会议纪要生成、文本润色、图片生成等。这类能力虽然提升了效率，但本质上仍是单点工具，缺乏跨任务整合能力，AI无法真正“接管流程”。
与此同时，OpenClaw类AI智能体工具迅速流行，它不是单纯的聊天机器人，而是一位能执行实际任务的“数字助理”——能够通过调用不同应用和工具链完成复杂任务，例如生成代码、整理文档、运行脚本甚至执行跨应用工作流程，因此被外界视为AI时代最具潜力的新生产力工具。但其使用门槛远高于普通AI工具——用户往往需要安装Python环境、配置依赖库、连接模型接口，并根据本地硬件条件调整推理框架。即便对技术人员而言，这一过程也需要一定时间，而对普通办公用户来说更是难以操作。
除部署门槛高外，智能体在实际使用中还面临其他的现实约束：Token（词元）成本高、安全隐患大等。有网友反馈，“养龙虾”过程中，出现了乱删内容、隐私泄露、乱花钱等问题。比如：Meta超级智能实验室AI对齐与安全总监Summer Yue遭遇OpenClaw失控事件，个人邮箱中200多封邮件被删除；深圳一名程序员分享，在安装OpenClaw的第三天，因API（应用程序编程接口）密钥被盗，在凌晨收到高达1.2万元的Token账单。
在易用性、成本与安全三重约束下，厂商开始探索更适合消费端的落地路径。
3月底，联想发布了YOGA AI Mini（面向个人用户）和Think AI Tiny（面向企业场景）两款AI原生智能终端，不同于传统PC，它们没有屏幕，没有键盘，像是专门为“AI养虾”推出的专属计算设备：通过DingClaw一键部署方案，用户无需配置Python环境、依赖库等，开机就能直接部署OpenClaw智能体。
为什么需要这样一台设备部署“龙虾”？联想的逻辑在于：让AI拥有一台独立的“电脑”。这样的好处是，Agent（智能体）可以7×24小时运行，无论用户在睡觉、开会还是度假的时候都可以继续处理任务；其次，安全隔离。AI智能体能够操作文件、访问系统、执行代码，如果误操作怎么办？最彻底的隔离方案就是给AI一台独立的设备；第三，解决资源冲突。AI执行任务时可能占用大量CPU/GPU资源，影响用户的正常使用；反过来，用户关机或休眠时AI也无法工作。
与联想“一人两机”的双设备路径不同，荣耀选择了另一条路径——将AI智能体直接嵌入PC产品中，通过“出厂预置”方式，荣耀YOYO Claw在设备交付时已完成全部配置，用户开机即可使用。相较于其他厂商需要“一键部署”的方案，这种路径进一步降低了用户的使用门槛。这也意味着AI智能体开始从开发者工具，向消费级产品形态转变。
在具体应用上，荣耀为系统预置多个场景化智能体，覆盖教育、办公、内容创作等领域。例如投资分析、作业管理、家庭服务等功能，均以“可调用能力”形式存在。
在交互方式上，用户只需扫描二维码，就能将龙虾与飞书、微信等常用聊天软件连接，通过聊天对话框就能直接给龙虾下发指令。当龙虾产出Word、PPT、Excel、PDF等文档，或是上传文档时，龙虾会自动学习这些内容中的知识、数据和方法，并总结成可复用的模板、工具，下次用户再下达同类任务时，龙虾会直接调用已学会的技能。这也是当前智能体核心的自主学习和进化能力。
从两种发展路径来看，联想押注“AI专用设备”，试图开辟新硬件形态；荣耀则强调降低用户使用门槛，更符合人们的消费习惯。
AI普及门槛：成本是关键变量
如果说易用性是AI普及的第一道门槛，那么成本则是第二道。
在AI智能体的使用过程中，Token消耗直接对应成本支出。随着任务复杂度提升，调用链变长，Token使用量呈指数级增长，这使得AI在C端大规模应用面临现实约束。
在成本控制层面，荣耀的策略是“端云协同，端侧优先”，对比OpenClaw的Token消耗可以节省50%。
具体来看，Token调度引擎节省优化Token主要通过五个步骤：任务理解、过程Token压缩优化、精准记忆匹配、端云模型协同、结果沉淀。在任务理解环节，系统会分析任务难易程度，根据难易度自主采取执行逻辑：简单任务使用“快问快答”模式，复杂任务则通过合理分配资源，确保任务完成质量，避免不必要的Token浪费。
在压缩优化方面，很多“龙虾”会浪费大量Token在无关信息上，荣耀通过算法对上下文中信息进行压缩规整，筛选出与当前任务强相关的上下文，匹配完成任务所需的技能。如果用户之前搜索过本地文件，龙虾会直接继承上次的搜索结果，避免重复搜索，减少无效Token消耗。
当使用成本从“隐性变量”转为“显性约束”，AI产业的竞争逻辑也随之发生变化：不再只是比拼模型能力或算力规模，而是谁能够在保证效果的前提下，把成本压到可持续水平。
“AI对PC的改造是巨大的，行业格局会变化，今年会是一个‘量变到质变’的节点。对于AI PC，荣耀希望它从‘Personal Computer（个人电脑）’转变为‘Partner Creator（创作伙伴）’。”发布会上，荣耀PC产品总经理朱臣才说。
联想、荣耀推出的不同“养虾”方案，哪一种更能赢得市场，仍有待观察，但有一点可以确定：接下来，竞争焦点将从“能不能接入OpenClaw”转向“接入之后能不能让用户真正用起来”。而这场竞赛，才刚刚开始。
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