云端token爆发后端侧算力起步：智能体电脑迎来六路玩家

赵艳秋 2026-06-09 14:32

赵艳秋 2026/06/09 14:32

邦小白快读

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本文梳理了智能体电脑这一新兴品类的核心信息，给普通消费者提供了清晰的认知和购买参考。

1. 智能体电脑是自带较强本地显卡算力、预装智能体平台，主打开箱即用的新品类电脑，相比云端AI，具备隐私性好、节省token成本、响应速度快的优势，适合个人和小团队使用。

2. 当前市面共有四类主流产品，价格从几千元到3万余元不等，定位各有不同：苹果Mac Mini兼顾日常使用和小模型运行，英伟达DGX Spark适合企业小部门，低功耗入门款仅几千元，仅提供智能体运行空间。

3. 给出明确购买判断标准：只有日常需要处理重复性具体工作，才有购买价值，不要盲目跟风购买，避免重蹈之前退货潮的覆辙。

智能体电脑作为PC领域的全新风口，当前行业已经涌现明确消费趋势和竞争方向，能给品牌商带来多方面参考。

1. 消费趋势：核心需求来自两类客群，一是对数据隐私敏感的10人以内小团队，二是知识密集型的超级个体、一人公司，核心驱动力是隐私保护、节省token成本、降低使用门槛。

2. 竞争格局：目前已有六路玩家入局，英伟达等芯片巨头联合传统PC厂商推出产品，软件能力已经成为当前竞争的分水岭，用户更关注AI实际应用能力，而非单纯硬件参数。

3. 经营建议：上游内存CPU涨价推高产品成本，可提前布局国产化适配满足细分需求，当前市场仍处于教育期，高增长预计出现在明年，不要盲目扩产，避免泡沫风险。

智能体电脑赛道当前处于起步阶段，需求真实但尚未完全爆发，给卖家梳理了明确的机会、风险和可借鉴经验。

1. 市场机会：当前传统服务器部署大模型成本高、门槛高，智能体电脑开箱即用的特点正好填补缺口，核心目标客群覆盖科研团队、律所、中小企业、高净值知识从业者，需求明确且稳定。

2. 风险提示：行业此前经历两次AI硬件退潮退货，当前依然存在大量跟风型需求，上游元器件涨价推高成本，普通用户对AI落地认知不足，行业存在泡沫，高增长要到明年，不要盲目生产囤货。

3. 可借鉴经验：核心竞争力是软件能力，可以通过社区运营挖掘用户需求，预装适配好的行业Agent，同时和传统硬件厂商、国产芯片厂开展合作，优势互补。

智能体电脑作为全新的硬件品类，给硬件生产工厂带来了新的商业机会和数字化转型启示。

1. 产品生产和设计需求：智能体电脑核心要求是具备较强的本地显卡算力，产品根据定位差异设计不同，覆盖从几千元入门款到3万余元专业款多个层级，用户普遍要求预装适配好的智能体软件，实现开箱即用，不能只做纯硬件交付。

2. 商业机会：当前上游供应链涨价阶段，ODM、OEM工厂已经吃到第一波红利，随着用户市场教育完成，明年行业有望迎来高增长，同时用户存在明确的国产化适配需求，提前布局国产芯片适配的产品线，可抢占细分市场。

3. 转型启示：端侧AI兴起带动硬件品类升级，工厂可主动拓展和软件企业、芯片企业的合作，走软硬结合的路线，提升产品附加值，抓住产业转型的红利。

当前端侧AI行业处于起步阶段，发展趋势清晰，服务商可围绕客户痛点布局针对性解决方案，抓住行业增长机会。

1. 行业发展趋势：云端AI爆发后，端侧AI成为产业新增长点，未来端侧与云端的能力边界会逐渐弱化，智能体电脑是支撑新型工作方式的专属基础设施，当前行业硬件已经足够成熟，核心瓶颈是软件生态不完善。

2. 客户核心痛点：此前两次AI硬件热潮中，客户要么买到有硬件无应用的产品，要么跟风购买没有实际需求，当前客户核心痛点是部署门槛高、落地成本高、数据隐私无法保障，纯硬件产品无法满足实际落地需求。

3. 解决方案方向：要优先打磨软件能力，完善基础工具链，预装不同行业验证过的成熟Agent，主打开箱即用降低门槛，针对企业客户可从企业知识库切入，帮助客户完成数据AI化后再落地应用。

智能体电脑新赛道兴起，市场出现新的合作需求，平台可调整运营策略抓住风口，同时规避潜在风险。

1. 市场合作需求：当前赛道共有六路玩家入场，涵盖传统PC厂商、AI创业公司、芯片企业、解决方案服务商等，不同玩家有明确的合作需求，软件企业需要生产渠道，硬件厂商需要软件适配，芯片企业需要场景落地合作伙伴，平台可搭建合作对接的通道。

2. 运营方向：当前用户核心关注AI应用能力，平台可牵头联合各方完善端侧AI生态，丰富Agent应用工具链，降低用户使用门槛，同时做好用户教育，传递正确的购买认知。

3. 风险规避：当前行业处于阵痛期，需求尚未完全爆发，存在蹭热点的纯硬件项目，平台招商要优先选择软硬件结合、有实际落地能力的项目，避免大面积退货引发的口碑风险。

本文梳理了端侧AI领域智能体电脑这一全新产业动向，呈现了行业发展的新问题、新商业模式，具备较高研究参考价值。

1. 产业新动向：云端token爆发后，AI计算正在从云端向端侧延伸，多智能体应用的兴起改变了硬件需求，催生了智能体电脑这一全新PC品类，目前已有六路玩家入局，英伟达等国际巨头也入场布局，整个产业链集体转型，有望重塑PC产业40年的发展格局。

2. 行业新问题：当前行业陷入高不成低不就的困境，端侧场景少于云端，单卡算力有限，产品价格对普通用户偏高，上游元器件涨价推高成本，用户认知不足，生态不完善，此前两次AI硬件热潮都出现退潮退货，行业仍处于起步阵痛期。

3. 新商业模式观察：不同于此前大模型一体机以硬件为主的模式，本轮智能体电脑以软件企业领跑，主流模式为软硬结合，行业普遍采用合纵连横的合作方式，实现优势互补。

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我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

This article compiles core information about agent PCs, an emerging product category, to help general consumers build a clear understanding and make informed purchasing decisions.

1. Agent PCs are a new category of out-of-the-box devices equipped with powerful local graphics processing power and pre-installed agent platforms. Compared with cloud-based AI, they offer better data privacy, lower token costs, and faster response speeds, making them suitable for individual users and small teams.

2. There are currently four mainstream product types on the market, with prices ranging from several thousand to over 30,000 yuan, targeting different user groups: the Apple Mac Mini balances daily use and small model operation; NVIDIA DGX Cat is designed for small enterprise departments; entry-level low-power models cost only several thousand yuan and only provide running space for AI agents.

3. A clear purchasing guideline is provided: agent PCs only deliver value for users who need to handle repetitive, specific tasks on a daily basis. Consumers should avoid impulse purchases driven by hype to prevent repeat of previous waves of product returns.

As a new high-growth segment in the PC industry, agent PCs have already shown clear consumer trends and competitive directions, offering multi-dimensional insights for brands.

1. Consumer trends: Core demand comes from two customer groups: small teams of fewer than 10 people with high sensitivity to data privacy, and knowledge-intensive super individuals/one-person businesses. Key demand drivers include data privacy protection, token cost savings, and lower barriers to AI use.

2. Competitive landscape: Six categories of players have already entered the market. Chip giants such as NVIDIA have partnered with traditional PC makers to launch products. Software capability has become the key competitive differentiator, as users prioritize real-world AI application performance over pure hardware specifications.

3. Business recommendations: Rising prices of upstream memory and CPU have pushed up product costs. Brands can proactively布局 localization adaptation to serve niche market demand. The market is still in the early education stage, and high growth is not expected until next year. Avoid excessive production expansion to mitigate泡沫 risk.

The agent PC track is still in its early stage, with real but not yet fully mature demand. This article outlines clear opportunities, risks and actionable insights for sellers.

1. Market opportunities: Deploying large models on traditional servers currently incurs high costs and high barriers to entry. The out-of-the-box nature of agent PCs fills exactly this market gap. Core target customer groups include research teams, law firms, small and medium-sized enterprises, and high-net-worth knowledge professionals, with clear and stable demand.

2. Risk warnings: The industry has already experienced two rounds of AI hardware booms followed by sell-offs and product returns. A large share of current demand is still driven by hype rather than real need. Rising upstream component prices have pushed up costs, and general users lack sufficient understanding of practical AI applications. The industry still faces泡沫 risk, with high growth not arriving until next year, so avoid blind production and inventory hoarding.

3. Actionable insights: Software capability is the core competitive advantage. Sellers can leverage community operations to identify user needs and pre-install industry-adapted agents. They should also partner with traditional hardware makers and domestic chip manufacturers to leverage complementary strengths.

As an entirely new hardware category, agent PCs bring new business opportunities and digital transformation insights for hardware manufacturing factories.

1. Product design and manufacturing requirements: The core requirement for agent PCs is powerful local graphics processing power. Product designs vary by positioning, covering multiple tiers from entry-level models priced at several thousand yuan to professional models priced over 30,000 yuan. Users universally require pre-installed, well-adapted agent software for out-of-the-box use, so pure hardware delivery is not sufficient.

2. Business opportunities: Amid the current round of upstream supply chain price increases, ODM and OEM factories have already captured the first wave of dividends. After user education is completed, the industry is expected to see high growth next year. In addition, there is clear market demand for China-localized product adaptation. Factories that proactively develop product lines adapted to domestic chips can capture first-mover advantage in niche markets.

3. Transformation insights: The rise of on-device AI is driving hardware category upgrades. Factories can proactively expand partnerships with software and chip companies, adopt an integrated hardware-software model to increase product added value, and capture the dividends of industrial transformation.

The on-device AI industry is currently in its early stage with clear development trends. Service providers can build targeted solutions around customer pain points to capture industry growth opportunities.

1. Industry development trends: After the boom of cloud-based AI, on-device AI has become a new industry growth point. The boundary of capabilities between on-device and cloud AI will gradually blur in the future, and agent PCs are dedicated infrastructure enabling new ways of working. Current hardware for the industry is already sufficiently mature, and the core bottleneck lies in incomplete software ecosystem.

2. Core customer pain points: In the previous two AI hardware booms, customers either received products with hardware but no practical applications, or purchased products on impulse without real demand. Today, the core pain points for customers are high deployment barriers, high implementation costs, and unsecured data privacy. Pure hardware products cannot meet actual implementation needs.

3. Solution directions: Service providers should prioritize refining software capabilities and improving basic tool chains, pre-install mature, industry-proven agents to deliver an out-of-the-box experience and lower adoption barriers. For enterprise clients, they can start with enterprise knowledge base building, help clients digitize their data before implementing AI applications.

The rise of the new agent PC track has created new market cooperation demand. Platforms can adjust their operation strategies to capture the boom while mitigating potential risks.

1. Market cooperation demand: Six categories of players have entered the track, including traditional PC makers, AI startups, chip companies, and solution service providers. Different players have clear cooperation needs: software companies need distribution channels, hardware makers need software adaptation, and chip companies need partners for scenario implementation. Platforms can build matching and connection channels for all parties.

2. Operation priorities: Users currently focus on practical AI application capabilities. Platforms can take the lead in collaborating with all stakeholders to improve the on-device AI ecosystem, enrich the agent application tool chain, lower user adoption barriers, and carry out effective user education to communicate correct purchasing awareness.

3. Risk mitigation: The industry is currently in a period of growing pains, with demand not yet fully爆发, and many pure hardware projects that simply capitalize on the hype. When inviting merchants, platforms should prioritize integrated hardware-software projects with proven implementation capabilities, to avoid reputation risks caused by large-scale product returns.

This article sorts out the new industrial trend of agent PCs in the on-device AI field, presents new industry problems and emerging business models, and offers high research reference value.

1. New industrial trends: After the boom of cloud tokens, AI computing is expanding from the cloud to end devices. The rise of multi-agent applications has reshaped hardware demand and spawned agent PCs, an entirely new PC category. Six categories of players have entered the market, including global giants such as NVIDIA. The entire industry chain is undergoing collective transformation, which is expected to reshape the 40-year development pattern of the PC industry.

2. New industry challenges: The industry is currently stuck in a "between two stools" dilemma: on-device scenarios are fewer than cloud scenarios, single-card computing power is limited, product prices are too high for general users, rising upstream component prices push up costs, user awareness is insufficient, and the ecosystem remains underdeveloped. After two previous AI hardware booms ended in sell-offs and product returns, the industry is still in an early period of growing pains.

3. Observations on new business models: Unlike the previous large-model integrated machine model, which was hardware-focused, the current agent PC segment is led by software companies, with integrated hardware-software as the mainstream model. The industry generally adopts open cross-entity cooperation to leverage complementary strengths.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

智能体电脑站上风口，一条产业链集体转身。

文｜赵艳秋

编｜牛慧

云端AI在2026年迎来了爆发，“token”成为全行业焦点。但产业链上的玩家逐渐意识到，AI不会只长在云上。

“智能体电脑已经很热闹了。”首界科技联合创始人郭萌明告诉数智前线。业界看到几乎所有主流芯片企业、传统PC和硬件厂商、AI原生创业公司、垂类行业方案企业、泛通用方案商，以及跨界企业等六路玩家都已入局。

而本周英伟达GTC台北大会上，黄仁勋也把话挑明了——“40年来PC将首次彻底重塑”。英伟达与联发科合作研发了PC芯片RTX Spark，入局桌面算力市场，宣称以FP4精度能在本地运行1200亿参数大模型。今年秋季，微软、戴尔、惠普也将推出40款设备。

之前大家一直在为云端AI按量付费。现在，端侧AI要把云端算力转化为本地基础设施，走进消费者的包里、办公桌上。相较云端，端侧AI更近、更私密、更省token、更贴近个人和小团队。业界认为，端侧AI能力去年是小学生或中学生级别，今年已经到大学生级别。随着时间的推移，端侧与云端的能力边界会越来越弱化。

算力即收入，算力即利润。“厂商都在千方百计推销自己的AI端侧硬件。”深圳星漪科技柯杰靖说，竞争开始变得激烈。

智能体电脑来了，一个新品类正在成型

这波热潮背后，是多智能体应用的兴起。零一万物CEO李开复介绍，一个用户请求可能被拆分成20个或更多并行运行的智能体，结果汇总后再次触发下一轮协同。这种计算模式，直接改变了对硬件的要求。“硬件系统必须满足几个条件：本地优先、端侧处理，以及低于100毫秒的响应延迟。未来，极致的token效率以及本地化处理能力会是关键。”

郭萌明分析，相较于云端算力，用户对本地算力有三大驱动力：隐私性、节省token、降低智能体使用门槛。春节小龙虾火爆之后，部署门槛高，token消耗大的问题集中暴露，而预装智能体的一体机，让非计算机专业用户也能用起来，并大幅节省token。

智能体电脑是一台什么机器？市场至今没有一个统一定义，产品形态差异也极大。柯杰靖给出一个相对清晰的描述：“它是一个小的主机，是电脑的一种品类，有比较强的本地显卡算力。”核心是能支撑一个中小型团队部署本地模型，使用智能体——“3到5个人的小团队，甚至一个人、OPC个人公司来使用”。

目前市场上主要有四种路线，价格和场景各不相同：

第一种是苹果Mac mini，依赖其M系列芯片，既可作为日常电脑，也能跑小参数模型和智能体，OpenClaw爆火后，Mac Mini从2900元迅速涨到了四五千元。

第二种是英伟达系列，其中DGX Spark售价3.3万元，外观是一个小盒子，arm架构、跑Linux系统，无法重装Windows，对普通消费者有门槛，更适合有大公司分发给小部门使用。同时，英伟达与联发科推出的RTX Spark，瞄准消费级Windows PC，售价1.8万到2.5万，2026年秋季由微软、戴尔、惠普推出40款机型。

第三种是基于AMD锐龙AI Max+的智能体主机。Windows系统，最高128GB显存；去年这类机器在1.5万元左右，今年因内存涨价已涨到2.3万元以上。

第四种是另一个极端，采用英特尔N97这类低功耗CPU，8G或16G内存，不跑模型，只给智能体运行提供一个独立空间，要额外消耗云端token，售价为几千元。

除了Mac Mini之外，智能体电脑通常集成了智能体平台，主打“开箱即用”。而英伟达正式入局端侧AI主机，与AMD、英特尔争夺市场。

值得注意的是，智能体电脑、一体机或端侧AI与去年火爆的“大模型一体机”或“DeepSeek一体机”是两回事。中建材信息蔡友全介绍两者的区别：大模型一体机解决的是“大模型部署算力”问题，是AI服务器，通常8张显卡，价格在百万元级，但大多只能做问答，面向政府和企业生产环境。智能体一体机或端侧AI解决的则是AI应用落地，真正帮助企业或个人干活。柯杰靖补充说，它本质上先是一个硬件能力很强的个人电脑，其次能跑模型和智能体，能做AI赋能。

两次“退货潮”复盘，这次有什么不同？

实际上，AI硬件赛道已经历了两次集体冲动，也经历了两次退潮。

第一次是2025年初，DeepSeek开源模型爆火，DS一体机迎来抢购潮，但此后出现闲置和退货。虽然大模型一体机不是端侧算力，但也是一体机形式，业内人士在复盘时认为：当时有算力、没应用。“大模型一体机，供应商多为硬件企业，产品不具备应用，或者搭载基础问答。客户面对新技术在懵懂状态下盲目上线，投入很大，最后发现没有价值。”

第二次是2026年春节前后，OpenClaw爆发，带火了MacMini，这次是有应用，却没用起来。“大家只是说好像这个东西很火，找人装个龙虾，但自己没有让AI帮助干活的具体需求。”贝林思魏洋说：“不管是OpenClaw、还是各种龙虾、Hermes，对于普通个人用户的意义，没有想象得那么大。单买机器不行，更多需要生态适配。”用户跟风购买，最终只能退货。

两次翻车之后，这次会怎样？

有意思的是，郭萌明的判断和时间线是反的。春节龙虾热那波，他是悲观的；现在反而是乐观的。“之前从大家排队装龙虾就能看出，如果用户在最基础能力上都有障碍，其实是很难用起来的。”但现在情况不同了。“Agent在能力、应用成熟度上比去年高出很多。”很多用户购买时直接看结果，真正用来解决实际问题，这部分市场是稳定的”。当然跟风型用户依然存在，“市场还需要一段时间去教育”。“相信不会出现去年那么大的退货潮。”

魏洋透露，公司不会去盲目生产采购一体机，更多是按需分配。由于内存涨价过猛，大家都在观望。同时，很多用户在研究智能体和AI，真正落实到实际工作中，还需要一段发酵时间，“整体节奏，高增长可能要到明年”。

柯杰靖坦承当下是是一个阵痛期，需求真实存在，但内存、CPU涨价之后，成本变得很高，让很多用户望而却步。为此，他们在国产化方向有一些新布局，“进行国产化适配，虽然成本也不会低，但能更多满足用户的国产化需求”。柯杰靖观察“大部分普通用户对AI还停留在又出了新模型、用AI问天气、占卜运气这种娱乐场景。“没有产生实际价值，就会有所谓的泡沫。”

新品类“高不能低不就”？真需求在哪

走访客户的过程中，行业人士感受到客户的顾虑。端侧AI或智能体电脑似乎陷入了“高不能低不就”的境地——在场景上，端侧目前比云端少；在算力上，它只有一张卡，能力有限；在价位上，对于普通用户尤其是学生群体又偏高。

“客户觉得账算不过来。”一位行业人士对数智前线说，“但它与服务器不是一回事。服务器上面还没有做软件适配，无法开箱即用；请第三方软件公司来开发，又要投入几万到十几万的成本。而使用智能体电脑、一体机，开箱即用，可以支撑一个中小型团队来进行本地模型的使用了。”

那么，谁会真为它买单？业内人士看到两类典型人群：对数据隐私敏感的小团队，以及今年大家都在说的“超级个体”或OPC（一人公司）。

魏洋告诉数智前线，10人以内的小团队，在乎数据隐私，“买一套128G内存的设备会比较方便”。如科研团队如生物医药、考古团队，由于隐私合规要求，往往拥有庞大本地资料库，但查找整理极其耗时。他们的智能体会自动检索、总结文献，甚至定时比对研究方向，发现相似方向会主动提醒，避免重复工作。在给一位水利行业朋友的建议时，他提到了一个原则：“如果数据量较多，推荐本地部署一套模型；如果资料人能处理完，就没必要上端侧AI”。

柯杰靖介绍了另一类客户：一些企业不希望将自己的解决方案代码暴露给云端竞争对手，既要本地部署，又不想一下子搭建昂贵的机房，智能体一体机便成了替代方案。类似的还有4S店AI客服，“内部客户资料是私有的，不希望给别的4S店来抢客户”。

另一类需求来自超级个体。李开复提出，未来AI公司会出现大量DRI（直接责任人）。他们对业务结果负责，进行整体编排、关键决策，并对最终的输出契约负责。“一个人类DRI处于整个智能体系统的中心。围绕他协同工作的，是由研究、执行、合规和监控等不同Agent组成的专业化集群。”而端侧AI设备正是为这种新型工作者提供的专属基础设施。

郭萌明补充，他们接触的不少律师目前已把一体机用起来了。“两三万元的产品他们是能接受的。”类似的中医等知识密集型、高净值人群，需求同样较多。这些用户需要一个能长期沉淀个人知识库、保护隐私、持续运行Agent助手的本地平台。

蔡友全则给出一个购买者的自我判断标准：“每天都做的重复的事，就适合交给智能体去做。越具体，智能体就越能干。”如零部件销售每天要在几十上百个客户群发报价，财务每天要看发票计税，这种很机械重复性的工作，完全可以交给AI来实现，但大部分人还没有这个意识。

“我非常能理解客户现在的顾虑。”郭萌明说，端侧AI能力正经历智能手机初创期的进化，去年它是小学生或中学生级别，今年已经到大学生级别了。到年底会有更多新模型、好用的Agent框架出来，应用场景会更多。“我相信随着时间的推移，端侧与云端的能力边界会越来越弱化。”硬件本身已经很强，目前瓶颈在生态。“业界都在发挥各自的能力，一起完善生态。”

六路玩家入场，软件是分水岭

端侧AI算力正在成为兵家必争之地。粗略数下来，至少六路玩家已经入局。

传统PC与硬件厂商——戴尔、惠普、联想、华硕等老牌企业，供应链驱动、渠道为王；解决方案公司，偏to B的服务商，深入行业，软硬一体有助于交付；AI原生创业公司，零一万物、阶跃星辰等，核心资产是模型和多智能体框架，软硬一体更容易形成商业闭环；泛行业通用型，如首界科技，做通用需求、社区化运营、把用户反馈筛选成标准化产品；芯片公司虽主业不在一体机，但也乐于与伙伴深度整合硬件、软件与AI能力，联合推出特定领域场景方案；以及跨界玩家如追觅，借势开辟新业务赛道。

目前来看，因为供应链涨价，ODM、OEM厂商先吃到了第一波红利，其他类企业还在路上。

合纵连横也在展开。柯杰靖介绍，他们与国产芯片合作适配一类硬件产品；郭萌明则透露，公司与传统硬件厂商合作做平台预装，“6月七彩虹发布的笔记本就将直接预装该平台”。

蔡友全观察，这一轮和当初的大模型一体机不太一样。大模型一体机“好多以硬件企业为主，这次智能体电脑、一体机，软件企业跑在前面一点”。原因是客户更关注真正产生的效益，逻辑上更接近to C找用户。

郭萌明告诉数智前线：“用户更关心的，是一体机有没有更丰富的AI的能力，这是现在大家买硬件时最关注的地方。”首界科技把精力压在软件层面，目前先解决那些不起眼的基础问题，如部署环境、各类Agent应用，以及资料脱敏、基础翻译这类通用工具。“先把工具链相对完善起来，工具链形成了以后，在这个基础上又能开发出非常多的应用体系。”公司也通过社区运营，筛选通用需求进行开发，他把这套打法形容为“小米玩法”。

蔡友全介绍，他们主营to b业务。“我们主推企业知识库。企业上AI，第一步就应该是先上知识库，而不是上来直接部署大模型。”知识库的价值是先把企业的数据AI化，让AI能看懂企业的数据，下一步才能让数据产生价值。把智能体装进盒子，是为省去客户的部署难度。

江苏贝林思今年下半年工作重心也是进化自研软件。“市场竞争激烈、很多人观望的时候，你的软件比别人更智能好用，客户就更有可能选择你的产品。”魏洋特别提及自家软件带有自我学习机制，“越用越聪明”。

深圳星漪科技的软件已经迭代到第五个版本。5.0版本则加入了OpenClaw能力。柯杰靖用一个对比解释：“豆包手机能调用手机里的资料完成任务……OpenClaw建立在电脑之上，手机更多的是娱乐方向，在电脑上可以完成工作任务。”为了降低门槛，公司也预装了在不同行业验证过的Agent，让财务、人事各类岗位的人开箱即用。

2026年云端AI在实现了爆发时刻，端侧AI则刚刚迈出第一步，它带动产业链在集体转身，或将改变计算产业40年的叙事。

注：文/赵艳秋，文章来源：数智前线(公众号ID：szqx1991)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

文章来源：数智前线