2026年春节后，所有人都在聊“小龙虾”。
聊它一个月长了几十万个Skill，聊它是不是下一个超级入口，聊谁又能靠它一夜成名。
当所有人都在讨论怎么"养龙虾"时，耀途资本的投资组合里，早就备好了一套完整的"养殖设备"——从软件infra到硬件infra，从云端到端侧。
我们想聊聊那些“卖水和卖铲子”的玩家。它们不仅是Agent时代最确定的基建红利，也是打开AI应用想象力天花板的核心钥匙。
OpenClaw 的爆发，本质是Agent对 “高效协同、低成本运行” 的极致追求。
四家耀途Infra软件企业，卖的是推理平台、Agent浏览器、记忆系统、KV Cache优化，分别“让Agent跑得便宜”、“让Agent看得懂网页”、“让Agent记得准”、“让Agent记得省”，精准卡住OpenClaw运行中的关键痛点。
月薪2万养不起龙虾，重度用户一夜之间烧光上亿token……核心还是在于——Token 还不够便宜。
OpenClaw 要自主调用工具、处理复杂任务，背后需要大量模型推理支撑，推理token成本直接决定了 “龙虾” 的普及程度。
作为耀途天使轮投资的 AI infra佼佼者，硅基流动的多款高速版模型（含 GLM5 & GLM4.7、MiniMax M2.5/M2.1、Kimi K2.5、DeepSeek V3.2）已支持上下文命中缓存功能，平均命中率达 80%，实际输入价格相当于打了 3 折。
这意味着：用OpenClaw的用户，Token成本大幅降低，首Token响应时间更快。
今天的网页是给人看的，Agent 也需要适合它们的浏览器。
OpenClaw 的核心魅力，是能自主调用工具、操作界面完成复杂任务，但传统浏览器是为人类交互设计的 —— 串行的浏览逻辑、冗余的广告、复杂的页面结构，不仅大幅拉低了 Agent 的执行效率，还带来了严重的安全与隔离风险。
那 Agent 能够高效浏览的网页长什么样？
我们在2025年投的面向云端Agent的专属AI浏览器，做的就是这件事。
他们的产品直接把浏览器基础设施抽象成API，让 Agent 在几分钟内接入企业级浏览能力，支持多 Agent 并行调用、智能隔离，不用自己搭集群、不用操心维护。
具体来说，无服务器架构，自动扩容，高并发时不用提前囤资源；毫秒级冷启动，批量会话跑起来稳定不卡；SOC-2和HIPAA合规，数据敏感的企业也能用；实时监控，黑盒问题一目了然……
对 OpenClaw 而言，它就像专属 “导航仪”，跳过无效信息，直接对接核心功能，执行效率提升数倍的同时，算力成本显著降低。
OpenClaw内置的记忆模块设计非常简洁，也因此成为了短板，在实际使用——尤其是复杂查询、“多跳推理”时，显得力不从心。
什么叫多跳推理？举个例子：
问：“电影《波俄战争》导演的母亲是谁？”
需要先找到导演（Xawery Żuławski），再找到他母亲（Małgorzata Braunek）——两次独立检索、两个事实关联，才能得出答案。
原生OpenClaw面对复杂问题，准确率只有36.8%，且Token消耗巨大。
而集成Memverge的MemMachine插件后，情况发生了质的飞跃：准确率飙升至81.1%（提升2.2倍），Token消耗降到4.2万（减少59%）。
MemMachine插件用了一种叫“hook级集成”的方式，在每一轮对话中自动捕获、自动召回记忆，记忆层在智能体眼皮底下透明运行。
这种结构化检索能力，让LLM不再依赖自身有限的训练参数知识，而是能在正确的时间，拿到正确的记忆。
焱融做的是AI存储，他们以KV Cache切入OpenClaw。
大模型推理时，会把计算过的中间状态存在显存里，方便后续重复使用，这就是KV Cache。但显存太贵，也装不了多少。
当Agent会话一长、并发一高，KV Cache溢出，系统就开始频繁重计算、重复读数据，成本直线飙升。
焱融的YRCache推理存储系统干的事，就是：把KV Cache从显存里“卸货”到高性能存储上，需要的时候再快速加载回来。
实测数据显示，本地部署场景下，用YRCache能让OpenClaw的算力使用成本降低94%。
Agent 的想象力，最终需要硬件来承载。
OpenClaw 的生态扩张，离不开云端与端侧芯片的双重支撑——从个人电脑里的私人助理，到政企机房里的企业智能体，再到端侧设备里的行业 AI 助手。
耀途资本在硬件赛道的布局，正为 Agent 的全场景落地，打造了坚实的 “算力引擎”。
信用卡密码泄露，信息公然被挂公网，失控删除收件箱邮件……Openclaw张牙舞爪的伤害事件持续发生。根本原因是，OpenClaw权限太大，执行过程黑盒，如果养在你自己的电脑里，安全风险太大。
针对云端和私有化场景，瀚博半导体分别推出全功能GPU智能体云底座和 AIGC一体机私有化方案。
在云端，支持秒级部署，无缝接入OpenClaw开源Skills和大模型API。VG1000全功能GPU，单卡就能跑几十个Agent，每个实例在云端物理隔离和存储本分、独立运行。数据不动在本地，模型跑在云端，安全与效率兼得。
政企客户则可用AIGC一体机，直接放在企业机房，支持多个AI Agent，通过本地运行开源大模型，无缝接入企业私有知识库。数据全闭环，不上公共云，一次性硬件投入，永久节省token成本。
OpenClaw 的生态爆发，背后是千万级用户的并发需求和企业级私有化部署的刚性需求。云端芯片作为 “算力核心”，必须具备高性能、大显存、高安全的特质 —— 这正是耀途投资组合瀚博半导体、壁仞科技的核心优势。
当 OpenClaw 走向手机、PC、机器人、工业设备等边缘场景，端侧芯片的 “带宽” 与 “能效比” 成了关键制约。
耀途资本早期投资的爱芯元智、光羽芯辰、进迭时空，正是端侧瓶颈的 “破局者”。
爱芯元智：让“龙虾”装进终端盒子，普通人也能轻松养
爱芯元智瞄准的是广阔的个人与家庭市场——让每个普通人都能用上本地AI算力。近日，爱芯正与一家领先AI平台合作，开发基于OpenClaw的终端盒子（AIBOX）。这款产品基于高性价比AI算力设备，搭载本地图像、语音智能脱敏技术，所有感知数据留在本地，隐私安全无忧。
它预装了OpenClaw执行框架，以及覆盖办公、家居、娱乐等高频场景的30+热门技能，支持Kimi、MinMax、GLM等多款大模型调用。
用户开箱即用，语音交互，用一半的价格就能获得媲美Mac mini的核心使用体验——这才是端侧AI该有的样子：便宜、安全、不用折腾。
光羽芯辰：3D 堆叠技术，填平 “带宽鸿沟”
除了算力瓶颈，带宽鸿沟也越发凸显。
光羽芯辰的 3D 堆叠存储芯片是 “带宽救星”。其核心逻辑是通过 3D 堆叠技术缩短数据传输距离，大幅提升内存带宽，让端侧设备能高效运行 OpenClaw—— 不用再依赖高性能 PC，普通终端也能流畅 “养龙虾”。
这款芯片的市场热度早已验证其价值：成立一年，融资近10亿人民币；产品计算速度提高10倍，功耗降到1/3，跑大模型每秒200 Token打底。
进迭时空：RISC-V 平台，拓宽 “龙虾” 的落地场景
进迭时空则用 RISC-V 架构，为 OpenClaw 打开了更广阔的边缘场景。作为全球率先将 OpenClaw 部署在 RISC-V 平台的企业，其 K1、K3 系列 AI CPU 支持智能体的云端与端侧双场景部署，并实现与飞书实时交互。
目前，开发者可通过 Bianbu Cloud 平台免费申请 K1 实例，一键部署 OpenClaw，实现图片分类、报表处理、一句话搭建实时视频监控等功能。
