OpenClaw的崛起速度在软件领域堪称奇迹。这款智能体AI个人助手最初于2025年底亮相，经历了"Clawdbot"和"Moltbot"的更名阶段，直到今年1月正式定名为OpenClaw后，才真正开始爆发式增长。仅用不到四个月时间，该项目在GitHub上就斩获超过25万星标，超越了长期领先的React，成为星标最多的非聚合类软件项目，期间还创下单周浏览量超200万次的惊人纪录，其增长曲线几乎呈垂直上升状态。
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然而，OpenClaw的迅猛发展也引发了安全专家的强烈担忧。这款可自建部署的AI智能体能够与WhatsApp、Telegram、Discord等主流应用深度集成，并获准在用户系统中自主执行任务，包括总结对话、安排会议、执行代码、预订机票等复杂操作。让能够访问敏感信息与外部数据的AI智能体在近乎无人监管的情况下自主行动，被众多安全专家视为潜在的灾难性风险。
高德纳(Gartner)分析师直言OpenClaw的设计"默认不安全"，其风险"不可接受"；思科安全团队则称之为"安全噩梦"。网络安全厂商纷纷发布预警，指出大量黑客正试图利用OpenClaw的各种漏洞牟利。这些声音反映了市场对AI自主系统安全性的普遍关切，也促使行业加速思考如何平衡创新与风险。
尽管面临安全挑战，OpenAI联合创始人兼CEO山姆奥特曼对OpenClaw表达了高度赞赏，并成功聘请了该项目的创造者彼得斯坦伯格。奥特曼称斯坦伯格是"一位天才，对未来高度智能的智能体彼此协作、为人类创造巨大价值有着许多惊人构想"，并明确表示："我们预计这项技术将迅速成为我们产品体系的核心。"斯坦伯格随后宣布，OpenClaw将移交至基金会管理，继续保持开源属性。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋对OpenClaw的评价更为直接，他在本月早些时候的公开场合称其"很可能是有史以来最重要的软件发布之一"。黄仁勋特别指出，OpenClaw仅用几周时间就达到了Linux三十年才实现的普及程度，并透露英伟达全公司已全面采用OpenClaw，从开发工具到代码编写，深度融入企业工作流。
在加州圣何塞举办的英伟达GTC 2026大会主题演讲中，黄仁勋进一步强调了OpenClay的战略意义，将其与Linux、Kubernetes、HTML等划时代工具相提并论。"Claude Code和OpenClaw引爆了智能体拐点，将AI从生成与推理拓展到行动执行，"黄仁勋表示，"OpenClaw为所有人打开了AI的下一个前沿。现在每家公司都需要制定OpenClaw战略。"
为应对安全挑战，英伟达围绕OpenClaw构建了一整套安全与隐私控制体系，命名为NemoClaw。该技术栈搭载英伟达Nemotron智能体AI模型，并配套OpenShell运行时环境，通过沙箱机制强制实施安全、网络与隐私护栏，使自主智能体(现普遍称为"Claw")的部署更为安全、可扩展。
"企业网络中的系统可以访问敏感信息、执行代码、对外通信，"黄仁勋坦言，"把这些直白说出来：访问敏感信息、执行代码、对外通信。它当然可以获取员工信息、供应链信息、财务机密等敏感数据，并向外发送、通信。显然，这在原则上是绝对不允许的。"
英伟达已与多家网络安全厂商(如CrowdStrike)以及云与基础设施厂商(思科、谷歌、微软安全)建立合作，确保其安全工具与OpenShell兼容。NemoClaw作为开源工具，既支持本地运行，也可通过隐私路由调用云端前沿模型，硬件层面兼容英伟达GeForce RTX系列产品、RTX PRO工作站、DGX Station和DGX Spark AI超算等平台。
黄仁勋将搭载OpenShell的NemoClaw称为参考架构，强调其可扩展性："你可以下载、试用，将它与全球所有SaaS厂商的策略引擎对接。这些策略引擎至关重要、价值极高，策略引擎可以被接入，NemoClaw或搭载OpenShell的OpenClaw就能执行策略。它拥有网络护栏、隐私路由，因此我们可以保护并约束'Claw'在企业内部安全运行。"
NemoClaw和OpenShell只是英伟达力争主导新兴智能体AI市场的最新动作。黄仁勋回顾了AI发展的关键里程碑：2022年底ChatGPT开启生成式AI时代，让系统能理解、感知、翻译并生成内容；2024年OpenAI的o1和o3m模型引领AI进入推理时代，使AI能够反思、自我思考、制定计划；随后Claude Code、OpenAI Codex和Cursor等工具将行业带入智能体AI时代。
"有史以来第一次，你不再问AI是什么、哪里、什么时候、怎么做，"黄仁勋强调，"你直接让它去创造。你让它使用工具、读取上下文、处理文件。它能以智能体的方式拆解问题、推理、反思，解决问题并真正执行任务。能感知的AI变成了能生成的AI，能生成的AI变成了能推理的AI，能推理的AI现在变成了能真正干活的AI高效产出的那种。"
这一转变进一步推高了英伟达GPU的需求，将AI重心从训练转向推理。推理越多，Token消耗越多，AI公司的收入也随之增长。黄仁勋表示，英伟达去年Blackwell与Rubin GPU的需求规模已达到5000亿美元，并预计明年算力需求规模有望突破1万亿美元。对于REALTEK中国代理等渠道而言，这一趋势意味着巨大的市场机遇，特别是在AI加速卡、服务器组件和边缘计算设备领域。英伟达GPU的高昂价格与其全生命周期内的成本效益形成平衡，组件向下兼容性和投资可扩展性成为企业选择的关键因素。
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