“自從養了蝦，我的錢包好‘痛’！”“讓它幫我寫個代碼，能燒掉幾千塊。”“Token怎麼又漲價了？有沒有能薅的羊毛？”

自從“全民養蝦”掀起新一輪熱潮以來，除了看熱鬧、嚐嚐鮮的普通用戶，“養蝦人”很快發現，隨着交付給Agent的工作量和工作難度提升，Token消耗的飛快，帶來巨大的成本壓力。更別提政企用戶，想要規模化“養蝦”，選擇公有云調用面臨着“越用越貴”的局面。此外，在上游內存等硬件漲價的背景下，大部分公有云供應商被迫集體漲價，又進一步推高了Agent落地的算力成本。

這揭示了當下政企“養蝦”的資源痛點。因此，從算力基礎設施、工程化能力等方面入手，提高算力供給的“量”與“質”，讓政企既能享受媲美公有云的澎湃算力，又能兼顧私有云的數據安全合規，成爲加速政企數智化轉型的重要手段。

要“養蝦”，算力成本可能超出想象

當前市面上Claw類應用層出不窮，其共性特點是一個持續運行、自主思考、反覆調用模型的智能體，普通AI是“問一次、答一次”，Claw是“想一步、做一步、檢查一步、再想下一步”，一個任務可能觸發幾十次API調用，每次調用又和上下文長度、任務複雜度掛鉤，使得token消耗量倍增。

而政企用戶部署Claw類應用，顯然不滿足於讓它扮演“聊天機器人”，而是要深入業務場景，處理海量的業務數據並作出決策，其執行過程更加複雜；因此，相比普通用戶，政企用戶的token用量更加巨大，每天消耗Token數量可達從萬級甚至十萬級。某高校將OpenClaw部署到教學場景僅兩週，tokens消耗量就激增近百倍，不得不擴容10倍算力才能跟上需求。

此外，政企用戶會要求Claw類應用 “時刻待命，隨時開工”；龍蝦“待命”時，CPU通用算力處於閒置狀態，而一旦“開工”，CPU算力又會快速進入波峯，呈現巨大的波動特徵，但平均下來CPU負載僅爲5%，嚴重影響算力資源的整體使用效率。換言之，如果沒有高效的算力調度能力，政企自購自建的算力資源未必能百分百地用在刀刃上。

公私兼顧，混合雲成“養蝦”更優解

以上可見，解決算力資源痛點不僅需要“開源”還要“節流”，在底層算力技術、工程化能力、大模型推理優化等方面切入，通過提升算力資源利用率來放大投入收益。因此，政企用戶開始追求能讓自己“高效”養蝦的底座，以合理成本完成智能化轉型。而混合雲在資源高效利用方面的特性，以及兼具性能、安全、運營的優勢，使其成爲政企“養蝦”的更優選擇。

從各大廠商推出的混合雲養蝦方案來看，主要通過智能化手段，實現對算力資源的自動化調度，包括動態負載感知、算力彈性伸縮、模型切分部署等技術。這裏以華爲混合雲推出的Claw方案爲例：

其一是動態負載感知：通過Flexus雲服務器負載感知建模能力，動態識別Claw類應用的閒置時間，實現自動“錯峯”，智能化調度算力資源，將主機利用率從15%升至30%，以提升政企資源投入的成本效益；

其二是引入智能算力彈性伸縮：針對模型推理調用的潮汐特徵，通過自動擴縮容插件和雲原生資源插件，實現彈性擴容、按需使用，動態優化NPU、GPU、CPU等資源的供給，保證推理服務質量與資源利用率的平衡；

其三是引入PD分離與大規模專家並行部署：將大模型推理的Prefill（預填充）‌ 和‌Decode（解碼）兩個關鍵階段分離部署，同時將模型中的多個“專家”模塊切分部署、並行處理，彼此實現最佳優化效果，滿足時延要求和吞吐要求，大幅提升整體性能。

此外，隨着Agent時代到來，AI消費模式也在不斷變化，相比公有云按量計費模式，混合雲的一次性買斷模式更顯成本優勢。有政企客戶算了一筆賬：按100個OpenClaw實例，月均消耗100億Token計算，在公有云按量計費模式下，1年成本高達264萬元；對長期使用的政企客戶而言，線下部署一次性買斷顯然更加經濟划算。

由此可見，政企全面擁抱Claw類應用，既要綜合考慮性能和安全，也要兼顧成本和效益。而華爲混合雲通過底層技術和工程化能力，結合買斷制商業模式，持續放大算力資源的利用率，逐漸受到政企用戶的青睞，爲“全民養蝦”深入到“政企養蝦”提供了一條高效率、高性能、高性價比的最優路徑。