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近期，随着 OpenAI、谷歌、DeepSeek、阿里巴巴、腾讯及智谱等企业在大型模型领域的激烈竞争，众多 AI 开发者和用户仍在探索智能体与技能的应用之际，一款名为 OpenClaw 的 AI 助手意外崭露头角，并迅速赢得了广泛关注。OpenClaw 瞬间跻身历史上增长速度最快的开源项目之一。那么，OpenClaw 究竟是什么呢？它最适合搭配哪些硬件呢？
OpenClaw 的定义
简单来说，OpenClaw 是一款可以在本地或自主托管环境中运行的开源 AI 助手。作为一个自主智能体，它能够利用大型模型来执行各种任务，主要通过社交聊天平台与用户进行交互。OpenClaw 可以在 macOS、Windows 或 Linux 系统上部署，用户可以通过 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Signal 和飞书等社交工具与其进行对话。
除了具备与大型模型类似的问答能力，OpenClaw 还能执行 Shell 指令、控制浏览器、读取或写入文件、管理日程，甚至发送电子邮件和启动特定应用程序，这些操作均可通过用户与 OpenClaw 之间的文字交流触发。
综上所述，若在部署 OpenClaw 的设备上赋予其足够权限，它便能够在用户指挥下，犹如人类般操控计算机。因此，OpenClaw 被称为真正的“贾维斯”。正因如此，OpenClaw 团队在用户进行部署时，会弹出安全风险提示。许多开发者也建议用户在备用 PC 上体验 OpenClaw，并始终关注安全问题。
有用户将 OpenClaw 与实际生活场景相结合，直接让其控制烧水的锅炉，根据天气情况定时加热水，以免冬天没有热水可用。更有甚者，许多人借助 OpenClaw 进行股票交易、撰写自媒体文章和社区管理等工作。一些公司也尝试将 OpenClaw 作为内部“公司助手”，连接各类 SaaS 和数据系统来实现自动化。
部署 OpenClaw 所需的硬件
如果希望体验 OpenClaw，首先需要关注如何选择合适的大型模型服务来与其连接（毕竟 OpenClaw 本身并不是大型模型）。究竟是选择在线云端的大型模型，还是本地部署的大型模型呢？
使用云端大型模型的主要缺点是费用高昂。在这一过程中，用户需要通过 API 接入云端大型模型，OpenAI、谷歌等提供商通常按 Token 数量收费，加之 OpenClaw 的强大功能，自然会消耗大量 Token，输入百万 Token 需花费 5 美元，输出百万 Token 则需 25 美元。如果是企业客户，Token 的费用可能会高得惊人，初创企业和中小型企业往往难以负担，长期使用本地部署显得尤为重要。
此外，使用云端大型模型还存在隐私和安全的重大隐患。OpenClaw 允许智能体在本地执行 Shell、读写文件或调用脚本，一旦依赖云端大型模型进行“思考”和决策，攻击者可能通过提示词注入或恶意数据，远程诱导大型模型发出指令，使 OpenClaw 在用户的计算机上执行危险操作。
同时，为了使云端大型模型“理解上下文”，OpenClaw 可能会将聊天记录、文件片段甚至密码提示、聊天历史等信息打包发送给外部模型服务。一旦这些信息进入云端，就会受到对方隐私政策、日志政策和潜在数据滥用风险的制约。设想一下，作为公司老板的你，是否愿意将企业的核心数据暴露出去呢？
而且，接入云端大型模型势必会带来网络延迟和服务稳定性的问题，智能体在执行某些操作时，因网络波动或 API 限流可能会中断，导致操作未完成或“中途停手”的异常情况。由于大型模型输出存在随机性和不可预见性，同样的提示词和环境可能会产生不同的操作路径，因网络问题导致的中断在“系统级自动化”场景下意味着难以复现和回归测试，这对企业用户而言是得不偿失的。
OpenClaw 的理想硬件搭档：AMD 锐龙 AI Max+ 395 平台
与接入云端大型模型相比，对于企业用户而言，接入本地大型模型才是最佳选择。这实际上是将 OpenClaw 从“云端大号遥控器”转变为“自家机房的 AI 中枢”。这样的做法在隐私、安全、成本、可控性和场景适配上都有显著优势。
具体而言，在隐私和合规性方面，当 OpenClaw 与 Ollama、LM Studio 等在本地通过 GPU 运行模型时，整个推理过程（包括理解指令、读取文件和生成结果）均在本机完成，提示词、文档及中间结果都不会发送至云端 API，这对于处理财务报表、法律文书和客户数据等敏感信息尤为重要。
第二个优势在于成本结构更具可控性。采用本地模型替代云端模型后，整个智能体的链路不再因每次调用而需支付双向 API 费用，只需一次性硬件投资便能实现高频自动化任务，无需再“烧 Token”和“烧钱”。毕竟在本地部署各种开源大型模型后接入 OpenClaw，Token 数量几乎是无限且免费的。正如 OpenClaw 创始人所说的 Minimax 模型，也可以通过两台搭载锐龙 AI Max+ 395 的迷你 AI 工作站串联运行（某些设备支持一键启动组件集群），相比于顶配的 Mac Studio，这两台搭载锐龙 AI Max+ 395 的设备购买成本更低且更为可行。
此外，接入本地模型的另一大优势是支持离线使用，即 OpenClaw 的所有智能决策与工具调用均可完全独立于网络环境进行操作。对于在工厂、机房、科室或实验室等“封闭网络”中部署 OpenClaw 的机构而言，本地模型可能是唯一可行的方案，这样可以在内网环境中实现日志分析、控制脚本执行等自动化任务。
AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器表现出色，该处理器采用“CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成了 16 个核心的 Zen 5 CPU、RDNA 3.5 图形单元以及高达 50 TOPS 的 NPU 算力，并通过 UMA 统一内存架构支持最高 128GB 内存，其中 96GB 可专用于显存。这有效解决了本地大型模型运行中的“显存焦虑”，使其能够在本地顺畅运行千亿参数规模的模型。
自发布以来，AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器凭借卓越的性能和出色的大型模型部署能力，开创了全新的迷你 AI 工作站细分市场。更重要的是，目前基于该处理器的迷你 AI 工作站产品已进入各行各业，为用户提供了前沿的 AI 体验。
值得一提的是，AMD 锐龙 AI Max+ 395 迷你 AI 工作站非常适合用于本地大型模型的部署。根据以往测试结果，该平台能够流畅运行 70B 稠密大型模型（推理速度达到 5.84 tokens/s），而对于 120B 的 MoE 大模型，其推理速度更是高达 48.05 tokens/s，应对 80B、30B 等主流 MoE 模型几乎毫无压力。
探索高效部署大模型的新选择
AMD 锐龙 AI Max+ 395 平台以其对 128GB 内存的全面支持和高达 96GB 的显存分配能力，为大模型的部署提供了充足的硬件资源。在 64GB 显存的配置下，我们成功尝试了同时运行三个大型模型：包含两个 30B MoE 模型和一个 14B 稠密模型。结果显示，系统仅消耗了约 50GB 显存，剩余的硬件资源仍显得相当充裕。
对于 OpenClaw 的用户而言，将其与 AMD 锐龙 AI Max+ 395 平台结合使用后，可以在操作过程中实现多模型的同时调用，或者灵活切换所需的各类大型模型。而如果选择其他基于 Windows 11 的独立显卡平台，情况就大相径庭了。以 RTX 5090 为例，其显存仅有 32GB，根本无法满足大型模型的部署需求，即使勉强实现，也会由于硬件资源紧张而频繁加载和卸载，效率自然难以提升。
我们之前在搭载锐龙 AI Max+ 395 的设备上成功部署了 OpenClaw，并同时进行了 Qwen3-Coder-Next 模型的本地化部署。由于模型在本地运行，使用 OpenClaw 时无需担忧 Token 使用费用的问题。
进一步的应用场景是，将 AMD 锐龙 AI Max+ 395 迷你工作站视作本地大模型的 API 中心，其他局域网设备可以部署 OpenClaw 并远程调用该工作站提供的模型。这一方案对于初创企业和中小型公司而言，更加切合实际，能够提高工作效率。
结论
总体来看，OpenClaw 展现出了独特的魅力与强大的功能，标志着人工智能领域的又一次飞跃。普通用户能够迅速体验到这一新一代 AI 助手的吸引力。而对于企业用户、AI 开发者以及 AI 爱好者来说，接入本地模型不仅能在隐私保护和 Token 成本上获得保障，还可以消除网络延迟，实现多个大型模型的本地同步调用，甚至通过多台设备的协同来增强部署能力。毫无疑问，AMD 锐龙 AI Max+ 395 迷你工作站是当前市场上最佳的本地大模型部署平台，凭借其宽裕的硬件空间，能够高效运行超大参数模型，成为本地 AI 算力的核心。OpenClaw 与 AMD 锐龙 AI Max+ 395 的结合，无疑是一个理想的选择，值得大家关注并加快本地 AI 的部署进程。
我对OpenClaw的安全风险有些担心，特别是涉及到云端模型时，隐私保护怎么保障呢？