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第三，执行终端命令、读写文件、收发邮件、管理日程——一切在自然的对话间完成。
此外，与此同时，这一算力变现逻辑正在推动硬件迭代。传统GPU偏向训练优化，适合大批量一次性计算，但高频碎片化推理效率低，利用率仅20%–50%。随着OpenClaw实例增长，GPU和CPU面临结构性负载挑战。英伟达推出LPU（推理流水线处理器）和Vera CPU等新架构，以满足Agent高频执行需求。这意味着底层硬件从“训练为王”转向“推理优先”，进一步强化Token经济循环。
最后，这些成功，也让他的胆子也越来越大，什么豆腐都敢做了。
另外值得一提的是，相比之下，约30%的职业基本不受影响——厨师、救生员、洗碗工——因为这些工作依赖人类的体力和物理协作。
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