“你養(yǎng)龍蝦（OpenClaw）了嗎？”

科技圈被一只龍蝦攪得人心蕩漾，它被稱作數(shù)字時代的個人助理，仿佛只要裝上OpenClaw，它就能7*24小時中無休止的工作，生產(chǎn)力抵得上一家公司，有望跑出10個張一鳴。

魔幻彌漫在產(chǎn)業(yè)鏈的各個端口：從“499元上門安裝”、Mac mini價格暴漲，到孔劍平等線下布道者們喊出那句“2026年，人類不分男女，只分創(chuàng)造者與旁觀者”，再到“月薪兩萬養(yǎng)不起龍蝦”“299元遠程卸載”，裝蝦、教蝦、卸蝦，形成賽博閉環(huán)。

少則得，多則惑。別小瞧了AI，也別太神話龍蝦。

被FOMO心態(tài)干擾的普通人，請剝離環(huán)境雜音，戴上降噪耳機之后，再思考這場淘金熱，是否值得所有人去追逐。

龍蝦時代

這只雜糅了人類的焦慮、好奇與機會的OpenClaw“龍蝦”，到底是什么？

一個AI智能體，由奧地利退休程序員彼得·斯坦伯格在2025年11月創(chuàng)建，且完全開源。因為醒目的紅色龍蝦圖標(biāo)，OpenClaw在中文社區(qū)被網(wǎng)友們親切地稱為“龍蝦”，部署、使用、調(diào)教它的過程，被稱為“養(yǎng)龍蝦”。

平時我們用AI，看中的是它絕頂聰明的大腦，但它們都被關(guān)在沙盒里，聊完天就拉倒了。

但OpenClaw不同，它是“真正能做事的AI”。刨開OpenClaw源碼，它的核心架構(gòu)分為三大模塊，用戶提出問題，AI思考決策，調(diào)用工具執(zhí)行，反饋給你結(jié)果。

龍蝦靠大螯抓取、操作、執(zhí)行，OpenClaw也有手有腳，能操控電腦，幫你查閱資料，管理文件，處理郵件。理論上，人在電腦前能做的操作它都能完成。

但它一身蠻力沒腦子怎么辦？給OpenClaw接上大模型，即刻變身能干活的天才實習(xí)生。

它能高強度出圈，離不開兩個關(guān)鍵能力，一是連續(xù)記憶，二是skills體系。

Agent的記憶通常是短期的，但連續(xù)記憶的龍蝦，可以連接上下文，還能記住你的行為偏好。

比如你告訴它：“我每周五要發(fā)周報，格式是Excel+PPT，收件人是張總、李經(jīng)理，抄送部門群；周報數(shù)據(jù)來自‘銷售數(shù)據(jù).xlsx’，自動匯總本周業(yè)績、環(huán)比、下周計劃”，龍蝦就把這些偏好、流程、收件人、數(shù)據(jù)源全部寫入了memory.md。之后每周五：你只說“發(fā)周報”，龍蝦就會自動完成整個流程，不用你再解釋任何細節(jié)。

Skills，簡單說就是技能包。就像上述生成周報的固定流程、專業(yè)操作，可以封裝成可調(diào)用的skills。成熟的skills相當(dāng)于一個上過培訓(xùn)課的新員工，能快速上崗?fù)瓿晒ぷ鳌?/p>

在使用中，龍蝦還會不斷學(xué)習(xí)和進化，配合記憶和實操，越用越聰明，堪稱效率神器。

第一批用AI賺錢的贏家，還是教別人怎么用的人。

販賣信息差，幫小白部署OpenClaw的人，靠著幾十幾百的單子，賺到一波快錢。賣教程，搞付費社群、直播和線下課的頭部老師們，收割A(yù)I焦慮，完成百萬級積累。開發(fā)插件的OpenClawKit，月入6410美元，買斷價149美元。專門做部署、托管和定制開發(fā)服務(wù)的團隊，月收入可達數(shù)萬美元。

甚至有人盯上了祖國的花朵，學(xué)龍蝦從娃娃抓起。

就連蘋果都成了受益方。安裝“龍蝦”需要接管電腦的底層權(quán)限，蘋果Mac mini電腦因為架構(gòu)友好、24小時低耗，成為最適合“養(yǎng)蝦”的蝦塘，全網(wǎng)斷貨，一機難求。賣硬件的小廠商們，也用千元平替產(chǎn)品賺得盆滿缽滿。

當(dāng)然這些賺得都是小錢。第一批玩“龍蝦”的人真正用上它后，發(fā)現(xiàn)真正要付費的，是幾乎失控的Token。

養(yǎng)蝦得有蝦糧，OpenClaw吃的是Token。

OpenClaw需要頻繁調(diào)用大模型，且每次都要把上下文全部打包喂給模型，Token的消耗相比一般的AI模型，直接呈指數(shù)級增長。

打個招呼，3毛沒了，搜索十分鐘信息，幾十塊沒了，一個月基礎(chǔ)工作流1000塊打底。

有程序員用小龍蝦開發(fā)代碼，一個月要花費2萬元。還有極客實測執(zhí)行復(fù)雜程序調(diào)試任務(wù)，一天就能燒掉10億個Token，成本達數(shù)萬元，比黃金還費錢。

“如果不是郵件提醒，我就要破產(chǎn)了。”網(wǎng)友們開始調(diào)侃“月薪2萬養(yǎng)不起龍蝦”，匆忙入場的小老板們坦誠，還不如找一個碩士實習(xí)生便宜好用。

跟風(fēng)的白領(lǐng)們也發(fā)現(xiàn)，自己每天最忙的那些事，其實沒多貴多復(fù)雜。專家也出來勸諫，低價值場景，現(xiàn)在用龍蝦不劃算。

普通人在賺小錢，在往外掏錢，上游賣“蝦飼料”的大廠們，才是真正的大贏家。

大廠笑得合不攏嘴

龍蝦當(dāng)?shù)?，比的是誰的模型能力強勁、誰的Token費用更具性價比。

從Token成本的構(gòu)成看，芯片靠產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，電費拼國運級基礎(chǔ)設(shè)施，中國天然擁有成本優(yōu)勢。

所以說，資金實力雄厚的中國互聯(lián)網(wǎng)大廠，才真正適合攬這瓷器活，也是真正受益的一方。

在GitHub開源網(wǎng)站上，Meta旗下的React項目攢下24萬顆星，花了十三年，而OpenClaw超越它只用了100天，惹人眼紅。

Token消耗的潘多拉魔盒打開后，大模型廠商月之暗面和MiniMax輪流霸榜OpenRouter，騰訊、字節(jié)、阿里、百度、京東、小米等大廠火速入局，推出OpenClaw一鍵部署服務(wù)。

國產(chǎn)大模型巨頭們，率先吃下龍蝦帶來的巨額Token量。

MiniMax最新財報顯示，M2系列文本模型發(fā)布后，2026年2月的單日Token消耗量狂飆，比2025年12月的6倍還多。其中來自編程套餐（Coding Plan）的Token消耗量增長超過10倍。股價應(yīng)聲而漲，再創(chuàng)巔峰。

今年春節(jié)前后，Kimi旗下K2.5大模型也迎來大批全球付費用戶及API調(diào)用，20天收入就超過2025年全年總收入，多夸張的數(shù)字。

賣Token用自己的API更劃算，廠商將OpenClaw能力直接打包進自家產(chǎn)品：Kimi推出了云端化OpenClaw產(chǎn)品kimi Claw，minimaxi推出了基于OpenClaw構(gòu)建的云端AI 助手MaxClaw，智譜直接做了一個套殼OpenClaw的客戶端。

作為云廠商巨頭的互聯(lián)網(wǎng)大廠，也在瘋狂搶灘OpenClaw部署，卡位AI Agent生態(tài)入口。

投入最積極的是騰訊，上線了全場景智能體WorkBuddy，本地AI助手QClaw也在內(nèi)測中。前一陣騰訊云Lighthouse在鵝廠門口擺攤免費安裝，馬化騰都在朋友圈感慨“沒有想到會這么火”，隨后在朋友圈放話，全系列龍蝦產(chǎn)品正在陸續(xù)上線中……

百度是國內(nèi)最早布局的，百度智能云發(fā)布了零部署服務(wù)DuClaw，宣稱小白零基礎(chǔ)養(yǎng)蝦，字節(jié)系火山引擎上線了云上SaaS版ArkClaw，阿里巴巴也拿出CoPaw對標(biāo)。

手機廠商也沒錯過這番熱鬧。小米推出“手機版龍蝦”Xiaomi Miclaw，雷軍帶頭下場“養(yǎng)龍蝦”，華為云提供了全功能的OpenClaw部署服務(wù)，就連京東、美團也提供了遠程部署服務(wù)。

百模大戰(zhàn)戰(zhàn)況焦灼，這波Token盛宴，鏈接起云、模型和應(yīng)用，剛好給了大廠新希望。

2月中國模型調(diào)用量足足有4.12萬億Tokens，首次超過了美國。大廠的新一輪超級入口之爭，必將更加慘烈。

FOMO、焦慮、恐懼

市場的狂熱，產(chǎn)業(yè)的扶持，名人名企的營銷推動，被裹挾其間的普通人也患上了FOMO（錯失恐懼癥），疊加企業(yè)裁員、大學(xué)砍專業(yè)等信息，生怕被AI替代，生怕錯過這一場技術(shù)革命。

但OpenClaw可不止是燒錢猛這么簡單。爆火沒多久，“養(yǎng)龍蝦”的第一批受害者就出現(xiàn)了。他們發(fā)現(xiàn)自己的“蝦孩子”真的瞎了，正在失控邊緣。

OpenClaw能力強，但很多自動化功能落地需要放開高權(quán)限，安全隱患極高。

不少用戶在社交媒體反饋，“用它炒股損失過萬，花錢找人卸載了”，“還沒開始提效，我熬了一周做的工作視頻就被它誤刪了”。

不止普通人，就連頂尖的AI大牛們也深受其擾。

數(shù)據(jù)工程社區(qū)DataTalks.Club爆料，194萬行數(shù)據(jù)被龍蝦在在幾十秒內(nèi)抹除，Meta的AI安全研究員Summer Yue，在嚴(yán)格要求行為前需要獲得授權(quán)的情況下，龍蝦一意孤行的刪掉了郵件，最后攔不住只能拔網(wǎng)線。

2月，Northeastern 大學(xué)、Harvard、MIT等十幾家頂尖機構(gòu)聯(lián)合發(fā)布了一份紅隊研究報告《Agents of Chaos》，他們研究者部署了六個Agent，邀請20位AI研究者在兩周內(nèi)嘗試破壞它們，詳細記錄了11個嚴(yán)重安全漏洞。

比如有兩個AI在交流中，自主編寫了無限循環(huán)的Shell腳本，有AI因為信息接收錯位，瘋狂傾倒自己的底層源代碼，還有AI直接炸掉本地郵件服務(wù)器的底層數(shù)據(jù)庫，然后說自己完成了刪除任務(wù)。

在權(quán)限敞開、skills發(fā)展野蠻的OpenClaw身上，數(shù)據(jù)泄露、誤刪、盜刷的風(fēng)險加倍放大。

國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心緊急發(fā)布了關(guān)于OpenClaw安全應(yīng)用的風(fēng)險提示，如提示詞注入、插件（skills）投毒、高中危漏洞等。業(yè)內(nèi)安全專家也指出，現(xiàn)階段僅適合專業(yè)開發(fā)者做技術(shù)探索，完全不適合普通用戶日常使用。

技術(shù)只是工具，養(yǎng)龍蝦之前，先問自己這三個問題：有沒有明確的、高頻自動化的任務(wù)？愿意給龍蝦投入多少時間和金錢成本？有沒有基礎(chǔ)的技術(shù)知識和風(fēng)險把控能力？

如果這些回答都是Yes，那我也勸你冷靜一點再行動，畢竟龍蝦進化的速度太快了，前一陣我還在為部署OpenClaw全網(wǎng)翻教程，折騰環(huán)境，這會兒它就被優(yōu)化成了一鍵安裝甚至是網(wǎng)頁即用。

等大廠把云端版本迭代得更成熟一些，安全、可控又經(jīng)濟的Agent，或許很快就出現(xiàn)了。