撰文 | 曹雙濤
編輯 | 楊博丞
題圖 | 豆包AI

這里的龍蝦并非水產(chǎn)，而是一款代號為OpenClaw的AI智能體。與傳統(tǒng)AI助手不同，OpenClaw不僅能對話問答，更能獨立寫代碼、操作軟件、管理文件、調(diào)用各類工具。憑借“替人打工”的顛覆性體驗，它迅速引爆全球，成為年度最具現(xiàn)象級的科技事件。

OpenClaw自1月底開源，到3月中旬實現(xiàn)全民級傳播，全程不足兩個月，大量話題輪番霸占新聞與社交平臺熱搜，速度遠(yuǎn)超同類 AI 模型和以往現(xiàn)象級產(chǎn)品。

圖源：微熱點研究院

圖源：微熱點研究院

熱潮之下，騰訊、百度、字節(jié)、360、MiniMax、智譜AI等眾多廠商迅速跟進(jìn)，紛紛推出對標(biāo)產(chǎn)品——騰訊“龍蝦全家桶”、火山引擎ArkClaw等相繼面世。

圖源：基于公開信息整理DoNews制圖

圍繞“龍蝦熱”的產(chǎn)業(yè)鏈，也隨之全面擴(kuò)張：騰訊大廈前出現(xiàn)用戶排隊安裝的景象；朋友圈被部署成功的截圖刷屏；培訓(xùn)、代裝、行業(yè)解決方案等業(yè)態(tài)快速形成完整商業(yè)閉環(huán)；深圳、無錫、合肥、常熟、杭州等地也紛紛出臺扶持政策，搶灘AI智能體生態(tài)布局。

圖源：百度“龍蝦市集”

然而，市場狂歡之下，更需要冷靜審視：這場全民現(xiàn)象，究竟是AI技術(shù)的真正普惠落地，還是全民焦慮的集中放大？OpenClaw所描繪的“一人公司”藍(lán)圖，是真實的產(chǎn)業(yè)革命，還是宣傳幻象？AI大模型的商業(yè)化，是否已真正跑通可持續(xù)閉環(huán)？

當(dāng)AI深度介入生產(chǎn)、交易與決策，執(zhí)行偏差、權(quán)責(zé)邊界與數(shù)據(jù)安全，又該如何清晰界定？

01.

熱潮背后，三重驅(qū)動

2026年席卷全網(wǎng)的“龍蝦熱”，表層是春節(jié)AI紅包大戰(zhàn)流量普及與大模型技術(shù)迭代的結(jié)果。一方面，春節(jié)AI紅包活動打破了AI技術(shù)與普通用戶的壁壘，大幅加速C端市場滲透與用戶使用習(xí)慣養(yǎng)成；另一方面，大模型技術(shù)突破，打通了AI從“被動交互”到“主動執(zhí)行”的關(guān)鍵鏈路。

騰訊輕量云產(chǎn)品總監(jiān)鐘宇澄表示，自2025年起，大模型正式完成從“對話式AI”到“執(zhí)行式AI”的范式轉(zhuǎn)型，尤其是vibe coding（自然語言驅(qū)動直覺式編程）技術(shù)成熟后，后端智能體與技能模塊足以支撐全場景泛生產(chǎn)力需求，實現(xiàn)從自然語言指令到實際操作落地的完整閉環(huán)。

這場技術(shù)躍遷，讓AI跳出問答式的輔助工具定位，轉(zhuǎn)型為深度介入辦公流程、內(nèi)容生產(chǎn)、代碼運行、數(shù)據(jù)處理的生產(chǎn)力，這也是OpenClaw能夠快速引爆全網(wǎng)熱度的根基。

然而，技術(shù)突破只是熱潮爆發(fā)的基礎(chǔ)，全民圈層化的深度焦慮，才是龍蝦熱快速破圈的核心推手，更是這場全民狂歡背后最真實的社會底色，不同群體的焦慮內(nèi)核差異鮮明，共同匯聚成這股現(xiàn)象級浪潮。

對C端普通用戶而言，焦慮是AI失業(yè)恐慌、財富自由渴望、被時代淘汰危機(jī)感的三重疊加?！褒埼r熱”爆發(fā)恰逢“金三銀四”求職旺季，但全球AI引發(fā)的職場沖擊持續(xù)加劇，AI正快速替代客服、美工、基礎(chǔ)文案、初級程序員等大量基礎(chǔ)崗位，全球科技企業(yè)裁員潮接連不斷：Atlassian宣布全球裁員1600人，Meta計劃裁員比例高達(dá)20%，2025年微軟裁員規(guī)模更是達(dá)到15000人。

圖源：高盛

與此同時，短劇、影視創(chuàng)作等行業(yè)也被AI深度重構(gòu)，從業(yè)者多年積累的專業(yè)經(jīng)驗，在AI面前似乎瞬間失去競爭力。短視頻平臺“哪些行業(yè)不會被AI取代”的討論持續(xù)發(fā)酵，折射出普通人對職場生存的普遍迷茫。

圖源：抖音

正是這種怕掉隊、怕錯失風(fēng)口的焦慮，讓即便存在技術(shù)門檻、需要付費部署的OpenClaw，依舊迎來全民追捧，各類代安裝、教學(xué)服務(wù)也迅速獲利。

社交平臺算法推薦又進(jìn)一步放大“AI暴富”“風(fēng)口逆襲”的個案，將全民焦慮轉(zhuǎn)化為跟風(fēng)行動力，持續(xù)推高熱潮熱度。正如網(wǎng)友感慨：“站在AI浪潮里，機(jī)會明明近在眼前，卻總也抓不住，終究還是跟不上時代?！?/p>

對中小ToB企業(yè)而言，核心焦慮源于技術(shù)快速迭代與經(jīng)營決策不確定性的激烈矛盾。AI技術(shù)不斷重塑傳統(tǒng)商業(yè)邏輯與盈利模式，打破企業(yè)長期依賴的經(jīng)營法則，企業(yè)主陷入“不跟進(jìn)AI就會被淘汰”的危機(jī)感，面對層出不窮的新技術(shù)與風(fēng)口，只能倉促應(yīng)對。

但現(xiàn)實困境尤為棘手，尤其是中小企業(yè)受限于資金、專業(yè)人才與數(shù)據(jù)管理能力，AI落地的投入成本與實際收益難以精準(zhǔn)量化，效果充滿未知?！敦敻弧冯s志數(shù)據(jù)顯示，全球95%嘗試整合生成式AI的企業(yè)，均未達(dá)到預(yù)期增效目標(biāo)，僅有5%的企業(yè)能依靠AI實現(xiàn)顯著增收。

一旦部署AI，企業(yè)就要直面高額前期投入、降本增效實效、潛在技術(shù)風(fēng)險與權(quán)責(zé)劃分的復(fù)雜權(quán)衡。這種高度不確定性進(jìn)一步加劇焦慮，迫使企業(yè)被動跟風(fēng)，卻始終難尋穩(wěn)定可持續(xù)的AI落地路徑。

圖源：高盛

對互聯(lián)網(wǎng)廠商而言，龍蝦熱背后是AI生態(tài)入口的搶奪戰(zhàn)。春節(jié)AI紅包大戰(zhàn)、蘋果推出低價筆記本、微軟將AI能力全面嵌入Office體系，本質(zhì)都是巨頭卡位AI時代生態(tài)入口的關(guān)鍵布局——誰搶占核心用戶與場景入口，誰就能掌握下一個十年的產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)權(quán)。

對于大模型廠商來說，2026年是至關(guān)重要的商業(yè)化驗證年，需要向資本市場證明模型具備規(guī)?；涞?、可持續(xù)變現(xiàn)的實際價值。龍蝦熱恰好成為廠商驗證商業(yè)化能力、搶奪生態(tài)話語權(quán)的突破口，也推動各大巨頭加速推出智能體產(chǎn)品，迅速切入該賽道。

比焦慮傳導(dǎo)更現(xiàn)實的是，這股熱潮早已形成清晰直接的商業(yè)變現(xiàn)鏈路，Token消耗是大模型廠商的重要盈利模式。OpenClaw這類執(zhí)行式智能體，運行邏輯與傳統(tǒng)對話AI截然不同，高強(qiáng)度運行下單日Token消耗量可達(dá)數(shù)億，成本高昂：當(dāng)前國內(nèi)Token均價約0.3美元/百萬，執(zhí)行復(fù)雜程序調(diào)試、批量內(nèi)容生產(chǎn)等任務(wù)時，單日消耗甚至突破10億，花費高達(dá)上萬元。

更關(guān)鍵的是，即便用戶不主動發(fā)起任務(wù)，智能體后臺運行也會持續(xù)消耗Token維持待命狀態(tài)。數(shù)據(jù)顯示，OpenClaw重度用戶日均Token消耗量在3000萬至1億之間，即便選用國產(chǎn)大模型，單日成本也在42至140美元，遠(yuǎn)高于GPT每月20美元的訂閱費用。

除直接帶動Token收入暴漲外，熱潮還撬動全產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)找嬖鲩L：一方面，廠商營收爆發(fā)拉動資本市場表現(xiàn)，MiniMax上市兩個月股價飆升640%，智譜AutoClaw開盤上漲12.6%，資本熱度持續(xù)走高；另一方面，AI智能體對終端設(shè)備需求激增，導(dǎo)致Macmini一度全網(wǎng)斷貨，云服務(wù)部署、硬件銷售、第三方服務(wù)等上下游產(chǎn)業(yè)均被帶動，形成全鏈條商業(yè)狂歡。

圖源：雪球（智譜股價走勢）

歸根結(jié)底，龍蝦熱的本質(zhì)是“技術(shù)迭代突破→圈層焦慮放大→商業(yè)變現(xiàn)落地”的完整閉環(huán)。技術(shù)突破提供落地可能，讓AI從概念走進(jìn)現(xiàn)實；全民焦慮催化全民參與，讓小眾技術(shù)演變?yōu)槿駸岢保黄髽I(yè)與資本抓住風(fēng)口，將大眾跟風(fēng)熱情轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)價值與經(jīng)濟(jì)收益。

這場看似突然的科技狂歡，實則是技術(shù)、情緒與商業(yè)三者深度綁定、相互驅(qū)動的結(jié)果。

02.

“一人公司”幻象下的龍蝦熱落地困境

“龍蝦熱”雖在短期內(nèi)跑通了基礎(chǔ)商業(yè)模式，但這套模式能否走得長遠(yuǎn)，核心取決于C端能否借助其實現(xiàn)穩(wěn)定盈利、B端能否落地可量化的實際價值。

對C端用戶而言，大批人愿意承擔(dān)高昂的Token消耗成本、付費部署“養(yǎng)龍蝦”，本質(zhì)是OpenClaw通過MCP（Model Context Protocol）+Agent+Skills的組合，理論上單人可完成以往團(tuán)隊協(xié)作的工作，讓“一人公司”從概念變得看似可行。用戶也正是希望借此打破傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)的人力門檻，實現(xiàn)輕資產(chǎn)運營，最終借助AI工具實現(xiàn)盈利。

以電商場景為例，理想狀態(tài)下，OpenClaw智能體可實現(xiàn)全流程自動化運營：AI自動抓取行業(yè)數(shù)據(jù)、篩選爆款品類、回復(fù)售前咨詢、自動打單并同步物流信息，搭配數(shù)字人完成直播帶貨，包攬原本客服、運營、主播的全部工作，全程無需過多人工干預(yù)。

但這份看似完美的“一人電商”藍(lán)圖，在實際操作中極度理想化。河南某食品公司電商經(jīng)理胡帥（化名）直言，現(xiàn)階段AI客服只能處理快遞類型、發(fā)貨地址、產(chǎn)品規(guī)格等機(jī)械式、標(biāo)準(zhǔn)化售前問題，一旦涉及售后便完全無法勝任。

售后工作的核心從來不是機(jī)械答疑，而是消費者情緒安撫與突發(fā)狀況靈活應(yīng)變，無論是消費者投訴不滿、質(zhì)疑產(chǎn)品，還是遇到職業(yè)打假、惡意差評等情況，都需要人工臨場溝通處理，AI客服在這一環(huán)節(jié)存在明顯短板。更棘手的是，消費者一旦察覺售后由AI處理，往往會產(chǎn)生強(qiáng)烈抵觸情緒，甚至直接拉黑店鋪，導(dǎo)致客源流失。

胡帥的觀點也得到調(diào)研數(shù)據(jù)的有力佐證：ASC調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，37%的受訪者表示，若發(fā)現(xiàn)企業(yè)刻意隱瞞使用AI客服，會直接對品牌失去信任；22%的受訪者寧愿掛斷服務(wù)電話，也不愿與AI客服溝通。Gartner針對163位企業(yè)高管的調(diào)查則顯示，半數(shù)高管已放棄2027年前依靠AI大幅裁減客服人員的計劃。

除客服場景外，胡帥進(jìn)一步指出，AI智能體還存在兩大底層漏洞：一方面，AI普遍存在數(shù)據(jù)幻覺問題，投產(chǎn)比計算、市場行情分析極易出現(xiàn)偏差，若人工審核干預(yù)不到位，極易造成選品失誤、庫存積壓，直接引發(fā)經(jīng)濟(jì)虧損，且相關(guān)責(zé)任無法清晰界定，最終損失只能由用戶自行承擔(dān)；另一方面，各大電商與內(nèi)容平臺均有明確規(guī)則壁壘，部分平臺要么封禁AI托管運營，要么限制AI生成內(nèi)容流量，直接掐斷了AI自動化賬號的生存根基。沒有流量支撐，所謂的AI一人創(chuàng)業(yè)更是無從談起。

更深層次來看，真實商業(yè)世界的復(fù)雜性、人性博弈與利益周旋，遠(yuǎn)超當(dāng)前AI的能力邊界。

企業(yè)與代工廠議價、維系長期客戶信任，核心依靠行業(yè)經(jīng)驗、人情往來與利益平衡。這些核心商業(yè)環(huán)節(jié)，AI完全無法參與。而市場追捧“AI一人公司”，看似高效省心，實則將售后維穩(wěn)、流量獲取、產(chǎn)品交付、商務(wù)合作等全鏈條壓力，全部集中在單個個體身上，違背了基本的商業(yè)運營規(guī)律。

最現(xiàn)實的問題是：用戶會使用AI工具，從來不等同于會創(chuàng)業(yè)。AI無論如何迭代升級，始終只是工具，無法搭建核心商業(yè)壁壘，更不能獨立完成風(fēng)險決策、從0到1跑通商業(yè)閉環(huán)。絕大多數(shù)跟風(fēng)“養(yǎng)龍蝦”的人，只是被AI失業(yè)焦慮、財富焦慮裹挾，并沒有真正想清楚如何實現(xiàn)盈利。

對B端企業(yè)而言，AI智能體描繪的愿景同樣極具誘惑力：借助智能體逐步替代基礎(chǔ)人力，實現(xiàn)“一人+AI”的極簡組織模式，7×24小時不間斷運轉(zhuǎn)，無需承擔(dān)員工社保、團(tuán)隊管理、情緒內(nèi)耗等成本。尤其對國內(nèi)大量銷售驅(qū)動型公司而言，最理想的結(jié)構(gòu)似乎是：保留核心銷售人員拓展訂單，由老板操控AI執(zhí)行全部后續(xù)流程。

但這一構(gòu)想依舊停留在紙面，難以落地實操。湖北某軟飲料品牌經(jīng)銷商張磊（化名）直言，經(jīng)銷商的核心競爭力，是線下渠道關(guān)系、市場話語權(quán)、現(xiàn)場應(yīng)變能力與利益博弈平衡，絕非簡單的流程執(zhí)行。合作合同審核、廠家政策解讀、區(qū)域價差談判、終端動銷研判、爭取降低壓貨任務(wù)等核心工作，AI都無法替代。

更關(guān)鍵的是，養(yǎng)龍蝦所需的高昂Token成本與后期調(diào)試時間成本，未必比雇傭基礎(chǔ)員工更低，所謂的降本增效，反而容易演變?yōu)槿氩环蟪觥?/p>

這類行業(yè)擔(dān)憂并非個例，社交平臺上相關(guān)吐槽隨處可見：“燒了上千元Token費用，熬了好幾個晚上調(diào)試，最終效率還不如手動操作”“訓(xùn)練龍蝦投入的金錢和精力，足夠招聘好幾個基礎(chǔ)實習(xí)生”。用戶的不滿情緒持續(xù)發(fā)酵，甚至快速催生了一波“龍蝦卸載潮”，熱潮褪去后的現(xiàn)實困境愈發(fā)凸顯。

歸根結(jié)底，這波龍蝦熱的本質(zhì)，是AI實際能力與市場真實需求的錯配，是輿論過度放大的技術(shù)幻想，疊加普通人的失業(yè)焦慮、企業(yè)主的成本與效率焦慮共同催生的產(chǎn)物。技術(shù)提供了想象空間，焦慮催化了全民狂熱，但真正決定AI能否深度融入產(chǎn)業(yè)、實現(xiàn)長期價值的，是客觀商業(yè)邏輯、人性博弈、責(zé)任邊界劃分與成熟的企業(yè)組織能力。

03.

安全盲區(qū)與責(zé)任模糊下的行業(yè)深層反思

如果說“一人公司”的創(chuàng)業(yè)神話仍停留在想象階段，那么這場全民“養(yǎng)龍蝦”熱潮，則提前暴露了AI智能體的核心矛盾：技術(shù)迭代快速VS監(jiān)管滯后、風(fēng)控體系缺失VS數(shù)據(jù)合規(guī)的雙重隱患。

OpenClaw開源且支持本地部署的特性，表面上大幅降低了普通用戶的使用門檻，卻舍棄了中心化風(fēng)控這道核心防線。大量用戶為圖操作便捷，將龍蝦實例直接暴露在公網(wǎng)環(huán)境中，無密碼防護(hù)、無身份認(rèn)證、無安全校驗，設(shè)備瞬間淪為黑客可隨意操控的“肉雞”，安全隱患一觸即發(fā)。

從API密鑰被盜刷、資金無故損耗，到本地文件、聊天記錄、賬號密碼等核心數(shù)據(jù)遭竊取泄露，再到設(shè)備被黑客遠(yuǎn)程控制、關(guān)鍵配置文件被惡意刪除，各類安全事故接連頻發(fā)。種種亂象直指行業(yè)痛點：無節(jié)制的開放部署、全程零安全防護(hù)，早已成為AI智能體行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險。

這些離譜的安全漏洞，也引發(fā)了網(wǎng)友的犀利調(diào)侃：“開放最高權(quán)限讓軟件在自己電腦上為所欲為，以前這叫木馬病毒，現(xiàn)在叫智能AI”；“熊貓燒香要是趕上這時候，都能直接上市了”?；恼Q的吐槽背后，是普通用戶面對AI智能體不可控風(fēng)險時的無力，更是這場盲目熱潮帶來的深刻警醒。

圖源：抖音

面對愈演愈烈的安全危機(jī)，工信部緊急發(fā)布AI智能體使用“六要六不要”規(guī)范，并同步推出官方卸載指南；多家企業(yè)及政務(wù)單位也火速發(fā)文，明確禁止員工擅自部署龍蝦，及時叫停了這場失控的技術(shù)狂歡。一系列舉措，直指一個行業(yè)核心命題：AI商業(yè)化，從來不止關(guān)乎技術(shù)能做到什么，更關(guān)乎風(fēng)險由誰防控、責(zé)任由誰承擔(dān)、過錯如何追溯。

在責(zé)任界定層面，傳統(tǒng)SaaS系統(tǒng)僅按照固定設(shè)定執(zhí)行指令，責(zé)任鏈條清晰可辨，軟件商、實施商、企業(yè)用戶各司其職、邊界明確。而行動型AI智能體早已超出傳統(tǒng)工具范疇，它不僅能自主生成內(nèi)容，還能獨立拆解任務(wù)、調(diào)用第三方工具、調(diào)整執(zhí)行優(yōu)先級，具備自主行動能力。這種模式下，供應(yīng)商再也無法簡單將責(zé)任推脫為“只提供工具”，徹底打破了傳統(tǒng)軟件的責(zé)任界定邏輯。

更復(fù)雜的是，AI智能體引發(fā)的損失損害，往往是多重因素疊加的結(jié)果：模型本身缺陷、系統(tǒng)提示偏差、第三方插件漏洞、企業(yè)配置不當(dāng)、員工授權(quán)違規(guī)，甚至外部黑客攻擊，都可能成為風(fēng)險誘因。

一旦出現(xiàn)重大損失，企業(yè)可以辯稱“只是使用AI工具”，廠商則推托“最終決策由用戶自主下達(dá)”，雙方互相推諉，責(zé)任邊界變得模糊不清，再也無法像傳統(tǒng)軟件那樣清晰切割、精準(zhǔn)定責(zé)。

加之AI行動鏈條涉及多層主體，從基礎(chǔ)模型方、智能體平臺方，到插件/連接器方、部署集成方，再到終端企業(yè)使用方，主體繁多、關(guān)系交錯。一旦出現(xiàn)問題，責(zé)任鏈條被無限拉長，追責(zé)難度呈指數(shù)級上升。

此外，普通聊天機(jī)器人答錯問題，頂多只是建議偏差，用戶可自行復(fù)核規(guī)避風(fēng)險；但行動型AI一旦出錯，可直接發(fā)送郵件、刪除文件、觸發(fā)交易、操控賬戶，造成實打?qū)嵉慕?jīng)濟(jì)損失與數(shù)據(jù)泄露。此時的責(zé)任界定，不再只看“內(nèi)容輸出對錯”，更要追溯核心權(quán)責(zé)：誰授予了執(zhí)行權(quán)限、誰允許其自動操作、誰能預(yù)見潛在風(fēng)險、誰從自動化行為中獲益。

如果說傳統(tǒng)軟件的責(zé)任核心，是判斷工具本身是否存在技術(shù)缺陷；那么行動式AI的核心責(zé)任命題，則是行動鏈條的設(shè)計與授權(quán)是否清晰、可追溯、可追責(zé)。

這場龍蝦熱潮，給整個AI行業(yè)敲響了警鐘：AI商業(yè)化的核心競爭力，絕不能停留在“能否替人干活、替代人力”的淺層噱頭，而在于能否建立一套權(quán)責(zé)清晰、可防可控、可追溯可追責(zé)的執(zhí)行權(quán)體系。

技術(shù)突破只是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，而安全防護(hù)、責(zé)任界定、制度規(guī)范與成熟商業(yè)閉環(huán)，才真正決定AI智能體能否真正走進(jìn)產(chǎn)業(yè)、落地生根，實現(xiàn)長期可持續(xù)的健康發(fā)展。

「創(chuàng)新無邊界」是我們的slogan，我們不局限于對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的追蹤與探索，更要向未來、向未知的方向大膽邁進(jìn)。因此，「打造行業(yè)新標(biāo)桿、解讀商業(yè)新動向」是我們秉持的方向之一。