過了個年回來，感覺錯過了五個億。

黃金沒趕上就算了。AI這邊更離譜——每天十條大新聞、二十個新產(chǎn)品、三十個賺錢機會?；匾惶死霞?，補刷朋友圈，兩眼一黑：感覺至少錯過了四十次發(fā)財?shù)拇翱凇?/p>

比如同樣火爆的Seedance 2.0。都說視頻行業(yè)要因此變天了，等到自己充錢進去試，排隊4個小時起步，黃花菜也涼了。

好在這些風(fēng)口來得快，去得也快。你還可以安慰自己：這些熱鬧都不長久，都是賺快錢，都是吹出來的。

但OpenClaw不一樣。

它在二月份硬生生火了一整個月，熱度不降反升。你就算不關(guān)注 AI 行業(yè)，也很難在互聯(lián)網(wǎng)上躲開它：教程、變現(xiàn)案例、使用體驗鋪天蓋地。小紅書隨手加個#OpenClaw就能蹭到流量；發(fā)兩句觀點，立刻搖身一變成了AI科技大咖。

它被稱為“下一代AI Agent框架”，Github爆星，開發(fā)者追捧，KOC強力安利，各路人馬集體側(cè)目。

更夸張的是，騰訊、字節(jié)、阿里這些大廠高調(diào)宣布開始布局，支持接入OpenClaw，甚至有公司已經(jīng)為它做了硬件配套。

這下你坐不住了。在一個深夜點開元寶，敲下一句：什么是OpenClaw？

無論是否關(guān)注AI，無法避免被OpenClaw刷屏

一時間，企業(yè)與自己的AI數(shù)字員工，似乎只差一個會部署OpenClaw的工程師和一筆預(yù)算。

但事實真是如此嗎？

如果你是一名消費公司老板，瀝金作為專業(yè)智庫，會給你一個和當(dāng)下氛圍完全相反的建議：個人養(yǎng)養(yǎng)蝦可以，就不要以公司為單位引入OpenClaw了。

OpenClaw憑什么

火爆全球？

在OpenClaw之前，從ChatGPT到DeepSeek，再到元寶，AI是智商超群的顧問。

它可以解答你的疑問，幫你分析股票，幫你撰寫文章。

但它永遠只活在屏幕里，被動等待著你的下一次指令。

逐漸地，企業(yè)意識到：如果AI不能真正進入我的組織系統(tǒng)，替我干活，那么它永遠只能是個好用的聊天對象，而不能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

OpenClaw要解決的，正是這個痛點。它讓AI不只是回答，而是自己動手去執(zhí)行任務(wù)。

OpenClaw今年二月引爆全球互聯(lián)網(wǎng)

而它的火爆，也顯得理所應(yīng)當(dāng)。因為OpenClaw充分滿足了人們對AI下一步的想象。

如果你讓普通AI幫你訂今晚的餐廳位置，他會提供給你訂票的策略、建議、以及相關(guān)步驟。它可能會給你一些查到的訂位軟件鏈接，這大概就是它所能做到的一切了。

你在忙得頭暈?zāi)X脹之余，還是要靠自己點開APP，操作拿號。

但如果你委托給OpenClaw做這件事。

他會自己登陸你的賬戶，找到符合你需求的餐廳。他會在APP上確認是否有空位，如果發(fā)現(xiàn)沒有。他不會就此放棄，OpenClaw會下載一個語音插件，為你打通餐廳的電話，并嘗試與對方交涉今晚的預(yù)約可能性。

而它的能力不僅于此。

它可以是私人談判助手。有人通過OpenClaw自動給車行發(fā)送郵件，并讓AI為他談下了4200多美金的折扣。而這一切，都在他的睡夢中完成。

它可以是庫存預(yù)測官。連鎖超市開始啟用AI Agent為他們預(yù)測外部環(huán)境與庫存走勢，并根據(jù)判斷結(jié)果自主下單。

它可以是市場情報員、運營主管、招聘助理、全天候客服協(xié)調(diào)員……

看到這里，你應(yīng)該已經(jīng)意識到，OpenClaw真正厲害之處在于：

1.能夠自己拆解任務(wù)；

2.能調(diào)用相關(guān)工具；

3.能逐步執(zhí)行，直到達成目的。

聽上去像是科幻小說的情節(jié)成真了，很酷，是不是？

OpenClaw的自動化執(zhí)行能力搭配前沿AI模型

讓人們看到了AI員工的可能性

那為什么我們

不建議企業(yè)現(xiàn)在用它？

首先是經(jīng)濟賬。

二月份以來，隨著越來越多的AI開發(fā)者與愛好人士實際部署并開始試用OpenClaw。人們發(fā)現(xiàn)，如果選擇搭配高端模型，則成本高昂；如果選擇搭配經(jīng)濟適用模型，則效果無法達到預(yù)期。

關(guān)于OpenClaw成本高昂的反饋越來越多

其次是穩(wěn)定性。

我們都愛樂高，但沒有人會用它來建一棟大樓。

OpenClaw作為很酷的新型工具，它仍在高速進化中。

這是個令人振奮激動的消息，但也側(cè)面說明了它還不夠穩(wěn)定。

讓我們再回到之前的例子。如果它在幫你訂餐的時候，發(fā)現(xiàn)所有的牛排館都訂滿了。而它選擇不再嘗試其他方法，而為你決定也許日料是一個更好的選擇呢？

如果訂餐APP處于安全考量，對它進行攔截了呢？如果它在你不知情的狀況下，刪除了你的帳號呢？

我們都經(jīng)歷過AI幻覺，人工智能模型會充滿自信地生成看上去合理，但其實錯誤、虛構(gòu)、甚至未經(jīng)驗證的信息。

現(xiàn)在的AI能力，仍然具有很大的不確定性。

它有時候會做出令人驚喜的杰出結(jié)果，有時候也會判斷失誤。

當(dāng)這種不確定性從個人上升到企業(yè)，它所帶來的風(fēng)險也會指數(shù)級上漲。

最后，是安全問題。

隨著OpenClaw的廣泛部署，安全隱患開始收到關(guān)注。掌握了系統(tǒng)根權(quán)限，并能夠做出自主判斷的AI，是一柄難以掌控的雙刃劍。

以下是由微信元寶幫忙梳理的OpenClaw代理項目在安全方面產(chǎn)生的爭議時間線：

谷歌、Anthropic、Meta等公司開始禁用OpenClaw

瀝金判斷，在未來，企業(yè)Saas系統(tǒng)將會隨著AI能力的進化，產(chǎn)生顛覆性的變化。

企業(yè)組織系統(tǒng)將從固定的、持久運行的、僵化的，逐漸演變成自動優(yōu)化、實時學(xué)習(xí)、持續(xù)進化的流動型系統(tǒng)。

這個未來可能比我們想象得都要更快來臨。

但至少從2026年年初OpenClaw的表現(xiàn)來看，它還不適合企業(yè)使用。

Meta的AI安全專家被OpenClaw清光了工作郵件，

馬斯克發(fā)推配圖猩球覺醒無情嘲笑

企業(yè)現(xiàn)在應(yīng)該做什么？

很多人聽到風(fēng)險、還不行、不要用，就干脆停手不干了。

這是一種固步自封的危險心態(tài)。

2026年，AI等于未來已經(jīng)成為全球共識。人類在AI數(shù)據(jù)基建、大模型研發(fā)、AI應(yīng)用探索上投入了前所未有的資金與人力。

企業(yè)應(yīng)當(dāng)順勢而為。

具體應(yīng)該怎么走？九個字：別押注，先學(xué)習(xí)，先試水。

未來三到六個月，企業(yè)應(yīng)該做的不是花費大部分賬面資金，All-in AI全面部署。

瀝金這半年一直在幫消費企業(yè)進行AI共創(chuàng)與探索，我們建議企業(yè)開始建立AI認知和實驗?zāi)芰Α?/p>

瀝金的這套AI賦能服務(wù)共分為三大板塊：

文化上，提升AI思維；

組織上，建立AI實驗機制；

應(yīng)用上，選擇非核心場景落地，拿結(jié)果，形成正向循環(huán)。

第一步，提升公司整體的AI思維。

我們發(fā)現(xiàn)，最有效的方法不是強硬地壓指標(biāo)，定KPI，而是通過系統(tǒng)化的企業(yè)培訓(xùn)，提升員工的AI使用能力。

經(jīng)過我們的定制化AI培訓(xùn)服務(wù)后，員工能夠理解AI能做什么，不能做什么。

他們會自發(fā)地去使用，而不僅僅是被動執(zhí)行。

這是一個正向循環(huán)：員工學(xué)習(xí) AI→工作效率提升→個人能力增強→使用意愿更強→企業(yè)整體效率上升。

就像當(dāng)年線上協(xié)作文檔出現(xiàn)后，不是公司強制要求員工用，而是員工發(fā)現(xiàn)更好用，于是自然遷移。

人類會自發(fā)選擇更高效的工具。

所以短期策略不是強制部署，而是提升公司整體的AI思維水平。

第二步，建立AI實驗機制。

我們的很多客戶來自于傳統(tǒng)企業(yè)。這些企業(yè)往往面臨一個現(xiàn)實問題：沒有AI創(chuàng)新預(yù)算、沒有合適的組織結(jié)構(gòu)、沒有配備專門的技術(shù)團隊。

在這種情況下，我們不建議強行內(nèi)部組建一個AI部門。

我們提供更輕量的解決方式：設(shè)立一個外部的AI咨詢小組。

小組的職責(zé)不是大刀闊斧，全面改造企業(yè)。

而是評估企業(yè)短期內(nèi)可落地的AI場景、分析業(yè)務(wù)流程與風(fēng)險結(jié)構(gòu)、設(shè)計低成本實驗方案、幫企業(yè)理解AI的能力與局限等多種形式。

目的在于為企業(yè)進行量身定做的驗證。

第三步：選擇非核心場景做可驗證實驗

根據(jù)我們的咨詢經(jīng)驗，企業(yè)在AI剛進入組織時，最大的阻力往往來自核心系統(tǒng)和內(nèi)部交易鏈條。風(fēng)險高、影響大、容錯率低。

因此我們建議，從非核心但可量化的場景入手，做小規(guī)模驗證。

關(guān)鍵不是用上AI，而是拿到結(jié)果。

根據(jù)瀝金多個項目的一線實踐經(jīng)驗，我們將企業(yè)AI落地總結(jié)為九類可驗證場景。這些場景的共同特點是：風(fēng)險可控、周期可測、結(jié)果可量化。

1. AI生成式流量占位（GEO）

2. AI智能客服與服務(wù)提效

3. AI企業(yè)知識庫

4. AI銷售策略專家

5. AI創(chuàng)意與產(chǎn)品研發(fā)顧問

6. AI市場情報自動監(jiān)測（提決策質(zhì)量）

7. AI出海風(fēng)險陪跑員

8. AI垂直專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜?/p>

9. AI招聘與人才篩選

很多企業(yè)已經(jīng)意識到AI是趨勢，但趨勢本身并不會自動轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢。真正拉開差距的，是能否把對趨勢的理解，拆解為一系列可驗證、可復(fù)制的點狀布局，為組織建立持續(xù)演進的能力。

我們在實踐中發(fā)現(xiàn)，非AI原生企業(yè)同樣可以在短期內(nèi)獲得可量化的優(yōu)化結(jié)果，前提是路徑設(shè)計得當(dāng)、試點范圍可控。

以下是兩個瀝金交付的實戰(zhàn)AI案例，正是這種路徑的具體呈現(xiàn)。

瀝金AI企業(yè)轉(zhuǎn)型實測案例

OpenClaw為我們揭示了一個令人振奮的方向，但它還不是最終的答案。

技術(shù)會快速迭代，新的工具會不斷更替。今天是OpenClaw，而明天，新的明星將會登場。

真正讓企業(yè)具備長期有效競爭力的，不在于趕上某次熱點，或押對某次風(fēng)口。

而在于建立持續(xù)學(xué)習(xí)、持續(xù)實驗、持續(xù)優(yōu)化的能力。

AI時代已經(jīng)到來。

而企業(yè)AI轉(zhuǎn)型，不是簡單的熱點跟風(fēng)，而是一種長期能力的建設(shè)。

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