文｜高見Pro

3月6日，深圳騰訊大廈北廣場，一場別開生面的“技術(shù)趕集”正在上演。

上午10點(diǎn)，第一波“養(yǎng)蝦人”開始排隊(duì)。僅一小時(shí)，數(shù)百個(gè)預(yù)約號碼發(fā)放一空。隊(duì)伍中，有年近古稀的非遺專家、退休工程師，也有攜家?guī)Э诘募议L和稚氣未脫的小學(xué)生，甚至有人跨城而來。

他們的目標(biāo)一致：在騰訊云工程師的幫助下，完成一次OpenClaw的云端安裝。

同一天，北京中關(guān)村數(shù)字山谷正舉辦一場OpenClaw黑客松。主辦方昆侖巢在入場處為每人發(fā)放價(jià)值50元的Token，讓他們現(xiàn)場體驗(yàn)“養(yǎng)蝦”的樂趣。智譜、算能工作人員穿梭其間，手把手教用戶安裝配置。

一場由開源項(xiàng)目OpenClaw引爆的風(fēng)暴，正從技術(shù)圈快速涌向大眾。

當(dāng)AI真正長出“手腳”，開始替你干活，這場狂歡背后，究竟誰在受益？誰在焦慮？如何在熱潮中保持清醒？

Part 1
大廠與模型廠商，“搶入口搶瘋了！”

“OpenClaw火爆表象背后，是各家大廠和大模型公司為了拉動自家Token的消耗。”20年算力基礎(chǔ)設(shè)施從業(yè)者王安全同「高見Pro」分享了他的觀察。

OpenClaw在GitHub上狂攬超25萬顆星，成為開源史上最受歡迎的項(xiàng)目，但真正賺到真金白銀的，是大廠云和大模型企業(yè)。

原因很簡單：OpenClaw是一個(gè)不折不扣的“Token黑洞”。傳統(tǒng)問答式對話，一輪消耗不過幾百Token。而OpenClaw執(zhí)行一個(gè)任務(wù)，需要持續(xù)在后臺跑流程，搜索、分析、生成、調(diào)試、自我修正，每一步都在消耗大量Token。

有用戶實(shí)測，一個(gè)活躍會話的上下文能迅速膨脹到20萬Token以上，一天跑下來消耗5000萬Token并非夸張。

誰家的模型能成為開發(fā)者的首選，誰就等于接上了指數(shù)級增長的需求管道。

從全球AI模型聚合平臺OpenRouter的數(shù)據(jù)中，可以可以預(yù)判這場競賽的贏家。

2月9日至28日，MiniMax M2.5的調(diào)用量連續(xù)三周位列第一；2月9日至22日兩周內(nèi)，MiniMax M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智譜的GLM-5、DeepSeek的V3.2占據(jù)了調(diào)用量前五位的四席。進(jìn)入3月，階躍星辰Step 3.5 Flash在OpenClaw上的調(diào)用量攀升至全球第一，前五名中中國模型占據(jù)過半席位。

更震撼的是2月24日的數(shù)據(jù)：OpenRouter平臺前十位模型總Token消耗約8.7萬億，中國模型獨(dú)占5.3萬億，占比61%。

資本市場是溫度計(jì)。

截至3月6日收盤，MiniMax市值2526億港元，智譜AI市值2372億港元。月之暗面依托Kimi K2.5在OpenClaw生態(tài)的調(diào)用量，海外收入快速反超國內(nèi)，模型發(fā)布后API收入實(shí)現(xiàn)跨越式增長，隨即在一個(gè)多月內(nèi)完成兩輪累計(jì)超12億美元融資，估值翻倍突破百億美元。

BAT等大廠也不甘示弱。

騰訊的策略是“線下擺攤+云端部署”。3月6日的線下活動，依托騰訊輕量云Lighthouse實(shí)現(xiàn)一鍵部署，5分鐘就能免費(fèi)完成安裝。目前騰訊云上“養(yǎng)蝦人”規(guī)模已突破10萬。這套邏輯清晰：通過降低門檻吸引用戶上云，賺的是服務(wù)器租賃費(fèi)、流量費(fèi)和模型API調(diào)用費(fèi)。

阿里則走得更“生態(tài)化”。2月28日，阿里推出CoPaw，用戶可一鍵本地部署或通過云計(jì)算巢實(shí)現(xiàn)云端部署，并調(diào)用千問系列模型。阿里云Coding Plan訂閱服務(wù)基礎(chǔ)套餐新用戶首月僅7.9元，試圖以極致低價(jià)鎖定用戶。

百度的打法圍繞搜索入口。百度智能云2月4日上線OpenClaw一鍵部署服務(wù)，借助千帆平臺接入文心、DeepSeek、Qwen等主流模型。

小米則開辟了另一條賽道——系統(tǒng)級Agent。3月6日，小米發(fā)布Xiaomi miclaw開啟小范圍封測，讓手機(jī)變成AI的“執(zhí)行終端”。雷軍親自下場點(diǎn)評，留下四個(gè)字：“手機(jī)龍蝦。”

這場入口爭奪戰(zhàn)的本質(zhì)，是互聯(lián)網(wǎng)巨頭在提前卡位下一代人機(jī)交互方式。當(dāng)未來用戶通過AI完成任務(wù)而非自己打開App，誰控制Agent，誰就可能控制新的流量入口。

Part 2 極客、玩家與清醒者的分化

在大廠們展開競賽的同時(shí)，用戶存在著鮮明的分層。

對于朱連興這樣的資深開發(fā)者，OpenClaw絕非玩具，而是生產(chǎn)力革命。

作為中國最早一批iOS開發(fā)者、滴滴打車第一版開發(fā)者，朱連興在OpenClaw爆火第二天就搬出積灰的電腦，購買了騰訊云的服務(wù)器，將2006年三個(gè)人花兩年開發(fā)的德州撲克在兩三個(gè)小時(shí)就跑通了，“現(xiàn)在五分鐘就能做出來�！彼嬖V「高見Pro」。

昆侖巢是一個(gè)科創(chuàng)服務(wù)平臺，朱連興深度參與了其發(fā)展。在OpenClaw爆火后，昆侖巢在融科資訊中心做了北京最早的OpenClaw公益性質(zhì)線下活動�！澳菚r(shí)候剛過完年，大廠還沒有上班，活動現(xiàn)場就擠得滿滿當(dāng)當(dāng)。”很快，活動做了第二期，第三期......

據(jù)昆侖巢后臺統(tǒng)計(jì)，沙龍參與者中有65%是新手，35%是極客。新手需要指導(dǎo)安裝、配置，于是智譜、Minimax、算能等多家企業(yè)成為昆侖巢的合作方，現(xiàn)場手把手教學(xué)。

朱連興養(yǎng)了四只“龍蝦”，主要應(yīng)用場景是量化，“龍蝦”之間互相調(diào)度、互相維修�！褒埼r”會主動提示他做守護(hù)進(jìn)程、策略評分、自動升級迭代、風(fēng)控模塊。

“開源項(xiàng)目就像馬斯克的火箭，一旦起飛，后面廠商根本追不上。以后不會有任何一個(gè)產(chǎn)品能夠超越OpenClaw�！敝爝B興語氣非常篤定。

有人將OpenClaw視為“賽博團(tuán)隊(duì)”，或用于工作提效，或用作商業(yè)杠桿的工具。

比如讓OpenClaw自動打開網(wǎng)站收集資訊，并保存在桌面特定文件中等日常工作場景。再比如一次性掃貨十多臺二手電腦，每臺掛著不同的OpenClaw智能體，7×24小時(shí)連軸轉(zhuǎn)，負(fù)責(zé)小紅書等社交媒體賬號的自動化運(yùn)營。

還有人將普通人對AI風(fēng)口的焦慮，轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的現(xiàn)金流。

在淘寶、閑魚上搜索“OpenClaw部署”，跳出的商品鏈接價(jià)格從10多元到幾百元價(jià)格不等，銷量最高的淘寶店鋪已成交1000多單，近一周100+人購買。賣家承諾“不成功不收費(fèi)，本地部署，模型對接”。

閑魚上出現(xiàn)了大量“低價(jià)Token”賣家。OpenClaw需要調(diào)用大模型API，而API按Token計(jì)費(fèi)。至于這些Token的來源是否合規(guī)、會不會被官方封號，沒人能給出保證；類似于《如何從OpenClaw的入門到精通》等教程也有付費(fèi)用戶。

與此同時(shí)，也有一部分人保持著冷靜觀察。

“‘龍蝦’類工具能幫大家獲取前所未有的智力外掛加持及自動化任務(wù)執(zhí)行能力。但我到現(xiàn)在一秒都沒用過OpenClaw�！蓖醢踩o出了另一種視角。

他不是不感興趣，而是覺得折騰成本太高�！澳阋要�(dú)立設(shè)備、配網(wǎng)絡(luò)、搞部署，還得擔(dān)心它會不會把我電腦里的東西搞亂�！彼x擇了國內(nèi)大廠現(xiàn)成的工具，直接創(chuàng)建智能體、選模型、給任務(wù)，讓它自動化執(zhí)行。“哪個(gè)工具能最快幫我完成任務(wù)，我就用哪個(gè)�！�

王安全所在的公司，用戶基本盤為國央企、運(yùn)營商、金融、制造業(yè)，其次為交通、能源、軍工企業(yè)。在他看來，“OpenClow還處于極早期階段，企業(yè)級客戶是行業(yè)-場景-業(yè)務(wù)驅(qū)動，目前沒有為這個(gè)級別水平成果付費(fèi)的可能。”

他對OpenClaw的前景判斷較審慎：“OpenClaw和24年初的OpenAI、25年初的DeepSeek一樣，都是極具想象力的創(chuàng)新者，但從商業(yè)視角，他們都未必是終局。終局會將是更有競爭力的融合性AI入口�！�

Part 3 熱潮過后，真正留存的是什么？

據(jù)「高見Pro」觀察，OpenClaw本質(zhì)上是一個(gè)“自動化任務(wù)執(zhí)行引擎”，接入大模型API，通過本地權(quán)限接管獲得執(zhí)行能力。它讓“AI從聊天到干活”的體驗(yàn)觸達(dá)普通用戶。但局限同樣不容忽視。

從技術(shù)底層看，OpenClaw本身并無顛覆性創(chuàng)新。它真正的貢獻(xiàn)，是將AI從“對話應(yīng)答”推進(jìn)到了“任務(wù)執(zhí)行”階段。這是一次交互范式的勝利，而非底層技術(shù)的突破。

OpenClaw在商業(yè)上的成功是現(xiàn)象級的，拉動了數(shù)以萬億計(jì)的Token消耗，讓智譜、Kimi、MiniMax們收獲了真金白銀的收入。但它的生命周期可能不會太長。

以O(shè)penStack為例，OpenStack是云計(jì)算時(shí)代的標(biāo)志性開源項(xiàng)目，2010年誕生，經(jīng)過約7年高速發(fā)展后，因用戶體驗(yàn)被商業(yè)產(chǎn)品超越而逐漸退居幕后。

如今，阿里推出CoPaw，網(wǎng)易有道推出LobsterAI，小米推出miclaw，都在驗(yàn)證同一個(gè)趨勢：一旦大廠做出體驗(yàn)更好的替代品，用戶遷移成本極低。

「高見Pro」還觀察到，盡管線下活動排起長隊(duì)，但真正能玩轉(zhuǎn)本地部署的依然是極客和開發(fā)者，大眾市場尚未真正打開。

本地部署需要：能穩(wěn)定訪問外網(wǎng)的服務(wù)器、Docker環(huán)境配置、SSH遠(yuǎn)程連接、權(quán)限管理、API Key申請，以及沉淀專屬知識庫，每一步都會勸退80%以上的用戶。真正的大眾市場，需要的是“開箱即用”的產(chǎn)品。

基于上述觀察，「高見Pro」試圖撥開喧囂，給出一些更實(shí)用的信息。

對于普通上班族來說，AI洶涌下，焦慮或許不可避免，但更重要的是要學(xué)會使用AI工具，而非“閉門造車”。

你不需要成為OpenClaw的部署專家。“龍蝦”不是全部，要善于組合不同AI產(chǎn)品。比如將“龍蝦”和大廠現(xiàn)成工具協(xié)作使用。能清晰定義需求，能組合不同AI工具，能判斷AI產(chǎn)出的質(zhì)量，同樣可以成為你的核心競爭力。

同時(shí)，如果你從事純信息處理工作，請有意識地培養(yǎng)深度溝通、跨部門協(xié)同、情感交互等能力。

技術(shù)極客，擁抱開源，但別押注單一項(xiàng)目。

對于極客來說，OpenClaw無疑是現(xiàn)階段最好的“玩具”。有人養(yǎng)多只龍蝦互相維修，有人用Codex給龍蝦當(dāng)“修理匠”，這種架構(gòu)思維、問題拆解、多智能體協(xié)同，或是難以復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)。

同時(shí)，建議保持技術(shù)敏感度，密切關(guān)注大廠動態(tài)，特別是阿里、字節(jié)、智譜等本土化產(chǎn)品的發(fā)展，做好隨時(shí)切換跑道的準(zhǔn)備。

創(chuàng)業(yè)者/企業(yè)管理者，果斷入局的同時(shí)需提高警惕。

目前企業(yè)，尤其是中大型企業(yè)，往往存在決策層與執(zhí)行層對AI的預(yù)期偏差，系統(tǒng)割裂、數(shù)據(jù)治理不足，以及內(nèi)外部協(xié)同困難，難以形成閉環(huán)等問題，從現(xiàn)狀看，OpenClaw還難以滿足企業(yè)對可靠性、權(quán)限管理和安全合規(guī)的苛刻要求。

企業(yè)可從具體場景切入，而非全面鋪開。比如電力等行業(yè)的自動化巡檢、智能客服執(zhí)行等，先在小范圍內(nèi)跑通閉環(huán)。同時(shí)重視數(shù)據(jù)安全和權(quán)限管控，考慮私有化部署或選擇有保障的云服務(wù)。

從另一個(gè)角度看，在OpenClaw的所有關(guān)注者中，存在兩類截然不同的群體：

一類是追求效率的理性者，清晰地知道自己要用AI解決什么問題；另一類則是被“AI淘汰論”裹挾的跟風(fēng)者，入場源于焦慮而非需求。

后者常常陷入怪圈：出于恐懼購買服務(wù)、完成部署，卻因缺乏實(shí)際應(yīng)用場景，最終將工具束之高閣。這種“安裝即吃灰”的現(xiàn)象背后，是大眾面對AI風(fēng)口時(shí)典型的“錯(cuò)失恐懼”，即怕錯(cuò)過，卻不知道怕錯(cuò)過什么。

在打開錢包為“龍蝦”買單之前，不妨先問自己：我是真的需要它干活，還是只是害怕別人有而我卻沒有？這個(gè)問題的答案，決定了你是在使用工具，還是在為焦慮付費(fèi)。

OpenClaw的爆火，大廠的焦慮與野心，極客的狂歡與冷靜，普通人的興奮與恐懼，眾生相鮮活呈現(xiàn)。

但，OpenClaw未必是最終的答案。但它無疑提出了一個(gè)所有參與者都無法回避的問題：當(dāng)AI真正開始幫你干活，你，還剩下什么？

這個(gè)問題的答案，或許才是這場“龍蝦”盛宴過后，真正留下的東西。

（文中王安全為匿名。本文基于對多位業(yè)內(nèi)人士的采訪及公開信息整理，不構(gòu)成任何投資建議。）