這幾天你要是還沒聽過“養龍蝦”,那你真的等于斷網了。
深圳龍崗區連夜發布“龍蝦十條”扶持政策。人大代表、院士專家輪番站臺。
小米把openclaw塞進手機,騰訊工程師在樓下擺攤幫人裝“龍蝦”。網上“全民養蝦”刷屏,GitHub星標三周破28萬,把Linux三十年積累都甩在身后。
好像2026年的財富密碼,就藏在這只紅色的殼里。
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但作為一個已經養蝦一周、差點被夾到懷疑人生的自媒體人,我只想說一句:
你們吹的,和我用的,真的是同一個東西嗎?
不是潑冷水。是這只所謂的“全能小龍蝦”,它真的還沒有長出能干活的手
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01 一頓操作猛如虎,一看效果二百五
刷到那些“一鍵部署、解放雙手”的視頻時,我心動了。
作為一個每天要爬數據、寫稿子的自媒體狗,這不就是我的賽博黑奴嗎?讓它去扒熱點,讓它寫初稿,我躺著等爆款出爐就行。
結果呢?
部署第一步就把我干懵了。
什么“對接MCP服務”“下載配置Skills”“管理API Key”。我一個連Linux都沒碰過的人,硬是被逼著打開了終端命令行,對著那串像亂碼一樣的代碼發呆。
有媒體記者采訪了三位嘗試自行安裝的朋友——兩人因頻繁遇到“卡殼”問題失敗,僅一人成功。安裝過程中常出現命令不可用、報錯無法解讀的“鬼打墻”情況,沒點技術基礎根本搞不定。
折騰半天,總算把這只“蝦”養活了。
然后讓它去爬行業數據。要么爬不出來,被網站的反爬機制一巴掌拍死。要么爬出來了,但關鍵字段全給我丟了——有用戶實測,OpenClaw常因需要手動提供Cookie或官方API憑證而中止執行。
讓它寫篇文章吧,確實能寫,但就是那種讓你看一眼就劃走的水平——沒有靈魂,全是縫合,讀著讀著還能發現數據張冠李戴。生成的內容“AI味兒”太濃,質量有待提升。
說好的替我打工呢?這明明是我在給它當保姆。
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02 免費領回家,花錢養到死
你以為“養蝦”最痛苦的是不好用嗎?
不,是你發現它不好用的時候,已經不知不覺燒掉了一頓飯錢
“開源”“免費部署”聽著很香對吧?但那是領養免費,養起來貴得嚇人
OpenClaw自己不收費,可它背后調用的大模型API是吃錢的。有用戶實測:云端部署后跑了三個任務,燒掉約200元。Token消耗速率極快,遠超普通打工人日均收入水平
有算法工程師分享,他曾用OpenClaw生成一份PPT,十幾分鐘就花費20元
什么概念?我寫三篇稿子都不一定能賺回這個錢。
這只“蝦”的工作方式不是問一句答一句,而是它會自己跟自己對話、反復推理、不斷重試。一個復雜任務跑下來,Token消耗量是普通聊天的幾百倍
你想省錢部署在本地電腦?那你的機器就得24小時開機,電費嘩啦啦地流,而且電腦一關,“蝦”就死了。
更刺激的是,你的API Key就掛在上面,那玩意兒相當于一張沒有額度上限的信用卡。配置不當的話,一覺醒來可能就被人刷爆了。
這哪是養蝦,這是養了個吞金獸。
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03 它能吹的牛,和它能做的事,是兩碼事
我知道有人要杠:人家技術文檔寫得清清楚楚,是你自己不會用。
沒錯,我承認,對于真正的極客來說,OpenClaw確實是個好東西。它代表著AI從“會說話”到“會做事”的跨越。GitHub星標28萬,兩天兩次大更新,社區活躍得嚇人。
問題是——我們普通人,活在一個不理想的狀態里。
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有記者走訪發現,用戶體驗呈現明顯兩極分化。有編程基礎的算法工程師一小時搞定安裝。而普通用戶的體驗則是“全程摸不著頭緒”,成功安裝后也覺得操作繁瑣,“敲字麻煩,感覺不太適合普通人”。
你想讓它自動發小紅書?它可能因為沒有手動提供Cookie而被登錄墻攔住。
你想讓它幫你做數據分析?它可能因為任務復雜度過高把自己跑崩了。社群反饋顯示,頻繁出現服務中斷、進程崩潰等問題,“救龍蝦”成為高頻操作
官方自己也承認:“我們修復的問題比制造的問題還多。”
開發者圈子里有句話:同等任務下,Claude Code配合Skills比這只蝦好使多了。但這話是給開發者聽的,不是給我們這些只想抄近路的普通人聽的。
全國政協委員周鴻祎最近也站出來潑冷水:OpenClaw現在還有三個問題沒解決——安全問題、配置困難、技能不夠豐富。他直言:“對普通人來說太難養了。”
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04 巨頭們在搶的,不是你的生產力,而是你的錢袋子
那你可能要問:既然這么不好用,為什么全網都在吹?為什么大廠搶著下場?為什么政府出政策補貼?
因為這只蝦真正值錢的,不是它能幫你做什么,而是它在幫你做事的時候,產生的那些“副產品”
有分析指出,一個活躍的OpenClaw重度用戶,日均Token消耗在3000萬至1億之間。按國產模型算,一天費用42到140美元;按海外模型算,一天能燒900到3000美元。
相比之下,ChatGPT月訂閱才20美元。
每一次你讓“蝦”去干活,它都要向云端發請求。每一秒都在燒Token,每一秒都在給云廠商送錢
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那些去騰訊樓下排隊的“養蝦人”,以為白嫖了一次安裝服務,殊不知自己正在變成一臺“24小時運轉的算力抽水機”。
這還不是最狠的。
最狠的是,當你指揮蝦干活、糾正它錯誤的時候,你其實在免費幫巨頭們訓練下一代AI。那些軌跡數據——你怎么操作、怎么決策、怎么糾錯——是花錢都買不到的高質量訓練素材。
這就像特斯拉當年讓車主幫忙收集路況數據,最后反哺自動駕駛算法。你以為是你在薅羊毛,其實你才是那個被薅的。
在山東德州禹城,一位修電腦的師傅已經開始承接上門安裝業務,收費500元一次,目前已完成了21單。他直言:“未來安裝服務的競爭會更激烈,只能靠服務和技術差異化突圍。”
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結尾
寫這篇文章,不是想勸退誰。
OpenClaw確實是個好項目,不然也不會火成這樣。它代表著AI從“嘴替”進化到“手替”的方向,未來可期。各地政府出臺扶持政策,大廠搶著布局,說明大家都看好這個賽道。
但正因為大家都在狂歡,才需要有個人站出來說句掃興的實話:
現在的它,還沒準備好給普通人打工。
如果你是個技術極客,去折騰吧,這玩意兒確實好玩。但如果你只是個像我一樣想偷懶的自媒體人、想省事的普通用戶——冷靜一下
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先別被“全民養蝦”的FOMO情緒裹挾著沖進去。再等等,等它再長大一點,等它真的長出能干活的鉗子,等它不再動不動就夾你一手血。
畢竟,這只蝦的未來確實很香,但現在的螃蟹殼,真的咬不動。
養蝦這事兒,你上車了嗎?被夾哭過還是真香了?評論區聊聊你的“養蝦血淚史”!
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