安裝499、卸載299，“龍蝦”還能“活”多久？

文｜文波

排版｜小西

“養龍蝦”的賽博狂歡，已經從科技圈蔓延到了各行各業。

近千名愛好者在騰訊樓下排長隊，等待安裝OpenClaw；電商平臺上的蘋果Mac Mini M4主機被搶購一空；而在社交網絡上，網友的討論更是涵蓋從暴富神話到避坑指南各種角度。

作為一款開源的AI智能體框架，OpenClaw在短短4個月內就超越了霸榜數年的Linux和React，登頂全球最大代碼托管平臺GitHub榜首，如此耀眼的成績，離不開它在技術范式上完成的顛覆性跨越。

▲ 注：圖片源于微博

與過去三年里只會和人類“聊天”的大語言模型不同，OpenClaw讓AI真正擁有了“手腳”。只要賦予它系統權限，就能自動閱讀郵件、分析表格、跨軟件搜索信息甚至代辦復雜的工作流，活脫脫一個24小時待命的“數字牛馬”。

而當大眾還在為眼前的生產力革命狂歡時，真正的玩家早已在“水下”開啟了布局。

|狂歡蔓延，全鏈路的“掘金”盛宴|

要知道，任何一場淘金熱中最先富起來的永遠不是淘金客，而是賣水和賣鏟子的人。OpenClaw爆火后，高部署門檻直接催生了C端服務商的暴富。對于早已習慣了應用商店“一鍵下載”的當代網民來說，復雜的命令行操作、挑剔的配置環境以及API密鑰的接入等操作步驟等同天書。

巨大的認知差與渴望“解放雙手”的焦慮相碰撞，直接催生了利潤豐厚的代客“養殖”服務。在電商平臺和二手交易網站上，標價從幾十元到幾百元不等的“OpenClaw上門安裝/遠程協助”服務銷量在短短幾周內持續高漲。

▲ 注：圖片源于閑魚

更為魔幻的是，隨著用戶遭遇安全翻車與操作崩潰，“限時特惠，299元上門卸載龍蝦”的新生意也應運而生。

打著“安全干凈無殘留”口號的卸載服務，與當初的安裝服務形成了完美的閉環收割，在“手把手教你養龍蝦”和“手把手幫你殺龍蝦”之間，服務商們沒有承擔任何技術與算力風險，就輕松實現了日進斗金。

在B端市場，科技大廠們則罕見地放下了身段爭當起“活雷鋒”。阿里系的動作尤為迅猛且極具戰略縱深，不僅推出了“OpenClaw一鍵上云”服務免去用戶本地配置的痛苦，還于3月13日上線了手機版“龍蝦”JVS Claw。

百度在推出手機版“龍蝦”紅手指Operator的同時，還在應用中結合了其自研的AI Agent能力，能夠實現打車、外賣等跨App操作，引得OpenClaw創始人在百度官方的多條帖子下點贊、并表示愿與百度共同開發。

▲ 注：圖片源于上海證券報

此外，智譜正式上線AutoClaw，主打國內首個“一鍵安裝”本地版；騰訊推出全場景AI智能體WorkBuddy，并在各大城市線下擺攤免費幫裝；字節跳動推出ArkClaw，還在扣子平臺迅速上線了類OpenClaw社區InStreet論壇；MiniMax則推出MaxClaw打通OpenClaw生態。

資本市場對大廠們的迅速反應也給出了反饋：阿里上線手機版OpenClaw后股價大漲2%；MiniMax的市值一度刷新紀錄，總市值突破3800億港元；智譜在宣布加入“龍蝦局”的當天，港股開盤大漲超13%；昆侖萬維、掌閱科技等A股的算力云、垂直AI應用板塊也全線爆發。

市場持續火熱，多地政府也順勢加入。合肥高新區推出15條硬核舉措，備好“空間+人才+算力+場景+資本”的豪華大禮包，最高予以1000萬元資金扶持；無錫高新區發布“養龍蝦12條”，單項支持最高達500萬元；深圳龍崗區也宣布對OpenClaw深度應用項目給予重金獎勵。

從服務商的“收割”到大廠的“圈地”，再到地方政府的“重金下注”，環環相扣的全鏈路掘金產業鏈已然成型。

|政企同頻，指向產業升級的宏大敘事|

表面上看，大廠和地方政府乎都在卯足勁兒搞“全民養蝦”運動。但究竟為何如此大力投入？這背后隱藏著的，實際上是關于算力變現與產業重構的深層布局。

過去兩年，國內大語言模型的競爭陷入了“拼參數、降價格”的死胡同。單純的對話模式根本燒不出健康的商業模式，用戶偶爾讓AI寫封郵件、生成一張圖片，這種單次交互消耗的Token量極低，根本無法填補底層龐大算力集群每天產生的巨額折舊成本。

大廠巨頭們迫切需要能持續、自動消耗算力的“Token黑洞”，而OpenClaw完美地充當了這個角色。

作為一個智能體，它的執行邏輯是窮舉式的：當用戶下達一個模糊指令時，它需要先將任務拆解，然后不斷地讀取屏幕、調用工具、識別錯誤、自我糾正并重試，過程中的每一步都向云端的大模型API發送請求。這意味著執行一次復雜任務的Token消耗量，可能是普通對話的數百倍乃至上千倍。

從這個角度來看，大廠貼錢貼人力幫用戶免費部署“龍蝦”不僅是出于開源精神，更是為了將用戶的電腦變成一臺臺24小時轟鳴的“算力抽水機”，他們養的不是龍蝦，而是日均消耗數千Token的穩定付費用戶。這樣一來，大廠不僅盤活了沉寂的算力資產，更講通了變現邏輯。

當然，大廠的野心絕不僅限于賣Token。長期以來，中國互聯網的流量被微信、抖音、淘寶等超級App分割成了信息孤島，OpenClaw這類系統級智能體的出現，給產業生態帶來了全新的可能。

當AI能夠自動回復飛書消息、實現跨平臺接管用戶操作后，超級App將逐漸成為提供底層服務接口的“管道”，大廠借“龍蝦”之殼，試圖搶占的實際上是未來數字世界中“直接響應用戶意圖”的最高分發權。

如果說大廠看重的是算力和流量，那么地方政府砸下的真金白銀，則聚焦于宏觀經濟的轉型與產業升級。

仔細研讀合肥、無錫、常熟等地的“養龍蝦”補貼政策，可以發現超級個體成了“香餑餑”。OpenClaw的爆火極大地降低了創業門檻，讓一個人借助AI工具完成財務、市場、客服等整套公司運轉流程成為可能。

地方政府建“龍蝦池”本質上是新時代的“搶人大戰”，他們希望通過補貼吸引懂技術、高人效的頂尖科創人才落戶。

政府的補貼也具有極強的場景導向性，無錫高新區的政策明確規定，最高級別的獎勵必須基于OpenClaw開發“工業質檢、設備預測性維護”，或是實現“具身智能機器人”的關鍵技術突破；深圳龍崗區則聚焦于“智能制造、智慧政務、智慧園區、智慧醫療”等領域的深度應用。

通過大廠底層算力的支撐與政府的資金政策引導，OpenClaw不再局限于極客圈的“賽博玩具”，而是逐漸置身于賦能實體經濟、發展“新質生產力”的國家戰略大盤之中。

|機會與挑戰，重塑心智的陣痛期|

OpenClaw最大的貢獻并不在于它當下的代碼寫得有多完美，而在于它完成了一次全球范圍的用戶心智教育。它讓大眾真切地意識到，AI不是只能成為聊天框，而是可以像《鋼鐵俠》里的“賈維斯”一樣，進化成能夠實際代工的超級管家。

獵豹移動CEO傅盛春節期間利用OpenClaw搭建了8個AI智能體替自己辦公，認為OpenClaw的出現讓“生產力實現了重新定價”；金沙江創投主管合伙人朱嘯虎也曾感慨“AI時代的操作系統基本上就此確定了。”

這種心態的轉變甚至引爆了沉寂已久的PC硬件市場，因為OpenClaw在工作時需要獨占屏幕和鼠標的控制權，且用戶出于對數據隱私的本能保護，不愿將其部署在存儲了大量核心機密的主力辦公機上，為AI數字員工“專機專用”的龐大需求由此催生。

憑借高性價比、低功耗以及極高的macOS系統適配度，蘋果的Mac Mini M4主機成為全網爆款，不僅在各大平臺售罄，甚至在二手市場出現了溢價近千元的奇觀。

▲ 注：圖片源于河南日報

但與機遇一同狂飆的，是來自成本與安全的挑戰。

不同于傳統軟件，Agent的每一次試錯都在燃燒真金白銀。據新京報報道，已部署OpenClaw的用戶在常規穩定的使用頻率下，月均Token消耗可達1.5億-3億，對應使用費用高達1萬-4萬元，“數字牛馬”變成了普通人根本養不起的“吞金神獸”。

且由于大多數白領的工作高度依賴人際博弈和模糊判斷，根本沒有清晰標準的作業程序可以喂給機器，普通人花了大價錢裝上龍蝦，到頭來發現它除了幫自己制造沒用的數字垃圾外可能毫無建樹。

更要命的是，OpenClaw的定位是跨系統“做事”，這意味著它必須獲得極高的執行權限，過度的權限敞口讓其成為用戶信息安全的定時炸彈。

據新消費日報，深圳一名程序員分享在安裝OpenClaw的第三天就因API密鑰被盜，收到了高達1.2萬元的Token賬單。而OpenClaw Exposure Watchboard數據顯示，目前全球已有超過27萬個OpenClaw實例由于配置不當直接暴露在公網上，隨時面臨著被黑客入侵、插件投毒、API密鑰竊取甚至金融賬戶被接管的致命風險。

怒喵科技創始人李楠甚至直言，“以現在龍蝦的這種安全性，分分鐘給你賬號密碼弄走，建議普通人不要碰。”

因此，工信部、國家互聯網應急中心相繼發布最高級別的安全風險預警，多家高校下達了嚴禁在校內辦公設備安裝該軟件的命令，小紅書也重拳出擊，宣布全面封禁所有主頁公開筆記均為AI托管代發的賬號。

安全底線的失守戳破了資本市場的狂熱泡沫，A股、港股的“龍蝦概念股”集體大跌。曾借此創下市值神話的MiniMax盤中直線跳水超9%，智譜跌超8%，昆侖萬維跌超3%，順網科技等算力與應用股亦大幅跟跌。

風險隱患和資本退潮倒逼著整個行業向“安全沙盒”的治理方向加速轉型，這也是以阿里為代表的大廠選擇鉆研云端隔離執行功能的核心原因。依托阿里云無影云原生計算與云端桌面基礎設施，用戶可通過自然語言指令驅動Clawbot，使其在隔離、安全的云端環境中操作應用、完成復雜任務。

▲ 注：圖片源于百度百科

事實上，脫下被資本和營銷過度包裝的外衣，我們必須客觀地承認當下的OpenClaw依然是交互受限、成本高昂、且充滿安全漏洞的過渡性粗糙玩具，它距離真正普惠安全的“超級生產力工具”還有很長的路要走。

但OpenClaw也為整個行業撕開了一道通往未來的口子，它讓市場和用戶清晰認識到，“人類定義目標與邊界，AI遞歸執行”的發展方向已不可逆轉。

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