OpenClaw狂欢下：全民“养虾”，六成“阵亡”

以人为本，AI向善—智能技术的价值，终究在于为人服务，而非制造焦虑。

编者按

2026年的春天，一只名为 OpenClaw的开源 AI智能体，被网友亲切地称作“龙虾”，掀起一场全民“养龙虾”的科技狂欢。抖音话题播放量破15亿人次，闲鱼代装服务身价暴涨，大厂扎堆推出同类产品，这场由技术引发的热潮，不仅成为街头巷尾的热议话题，更恰逢两会提出“打造智能经济新形态”、规划“十五五”AI产业10万亿元规模的关键节点，成为观察中国智能经济发展的鲜活样本。

在狂欢之下，一组数据却格外刺眼：超62%的 OpenClaw实例沦为“死龙虾”，日均调用不足5次，近40%的实例部署后无有效操作。一边是大厂卡位算力赛道、卖“铲子”者赚得盆满钵满，一边是普通用户跟风部署、陷入“用起来很废”的困境；一边是政策层面对智能体产业的高度期许，一边是技术落地中需求脱节、安全隐患、心理焦虑的多重现实。

这场“养龙虾”狂欢，折射的不仅是一款 AI工具的爆红与遇冷，更是中国人工智能产业从技术探索走向商业化落地的必经阶段。AI从会说话的聊天机器人，进化为会做事的“数字员工”，是智能经济的必然趋势，但安装不等于应用，工具不等于生产力。本文试图拨开技术狂欢的迷雾，剖析 OpenClaw火爆的底层逻辑，直面行业发展的真实痛点，探寻 AI与实体经济深度融合的落地之道。希望这场关于“养龙虾”的思考，能为身处智能经济浪潮中的创业者、企业决策者和每一个普通人，提供一份理性的参考。

一只名叫 OpenClaw的开源 AI智能体，被中国网友形象地称为“龙虾”，在这个春天席卷了整个科技圈。

在抖音上，“全民养龙虾”的话题播放量突破15亿人次；在闲鱼，“上门代装龙虾”的服务标价从200元炒到800元，有人靠此一周收入26万元。

3月11日，北京首场“龙虾”市集活动在百度科技园举行。数十名百度工程师一对一为近千名用户提供了云端 OpenClaw免费安装服务，让他们实现“养虾自由”。相似的场景正在各地上演。

而在另一边，2026年全国两会刚刚闭幕。政府工作报告中首次提出的“打造智能经济新形态”，正从人民大会堂传向神州大地。国家发展改革委主任郑栅洁在记者会上透露，到“十五五”末，我国人工智能相关产业规模将增长到10万亿元以上。

一边是微观世界的技术狂欢，一边是宏观叙事的战略擘画。OpenClaw的火爆，恰如其分地成为观察中国智能经济从“关键变量”迈向“强劲增量”的最佳试金石。

但这块试金石，照出的不只是金光闪闪的未来，还有超过62%的“死龙虾”——那些部署后日均调用不足5次、1个月内没有任何有效操作的沉默实例。

在淘金热中，有人挖到金子，有人卖铲子发财，更多的人只是买了一把铲子，然后把它遗忘在角落。

“龙虾”凭什么封神？从“会说话”到“会做事”的进化

要理解 OpenClaw为何引爆全民狂欢，得先看清它和传统大模型的本质区别。

过去两年，我们使用 AI的方式是被动的——必须坐在屏幕前，打开网页或 App，输入指令，等待生成，再复制粘贴。这种“一问一答”的模式，像一个被锁在笼子里的超级大脑：它有嘴，但没有手脚；能说话，但不能干活。

OpenClaw给了这个超级大脑“手脚”。

它是一个采用无头架构的自动化智能体框架，核心在于“让 AI真正动手干活”。与 ChatGPT、豆包等对话式 AI不同，OpenClaw能直接运行在你本地或服务器上，通过浏览器自动化、文件操作和 API（应用程序编程接口）调用，代劳具体任务。有开发者感慨：“OpenClaw让大模型长出了能接管电脑鼠标和键盘的手脚。”

这种进化的核心差异体现在三个层面：

一是交互方式。传统 AI是“被动应答”：你问一句，它答一句，用完即走。OpenClaw则是“目标驱动”：你给目标，它自己拆步骤、自己调用系统、自己根据结果调整路径。比如，你丢给它一句“整理桌面文件，按类型分类，生成今日工作总结，明天早上9点提醒我开会”，它能真的帮你干完所有活，而你转身就能下班。

二是记忆能力。传统 AI的对话是“一次性”的，每次开启都是全新的开始。OpenClaw自带持久性记忆，能记住用户偏好和运营历史，越用越懂你。它甚至可以通过一个叫SOUL.md的文件来定义AI的身份、性格和权限边界，让 AI助理像真人一样有“灵魂”。

三是执行能力。这是最核心的区别。OpenClaw可以静默地读取本地文件、执行 Shel脚本（计算机名词）、控制浏览器渲染，甚至自己帮你定时抓取指定的新闻并生成简报。它能接入微信、飞书、钉钉等工具，平时你在哪里聊天，AI就在哪里待命。

这种从“会说话”到“会做事”的进化，正是“智能经济新形态”在微观层面的生动预演。人工智能正在加速重塑商业模式、生产组织和生产生活方式。政府工作报告起草组成员、国务院研究室副主任陈昌盛在解读报告时指出，要加快智能体行业的壮大，发展智能延伸新业态，加快垂直领域的应用。OpenClaw的火爆，恰恰印证了这一判断——智能体，正在成为AI从“玩具”变成“工具”的关键一跃。

小贴士

当前各方争夺的核心在于 AI入口、流量路由权、生态主导权以及算力与数据资产的话语权。

可以说，OpenClaw的火爆并非仅靠开源推动，而是多重因素共同作用的结果。艾媒咨询 CEO张毅认为，一方面，AI应用门槛持续降低、能力不断增强，产业生态协同效应显现；另一方面，国内政策环境对AI和新质生产力给予高度支持。他指出，当前各方争夺的核心在于 AI入口、流量路由权、生态主导权以及算力与数据资产的话语权。从长期来看，这场竞赛将推动智能体从模型内卷转向场景落地，最终形成模型、Claw框架、应用三层稳定格局，并加速行业标准化进程。

大厂卡位战：流量争夺背后的“算力税”逻辑

OpenClaw的火爆，大厂们看得比谁都清楚。

3月9日，成为这场“养虾”竞赛的标志性日子。腾讯连推三款相关产品：QClaw由腾讯电脑管家推出，支持 Mac/Windows双端，主打零配置关联微信；WorkBuddy则是腾讯版“龙虾”的完整形态，能无缝接入 QQ、飞书、钉钉；企业微信 OpenClaw智能机器人面向企业协作。同日，字节火山引擎上线ArkClaw——开箱即用的云上 SaaS版 OpenClaw；月之暗面旗下 Kimi Claw宣布内置微博和企业微信官方插件。

在此之前，阿里云推出 OpenClaw“一键部署”服务，集成通义千问模型；百度智能云上线轻量应用服务器 LS镜像；京东云 OpenClaw服务用户规模单周增长超300%。小米技术团队推出自研端侧 AI智能体 Xiaomi miclaw，成为率先落地智能体的头部手机厂商。

为什么大厂集体押注一只“龙虾”？答案绝非简单的技术跟风。

经济学家、工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林一语道破天机：“OpenClaw解决的不是用户的问题，而是 AI厂商的问题。由于 AI领域竞争激烈，如今大部分 AI在网页端的文字生成都是免费的。而 OpenClaw作为一个 AI插件，在应用时会大量调用大模型的 API，这种调用方式需要购买Token（词元），从而会促使用户增加开支。”

这背后的商业逻辑，是一场精心设计的“算力去库存”运动。

与传统对话不同，一次 Agent任务可能消耗数十万甚至数百万 Token。据统计，OpenClaw重度用户日均 Token消耗量在3000万至1亿之间，是传统聊天用户的几十倍甚至上百倍。若按国际顶尖模型的使用成本计算，单日费用约900—3000美元；即便使用性价比更高的国产模型，也需42—140美元/天。

Token，这个过去只有技术极客才关心的计量单位，正在成为智能经济时代的“新石油”。

全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在今年两会期间指出：“随着百亿级智能体进入产业场景，推理算力的重要性日益凸显。当前我国训练算力稳步提升，但面向推理任务的专用集群仍存在结构性缺口。建议在全国一体化算力体系框架下出台推理算力布局指导政策。”

云厂商们早已嗅到商机。腾讯云、阿里云、火山引擎纷纷推出“一键部署”服务，把过去闲置的低配服务器变成“数字员工的工位”。这正呼应了政府工作报告中提出的“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。

国家发展改革委国家信息中心算力经济处处长郭明军解读道：“新基建工程目的在于加快推动算力基础设施建设、打造现代化建设的数字基座，体现出创新、绿色、普惠三大特点。比如说，实施超大规模智算集群建设，能够提升智能算力高质量供给水平，赋能人工智能创新发展；算电协同，不仅有助于提升算力‘绿’的成色，也能降低算力使用成本，赋能千行百业数字化、智能化转型升级。”

在这场“养虾”热潮中，真正赚到钱的，是那些卖“铲子”的人。

MiniMax的财报给出了最直接的证据：M2系列文本模型在2026年2月的平均单日 Token消耗量较2025年12月增长6倍以上，其中来自 Coding Plan的Token消耗量增长超过10倍。3月10日，MiniMax股价大涨 22.37%，智谱上涨 12.87%。月之暗面则透露，得益于海外 API调用量激增，其旗舰模型 Kimi2.5发布后不到一个月的收入，就超过了公司去年全年总和。

当下大模型百团大战的行业热潮，看似是充满变数的快变量，但背后制造业分工不断细化的趋势，却是实打实的慢变量。比如，不管谁赢了，总需要搞服务器，而服务器需要散热板，制造业的机会就藏在细分领域的微小切口中。

“死龙虾”的沉默大多数：62%的真相

然而，狂欢的另一面，是沉默的大多数。

奇安信针对国内公网 OpenClaw实例的监测数据显示：超过62%的实例日均调用不足5次，近40%的实例在部署后1个月内没有任何有效操作。

这意味着，绝大多数“龙虾”在安装之后很快就变成了“死龙虾”。

为什么会这样？

惊蛰研究所对50位 OpenClaw用户的问卷调查揭示了答案：很多用户认为 OpenClaw提供的核心功能属于“听上去很美，用起来很废”的伪需求。

最典型的例子是“邮件自动化”。在海外，这是OpenClaw的核心应用场景——欧美职场重度依赖邮件沟通，AI代劳能大幅提升效率。但调查发现，这个功能在国内职场基本没有价值。大部分白领的核心沟通需求并不发生在邮件上，这导致部署 OpenClaw回邮件听上去挺好，但实际上却发现要解决的麻烦很多，最后能回的邮件却很少，纯粹完成了一场科技体验而已。

另一个热门场景是“用‘龙虾’做自媒体”。抖音、小红书等平台严格限制自动化脚本，微信公众号等根本不支持第三方 API调用。“龙虾”只能做非常简单、同质化的内容，真要追求质量还是需要大量人力参与。再叠加平台管控，这条路对于大多数缺乏技术能力的人来说也不适用。

一位淘宝卖家在测试中撞上了南墙——上传图片时，淘宝的防 AI机制太强，很多路径人工操作容易，但 AI操作很难。更让人抓狂的是，测试中突然连续出现报错，换了几个模型都不行。他苦笑着总结：“可以说是淘金者没挖到矿，卖铲子的赚了。”

算法工程师秋风指出技术层面的问题：OpenClaw的底层 Agent Loop架构是2025年行业卷到头的相对共识，但框架因过度堆砌功能而臃肿，执行机制也存在问题——当任务启动后，OpenClaw无法像人类一样实时接收反馈并修正错误。“你发现指令有误想让它停下来，它不会立刻停，必须先把上一条指令彻底跑完才会处理下一条指令。”更令人忧心的是安全问题。

3月8日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发文：OpenClaw开源 AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。

有用户发现，“龙虾”突然开始批量删除邮件，而本人无法阻止。一位技术专家把 OpenClaw装在一台独立电脑上，而不是常用电脑，因为“龙虾”要读取你的邮箱、通讯录、文件，谁能确定它在读取这些信息时，不存在主动或被动泄露的情况？网上甚至出现了被泄露的 OpenClaw实例，默认端口全开，“东西泄露得一干二净，还自带系统最高权限”。

周鸿祎将 AI智能体比作刚入职的“实习生”，既需要持续训练，也必须建立严格的规则约束。他提醒用户：“养龙虾，需谨慎。”

海尔集团董事局主席周云杰在今年两会期间也强调：“人工智能在推动生产力进步的同时，也催生了网络诈骗、知识产权侵害等特殊问题，潜藏着隐私泄密、安全风险、伦理失衡等隐患。建议健全人工智能标准体系，构建共治生态，给人工智能发展系上一条‘安全带’。”

焦虑的生意：你养的不是“虾”，是怕被时代抛弃的自己

为什么明知有风险、明知可能“养死”，仍有那么多人趋之若鹜？

答案藏于心理层面。

惊蛰研究所的调查发现，很多人为部署 OpenClaw付费的原因，其实是“害怕被 AI淘汰”。短视频里铺天盖地的宣传语直击人心：“你错过了黄金比特币，还要再错过小龙虾吗？”“再不跟上就要错付 AI时代了！”

这种心理，本质上是一种“自动化虚荣心”。

那些成功的“养虾人”——AI开发者、技术极客、自媒体博主——从中收获了巨大的信心和力量，畅聊AI时代的宏大叙事，分享自己的职业规划与创业梦想。他们理应享受这一切。但当这些正反馈传递到普通人那里时，就变成了某种焦虑：巨变来临，再不用“龙虾”我就要被时代抛弃了。

问题在于，大多数人真的需要这些自动化能力吗？

事实上，OpenClaw能够完成的核心工作，基本都可以找到单体应用模式的 AI能力来满足。比如周报生成、邮件回复等，都可以直接用大模型来做，无非就是手动粘贴几下而已。会议纪要汇总、数据可视化生成、自媒体排版等，也都有相应的 AI工具可以实现。

对于绝大多数只需要 AI略微帮忙的用户来说，部署 OpenClaw属于标准的“大炮打蚊子”。而安装调试这门大炮所花费的时间与金钱成本，早就够我们打死很多蚊子，然后睡个好觉了。

格力电器董事长董明珠在接受采访时表示，AI提升了人们生产和生活的便利，是一个比较精准的工具，但没必要夸张地说“AI替代人”来制造焦虑。企业要做的是把年轻人从烦琐、笨重的工作中解放出来，帮助他们从操作工向技工角色转变。任何一项 AI技术最终都要落在实体经济上。

经济学家何帆则提出了一个有趣的观点：“‘会玩’是未来的竞争力。年轻一代虽然在勤奋、视野等方面与上一代存在差距，但在‘会玩’这件事上，他们有着天然的优势。这种‘会玩’，本质上是对新事物的接受能力、对生活的创意表达，将这种能力转化为商业创新，就能打造出独特的品牌和产品。”

小贴士

与其被焦虑驱使着跟风“养虾”，不如想清楚：你要的是真正的生产力，还是心理安慰？

从“死龙虾”看“十五五”新动能：智能经济的落地之道

回到那个刺眼的数据：超62%的“死龙虾”。

这组沉默的数据，恰恰印证了政府工作报告强调的方向：“深化拓展‘人工智能+’，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，关键在于‘跟着需求走、围着场景转’。”

OpenClaw的困境提醒我们：安装不等于应用，工具不等于生产力。

中车株洲所董事长李东林指出：“‘AI+制造’还面临算力布局不均、企业专属大模型缺失、数据标准化不足等挑战，需要国家和社会完善新基建、企业加强内部数据建设和员工 AI技能培训等环节共同发力。”

海信集团董事长贾少谦认为，今年政府工作报告提出“深化拓展‘人工智能+’”，既是令人振奋的新赛道，更是中国制造业迈向未来的重要历史契机。“我国工业体系完备、产业门类齐全，这为人工智能赋能实体经济提供了坚实支撑。”

真正的机遇，藏在那些真正有需求的垂直领域。

国金证券与金智维合作打造的企业级智能体平台，已在投研、合规、风控、人力、运维等十数个业务条线实现落地。在人力资源场景，员工仅需描述需求（如“筛选金融专业实习生简历”），智能体即可自动生成流程并完成简历筛选；尽调报告生成智能体可自动整合行业数据，生成标准化报告框架。更重要的是，国金证券实现了从“被动接受工具”到“主动创造工具”的转变——业务人员通过低代码平台自主构建智能体，开发周期从过去的数月缩短至周级。

在用户端，国金证券推出的 AI投顾服务同样成效显著。据统计，自 AI投顾正式推广以来，每天有数万名用户登录佣金宝 App了解相关产品，签约客户量持续攀升。AI投顾底层储备了数百套成熟投资策略与近千个有效因子，均经过多年市场数据的历史回测验证。

百度 App接入 OpenClaw两周时间内，超两成用户用其处理投资理财任务，四成用户用于整理资讯及分析报告。盈米基金旗下且慢平台推出了且慢龙虾智能体，实现基金数据查询、基金诊断、资产配置建议等功能。

这些才是真正意义上的“人工智能+”落地——不是为自动化而自动化，而是为解决真实问题、创造真实价值。

全国政协委员、中国宏观经济学会副会长刘尚希在解读“智能经济”时指出：“当前，企业运行方式、组织架构正在发生深刻变化，‘一人公司’或将成为越来越普遍的新型主体。未来的‘一人公司’，仅需自然人完成注册，在部署好智能体等人工智能系统后，即可全面开展各类业务，与传统公司功能并无二致。”

但他同时提醒：“传统法律体系已显现出不适应性，难以匹配新的生产关系与组织形态。技术加速演进与法律规则更新滞后之间的节奏落差，成为当前面临的突出难题。”

全国人大代表，山东省人大常委会副主任、山东省工商联主席王随莲对此抱有乐观态度：“发展智能经济是大势所趋，谁能抢抓先机，谁就有望在未来发展赛道上领先一步。当前，我国在 AI及相关科技领域已经呈现出良好发展态势，同时我国拥有丰富多元的消费场景，这是国外所不具备的独特优势。”

给智能经济时代的三个启示

2026年春天，一只“龙虾”搅动了整个中国科技圈。

它让我们第一次真切地感受到：AI不再只是对话框里的“聊天机器人”，而是能真正替你干活、接管电脑的“数字员工”。

它也让我们看到了技术狂欢背后的复杂图景：有“卖铲人”的盆满钵满，有“养虾人”的迷茫焦虑，更有超62%的“死龙虾”沉默地躺在服务器里，诉说着工具与需求之间的鸿沟。

这场“养虾”热潮终将降温，但它留下的商业启示值得深思。

第一，对创业者而言，别被“超级个体”的神话迷惑。正如周云杰所说，人工智能肯定会改变很多行业，但总体来讲，人工智能不会完全替代人，人和人工智能一定是共生关系。将来对企业来说，既要管理人，又要管理智能体，还要管理人机协同的界面。在投身浪潮之前，先问自己：我的真实场景在哪里？

第二，对企业决策者而言，AI工具的价值在于融入核心业务流程，而非跟风部署。正如政府工作报告所强调的，要推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，关键在于“跟着需求走、围着场景转”。

第三，对每一个普通人而言，警惕“工具拜物教”。真正的护城河是解决问题的能力，而非工具本身。企业与其盲目追逐 AI热点，不如学会用 AI赋能生活方式的创新，让技术成为“会玩”的助力，在满足消费者个性化需求的过程中，找到属于自己的商业风口。

在这个宏大的产业蓝图中，OpenClaw式的创新将不断涌现。

而我们要做的，是在每一次技术狂欢中保持清醒：让“卖铲子”的赚到钱，让“养虾”的养出生产力，让焦虑的消费者找回主动权——这才是“智能经济新形态”应有的样子。

以人为本，智能向善。毕竟，技术再炫酷，也只是工具。工具的意义，在于为人服务，而非让人焦虑。

更多资讯请关注销售与市场微信公众号。