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中国有多少变种“龙虾”?

【数据猿导读】 近日,深圳腾讯大楼下,排队的人群蜿蜒数百米,不是为了领取开工利是,而是为了免费安装一只“龙虾”。与此同时,Meta高管的邮箱被同一只“龙虾”狂删数百封邮件,直到物理拔掉电源才得以幸免。

中国有多少变种“龙虾”?

““虾”战2026:阿里“卖铲”、小米“养宠”,谁在瓜分OpenClaw的万亿红利?

近日,深圳腾讯大楼下,排队的人群蜿蜒数百米,不是为了领取开工利是,而是为了免费安装一只“龙虾”。与此同时,Meta高管的邮箱被同一只“龙虾”狂删数百封邮件,直到物理拔掉电源才得以幸免。

这只名为OpenClaw的“红色小龙虾”,正在以最戏剧性的方式接管2026年的科技叙事。

中国_OpenClaw_小龙虾-1

如果你现在还认为AI只能停留在对话框里陪你聊天、帮你写诗,那你就彻底“out”了。OpenClaw的爆火,源于一个简单的颠覆:它让AI长出了“手脚”。

这只图标为红色龙虾的开源智能体,不再满足于“动嘴建议”,而是直接接管用户的电脑权限,亲自“动手干活”。它可以帮你整理几个G的发票、盯盘炒股、甚至在社交媒体上发帖赚钱。

为什么它会火?因为它解决了AI落地“最后一公里”的痛点。在过去,大模型像个纸上谈兵的军师,说得头头是道却什么也做不了。而OpenClaw变成了那个能24小时值班、任劳任怨的“数字员工”。对于被繁琐文书和重复点击折磨的现代职场人来说,任何“画饼”的工具都比不上一个能直接替你“复制粘贴”的工具来得更实在。

由于原版OpenClaw部署极其复杂,需要配置Python环境、获取API Key等等,让普通小白望而却步,但这并不妨碍它在国内引发一场轰轰烈烈的“养殖业革命”。短短数周,从互联网巨头到AI新贵,纷纷下场推出了各种口味的“变种龙虾”。

乱炖“龙虾”:

“卖铲子”、“卖饲料”和“卖成品虾”

国内的科技公司从不缺乏嗅觉,更不缺乏速度。面对OpenClaw点燃的这把火,不同派系的玩家基于自身的基因,迅速分化出了三条截然不同的赛道。

第一类是“卖铲子”的公司。典型代表是阿里云和腾讯云。在“养虾热”中,它们不直接养虾,而是卖“虾塘”和“铲子”。由于原版OpenClaw本地部署对普通人极不友好,这些云厂商迅速推出了“一键部署”的云端镜像。

·阿里云的思路是“全家桶式”的闭环。它推出了对标OpenClaw的CoPaw个人智能体工作台,主打“三条命令极简部署”,并深度绑定通义千问和钉钉生态。在阿里云看来,OpenClaw是吸引开发者和企业上云的“最佳诱饵”。

·腾讯云则更擅长利用流量。它在轻量服务器中预置OpenClaw模板,打通了企业微信、QQ和飞书。毕竟,无论是C端用户还是中小B端企业,都在腾讯的社交射程之内。

第二类是“卖饲料”的公司。也就是MiniMax、月之暗面(Kimi)等大模型独角兽。OpenClaw虽然能干,但它需要一颗强大的“大脑”来思考,每干一次活都要消耗海量的token(算力计量单位)。对于这些模型厂商来说,OpenClaw简直是天降财神。

·月之暗面反应最快,率先推出KimiClaw,主打云端托管,降低部署门槛,凭借Kimi K2.5模型对OpenClaw的快速适配,在OpenRouter平台上的调用量持续领先。

·MiniMax则强调其多模态能力均衡以及底层训推架构的解耦能力,推出的MaxClaw模式一键打通OpenClaw生态,无需自行配置API。在一项长链路办公任务实测中,接入MiniMax模型的OpenClaw实现了100%全流程闭环执行。

第三类是“卖成品虾”的公司。目前最引人注目的是小米。如果说前两类玩家还在卖原料和工具,小米则直接想把煮熟的、调好味的“龙虾”端到用户面前。

小米近日发布的Xiaomi miclaw被雷军戏称为“手机龙虾”。这不再是需要用户自己去配置的极客玩具,而是深度融合在手机系统里的AI交互产品。当你对手机说“半小时后带朋友回家,给家里准备一下”,它能自动拆解指令,计算时间,并联动米家设备把灯光、空调、窗帘全部调好。它不依赖模拟点击这种“外挂”方式,而是通过系统级权限和Intent机制调用应用,在安全性和流畅度上做了极大优化。

至此,“龙虾”已不再是那个单一的海外开源项目,而是演变成了一场由不同派系共同烹制的饕餮盛宴。

原版与变种:

不仅是口味差异,更是基因突变

同样是“龙虾”,Openclaw与国内的“变种龙虾”们,虽然都致力于让AI“动手干活“,但在血脉上已经出现了明显的分化。

“卖铲子”的产品与原版OpenClaw的关系像是“正规军收编游击队”。其相同点是技术内核一致,都旨在实现跨平台操作。不同点在于部署方式和生态“野心”。原版OpenClaw部署难度极高,甚至催生了“代安装”这门生意,而云厂商们将其简化成一键部署的模板,大大降低了门槛。但天下没有免费的午餐,云厂商们的目标是将用户留在自己的云生态里,用自家的算力和模型,形成从算力到场景的闭环。

而“卖饲料”的产品与原版OpenClaw的关系更像是“灵魂伴侣”。它们相同点是执行任务需要强大的推理能力,这正是Kimi、MiniMax的强项。而不同点在于商业模式。原版OpenClaw是开源且免费的,但“养”它需要用户自己去找模型API并付费。而“卖饲料”的公司直接把“大脑”和“身体”打包,甚至推出像MiniMax Coding Plan那样的固定月费套餐,降低了用户的决策成本。它们不仅是工具提供者,更是OpenClaw最大的受益者。

“手机龙虾”与原版的差异最大,堪称“从游牧民族到定居公民”的转变。相同点是都具备主动执行的能力,都能理解模糊指令。不同点则是全方位的:原版OpenClaw主要运行在PC端,拥有系统最高权限,但也带来了巨大的安全隐患。而小米miclaw运行在手机端,虽然是系统UID身份,但实行严格的三级权限分级,涉及支付、通讯录等高敏感行为每次都要弹窗确认,从设计上规避了财务风险。

因此,原版与变种,并不仅仅是“口味差异”,更是扬长避短的“本土化养殖”。

低门槛、高权限与成本的博弈

随着“变种龙虾”的普及,网络上的“养虾人”们开始呈现出悲喜两重天的情景。数据猿翻阅了大量网友“养虾”反馈后发现,无论“变种”如何,影响用户“养殖”和“使用体验”的核心因素,是三个维度的博弈,即:门槛、权限和成本。

“卖铲子”的方案降低了“安装”门槛,却把复杂度转移到了“使用”环节。云厂商们将原版OpenClaw封装为一键部署模板,保留了完整的系统级操作权限,能完成跨平台的复杂任务流。但高权限意味着高配置成本,它既包括技术配置能力的要求,也包括算力支出成本。有用户实测云端部署后仅执行3个任务就消耗约200元。真正用起来的反而是原本就有云资源的技术团队,普通用户大多尝鲜即止。

与云厂商不同的是,“卖饲料”的“变种龙虾”极大降低了部署门槛,让不懂代码的小白也能养虾。其优点是用户上手快,用户终于能让AI放开手脚干活了。但缺点也很明显,模型虽便宜,但高频使用时花费依然很高。有发烧友反映,傅盛那只最高配置的“虾”每月花费近3万元。

以小米miclaw为代表的“变种龙虾”,把安全提到了最高优先级。优点是极其安全,实行弹窗确认制度,绝不越雷池一步。但缺点也很明显,就是能力受限。由于不能像原版那样通过模拟点击为所欲为,只能通过官方API调用,它能做的事就被限制在了系统允许的范围内。

由此可见,影响“养虾”体验的关键三要素——低/无门槛、高权限、低成本——构成了一个“不可能三角”。目前的任何一款“变种龙虾”,都只能在这三者中取其二。

“龙虾”之后

AI的终局是什么?

在最近召开的全国“两会”上,人大代表和政协委员们也在热议这只“龙虾”。为什么一只“龙虾”能让整个科技圈为之癫狂?甚至让委员代表们在“两会”上热议?这背后其实是整个AI行业对商业模式的一次集体焦虑与集体释怀,具有里程碑式的意义。它首次让大模型从“纸上谈兵”的参谋,变成了“冲锋陷阵”的士兵。

中国_OpenClaw_小龙虾-2

在过去一年,虽然大模型能力突飞猛进,但质疑声从未停止:这东西除了聊天、写诗、生成PPT,到底能不能真正改变生产效率?能不能换成真金白银?

“龙虾”给出了答案,它让AI直接交付结果,而不是交付建议。

对于传统大型科技公司,这是争夺下一代流量入口的“诺曼底登陆”。互联网的本质是流量分发,过去入口是搜索引擎,是应用商店,是超级App。而在AI时代,入口就是那个能直接替你办事的智能体。谁掌握了它,谁就掌握了用户需求的第一落点。这就是典型的互联网思维:先通过极致的服务抢占用户心智和时长,为未来的生态布局打下基础。哪怕现在不赚钱,只要用户在,就有的是机会。

对于新兴的AI公司而言,“龙虾”的出现直接解了他们的燃眉之急。大模型训练贵,推理也贵,钱烧得哗哗响,收入却少得可怜。然而,OpenClaw这类智能体应用,是真正的“烧Token怪兽”,单次任务的Token消耗量从几百激增至数十万甚至上百万,使得大模型公司的收入暴增。对于这些AI新贵而言,“龙虾”不是概念,而是实打实的财务报表。

数据猿认为,OpenClaw不一定是AI发展的终局形态,但它确实是一个关键的转折点。它证明了AI的商业化可以不是贩卖焦虑,也不是贩卖API,而是通过“数字员工”这种看得见摸得着的形式,直接向用户收取“工资”。

与此同时,OpenClaw也让所有从业者看清了一个现实:未来或许不再有单纯的“大模型公司”,也不再有单纯的“互联网公司”,它们都将成为“智能体运营公司”,比拼的不再是模型的参数大小,而是谁能养出最聪明、最听话、最能干、最省钱的“数字员工”。

这场由一只“红色小龙虾”引发的产业海啸,才刚刚开始。而我们每个人的电脑里,或许很快就会有一个“工位”,属于那个24小时待命的“AI伙伴”。


来源:数据猿

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