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      “龍蝦”經濟學:一場AI狂熱的樣本

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      作者|雨谷

      聲明|題圖來源于網絡。驚蟄研究所原創文章,如需轉載請留言申請開白。

      深圳騰訊大廈樓下,上百人排隊抱著電腦等待免費安裝OpenClaw;閑魚、淘寶平臺上,“OpenClaw安裝”和“OpenClaw一體機”搜索量猛增,有的代裝店鋪還沒來得及把名字里的“DeepSeek”改掉;而在小紅書上,寫著“上門部署OpenClaw,500元一次”的標題和封面,被精準推送到本地用戶的首頁……

      年前OpenClaw還只是極客圈子里的小眾開源項目,如今已然實現全民破圈。OpenClaw讓人們看到的不只是AI的迭代速度,還有社會輿論連帶整個產業的“響應速度”。然而這場史無前例的“養龍蝦”狂潮之下,到底誰在買單,誰又在爆賺?

      上門裝龍蝦,一周賺26萬?

      驚蟄研究所注意到,OpenClaw早在去年11月就已發布。彼時由于其能夠自主調用工具、執行任務“真干活”,與“光動嘴”的Chatbot形成鮮明對比,因此在科技圈引發了不小的關注。但是OpenClaw真正在公眾層面出圈是在3月初,并且推動OpenClaw出圈的并不完全是技術,還有“養龍蝦”的網絡梗。

      在技術社區里,人們把運行OpenClaw叫做“養龍蝦”:因為它像一個自動干活的數字員工——只要部署好,它就能自己執行任務。于是,一個極具互聯網特色的敘事開始出現:普通人也可以養一只AI替你打工。

      對于已經在ChatGPT、DeepSeek、豆包等大模型身上,親眼看到AI進化和功能迭代的中國用戶,“雇AI打工”的想象也成功點燃了大眾情緒。但是,很多沒有計算機基礎的小白用戶很快發現,部署OpenClaw成了阻礙他們跟上AI發展步伐的第一道難關。比如基礎運行環境搭建、環境變量配置、API密鑰綁定、技能插件安裝,每個字都認識,但完全不知道是什么東西。



      于是,一條奇怪的產業鏈出現了:上門部署/遠程安裝OpenClaw、OpenClaw一體機、OpenClaw安裝課程。AI從技術產品,變成了一種“服務消費”。某種意義上,這和早年的“裝寬帶”“裝NAS”非常相似。但當下已經跳出小眾科技圈層的OpenClaw,顯然有著更大的魅力,也被寄托了更復雜的情緒。

      在社交媒體上,“上門部署OpenClaw一周賺26萬”的截圖曾廣泛傳播——盡管背后的真實性與合理性無人驗證,但這并不妨礙其他人把OpenClaw部署服務做成一門生意。更重要的是“一周賺26萬”的數字,也在社交媒體上成為某種價值信號,持續吸引更多想要從OpenClaw身上分一杯羹的人,加入到“吃龍蝦”的隊列里來。

      至此,AI熱點、大眾需求、技術門檻構成了OpenClaw突然爆火的充分條件。于是,閑魚、淘寶代裝店鋪的累計訂單輕松過千;為了“搶單”,上門部署OpenClaw的業務還搞起了“跨界組合”,除了現場“裝龍蝦”還贈送收納整理或是上門做飯的到家服務;而上門收費的價格,也從300元橫跨到數千元不等——如此大的價格差異足見“養龍蝦”的水有多深。

      實際上,主動為上門部署OpenClaw付費的主要有兩類人。第一種就是想要利用AI輔助日常工作的職場個人。

      從事市場工作的趙旭偉告訴驚蟄研究所,ChatGPT爆火的時候,他就已經在了解和嘗試運用AI來協助完成工作任務?!氨热缯f有時候我會用AI搜集一些專業信息,在創意策劃和制定傳播策略的時候,也可以詢問AI給出一些參考方向,獲得啟發。”

      而在“養龍蝦”流行之后,趙旭偉也很快投身其中,不但為自己的龍蝦購買了云空間等付費服務,還嘗試對比Mini Max、火山引擎以及阿里等不同平臺和版本的“小龍蝦”,“雖然目前我還沒有想好要用它具體干什么,但是我已經看到了AI的進階能力。之后我可能會先嘗試讓它幫助我整理文檔、制作周報,然后探索能否運用AI完成從圖片生成到廣告投放的執行鏈路。”



      *趙旭偉接入到飛書里的各種“龍蝦”

      第二種愿意為OpenClaw付費的,是希望通過先進的AI技術降低人工成本、提升運營效率的中小企業及其管理者。

      曾擔任復旦大學AIGC研修班課程授課講師的唐木告訴驚蟄研究所,在過去將近兩年半的時間里,他一直在研究如何使用AI技術和產品幫助企業降本增效。此前,他已借助AI Bot開發平臺“扣子”搭建智能體,成功幫助公司的小紅書KOS培訓業務提效。而在10天前,他開始正式探索OpenClaw對提升企業運營效率的價值。

      “在接觸OpenClaw之前,我就已經是各種大模型的付費用戶,包括火山引擎、即夢、Kimi我都是在上手階段就充值了。因為要想在實際的商業場景拿到結果,就需要有完整的AI服務。實際上,我們為AI付費也的確是受益的?!?/p>

      唐木還提到,AI領域的更新迭代特別快,同樣的大模型,現在產出的小紅書筆記質量明顯更好?!岸鳲penClaw能夠理解通過對話的方式來執行任務,并且即便給到它的是一些模糊的話術和語言,它最后依然能夠生成相對精準的內容。這是我覺得它特別厲害的一點優勢,也是我們愿意嘗試部署OpenClaw并且繼續投入資源、花精力‘養蝦’的一個原因?!?/p>

      AI真干活,誰在“真養蝦”?

      當職場個體和企業經營者,因為看到“雇AI打工”的機會而“養蝦”,這似乎為OpenClaw出圈后的持續發展提供了良好的基礎,但現實真的如此嗎?

      “其實個人普通用戶包括大多數企業使用OpenClaw,都還是有一些門檻的?!碧颇颈硎?,從配置到實際使用OpenClaw的過程中,有太多非專業用戶無法快速解決的問題,而這種門檻首先就篩選掉了一批沒有耐心、嫌麻煩的小白用戶。



      *唐木組織的“跑通龍蝦-小紅書閉環”線下活動

      “另外,OpenClaw要執行一項任務時需要調用很多種權限,其中還有不少是需要額外付費的內容或功能,這意味著工作流的每一步都在消耗資源。這對于還沒有跑通商業化路徑的普通用戶來說,會是一筆難以忽視的成本。”

      對于企業用戶來說,OpenClaw也不是部署之后就能及時啟用的。據驚蟄研究所了解,包括OpenClaw在內,目前很多AI Agent還無法穩定完成復雜任務。因此,企業在部署完OpenClaw之后,往往仍然需要持續調試、維護,才能夠滿足“投產”的需求。所以部署OpenClaw只是第一步,真正困難的是運營——這也是很多普通用戶很快放棄“養蝦”的原因。

      需要指出的是,由于技術門檻的原因,以及部署、配置、調試的過程特征,不少追趕“養蝦潮”的用戶真正意識到運營成本的問題時,恐怕已經投入了不少時間和資金,而當他們開始思考要不要放棄“養蝦”的時候,“其他人”已經從中獲益了。

      事實上,如果把“養龍蝦”這件事拆開來看,就會發現一個典型的技術產業鏈結構:普通用戶還在討論如何部署AI、如何用AI賺錢,但率先賺到錢的,卻往往是底層技術提供者、平臺公司和硬件廠商。

      換句話說,“龍蝦熱”看似是個人AI革命,本質上卻是一場基礎設施紅利的再分配。從目前的市場格局來看,至少有三類玩家已經直接吃到這波紅利。



      首先獲利的是大模型公司。本質上,OpenClaw這類AI代理框架只是一個“調度系統”,真正為用戶完成任務的,其實是背后的大模型。不論用戶給到“龍蝦”的指令是寫報告、整理資料,還是執行自動化任務,每一步都需要調用模型API。而每一次調用,都意味著token消耗——這恰恰是大模型公司最穩定的商業模式。

      以AI產品Kimi為例。2月23日有媒體報道,Kimi旗下K2.5大模型發布不到一個月,Kimi近20天累計收入已超過2025年全年總收入,其中主要增長源自全球付費用戶及API調用量的大漲。另據OpenRouter數據顯示,Kimi K2.5的調用量持續保持領先,并在OpenClaw的模型調用榜中排名第一。

      類似的情況,ChatGPT也經歷過。2024年,ChatGPT推出企業API后,大量AI應用開始基于其接口開發。根據市場研究機構CB Insights的統計,2024年至2025年間,大量AI創業公司實際上都在充當“API中間層”,而ChatGPT成了AI應用的幕后贏家。OpenAI首席執行官山姆·奧爾特曼更在今年1月通過X平臺透露,過去一個月內,公司API業務新增超10億美元年化經常性收入。

      換句話說:應用越多,模型越賺錢。這也是為什么所有大模型公司都在推動Agent生態。因為Agent意味著更多的任務、更長的調用鏈和更高的token消耗。而AI代理在某種意義上,就是放大模型收入的杠桿。



      第二個因為“養蝦潮”受益的是科技大廠。

      “上門部署”能變成一門生意,就是因為技術門檻導致普通用戶使用OpenClaw仍然不夠友好。而從產品層面來看,OpenClaw完全可以被打包成一個更易用的AI產品。另外,科技發展史還有一個規律:任何復雜技術,只要需求足夠大,很快就會被平臺化。

      于是可以看到,在OpenClaw全民出圈后,騰訊、阿里等企業迅速推出AI Agent開發平臺、一鍵部署服務以及企業AI自動化工具。這類產品的核心邏輯非常簡單:把原本需要工程師完成的事情,變成一個按鈕。在中文互聯網,創新雖然難于登天,但“后來者居上”的劇本總能不斷上演。

      “養龍蝦”的另一個受益者,是硬件廠商。原因也很簡單:不太懂技術的普通用戶,要的只是一個能夠穩定運行的AI代理,至于是本地部署還是部署在云空間,他們不一定會關心。而穩定運行的基礎是算力,所以Mac mini這類適合本地AI計算的設備,從一開始就受到追捧。據媒體報道,目前Mac mini M4主機多個型號已在得物App上售罄,最近一周Mac mini M4價格最高增長649元,漲幅達到13%。

      與此同時,一些廠商甚至推出了所謂的“OpenClaw一體機”。這種設備本質上是:本地服務器、預裝AI模型、配套部署軟件,用戶買回去就能運行AI應用。此前DeepSeek爆火時,市場上也出現過“DeepSeek一體機”。



      *淘寶平臺上的OpenClaw一體機產品

      而據媒體報道,去年7月時,高端機型市場就已經基本結束,只剩下中低端市場。從產業發展來看,這類產品往往只是階段性需求。因為云算力通常比本地設備更便宜、更靈活。而隨著云服務價格下降,本地一體機的優勢往往會逐漸減弱。

      養蝦潮和AI代理時代

      回顧OpenClaw近段時間爆火后的輿論氛圍,驚蟄研究所發現,對“養蝦潮”產生狂熱情緒的人們,似乎一開始都對AI抱有期待,但這種情緒很快又轉化成了一種擔心被AI拋棄的焦慮。這讓“購買上門部署OpenClaw服務”的本質,從關心技術本身及其產生的價值并為此買單,變成了尋求不被AI淘汰的心理安慰。

      換句話說,很多人為部署OpenClaw付費的原因,其實是害怕被AI淘汰。

      這也不怪大家。自從OpenAI發布ChatGPT以來,AI帶來的職業沖擊就一直是熱門話題。2023年,高盛就曾發布研究報告稱,全球約3億個崗位可能受到生成式AI影響。2025年,Meta累計裁員數千人,CEO扎克伯格明確表示“用技術替代部分崗位”,采用AI自動化內容審核和合規審查,以減少人工需求。此外,微軟、谷歌也在大量采用AI的同時,執行了裁員計劃。

      這種敘事持續強化了一種情緒:如果不會用AI,就會被時代淘汰。于是,“養一只AI替自己工作”不但是一種新的社交貨幣,也成了一種心理防御。但問題在于,如果大多數用戶并沒有明確的應用場景,只是覺得“別人都在養,我也應該養”,這也就錯判了AI的價值。



      從社交媒體討論的話題來看,OpenClaw的爆火也暴露了一個普遍誤解:很多人以為AI的意義是——替自己打工。但現實恰恰相反。如果一個工作可以完全交給AI完成,那說明這個崗位本身就高度可替代。換句話說:當你雇傭AI替你工作,本質上是在證明自己也可以被AI替代。

      因此,因為AI焦慮而“養龍蝦”的邏輯其實是矛盾的。真正有效的AI應用場景,往往不是替代,而是增強。例如:程序員用AI寫代碼,設計師用AI生成草圖,編輯用AI做資料整理。這些應用的共同特點是:AI負責重復勞動,人類負責創造性決策。從這個角度看,OpenClaw真正的價值并不是讓普通人“雇傭AI”,而是讓人類能夠把時間從機械工作中解放出來。

      “養蝦潮”的魔幻之處,并不僅僅在于商業模式,更在于它折射出的社會情緒。就好像“上門部署OpenClaw”原本是技術圈的一個梗——需要上門部署OpenClaw的人,大概率用不到OpenClaw。但如今這個梗不但成為現實,還讓不少人無視安全風險“蒙眼狂奔”,這恰恰是社會情緒干預人類理性決策的結果。

      2025年以來,AI幾乎成為所有行業討論的中心。從企業到個人,都在思考一個問題:AI會不會取代我?這種焦慮催生了一種奇特的消費:為“不會被淘汰”買單。因此,很多人購買部署服務,并不是因為他們真的需要AI代理。而是因為他們不想顯得落后。但技術史告訴我們:焦慮從來不是生產力。真正改變世界的,從來不是追熱點的人,而是理解技術的人。



      OpenClaw的爆火,看似是一場AI圈的荒誕故事。但如果放在更大的歷史視角中,它其實是技術浪潮中的典型現象:新技術出現,大眾焦慮放大,中間商套利,平臺最終收割。而目前,“養龍蝦”的故事似乎已經開始進入到后半程。

      3月10日,小紅書平臺發布公告稱,嚴格禁止任何利用技術手段模擬真人、進行非真實內容創作或虛假互動的行為,將對采用AI托管模式運營的賬號進行打擊。

      當晚,國家互聯網應急中心發布《關于OpenClaw安全應用的風險提示》,指出該AI智能體應用因?默認安全配置薄弱?且?系統權限過高?,存在四類核心安全風險,可能導致系統被完全控制,建議相關單位及個人用戶采取嚴格防護措施。??隨后,該條消息被人民日報等官方媒體轉發。

      平臺限制和官方權威機構、媒體的風險提示,無疑給當下的“養蝦潮”潑了一盆冷水。而在社交媒體上,“299元上門卸載OpenClaw”的服務,也開始接過“上門部署OpenClaw”的流量。

      可以預見,“養龍蝦”的人可能很快就會減少。但AI代理時代,才剛剛開始。

      真正重要的問題不是要不要養一只“龍蝦”,而是你能不能找到那些只有人類才能完成的工作。因為在AI時代,最重要的能力從來不是讓機器替你工作,而是讓機器為你的創造力服務。

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