字節和騰訊的龍蝦經：廣積“蝦”，緩稱王

“養龍蝦，上火山，開通方舟Coding Plan即刻贈送。”這是火山引擎新上線產品ArkClaw的宣傳語之一。與此同時，騰訊內測的QClaw也主打類似賣點，在云端一鍵部署OpenClaw框架。

幾乎在同一時間，國內多家互聯網公司開始把這個原本屬于開發者社區的開源項目迅速包裝成產品。除了火山引擎的ArkClaw，騰訊形成了包括WorkBuddy、QClaw在內的“養蝦矩陣”，阿里云、百度智能云等云廠商也紛紛掏出了自家版本的OpenClaw。

昨天凌晨，馬化騰轉發了一則《騰訊全系“龍蝦”產品矩陣來了，個人可直接調用》微信推文，并表示：“自研龍蝦、本地蝦、云端蝦、企業蝦、云桌面蝦，安全隔離蝦房、云保安、知識庫……還有一批產品陸續趕來。”

隨著各家的“龍蝦矩陣”迅速擴張，市場也對AI企業開啟了一輪再估值。

但相比騰訊、字節這樣的“龍蝦大戶”，短期內最大的贏家反而來自模型側——MiniMax、Kimi和智譜。因為各個“龍蝦”基本都支持多家模型接入，這三家的模型剛好是目前Agent場景中最受歡迎的。

本周以來，MiniMax和智譜連續上漲。截至11日收盤，MiniMax市值已超過百度的港股發行市值。

另一邊，字節和騰訊在做大蛋糕的同時，也在用戶交互前端分別接入了各自最核心的流量入口：飛書、企業微信和QQ。

這一輪由云廠商掀起的“龍蝦局”，正在逐漸演變成一場產業級競賽。

幾乎所有頭部AI廠商都在涌入這個賽道，試圖把OpenClaw變成新的AI應用入口。

對于字節和騰訊這樣的AI+云廠商而言，真正的答案或許并不在模型本身，而在Agent時代新的入口位置。

01

字節騰訊的龍蝦局里，是小龍先吃飽？

這輪“龍蝦熱”里，一眾AI廠商相繼入場，但版圖擴張最為激進的，還是幾家頭部的AI+云廠商，尤其是字節和騰訊。

字節把ArkClaw做成了火山引擎上的云端SaaS：用戶幾乎不用折騰本地環境，打開網頁就能跑一個7×24小時在線的Agent，并直接接入飛書插件和多種模型。

騰訊同樣選擇讓QClaw在云端部署，同時打通了自家的生態入口。安裝后可以接入QQ、企業微信，用戶在手機上發一句話，就能遠程指揮電腦上的Agent干活。

“無縫接入”既有的C端生態，這是頭部互聯網+云廠商才有資本做的事情。字節和騰訊之外，阿里在此前發布了QoderWork和JVS Claw，智譜、MiniMax、Kimi也相繼推出自家OpenClaw生態產品，百度趕在11日推出了自家的DuClaw。

一時間，中國AI圈的養蝦池里群英薈萃。但如果只從模型層面來看，這一波大廠龍蝦局里，先“吃飽”的其實是幾家獨立模型公司。

基于OpenClaw生態，ArkClaw并不只支持Seed-Doubao 2.0，QClaw也不是只能跑混元系列；相反，這些平臺普遍支持外部模型接入，ArkClaw的技術文檔里就公開列出了Doubao-Seed、Kimi 2.5、MiniMax 2.5、GLM等選項。

以OpenRouter（全球第一大第三方模型API聚合平臺）為例，過去一段時間里，在OpenClaw生態的驅動下，該平臺上最熱門的模型中，幾乎大半來自國產模型。

在目前的OpenRouter月榜單上，MiniMax M2.5已經燒掉了驚人的8.1萬億Token，領跑該榜單。前十名中還有Kimi K2.5、DeepSeek V3.2、GLM 5和Step 3.5等國產模型。

直接的結果是，雖然像騰訊因為QClaw的推出一度市值重回5萬億，但MiniMax和智譜被視為這輪調用增長的最大受益者，市值也水漲船高，MiniMax甚至超過了百度在港股的發行市值。

代入到字節和騰訊等大廠視角，不難得出這樣一個判斷：眼下OpenClaw最稀缺的不是模型，而是把開源Agent從極客玩具變成可用產品的能力。

眼下最重要的，是趁著熱度做大以“龍蝦”為代表的Agent生態蛋糕。所以在過去一周中，我們可以看到這樣的場面：

上周，騰訊云在深圳總部辦免費線下安裝活動，吸引了上千人排隊；財新的報道中披露的數據稱，到3月初，安裝在騰訊云上的OpenClaw用戶已經超過10萬。

字節這邊則不是搞“擺攤裝蝦”，而是通過火山引擎、Coze和飛書教程直播，把OpenClaw迅速做成一個低門檻工作流工具。

近日，百度也在自家工區門口舉辦了“龍蝦”市集活動。數十名百度工程師一對一為近千名用戶提供了云端OpenClaw免費安裝服務。

帶著龍蝦“破圈”，大廠們的目標一致：先把部署、接入、使用成本砍到最低，把“養蝦”從開發者小圈子推到更大的人群和企業場景里。

為什么會這樣？因為OpenClaw形態的Agent顛覆了傳統Chatbot的運作邏輯。

傳統的Chatbot邏輯是一問一答，OpenClaw這樣的通用Agent則是一整條任務鏈：規劃、調用工具、執行、讀取結果、再規劃。

模型一旦被嵌進這種循環里，在調用量激增的同時，各類龍蝦Skill生態也應運而生。

所以，以字節和騰訊為代表的大廠“龍蝦局”，表面上是帶著MiniMax、智譜、Kimi這些“小龍”一起做大蛋糕，實際上是想從平臺視角建立起用戶認知，擴大Agent用戶基礎和自家產品品牌形象。

換言之，要理解OpenClaw時代的Agent生態，我們需要先將其分解成平臺層和模型層。至少在眼下的開源生態下，平臺層和模型層不一定來自同一家公司：打造平臺的企業瞄準的是獲客和做大市場，而被調用最多的模型公司，變現能力則大幅提升。

但這并不意味著，大廠們是在給別人做嫁衣。騰訊和字節圍繞OpenClaw的動作，本質上是在鎖定云用戶、沉淀調用數據，并盡可能把Agent使用習慣綁定到自己的辦公和社交生態里。

這也是為什么，在幾大云廠商的“自營”龍蝦中，我們要把QClaw和ArkClaw單獨拿出來看。大部分企業的操作是支持或接入OpenClaw，而這兩家頭部互聯網企業已經接入了自家IM（即時社交）生態，先找到用戶和場景，再慢慢落地需求。

“小龍”們吃飽了全行業一同做大的用戶體量，但這只是第一回合。Agent的平臺層和模型層之間，不同體量企業的生態差異正在顯現。

02

“自營”Claw背后，是飛書和企微的護城河

眼下，OpenClaw很火，但到底好不好用，這個問題一直在各大社媒上眾說紛紜。

一個不可忽視的現實是：很多普通用戶部署了OpenClaw，卻并不知道它到底可以做什么。

在一些內容社區，點開OpenClaw相關話題逛上一圈，會發現目前大多數用戶的需求仍停留在比較基礎的任務，例如整理郵件、查詢信息或生成簡單文檔，而真正復雜的企業級自動化場景仍然非常少。

近期在某平臺上，AI博主JET發了這樣一篇筆記：“深圳養龍蝦現場回來，給大家潑點冷水。”

JET的主頁提到，他曾有兩家頭部AI企業從業經歷。所以他以業內人士視角寫道——現場和會后，很多朋友會來問我類似的問題：

“我有一個小龍蝦，我怎么用它做XXX？”

“我能不能用龍蝦做一個產品？”

“當你手里有一個錘子，看什么都像釘子。”在筆記的最后，JET這樣總結“龍蝦熱”下的眾生相。

與技術層面的0到1相比，用戶心智和主動開拓需求的0到1更難完成。

在這種情況下，ArkClaw和QClaw的意義，其實并不是讓OpenClaw一下子變得更好用，而是給“龍蝦”提供可以施展拳腳的現實場景。

把Agent接入現有的辦公軟件體系，看起來只是一次簡單的適配，但這恰恰是頭部互聯網集團的最大優勢。

騰訊與QClaw一同推出的WorkBuddy，可以直接連接QQ、飛書、釘釘等辦公工具，并支持多Agent并行執行任務，例如自動整理資料、處理日程或生成文檔。

而ArkClaw依托火山引擎資源，在使用中可以直接調用飛書插件體系，讓Agent自動處理會議紀要、文檔表格或工作流程。

換言之，龍蝦眼下最適合鋪開的場景，其實是依托辦公軟件生態幫人“打雜”。

而在B端即時通訊+辦公套件領域，過去十幾年里，中國企業軟件生態其實已經形成了非常穩定的格局：飛書、企業微信和釘釘。

這些平臺本身就承擔著企業協作、文檔管理和流程審批等功能。而依托云端部署的OpenClaw Agent，可以在安全相對可控的情況下，為個人開發者和企業客戶提供自動化能力支持。

至于為什么更偏B端而非C端，OpenClaw的特性已經解釋了這一點。移動互聯網時代，OpenClaw之所以能做到“Open”，是建立在“Computer Use”基礎上的；在PC端用戶授權的前提下，Agent可以接管系統層的一眾能力和用戶信息。

拋開OpenClaw的安全隱患暫且不談，PC市場在過去10余年中一直處于用戶流失狀態。在移動互聯網浪潮中，PC用戶多少有些“小眾”；反而在B端，PC仍然承擔著生產力主力的角色。

因此，從產業結構來看，字節和騰訊推動Claw產品化，其實已經在瞄準B端的辦公協同場景，爭奪Agent時代的入口位置。

在這種競爭結構中，大廠的優勢非常明顯。

首先是平臺生態。飛書和企業微信已經積累了大量企業用戶，也天然沉淀了大量各類Skill的使用需求。其次是云資源，OpenClaw在執行任務時需要持續調用模型API，復雜任務往往需要大量Token計算。

投行 Barclays 的研究顯示，AI Agent在執行任務時需要多輪推理與工具調用，其 Token消耗可達聊天機器人的約25倍。與此同時，NVIDIA 的技術文章指出，復雜推理模式下，一次完整的多步推理流程可能帶來 最高約100倍的計算與Token消耗，使Agent系統成為當前大模型應用中最消耗算力的形態之一。

智譜此前就因調用量激增，導致Coding Plan使用不穩定，因Token消耗異常向用戶致歉，并對訂閱用戶予以補償。字母AI了解到的一些行業內部消息顯示，部分獨立AI公司已經開始回流第三方云廠商，以獲取更多云資源支持，維持API調用服務穩定。

更重要的是用戶習慣。一旦企業開始習慣在飛書或企業微信中使用Agent自動完成任務，例如整理數據、生成報告或運行腳本，這些自動化流程就會逐漸沉淀在平臺上。

這也是為什么，在當前的OpenClaw生態中，模型反而更像是一種可替換組件；而需求和使用場景，目前看還需要廠商們想辦法喂到用戶嘴邊。

開發者今天可以調用MiniMax，明天也可以切換到GLM或Kimi，但任務仍然運行在同一套Claw平臺上。

就在前天，釘釘也宣布全面接入OpenClaw，并且到本月底，企業和個人開發者在使用OpenClaw時，調用釘釘相關API、Webhook或Stream服務，可獲得不限量的免費調用額度。

這場入口級龍蝦之戰的三大頭部選手，終于湊齊了。

03

從“養蝦”到交付：終局還是拼基模

OpenClaw的第一階段是部署競賽，而第二階段會變成交付能力的競賽。

這一點其實已經開始在產業討論中浮現。目前，OpenClaw的爆發很大程度上來自開發者社區和個人用戶：一鍵安裝、自動瀏覽網頁、調用工具執行任務，這些能力讓Agent看起來像一個可以“干活”的AI。

但這種熱度并不意味著企業級落地。Agent與傳統聊天模型最大的不同在于，它天然需要訪問郵箱、瀏覽器、文件系統和API憑證，這些高權限操作一旦出錯，風險就會直接落到某些業務動作上，而不只是一次回答錯誤。

換句話說，OpenClaw兼具風險和價值的特性，能否依托云平臺的安全機制實現平衡，目前還要打一個問號。

另一方面，政策和監管側對“龍蝦熱”仍然是一種相對理性的推動狀態。

最近一段時間，我國多地都對OpenClaw相關生態提供算力和資金支持。例如深圳、無錫、合肥、蘇州等城市都推出了針對Agent生態的補貼和孵化計劃。

與此同時，工信部等監管機構發文強調，OpenClaw在部署時存在“信任邊界模糊”問題，要求加強數據訪問控制、身份認證和日志審計等安全要求。

換言之，目前的“養龍蝦潮”仍然帶有明顯的試錯特征，穩定跑通的企業級鏈路還沒有出現。

對于以騰訊和字節為首的AI云一體頭部廠商，保持耐心、持續鋪開Agent生態，將是一個長期命題。

保持耐心的第一層因素，是用戶生態和付費機制的培養還需要更多時間演進。不管是B端還是C端，“龍蝦生態”的巨額Token調用量始終是一個影響其普惠的難題。

瀟湘晨報近期的報道顯示，有用戶反映使用OpenClaw回答了僅30個問題，就燒掉了100萬Token。

目前，字節、智譜在內的多家AI廠商，對模型調用采取了與Coding Plan結合的模式。模型調用也不再是傳統的按Token收費，訂閱制+按用戶請求數計費的模式，正在多個平臺同步推進。

第二層是OpenClaw架構的安全性。目前大部分廠商都提供了云端部署能力，在云端設置了訪問控制、數據隔離、沙箱等安全措施。而在主流AI廠商中，只有智譜的AutoClaw選擇了全本地部署的模式。

但目前以OpenClaw為代表的通用Agent生態還比較早期，“龍蝦”掌握的Skill庫仍在不斷擴張中，日后Agent能力的每一輪迭代，都需要安全層面的實時匹配。

不管是C端還是企業用戶，建立信任往往都需要一個相對較長的周期。

馬化騰最新的朋友圈也表明，這場新一輪Agent之爭才剛剛開始，目前要做的事只有一個，就是給“龍蝦”找場景、搭需求。

耐心的另外一面，是等模型。目前，OpenClaw生態下，幾家頭部廠商的模型相比小龍公司的模型并無優勢，有的甚至還略顯劣勢。

尤其是最近幾個月里，騰訊和阿里都經歷了AI部門變動。天才科學家姚順雨入職后，騰訊在去年年底剛剛完成了AI業務架構大調整。而阿里方面，則剛剛經歷了Qwen團隊的重組，以及核心人物林俊旸的離職。

而在產品側，一旦試跑完一輪找場景、搭需求的過程，AI驅動產品的核心競爭力就會變成基模技術實力和性價比的比拼。

“對于那幾家公司（MiniMax、Kimi、智譜），眼下這種調用量暴漲的勢頭不一定能長期維持。”一位來自某頭部AI廠商的資深業內人士向字母AI表示，近期的龍蝦熱有行業刺激的成分，但已經足夠幾家“小龍”把營收做起來。“現在市場足夠大，有10萬日活就能扛起百萬API營收了。”

而對于未來通用Agent領域競爭的核心因素，該業內人士表示，模型仍然會是長期競爭力。并且由于OpenClaw形態的開放屬性短期內不會改變，平臺之上的模型市場，仍將是各路廠商正面競爭的態勢。

“辦公市場的IM已經飽和了，沒有廠商會想搞霸王條款，所以不管哪個平臺都會繼續支持外部模型。”該業內人士這樣說道。

如果把時間維度拉長，我們會發現，今天的OpenClaw崛起，很像互聯網歷史上一個熟悉的模式：

在Android早期，真正賺錢的是應用開發者，而不是Google本身。

但隨著用戶規模擴大，Google逐漸通過應用分發、服務入口和廣告體系掌握了生態控制權。

有能力做平臺的企業先擴生態，長期來看，終會迎來價值回流。

也許下一次回流，就是Agent時代的新入口開啟之時。