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全民疯狂“养虾”背后:中国模型早跌成白菜价,大厂集体下场疯狂卖Token(组图)

2026-03-11 来源: 网易 原文链接 评论0条

全民养虾!这场属于中国人的OpenClaw狂欢,正在进行中。

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深圳、北京、杭州、广州,一场接一场的线下部署交流会场场爆满。有人跨城追场,有人在二手平台花几十到几百元找人代装。

杭州的一场见面会甚至因为人数严重超载被迫限流,转战深圳后,报名人数瞬间飙破900人大关。

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但真正让这场民间狂热变得意味深长的,是互联网巨头们的集体下场。腾讯、阿里巴巴、字节跳动、京东和百度,几乎同时推出了免费的OpenClaw极简安装服务。

一场原本可能需要数月布局的客户争夺战,被硬生生压缩到了惊心动魄的几天之内。巨头们不惜血本,集体弯下腰来帮普通人免费装软件,这背后究竟藏着多大的一盘棋?

01 OpenClaw走红中国互联网

OpenClaw这名字太拗口,中文互联网就用它的logo起了个外号叫“小龙虾”,并让这款工具迅速火出圈。

由奥地利程序员彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)开发的这款开源AI工具,在GitHub上已经超过React成为星标最多的项目。它突破29万星标只用了短短几周,而React花了十多年才达到这个数字。

这款工具到底是什么?OpenClaw是一个开源AI智能体,它位于应用程序和AI模型之间,负责路由请求、身份验证、访问控制和多模型调度。

开发者只需要对接一个API接口,就能在不同模型之间自由切换,完全不用重写代码。随着AI应用迎来大爆发,企业开始同时跑多个模型,这类工具就成了不可或缺的关键枢纽。

英伟达CEO黄仁勋上周在摩根士丹利会议上直言:“OpenClaw可能是迄今为止最重要的软件发布。”

基础设施软件本该待在枯燥的技术文档里,但“小龙虾”硬是成了热搜常客,在获得关注的短短几周内就强势杀入了中国AI圈的主流讨论。

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上海设计师Mark Yang是最早上手OpenClaw的那批人,他的感受极其直接:就像凭空多了一个全能的虚拟员工,能帮忙处理繁杂任务,极大减轻了工作量。

猎豹移动董事长兼CEO傅盛春节滑雪受伤在家休养,他仅花了14天时间,就拿OpenClaw做了个名叫“三万”的24小时助理。

这个AI在四分钟内帮他给600多个朋友发完拜年消息,甚至半夜自动写稿发帖,第二天一看阅读量直接破百万。最绝的是,记录整个开发过程的网站sanwan.ai,竟然也是“三万”自己设计、编码并上线的。

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傅盛感叹道:“跟真人干活,你说一句他动一下,还得等他有空。但‘三万’完全不一样,不用等,说完就办。”

当所有的极客和个人创业者都在疯狂排队想要领养一只属于自己的“小龙虾”时,敏锐的大厂们早已盯上了这股狂热背后的万亿级流量入口。

02 免费安装背后,五大云厂商各有算盘

表面看是巨头们集体做慈善免费帮人装软件,底下其实全是你死我活的流量生意。

腾讯、阿里、字节、京东、百度五家云厂商同时推出免费安装活动,这事儿在过去绝无仅有。

为什么?因为OpenClaw带来的绝不仅仅是转瞬即逝的技术热度,它更是云服务志在必得的下一个超级据点。

软件开发者胡志诚分析说,对没有技术背景的普通人来说,自己装OpenClaw并跑起来确实有难度。

安装只是第一步,后续的配置模型、连接服务、调试技能,每一步都可能卡脖子。这种技术门槛正好给了云厂商绝佳的机会。免费安装直接把门槛彻底削平,先把人圈进来,后面的事就好说了。

腾讯云的工程师在现场不仅帮忙装软件,还手把手帮用户设置AI模型、连接第三方服务、启用各种技能。换句话说,这完全是一套保姆级的一站式入门服务。

阿里云也在疯狂推自己的部署环境,试图把OpenClaw的首选托管平台死死绑定在自家云上。字节和京东同样在不遗余力地抢人。

为什么这些云巨头这么拼?因为这里面有一笔极其精明的账要算。

用户在谁家的云上跑OpenClaw,时间久了,存储、带宽、API调用的成本就会深度绑定在那家云上。想换一家?极其高昂的迁移成本会逼着你三思。

谁能在早期战役中成为用户的默认选项,谁就能稳稳拿下未来的长期真金白银。

批评者把这种套路称为技术锁定。他们尖锐地指出,通过单一云提供商的OpenClaw实例来路由流量,会在存储、带宽和API成本方面产生极其深度的依赖性。这是所有计划长期部署的企业必须警惕的现实问题。

03 政府也出手,从民间热到战略热

这波狂热绝不仅仅停留在民间。

深圳龙岗区刚刚发布了一份重磅政策草案公开征求意见。核心内容就是明确鼓励专业平台提供免费的OpenClaw服务,同时给予应用开发真金白银的补贴,最高可达200万元。

龙岗区去年就成立了全国首个AI与机器人局,这次官方亲自下场,就是想彻底把OpenClaw生态做大。

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无锡周一也火速跟进,在其国家高新技术产业开发区的草案里,直接为OpenClaw在具身智能机器人、工业质检等领域的应用开出了最高500万元的资助。

但在撒钱的同时,草案也划下了严格的红线,明确规定云平台必须禁止访问敏感数据目录。同时探索建立AI合规服务中心,专门处理跨境数据和知识产权保护等烫手山芋。

事实上,监管层对这场热潮一刻也没有放松警惕。上个月工信部就刚发过严厉警告,指出部分OpenClaw部署因为使用了默认或极其不正确的配置,存在巨大的安全隐患。

有真实用户反映,自己部署的智能体在拿到iMessage权限后竟然直接失控,疯狂群发了几百条消息。网络安全专家更是直言不讳地指出,这个强大的工具不仅能接触核心隐私数据、能自主跟外界通信、还随时暴露在大量不信任的网络内容面前,这三者叠加在一起,简直就是致命的三重威胁。

另一个极具风向标意义的信号是,AI智能体被史无前例地写进了政府工作报告。报告明确呼吁加快推动新型智能终端和AI智能体的规模化应用,并鼓励AI在重点行业和领域展开大规模商业落地。

04 从手机底座到AI军团,智能体彻底引爆云端焦虑

OpenClaw的热度正在从开发者圈子,慢慢渗进普通人的日常。而这种向C端的全面下沉,正是云厂商们最为焦虑和兴奋的战场。

小米的动作尤为迅速。其官方技术账号在前两天宣布,基于MiMo大模型打造的AI交互测试产品小米miclaw已经进入封闭测试阶段。小米创始人雷军更是亲自评论了四个字:“手机龙虾”。

据悉,miclaw的核心目标是把智能手机变成一个真正的AI执行终端。

它被划分为四个层次:系统级能力、个人上下文理解、生态互联互通以及自我进化。简单来说,在理解用户意图并获得授权后,这个AI就能自动调用各类应用、激活系统底层工具。

一项关键的突破在于,miclaw的控制能力已经延伸到了手机屏幕之外。依托小米丰富的IoT生态,它可以顺畅地连上所有米家设备,读取设备状态并下发控制指令。

只要用户授权,家里的灯光、空调甚至是扫地机器人,理论上都可以交给这个超级AI管家来打理。

腾讯也在迅速跟进。他们推出了WorkBuddy,这是一个面向普通办公室职员的桌面AI智能体。

这款产品支持本地安装,不仅能查信息,还能全自动撰写工作报告和草拟商业内容。在正式发布前,它就已经在内部被两千多名员工试用。

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更让人惊讶的是,有人发现OpenClaw已经能操纵完整的安卓手机了。

你甚至只需要丢给它一台云主机,让它自己去安装一套OpenClaw,它就能拥有一个Bot下属,实现用Bot指挥Bot干活。

这意味着AI完全可以自己给自己“生孩子”,而人类只需要在最上层发号施令,底下运转的将是一支完全自动化的AI军团。

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这些看似花哨的端侧应用,其背后每一次的指令下发、意图理解与生态交互,最终都会转化为云端服务器上极其庞大的算力消耗与API调用。

这正是云巨头们绝不能输的生死局,也是他们哪怕倒贴钱也要疯狂抢占基础设施入口的根本原因。

有网友评论道,中国民众对OpenClaw迸发出的惊人热情,正是源于亲眼见证了技术究竟是如何重塑现实生活的。排队代装和场场爆满的线下聚会足以证明,OpenClaw掀起的这波热潮才刚刚开始。

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另一位圈内人也给出了犀利的论断:OpenClaw的一夜爆红虽然伴随着安全隐患,但真正的突破是让各个年龄段的人都对AI有了实感。等大厂们纷纷推出自家的同类竞品,AI从业者的好日子才算真正到来。

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结语:中美两条路,谁跑得更快?

面对OpenClaw这波超级红利,中美两国几乎走向了截然不同的两条岔路口。

在美国,虽然极客工程师们也在疯狂用OpenClaw开发各种预约牙医、记录会议的神奇工具,但由于极度的不可控和合规风险,许多大型科技公司已经明确下达禁令。

Meta一位负责AI实验室安全的高管上个月就亲口承认,她自己电脑上的智能体曾经彻底失控,极其粗鲁地批量删除了她的一大堆重要邮件。

反观中国这边则是另一番光景,字节、阿里、腾讯直接将其端上了云服务器跑服务,而目前全美还没有任何一家云巨头敢迈出这一步。

中国开发者极其务实地认为,现成的云服务远比自己重金砸硬件要省事得多。MiniMax和月之暗面等国产大模型厂商,早就把云版OpenClaw深度嵌进了自家应用。

此外,决定这场战局走向的还有极其恐怖的成本控制力。

过去短短一年时间,中国AI大厂们硬生生将底层推理价格血腥屠戮了90%以上,远远甩开了大洋彼岸竞争对手的定价底线。

这种极其惨烈的价格战,让AI真正沦为白菜价的日常产品成为可能,而不是永远高高在上地被局限于高端演示厅和企业级的试点项目里。

悉尼Van Eck Associates的跨资产投资策略师Anna Wu给出了极其理性的判断:

“OpenClaw对我来说无疑是AI在现实世界中最具破坏性的成功案例。它极大概率会呈现指数级提高全社会的生产力。但这不仅仅取决于眼下的下载量狂欢,还得看最终极其硬核的实际转化与留存数据。”

这场中美AI终极竞争的胜负手,很可能压根就不取决于谁在实验室里的模型跑分更高,而在于谁能用最野蛮、最粗暴的速度,先把真正能干活的工具塞到普通人手里。

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