文/勁草

來源/萬點研究

【本文約4300字，完整閱讀預計需要4-6分鐘】

一夜之間，OpenClaw火遍全網，“養龍蝦”成為最熱門的問候語。

這句帶著煙火氣的網絡熱詞，讓原本高冷的開源AI技術徹底走入大眾視野。給AI裝上“手和腳”，讓冰冷的代碼真正走進生產生活的實操場景，成為2026年開年最炙手可熱的科技現象。

窺探這場技術風暴，OpenClaw早已超越了工具本身的意義。它不僅重構了人們對AI的認知，更攪動了全球AI產業鏈、資本市場的深層格局，讓“智能體”從專業術語變成全民熱議的話題。

這只“會干活的龍蝦”，究竟是曇花一現的科技爆款，還是開啟AI操作智能時代的關鍵鑰匙？吃瓜群眾又該如何審視這場AI新革命？

看明白“龍蝦”：并不是讓AI變得更聰明

從技術本質與價值層面，OpenClaw的本質是“LLM（大模型） + RPA（機器人流程自動化） + 分布式執行 + 純文本狀態管理”的工程化融合，直白一點解釋就是：OpenClaw打破了以往AI“只會說、不會做”的局限。

以前我們使用的AI，比如ChatGPT、DEPPSEEK、豆包等，頂多只能根據指令打字給出答案，像個只會聽話的秘書，碰不了我們的電腦，不管是打開文件、復制粘貼，還是排版發郵件，所有操作都得我們自己動手，相當于“嘴強王者，手不能動”。

而OpenClaw更像是一個專門為AI打造的“操作系統”，核心就是給AI裝上了“手和腳”，讓它從“只會聊天”變成“能直接上手干活的員工”。我們只需要說一句話，比如“幫我把這周的工作整理成周報發給領導”，它就會自己規劃步驟，打開聊天記錄提取內容、寫成文檔、排版，最后完成發送，全程不用我們動手干預。正如行業核心觀點所言：“它不是簡單的聊天機器人，而是能自主拆分任務、聯網搜索、調用軟件、糾錯并重試的Agent，讓AI從認知工具真正變成了執行工具。”

技術本質很簡單，把所有復雜的技術都藏在背后，不管我們懂不懂代碼、會不會部署，一句話就能輕松使用。OpenClaw并不是讓AI變得更聰明，而是讓AI實現了從“回答問題”到“直接把事做完”的轉變，這也是它能快速走紅的核心原因。

回歸到技術層面總結，OpenClaw推動AI賦能從“模型中心化”到“架構中心化”，大模型變成推理組件，也就是大家所說的“范式轉變”。而OpenClaw本地優先、開源免費、跨平臺、易擴展的落地優勢，也順水推舟讓這場AI“執行革命”快速走入大眾視野。

市場反應劇烈：股市狂飆、產業躺賺、創新涌現

“龍蝦”爆火，不僅之于大眾來說值得研究和嘗鮮，對全球股市也產生了顯著的催化效應，尤其在中、美、港等主要市場的AI、算力、云服務板塊，引發了劇烈波動，以A股反響最為劇烈，并于3月9日迎來全面爆發。在大盤震蕩背景下，OpenClaw概念逆市暴漲，成為市場最強主線，算力、云服務、AI智能體、國產芯片全線走強，優刻得、順網科技、青云科技、博睿數據等多股斬獲20cm漲停，資金瘋狂涌入這一全新賽道。

股市熱度的背后，是產業鏈上下游的實質性受益，其中大模型廠商更是迎來“躺賺”時刻。據觀察者網心智觀察所報道，OpenClaw重度用戶日均Token消耗在3000萬至1億之間，高頻調用讓算力從“閑置資產”變成了“現金流引擎”。

數據顯示，OpenClaw 已占據全球17%的Token調用量，過去30天其日調用量從1760億暴漲至4270億，增幅達142%，而這部分海量Token消耗幾乎被國產大模型包攬。而OpenClaw的Token消耗榜前三，均為中國模型。

其中，MiniMax 在深度綁定 OpenClaw 生態后，2026 年前兩月年度經常性收入（ARR）從1億美元攀升至1.5億美元，增幅超50%，其M2系列模型2月平均單日Token消耗量較 2025年12月增長6倍以上，編程場景相關產品更是激增 10 倍。

而作為 OpenClaw 官方指定的免費主力模型，Kimi K2.5因被全球開發者高頻調用，Token消耗呈指數級激增，不僅出現間歇性宕機，還因算力告急多次影響用戶體驗，成為此次 AI 智能體熱潮中算力承壓的典型縮影。饒有趣味的是，早在2月份，Kimi 就曾因“C端用戶激增 + OpenClaw海外調用爆發”的雙重壓力出現大規模算力告急，官方甚至幽默回應“正在找算力，急用先去 DeepSeek”，成為行業內頗具話題性的服務承壓事件。

對此盛況，英偉達CEO黃仁勛近期公開指出：“與傳統生成式大模型相比，智能體執行復雜任務所需的計算令牌(Token)消耗量激增了約1000倍，部分持續監測執行的智能代理甚至高達百萬倍?！边@一數據直接印證了OpenClaw對算力的強需求，也解釋了為何算力、云服務企業能快速受益，

或許，一眾廠商賺得盆滿缽滿的同時，也不免感受到了一絲“落寞”。

“龍蝦”成為全民熱議的符號，真正驅動技術落地的底層模型反而退居幕后。用戶不再追問參數量與訓練框架，只關心“能不能像龍蝦一樣快、準、穩地幫我寫周報、查合同、生成PPT”。

這種從技術崇拜、向效率崇拜的遷移，正悄然重塑產業話語權，這也預示著產業鏈升級與重塑的積極信號。Gartner則在最新行業報告中直接預測：“到2026年底，40%的企業應用將集成專屬AI代理，這將從根本上顛覆供應鏈運作。AI不再僅限于數據分析，而是深入生產協調，推動全球分工從制造導向轉向智能協同?！?/p>

這一分析判斷，也昭示著一眾廠商將被倒逼加速從“炫技”走向“務實”：不再比誰的參數更高，而是比誰的模型更適配實際場景、誰的落地方案更貼合企業需求，產業競爭的核心正式向“實用性”與“落地性”傾斜。

事實上，大廠和創新團隊的行動已經擺上牌桌。

如智譜上線的AutoClaw（澳龍），號稱國內首個“真一鍵安裝”本地智能體，月之暗面推出KimiClaw，集成超長上下文能力、適配復雜長任務流處理，成為 OpenClaw 生態中最熱門的國產模型適配版本。

不僅模型廠商不甘落寞，傳統大廠也在迅速跟進、生怕落單。

騰訊推出 WorkBuddy與內測中的QClaw，前者完全兼容 OpenClaw 技能庫，深度打通企業微信 / QQ 生態、解決原版部署難題；阿里云上線 CoPaw，結合云資源優勢提供一鍵部署服務；網易有道 2 月正式上線并開源 LobsterAI，定位 “開箱即用的本土智能體”，是國內首個完成全平臺本土化適配的同類產品；華為則依托鴻蒙系統推出 HMAF 智能體框架，主打系統級智能體協同，適配智能家居、車載等全場景設備......

另一邊，國內創新團隊快速推出的PicoClaw、ZeroClaw 等輕量化版本，EasyClaw、CountBot等主打“零代碼部署”的桌面工具，解決原版 OpenClaw 的技術門檻問題，都不同程度展現出極致的跟進速度。

就此背景下，國內政策端也快速跟進，擅長敢為人先的長三角、大灣區等地，如無錫高新區、合肥高新區、蘇州常熟已率先打出先行政策，從技術研發補貼到產業落地扶持，從合規標準探索到應用場景試點，多維度為OpenClaw生態發展鋪路，打出了中國特色的AI智能體生態樣板，在鼓勵并降低中小企業與開發者的接入門檻過程中，也讓國內的OpenClaw生態發展有了更明確的方向與更堅實的支撐。

思考：擁抱還是觀望

當產業、市場、政策多重火熱之際，安全隱患的警報悄然拉響。

3月12日，國家工業信息安全發展研究中心發布《關于工業領域OpenClaw應用的風險預警通報》，明確指出OpenClaw存在四大核心安全隱患：工業主機越權與生產失控風險、工業敏感信息泄露風險、攻擊面擴展與攻擊效果放大風險，同時提及AI理解偏差導致刪改核心數據、第三方插件投毒、提示詞注入、高危漏洞等通用安全問題。

事態發酵下，多所高校已緊急禁用OpenClaw相關應用，企業端也開始重新評估其使用風險，市場對合規與風險的擔憂迅速升溫。

率先做出快速反應的仍是股市層面：12日OpenClaw概念板塊從前期狂熱炒作進入明顯降溫、回調階段，A股、港股相關標的集體走弱。港股方面，MINIMAX-WP（00100.HK）跌4%–6%，智譜（02513.HK）盤中一度跌超10%、收盤跌7%–8%，騰訊、阿里也分別跌1%、2%；A股前期強勢股集體回調，博睿數據一度跌12%、收盤跌8.75%，優刻得、青云科技、順網科技等算力/云服務標的普遍下跌3%–8%，機器人/具身智能板塊也同步走弱，綠的諧波、埃夫特、億嘉和等跌幅處于1%–4%區間。

開源證券分析人士指出，此次回調是多重因素疊加的結果：“除了安全風險的直接沖擊，情緒化炒作下的獲利盤集中兌現形成踩踏，也是重要原因。但這輪回調并非價值終結，而是讓市場從純情緒驅動回歸理性判斷?！?/p>

即便如此，OpenClaw作為AI時代“新底座”的特征已在人們心中埋下種子，其打破AI“能說不能做”的核心價值仍在，只是產業發展的節奏，需要從“狂飆突進”轉向“穩扎穩打”。

萬點研究認為，龍蝦概念從短期情緒炒作進入理性回調后，后續能否真正走出來、形成可持續行情，核心就看B端企業的落地動作與商業化進展。

畢竟，C端是流量，B端才是價值。

以波士頓咨詢公司發布的報告作參考，“2025年智能體系統已占AI總價值的17%，預計到2028年將達到29%”，而這部分價值幾乎全部來自B端企業應用。C端用戶的嘗鮮行為能帶來熱度與話題，但缺乏穩定的付費意愿與持續的使用需求，難以支撐產業的長期發展；而B端企業有著明確的降本增效需求，對AI工具的實用性、安全性、合規性有著更高要求，也愿意為能真正解決業務痛點的方案付費，這才是OpenClaw商業化的核心落腳點。

而這一價值轉換的核心在于：從“炒概念”轉向“看落地、看安全、看合規”，需要重點觀察能否解決OpenClaw的“三高”（高門檻、高消耗、高風險）問題，這是當務之急。

國家工業信息安全發展研究中心在風險預警中強調，OpenClaw“存在信任邊界模糊、多渠道統一接入、大模型靈活調用、雙模持久化記憶等特點，一旦缺乏有效的權限控制策略或安全審計機制，可能因指令誘導、供應鏈投毒等被惡意接管”，這也正是企業端落地的最大顧慮，高門檻讓中小企業望而卻步，高消耗讓企業的使用成本居高不下，三大問題不解決，OpenClaw的B端規模化落地便無從談起。

對此，國內大廠業已陸續推出針對性解決方案，從安全、成本、門檻三個維度發力破解落地難題：如騰訊電腦管家中上線的OpenClaw專屬安全防護模塊，實現對AI操作的實時監控、高危指令攔截、數據訪問權限管控；阿里云推出輕量化OpenClaw部署方案、彈性調度降低算力消耗，同時提供一鍵式合規配置；華為則聚焦國產化適配，推出基于鴻蒙系統與鯤鵬芯片的OpenClaw本地部署方案，滿足政務、金融等高安全需求行業的“數據不出域”要求。

華創證券在研報中也直言：“OpenClaw和云端大模型的根本區別在于‘大腦’在哪里，以及‘手’是否存在，而能否守住安全底線，決定了這只‘手’能走多遠。”

萬點研究認為，對于企業與投資者而言，面對OpenClaw這一新興技術，“擁抱”與“觀望”并非非此即彼的選擇，而是需要結合自身需求與風險承受能力做出理性判斷。對于有明確數字化轉型需求、且具備一定技術與安全管控能力的企業，小范圍試點、應用于非核心非敏感性業務場景，也是不錯的嘗試與實踐。

從更長遠的視角來看，OpenClaw的出現，本質上是AI技術從“認知智能”向“操作智能”邁進的重要標志，它讓AI真正走出屏幕，成為能直接參與生產生活的工具。正如新華網所言，智能體時代帶來的“并不是一場簡單的技術競賽，而是一場圍繞‘體系能力’的競爭”。

我們應該堅信，未來AI的競爭不再是單一模型的競爭，而是生態的競爭、落地能力的競爭、解決實際問題能力的競爭。擁抱技術創新的紅利，同時保持對風險的敬畏，這或許就是面對OpenClaw，乃至所有新興AI技術最理性的態度。而屬于AI“操作智能”的時代，才剛剛拉開序幕。

本文由萬點原創，如需轉載、商務合作

請私信或加V溝通：微信號wdyj2018pl