“龙虾”搅动2026年AI竞赛的春水，OpenClaw开源AI智能体出圈，当新技术从实验室走入工厂、走入资本市场，深度耦合实体经济后，智能经济叙事正进入前所未有的“超级时刻”。
“你养龙虾了吗？”作为最新的社交寒暄，迅速在人们的生活中扩散。
OpenClaw（国内翻译成“小龙虾”）这款诞生于个人开发者之手的AI助手，上个月还只是少数全球技术极客手里把玩的潮品。这几天，在一众大厂竞相入局推广下，跃升为全民追捧的FOMO（Fear of Missing Out，害怕错过）新奇观。
值得思考的是，现象级爆火的背后，一场由Token需求指数级增长引发的“算力通胀”，正在产业链上下游蔓延。而在这轮由OpenClaw开启的新周期中，谁在承担压力，谁又将率先品尝红利？
不均匀的分布
OpenClaw的出现，算是真正让AI实现了从“对话级”到“任务级”跃迁。
Clawdbot的运行逻辑，可以简单分为三部分，即指令、网关、执行。用户可在自己的APP端随时发布指令，通过Gateway网关本地运行，可以通过自己购置的大模型API接口，直连本地文件和应用，也可以在本地操控浏览器、运行Shell脚本电脑应用等。
简单说，这是一个本地运行，帮你办事，随时交互，拥有记忆，自我进化的24小时AI助手。虽然对用户帮助极大，但是从技术角度而言，部署需要一定的门槛，而且存在安全风险，所以此前并没有大范围破圈。
嗅觉敏锐的一众云厂商，也瞄准了这个争夺AI新入口的历史性机会。3月9日，腾讯旗下全场景AI智能体WorkBuddy正式上线，完全兼容OpenClaw的技能，最快1分钟即可完成配置并连接，并可接入QQ、飞书、钉钉等工具。
同日，字节的火山引擎也正式上线ArkClaw，作为开箱即用的云上SaaS版OpenClaw，支持多种主流即时通讯 APP，并深度适配飞书OpenClaw官方插件。
甚至，还有玩家开始在硬件端试水。
小米技术团队率先发文宣布推出自研端侧AI智能体Xiaomi miclaw，并启动邀请制封闭测试，计划推动AI智能体在小米“人车家”生态的移动终端实现大规模落地。
OpenClaw到底对用户意味着什么？哪些场景会首先应用？
从生产力场景分析，这轮AI的分布并不均匀。某头部金融科技公司业务总监对记者坦言，考虑到成本收益，有明确的可重复性流程的业务，会更容易被OpenClaw“接管”。
而从实际来看，OpenClaw正率先渗透进金融投研、政务等领域。其中金融投研领域，可以说是目前“养龙虾”养得最火热的领域之一。此前，多家券商发布专题研报，手把手教从业者如何部署和使用OpenClaw。
OpenClaw可以化身为不知疲倦的分析师助理，处理大量重复性、高频次的工作。例如，自动化抓取A股公告进行分类并汇总成Excel文件和简报、智能盯盘与选股、深度报告撰写与研报复现、量化策略开发、梳理汇总实习生招聘邮件及回复邮件等。
此外，政务领域，首批“政务龙虾”也已上线。
日前，深圳福田区已率先基于政务外网，本地化部署本土自主研发的“政务龙虾”。目前，其已在公共场所卫生许可办理、民生诉求调研分析两个高频民生服务岗位投入使用。
值得注意的是，尽管OpenClaw开始加速向生产力场景渗透，但目前其仍存在突出的安全问题。
OpenClaw在缺乏有效权限控制、审计机制和安全加固的情况下，可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管，执行越权操作，造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险。
MITRE ATLAS团队2026年2月发布的《OpenClaw调查报告》显示，截至报告发布时，安全研究人员发现了超过4.2万个暴露在公共互联网上的OpenClaw实例，其中90%以上可以被攻击者直接绕过身份验证，窃取API密钥和私人通讯记录。
就连Meta实验室的AI对齐总监Summer Yue，在为OpenClaw 开放邮箱权限后，也因AI丢失约束指令，导致收件箱被批量清空。
谁在抢蛋糕？
对用户来说，成本问题同样突出。OpenClaw执行任务时消耗Token的速率极快。根据用户实测，普通用户中度使用一个月费用轻松过百，重度玩家动辄成百上千，而一旦接入Claude等昂贵模型，甚至会达到上万元。
由于OpenClaw的任务执行必须调用底层模型，因此，被OpenClaw开发者Peter Steinberger盛赞的MiniMax，其业绩表现成为绝佳的观察窗口。
记者从MiniMax获悉，其M2系列文本模型在2026年2月的平均单日Token消耗量，已增长至2025年12月的6倍以上，其中来自Coding Plan的Token消耗量增长超过10倍。去年，AI原生产品收入为5300万美元，同比增长143%；开放平台收入接近2600万美元，同比增长198%。
2月18日，月之暗面抢先落子，上线了一键部署工具“Kimi Claw”，支持ClawHub 5000+社区插件，包括开发与代码类、浏览器相关、办公工作流、专家角色等。
几天后，MiniMax也迅速上线了MaxClaw，这是一款基于OpenClaw构建的云端AI助手，直接集成在MiniMax Agent网页端，无需自备服务器或API Key。MiniMax Agent 基础版订阅会员即可体验。
3月10日，智谱也发力了，正式上线AutoClaw，并表示“这是国内首个真·一键安装的本地版OpenClaw，预置50+热门Skills，支持一键接入飞书等即时通讯工具。”
此外，随着一众云厂商加速入局，纷纷推出一键部署，降低用户门槛，云服务也可能成为直接的获益对象。
比如1月下旬，优刻得就率先推出了部署OpenClaw的相关镜像，为行业内率先实现云端部署的厂商，相关服务已上线美国、新加坡、日本等多个海外节点，并且还进一步推出开箱即用的OpenClaw轻量应用云主机。截至3月10日，其最近60个交易日，股价已实现翻倍上涨。
2月，顺网科技也推出了AI云电脑，内置DeepSeek、Qwen、OpenClaw等多类AI基础应用，覆盖图片/视频/音乐生成、编程辅助等应用，用户无需复杂部署即可拥有“云端AI一体机”。最近两个交易日，其股价也暴涨超20%。
值得一提的是，为应对用户在OpenClaw等应用上的海量Token需求，无问芯穹在新春期间推出的Coding Plan在无推广情况下，Token消耗量在20天内增长了500%，其相关负责人对记者透露，从用户调研来看，用户中有90%都在“养龙虾”。
体验成本是关键
对于产业来说，OpenClaw掀起的这股风潮到底是一次性狂欢还是结构性红利，关键在于用户的生产力端收益，能否超过Token的消耗费用。
正如CIC灼识咨询董事总经理柴代旋对记者所言，“长期看，成本将逐步向下游传导，而C端/B端应用的付费意愿成为终极瓶颈。”
前述无问芯穹负责人也认为，“用户在选择模型或第三方API时的共性忧虑，本质上是对成本与体验的双重敏感。”
在他看来，Agent的运行会触发多轮交互、多工具调用与复杂推理，Token消耗量呈指数级暴涨，模型使用成本大幅攀升，用户在实际使用中不仅倍感“烧钱”压力，还普遍面临模型降智、输出效果不稳定、推理精度不达预期等问题，从而影响模型信任。用户希望用更少的钱买到更好的体验，却不得不面对这种“便宜不好用，贵的用不起”的矛盾困境。
因此，某种程度而言，用户的核心需求是模型需要足够智能，使更多任务得以完成，同时成本更低廉以实现“Token自由”。
前述无问芯穹负责人称，“作为中立且独立的第三方MaaS，我们致力于为用户提供可匹配原厂同源体验的模型服务。不搞隐性降质，力争模型能力与原厂标准对齐，输出稳定可靠；同时在保持推理质量的前提下，通过推理效率与成本的优化，帮助下游客用户实现费用可控。”
最后一个问题，对于以OpenClaw为代表的新一代Agent将会在2026年带来什么？
MiniMax创始人闫俊杰的思考是，“Coding是Agent的一部分，它是Agent在生产力场景中最早被验证的能力。我们认为办公在接下来一年，将复刻去年编程领域那样的进步速度。AI智能体在办公领域的交付能力和渗透率会显著提升。”
从这个逻辑延伸，叠加编程领域可能出现的L4—L5级别的智能，多模态创作将走向“直出可交付”的中长内容等，Token量级极有可能出现1—2个数量级的增长。
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