免費養蝦，是未來的AI時代？

上周末深圳最熱鬧的地方一定是在騰訊大廈門口，一群大廠工程師在門口搬著小板凳免費幫人安裝 OpenClaw, 現場聚集了上千人，不僅有年輕白領，甚至還有替孩子來排隊的老年人, 大家寧愿在露天等上一兩個小時也不愿錯過免費裝小龍蝦的機會。

圖說/深圳騰訊門口裝OpenClaw的排隊盛況,圖源/小紅書

騰訊也是在這場小龍蝦風潮中，第一家用簡單直接的方法在 C 端消費者之中獲得聲量的大廠，雖然裝機小哥在裝 OpenClaw 的同時也會順手安上騰訊自家的軟件，但是比起互聯網上動輒上千的上門安裝費用，這點“代價”就小得多了。

互聯網上，已經有人靠給人安裝 OpenClaw 創業賺到第一桶金了。

在小紅書上搜索 “OpenClaw”，會跳出上百個幫你安裝小龍蝦的賬號，有的遠程收費幾十到幾百，有人同城安裝＋培訓，價格可以做到上千。而“27 歲的創業者雷圳鵬“養龍蝦”一周就賺了 10 萬元”的新聞也登上微博熱搜。

當然，更多的還是用 OpenClaw 免費教程視頻來引流的博主，比如做電商培訓的博主@超級小恒發布的幾條小龍蝦教程都成了爆款，最高的一條獲贊超過 5000。

在線下以 OpenClaw 為主題的沙龍和分享會也十分火爆。在北京、杭州、上海等地的線下分享會，因報名人數太多甚至需要篩選參與者，而線下場景式微的當下，無疑證明了 OpenClaw 到底有多受歡迎。

圖說/北京OpenClaw集會,圖源/小紅書@Vovo

一時間，互聯網仿佛回到了當年區塊鏈和 ChatGPT 爆火的時代。

很多人甚至還沒完全搞明白這只龍蝦到底能干什么，但已經先決定養一只再說。

這場席卷全球的賽博風暴，起源于一位功成身退的奧地利程序員彼得·斯坦伯格。他在財富自由的退休生活里，因為不想花時間處理繁復的郵件，順手搓了一個開源項目，卻意外開啟了 AI 從大腦向四肢進化的新紀元。

圖說/彼得·斯坦伯格,圖源/Reddit

OpenClaw 的風潮從哪來？

OpenClaw 不是只能回答你的問題的 ChatGPT，而是能看見屏幕上的界面，也能操作你的電腦。具體來說，它會不斷截取屏幕畫面，像人類一樣識別按鈕、輸入框和圖標，然后根據理解到的環境去移動鼠標、敲擊鍵盤，完成點擊、拖拽和輸入等動作。

圖說/OpenClaw宣傳圖,圖源/OpenClaw官網

以最打工人最討厭的報銷流程為例，使用 OpenClaw 意味著你不再需要逐封打開郵箱下載發票、核對金額，再把數據錄入報銷系統；只要給出一個明確的指令，就可以看著 它在不同軟件之間來回切換，下載附件、金額整理、表格填寫一氣呵成。

又或者是在做競品調研時，它可以自動打開幾十個網頁，把關鍵信息抓取出來，再整理成一份對比表格。這些對人類而言簡單卻耗時的工作，對于 AI 來說，只要流程清晰就可以穩定地重復執行。靠著牛馬替代功能，它在 GitHub 上用短短百天時間便超越了 Linux，登頂星標歷史第一。

圖說/OpenClaw執行命令,圖源/小紅書

但誠實地說，對于大部分沒有編程基礎，也沒有大量信息需要處理的普通用戶來說，現階段的 OpenClaw 并不實用，且連安裝都有門檻，那它又是如何走紅的呢？

首先是它的傳播性極強，在全民 AI 的時代，沒有什么比一段 “電腦自動工作”的視頻更有沖擊力的了。其次是它的開源屬性可以讓更多人參與進來，開發者和資深愛好者可以分享教程，而沒有基礎的人也可以按照教程里的傻瓜操作，一步步自己操作。在社交媒體上，更有用戶把龍蝦當成養成系游戲。給它喂數據、給它寫規則，看它慢慢學會完成新的任務，分享新時代的社交貨幣。

但它爆紅的最大原因，是在 AI 日日更新的當下，從互聯網大廠到個人都患上了 FOMO（Fear of missing out), 害怕自己被 AI 替代，也怕跟不上下一個風口。

這也催生了一門神奇的生意，從國內幾十元到幾百元不等的遠程和同城上門，到海外硅谷高達 6000 美金的“Mac mini 硬件+上門培訓”套餐，第一批在 AI 浪潮里賺到錢的人，竟然是這群幫人裝軟件的人。

國內的大廠做了什么？

早在龍蝦爆發前，國內的軟件就已經跑起來很多代辦功能。

最普及的第一種形態是信息脫水，比如我們常用的豆包插件或各類瀏覽器側邊欄。

比如一個長達 40 分鐘的錄屏會議，或者一個塞滿了 500 條未讀信息的行業群，你根本不需要親自去翻。側邊欄會像個速記員一樣瞬間總結出“三行重點”，甚至連對方的語氣和隱藏意圖都能幫你分析好。它最擅長總結與提煉，適合那些每天被海量信息淹沒的內容型職場人。但它的邊界非常清晰，它能幫你擬好回復草稿，但最后必須是你自己按下發送。

圖說/OpenClaw執行命令,圖源/小紅書

進階一點的形態，是效率輸出型工具，比如 Kimi 這樣的云端工作臺。把財報、調研筆記或采訪錄音丟進去，幾分鐘就能生成一份結構清晰的簡報或 PPT 框架，堪稱職場人的效率外掛。不過它主要負責整理材料，偶爾也會編故事，最后的事實核驗仍然需要人工把關。

在這波養龍蝦熱潮中，國內大廠的核心動向是本地化。

騰訊云看準了廣闊的 C 端市場，把復雜部署做成了一鍵安裝。還打通企業微信、QQ 等聊天工具，讓人能直接在對話框里指揮 AI 干活，并通過可視化面板像給游戲角色加技能一樣調教助手。小米則把執行能力接進澎湃 OS 的智能設備生態，通過 Miclaw 內測版，讓 AI 能根據日程自動調動家居和車載設備。

對阿里和字節來說，這波熱度也帶來了算力生意。因為執行型 AI 在運行時會大量消耗 Token，往往是普通聊天 AI 的幾十倍，兩家公司很快推出面向開發者的算力套餐，降低持續運行的成本。

不過，養龍蝦也不是完全免費的。OpenClaw 內置“心跳機制”，每隔一段時間就會自動巡檢。如果配置不當，即便什么都不干，一天也可能悄悄燒掉幾十美金的 Token。

圖說/小米官宣miclaw內測,圖源/小米技術微博

更危險的是權限的讓渡，當龍蝦擁有了操作郵件、日歷和文件的權力，也就意味著你向它敞開了數字世界的底牌，人們的隱私，信息和財產安全都面臨和前所未有的挑戰。

在外網上，最著名的翻車案例莫過于 Meta 超級智能實驗室的安全與對齊總監 Summer Yue 的遭遇，她發現自己的 OpenClaw 在后臺不斷刪除郵箱里的郵件。她連續發出多條停止指令，但系統依然按照原有邏輯繼續執行，完全沒有停下。最后，她只能沖到電腦前強行終止進程，才把這場“自動清理”停下來。事后系統承認自己違背了她之前設定的規則。

圖說/OpenClaw失控,圖源/Summer Yue

而小紅書用戶也抱怨 OpenClaw 不僅常常崩潰，還會不受控制地消耗 Token。

圖說/OpenClaw失控,圖源/BisightTech

最近，深圳龍崗區放出了一份征求意見稿——《人工智能（機器人）產業若干措施》。

對于小型開發者來說，這個龍蝦服務區的計劃配合應用券補貼，很多原本需要自費的部署和智能體解決方案，政府可以幫你分擔一部分成本。

換句話說，不管你只是想用 OpenClaw 提高一點工作效率，還是準備拉兩個人做個小創業項目，都不用再為第一筆技術開銷發愁。原本幾千甚至上萬的嘗試成本，被壓到幾乎可以忽略。

龍崗的政策里同時提到，要開放交通、醫療等高質量的公共脫敏數據，并且減免使用費用。對開發者來說，現在可以用真實世界的數據，把龍蝦調教得更專業、更接地氣。

圖說/深圳龍崗區發布“龍蝦十條”,圖源/龍崗政府官網

站在 2026 年這個時間點，我們對 AI 的想象也在悄悄變化。過去大家談論的是“更聰明的嘴”，一個能回答問題、給建議的聊天機器人；而現在，越來越多的人開始期待它長出“手腳”，成為一個真正能執行任務的助手。

圖源/Frontline

它更像一個全天候待命的數字實習生，對普通人來說，真正的關鍵也不在于讓 AI 去完成多么宏大的任務，而是學會如何和這股新力量共處。更現實的做法，是從最小的任務開始：給出清晰目標，控制權限邊界，讓每一步操作都能被回溯。

當 AI 開始替你執行任務時，最重要的能力其實已經不再是技術本身，而是你能否像一個項目負責人那樣，在授權、監督和責任之間建立起一套清晰的規則。

而小龍蝦時代的新技能，可能不是寫提示詞，而是學會當一個合格的監工。

總編輯:范懌

本期作者:Vicky