2026年3月，深圳騰訊大廈樓下排起的長隊，成為AI時代最具象征意義的畫面。

有人抱著NAS，有人拎著迷你主機，只為讓工程師幫忙裝“龍蝦”。

幾乎同一時間，OpenClaw在GitHub上的星標數突破28萬，超過Linux三十年的積累；電商平臺上“AI安裝”日入過萬的消息刷屏社交網絡；全國兩會上，代表們也在熱議這只“龍蝦”。

小龍蝦無疑又撞上了人們對“AI時刻”的焦慮，以及全球打工人共同的“AI替代”恐慌。

本文試圖拆解這場熱潮中的多方態度圖譜，還原一個真實、復雜且需要冷思考的“養蝦”圖景。

誰在狂歡，誰在焦慮？

1.媒體：從“看熱鬧”到“敲警鐘”

輿論場呈現出清晰的階段性特征。

第一階段以“奇觀化”報道為主，騰訊線下排隊的畫面被反復傳播，“千人排隊裝龍蝦”成為流量密碼。

第二階段，理性聲音開始浮現。新京報直指核心：“人們爭相免費安裝AI‘龍蝦’，AI焦慮比技術更上頭”[1]。人民網則從安全維度發出警示：“小心‘抓蝦’！莫盲目跟風”，系統梳理了技術門檻與隱私風險[2]。

媒體的態度轉變，反映出對這一現象社會影響的重新評估，一項技術從小眾極客圈層迅速擴散為大眾話題，媒體響應的速度也從側面反映了近期的主流方向。

2.大模型公司：“挖金礦”的入口戰爭

如果說普通人在“養蝦”，大廠則在“養魚”，用戶是魚，OpenClaw就是餌料。

騰訊在這次趕潮中的態度最具代表性。之前被戲稱“沒有AI基因”的公司，卻在這波熱潮中找到了自己的“ChatGPT時刻”。[3]

騰訊的策略堪稱教科書級分層收割：面向極客推Lighthouse一鍵部署，收割云服務器租用費；面向小白推QClaw本地客戶端，依托電腦管家建立安全信任；面向職場推WorkBuddy，把AI無縫嵌入企業微信工作流。

用戶用誰的模型無所謂，只要API調用指向騰訊云，流量和數據最終都會沉淀在自己的池子里。

月之暗面、MiniMax以及智譜AI則是另一股力量。

Kimi K2.5上線不足一個月，近20天累計收入超2025年全年；MiniMax M2.5模型推出12小時登頂OpenRouter熱度榜；智譜則直接把OpenClaw打包成一鍵安裝的桌面應用。[4]

對他們而言，OpenClaw是夢寐以求的“Token黑洞”，一個活躍實例的日均Token消耗是普通對話用戶的百倍以上。

從“賣模型”到“賣Token”，商業模式的質變讓大模型公司找到了久違的盈利想象空間。

3.資本市場：股價開始狂歡，財報還在“睡眠”模式

資本市場則呈現出有趣的割裂感。

二級市場上，“龍蝦概念”逆勢走強，算力租賃板塊掀起漲停潮。

OpenClaw作為首個真正意義上的“AI Agent”爆款，意味著AI正在從“對話”走向“行動”，而每一次行動背后都是海量的Token消耗，每一次Token消耗背后都是實打實的算力需求。

財聯社的調研揭示了另一面：多家被追捧的上市公司證券部回應稱，“相關業務暫未觀察到明顯增量”“推出時間較短，暫未觀察到對公司業務的相關影響”。[5]

這種“概念熱、業績冷”的溫差，讓人聯想到此前的元宇宙、Web3.0熱潮。資本市場向來善于為想象力定價，但普通投資者需要警惕故事與現實的差距。

而資本在為一個尚在萌芽的技術趨勢提前定價，反映了市場對AI Agent方向的強烈共識，也折射出資金在缺乏新敘事背景下的焦慮。

當傳統賽道增速放緩，任何具備想象空間的新故事都會被迅速賦予高溢價。

4.用戶：提效5%，失業焦慮增長500%

真實用戶的態度高度分化，形成鮮明的“兩極樣本”。

樂觀派：效率躍遷的親歷者。

南京一家AI公司創始人張澤偉要求全員“養蝦”，稱公司整體效率提升20%，OpenClaw自動生成日報周報，項目經理寫開發日志從一兩天縮短至一兩分鐘。

杭州的“蝦哥”則用OpenClaw記錄基金持倉、自動更新凈值，甚至計劃用它處理閑魚二手交易。在他們眼中，OpenClaw已初具《鋼鐵俠》中“賈維斯”的雛形。[6]

謹慎派：風險邊界的守護者。

廣東一家律師事務所的郗浚穎帶著團隊進行了一個月的“隔離試驗”后得出結論：現階段OpenClaw不適合進入律師行業真實的生產環境。“不是‘不建議’，而是‘一定不能’”。[6]

這種態度的分野，核心在于風險敞口的差異化，對數據安全要求越高的行業，對這類工具的接受門檻也越高。

5.普通人：本來不著急，看完朋友圈睡不著覺了

最值得關注的是那些既非技術極客、也無明確應用場景的普通圍觀者。新京報將這種現象概括為“錯失恐懼癥”或“局外人困境”：因擔心錯過而產生的持續性焦慮，體現為趨時從眾或盲目跟風的“羊群效應”。

這種焦慮是被多重力量共同制造出來的：社交平臺上“一人公司日入斗金”的渲染、電商平臺上“AI安裝師幾天賺了26萬”的傳說、科技媒體上“AI將取代人類工作”的預言……

當技術焦慮成為一種可被變現的流量資源，普通人就成了整個資金流動鏈條中最脆弱的一環。

熱潮之下藏著誰的算盤？

為什么OpenClaw能在短時間內引爆全民熱潮？

對大模型公司而言，OpenClaw成功破解了如何“變現“的商業困局。

過去兩年，大模型的主流玩法是“聊天”，輕度使用根本填不滿算力集群的運營成本。而OpenClaw代表的Agentic AI，讓Token消耗量呈指數級增長。一個復雜任務跑下來，Token消耗量是普通對話的百倍甚至千倍。

從“讓更多人聊天”到“讓更少的Agent持續做事”，商業邏輯完成了質變。

對云廠商而言，用OpenClaw爭奪下一代入口，方式直接，效果拔群。

未來，用戶和數字世界的交互界面將被徹底重構，不用你去主動打開某個App，而是把任務交給AI，由AI決定用哪個平臺、調哪個服務。誰掌握了意圖分發權，誰就掌握了商業世界的頂級權力。

這就是為什么騰訊愿意倒貼人力去線下“擺攤”，每一次部署，都是在用戶的終端里埋下一臺24小時運轉的“算力水泵”。

從“賣鏟子”的角度看，OpenClaw是2026年第一個風口。

電商平臺上，上門安裝OpenClaw收費普遍500元/次，遠程安裝50-300元不等。“AI安裝師”這個新職業的快速崛起，再次印證“淘金熱中賣鏟子”的商業鐵律。他們的存在，又反過來放大了熱潮的聲勢，吸引更多普通人跟風入場。

這個風口，還趕得上嗎？

警惕焦慮稅，做理性的技術使用者。

如果你沒有編程基礎、沒有明確的應用場景、也沒有預算為Token付費，那么現階段“養蝦”很可能是一次投入產出比為負的嘗試。

就拿我個人的“養蝦“經歷來說，作為內容生產者，我更需要一個優質的大模型幫我來進行資訊的匯總和篩選。我用OpenClaw運行了一個每日提供財經資訊的簡單腳本，發現他雖然能夠給你帶來一些操作上的便利，但是真正有價值的選題，還需要我去自己搜索和斟酌，所以對我而言，這種技術加持其實在工作過程中更容易建立”信息繭房“。

所以不妨換一種更理性的姿態：關注AI帶來的行業趨勢、理解其能力和局限，遠比跟風嘗試復雜部署更重要。隨著技術發展，OpenClaw最終也會變得易學易用，到時候再用亦不晚。

如果你確實有自動化需求，但又沒有技術基礎，建議從小處著手：先用云端部署降低門檻，明確預算上限控制Token成本，務必在隔離環境中測試，讓“龍蝦”遠離主力設備和敏感數據。

結語

其實，排除高深的技術名詞和復雜的商業敘事，你會發現，大多數人對AI的恐慌，本質上是兩件事：對未來不確定性的恐慌，以及對收入不可持續的恐慌。

媒體渲染AI將取代50%工作崗位，社交平臺充斥著一人公司月入十萬的傳說，身邊人都在討論不養蝦就會被淘汰。這些聲音共同制造了一種隱形的心理壓迫：你必須得做點什么，才能對抗那個模糊而可怕的“未來”。

真相是，技術本身并不會讓人焦慮，讓人焦慮的是“跟不上”的可能，是“被落下”的恐懼，是不知道自己明天的飯碗還穩不穩。

如果你有一份穩定的收入，一個可持續的事業，一套能應對變化的底氣，你大概率不會因為一只“龍蝦”而失眠。你會像看待任何新工具一樣看待它：有用就學，沒用就等，成熟了再用。

人們追的不是OpenClaw，而是那個“跟上時代”的自我想象；人們怕的不是AI太強，而是對自己太弱的潛在擔憂。

所以，真正能對抗這種焦慮的，還是那些更根本的事情：持續學習的能力、多元收入的構建、對行業本質的理解、以及對自己節奏的篤定。

參考資料：

[1]新京報 爭相排隊“養龍蝦”， AI 焦慮比技術更上頭

[2]人民網 小心“抓蝦”！莫盲目跟風

[3]硅谷Tech News 騰訊終于找到自己的 ChatGPT 時刻

[4]香港經濟導報 OpenClaw 重塑 AI 互動生態 業界：中國 AI 企業握彎道超車契機 國際化布局提速

[5]科創板日報 AI“ 養龍蝦 ” 爆火！ OpenClaw 概念走強 多家上市公司回應相關業務最新進展

[ 6]極目新聞 “養龍蝦”熱潮下的使用者

公司與行業往期回顧：