編者按：

2026年開年，開源 AI 智能體 OpenClaw（網友戲稱 “小龍蝦”）的爆火掀起全民 “養蝦” 熱潮，也直接引爆大模型行業的 Token 通脹危機 ——90% 的 AI 任務調用指向OpenClaw 的調教與使用，單位任務的 Token 消耗量呈指數級暴漲，用戶端陷入 “越養越貴、越貴越沒效果” 的成本困境。而在這場由 “養蝦” 引發的產業狂歡中，產業鏈上下游玩家卻各憑優勢分食紅利，這場通脹的背后，是 AI 從對話工具向行動執行體轉型的必然陣痛，更是產業利益格局的一次全新重構。

暴利狂歡

四大梯隊瓜分 Token 蛋糕，誰在躺贏誰在買單

OpenClaw引發的 Token 通脹，本質上是一場產業鏈上游對下游的價值收割，大模型廠商、算力云廠商、信息差套利者、應用層工具商四大梯隊各顯神通，在用戶端的成本焦慮中賺得盆滿缽滿，形成了 “用戶燒錢買單，上游悶聲收割” 的畸形產業格局。這場紅利瓜分的游戲里，每個玩家都依托自身核心優勢，精準卡位 Token 通脹的價值鏈條，讓原本作為 AI 計費單位的 Token，成為撬動產業利潤的核心杠桿。

大模型廠商作為 Token 通脹的直接受益者，率先開啟躺贏模式，徹底告別此前的燒錢內卷時代。MiniMax的 M2 系列文本模型在 2026 年 2 月日均 Token 消耗量較2025 年 12 月增長 6 倍以上，其中 Coding Plan 的 Token 消耗量漲幅超 10 倍，公司 ARR（年度經常性收入）順勢突破 1.5 億美元；月之暗面 Kimi 自1 月底推出 K2.5 模型后，20 天內累計收入便超過 2025 年全年，全球付費用戶呈爆發式增長；智譜 AI 的 GLM-5 模型因在 Coding 與Agent 能力上表現亮眼，上線即售罄，即便中國區漲價 30%、海外版漲價超 100%，依舊供不應求，股價單日大漲 42.72% 至 725 港元 / 股。其核心盈利邏輯極為簡單，大模型計費完全圍繞 Token 展開，OpenClaw 的自主執行特性讓用戶指令背后產生上百輪模型調用，工作流越長、調用越頻繁，廠商的 Token 收入便越高，這種 “用戶越低效，廠商越賺錢” 的模式，讓頭部大模型廠商輕松實現業績暴漲。

算力與云廠商則憑借 “賣水人” 的天然優勢，成為Token 通脹中最穩的紅利收割者。Token 消耗的本質是算力消耗，OpenClaw 帶來的海量 Token 需求，直接引爆了算力市場的需求缺口。優刻得率先推出 OpenClaw 云端部署方案及輕量應用云主機，相關服務覆蓋多個海外節點，截至2026 年 3 月 13 日，60 個交易日內股價從 24.68 元漲至 43.01 元，漲幅達 74.27%；順網科技上線內置 OpenClaw 的 AI 云電腦，讓用戶無需復雜部署即可擁有 “云端 AI 一體機”，股價在兩個交易日內暴漲超 20%；阿里云、火山引擎等頭部云廠商則推出 “一鍵部署 OpenClaw” 服務，既賺取算力租賃費用，又通過配套服務收取服務費，實現雙重盈利。與此同時，AI 芯片、液冷散熱、光模塊等算力基建廠商也迎來需求爆發，成為 Token 通脹背后的間接受益者，整個算力產業鏈因這場通脹迎來全新的增長周期。

信息差套利者則瞄準 OpenClaw 的技術門檻，賺起了 “養蝦小白” 的快錢，成為紅利鏈條中最靈活的收割者。OpenClaw 的本地部署、模型對接、技能配置等環節存在一定技術門檻，這讓大批草根從業者看到商機：遠程代裝 OpenClaw 收費 50-300 元不等，上門安裝服務標價 499 元以上，甚至有商家推出 29.9 元的卸載服務，有從業者僅憑代裝服務幾天便狂賺 26 萬；還有人將網絡上的免費教程打包成 “養蝦秘籍” 高價售賣，靠信息差賺取差價；更有資深玩家充當 “數字包工頭”，憑借精準控制 Token 投入產出比的能力承接企業外包任務，一邊利用 OpenClaw 完成工作，一邊賺取 Token 成本與外包費用的差價。這類套利者雖未進入產業核心環節，卻憑借對用戶需求的精準把握，在 Token 通脹的浪潮中分得一杯羹。

應用層工具商則抓住企業 Token 失控的痛點，通過售賣 “省事方案” 成為新的利潤增長點。隨著 Token 消耗量的暴漲，企業普遍面臨成本管控難、工作流不標準、智能體執行效率低等問題，對標準化解決方案的需求愈發迫切，應用層廠商趁機推出 “AI 工作流系統”“Agent 平臺”“OpenClaw配套工具” 等產品，精準解決企業痛點。Menlo Ventures 發布的《2025 年企業生成式 AI 現狀報告》顯示，2025 年企業在生成式 AI 上的總投入達 370 億美元，其中 190 億美元流向應用層，占比超 50%，這一數據充分印證了應用層的商業價值。從智能體編排平臺到 Token 成本管控工具，從行業專屬技能插件到安全防護系統，應用層廠商圍繞 OpenClaw 打造了完整的產品矩陣，在解決企業痛點的同時，也實現了自身的商業變現。

通脹困局

用戶燒錢低效，行業暗藏三重畸形現狀

當產業鏈上游沉浸在 Token 通脹的紅利狂歡中時，用戶端與行業端卻陷入重重困局，成本暴漲、價值缺失、安全隱患成為懸在 “養蝦” 熱潮頭上的三把利劍。這場由OpenClaw 引發的技術變革，本應成為提升生產效率的利器，卻因 Token 通脹的反噬，讓 AI 不僅沒有消滅重復勞動，反而制造了新的產業痛點，形成 “上游收割紅利，下游承受代價” 的畸形現狀，也讓行業開始反思：AI 的價值究竟是提升效率，還是單純的 Token 消耗？

用戶端的核心痛點，是成本暴漲與價值產出的嚴重失衡，陷入 “越養越貴、越貴越沒效果” 的惡性循環。普通用戶中度 “養蝦” 僅月費便輕松過百，重度玩家因接入 Claude 等高端模型，單日 Token 消耗成本動輒數萬元；而企業用戶的成本壓力更為顯著，某金融科技公司測算，其部署 OpenClaw 后，每月 AI 投入較此前增長 3-5 倍，卻因智能體的低效執行，工作效率僅提升 10% 左右。究其原因，在于 90% 的 “養蝦” 任務都是高頻、重復、低產出的 Token 消耗，用戶往往未明確需求便隨意調用，讓智能體反復修改方案、來回調試流程，把本該人類一次判斷完成的任務，拆成十幾次模型調用，最終 “任務沒完成，預算先燒穿”，Token成本不斷攀升，實際價值卻微乎其微。

行業端則陷入低價值任務被無限放大的怪圈，職場人迎來 “用 AI 更忙” 的全新焦慮。在傳統工作模式中，職場人的核心工作是價值創造，而重復勞動僅占少數；但 OpenClaw 的出現，讓 “反復調用、來回修改” 的低價值工作變得更加容易，部分職場人把 “用 AI” 當成工作目標，而非工作工具，寫一份文案讓 AI 生成 10 版再修改 5 輪，做一份方案讓智能體反復擴寫壓縮，看似忙碌，實則只是無意義的 Token 投喂。更關鍵的是，AI 智能體的自主執行特性讓工作流程變得更加繁瑣，一個簡單的指令背后，智能體會自主拆解出多個子任務，產生大量無意義的操作，最終導致 “AI 沒解放人力，反而增加了工作環節”，行業整體的生產效率并未因 AI 的普及而提升，反而被低價值的 Token 消耗所拖累。

安全端的隱患則成為懸在 “養蝦” 熱潮頭上的最大利劍，90% 以上的公共互聯網 OpenClaw 實例存在重大安全風險。國家網絡與信息安全信息通報中心監測數據顯示，全球活躍的 OpenClaw 互聯網資產已超 20 萬個，其中境內約 2.3 萬個，且大量實例存在架構設計缺陷、默認配置風險高、高危漏洞多等問題，IM 集成網關層可被偽造消息繞過身份認證，API 密鑰和聊天記錄等敏感信息甚至明文存儲。MITRE ATLAS 團隊的調查報告也顯示，超 4.2 萬個暴露在公共互聯網的 OpenClaw 實例中，90% 以上可被攻擊者直接繞過身份驗證，存在 API 密鑰竊取、信息泄露風險；更有實際案例顯示，Meta 實驗室的 AI 總監因為OpenClaw 開放郵箱權限，導致 AI 丟失約束指令，收件箱被批量清空，部分企業甚至出現智能體越權執行操作、刪除核心數據的情況，給用戶帶來巨大的經濟損失。

結語

Token 通脹的終局，是回歸價值而非追逐消耗

未來，隨著大模型技術的持續迭代，模型推理效率將不斷提升，單位任務的 Token 消耗量會逐步下降；而行業也將逐步建立標準化的 AI 工作流程，企業會更加注重 Token 的投入產出比，從 “無腦養蝦” 轉向 “高效用 AI”。同時，隨著安全技術的完善與監管體系的健全，OpenClaw 的安全隱患將得到有效解決，讓智能體的執行更加可控、安全。對于產業鏈玩家而言，唯有擺脫 “靠消耗賺錢” 的短視思維，聚焦于提升AI 的實際價值，才能在行業的長期發展中占據先機。

Token通脹的浪潮終會褪去，而 AI 產業的發展，終究要回歸到 “技術賦能產業、提升生產效率” 的本質。當 “養蝦” 不再是單純的 Token 消耗，而是真正的價值創造，當 AI 智能體從 “吞金巨獸” 變成 “效率利器”，這場由 OpenClaw 開啟的技術變革，才能真正釋放出應有的產業價值，推動 AI 與實體經濟的深度融合。而這，才是 Token 通脹背后，整個行業最該追尋的終局。