今年以來，OpenClaw 爆火背后有幾個信息，同樣值得關(guān)注：

1. Kimi 付費(fèi)用戶訂單暴漲 80 倍：1 月個人用戶支付訂單數(shù)環(huán)比增長 8280%，2 月環(huán)比再漲 123.8%
2. 2026 年春節(jié)后，Kimi 僅用 20 天就完成了 2025 年一年的銷售額，然后上線了 699/月的套餐
3. GLM 因?yàn)樗懔毫Γ珻oding-Plan 漲價，首購優(yōu)惠取消
4. 阿里云 Coding Plan 首購優(yōu)惠策略調(diào)整
5. MiniMax Coding Plan 計費(fèi)策略從限定 Prompt 次數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)橄拚{(diào)用次數(shù)統(tǒng)計

幾家裝 Claw 送 Coding 月套餐的廠商，使用高峰期 token 的輸出速度肉眼可見的會慢了許多。

不是廠商們“見錢眼開”，而是用的人實(shí)在是太多了，算力和服務(wù)器真扛不住。

Kimi 這種“小廠”都能實(shí)現(xiàn) 80 倍增長，過去兩個月死命折騰小龍蝦的大廠牌，增長肯定只會更高。

一個新的趨勢 —— 至少認(rèn)知養(yǎng)成方面 —— 已經(jīng)來了：繼電費(fèi)、網(wǎng)費(fèi)后，token 費(fèi)將成為“生活”的標(biāo)準(zhǔn)開銷。

要知道，有了“19塊錢的大王卡”后，短視頻時代才到來。

如果真的人手一個 token 套餐了，現(xiàn)在這 AI 產(chǎn)品的形態(tài)能跟得上么？

“消費(fèi)智能”的門檻

當(dāng)年騰訊跟聯(lián)通合作推出 29 塊錢的大王卡，解決了一部分流量不夠用的問題，但不夠極致。

對于當(dāng)時的大部分人來說，買 29 的套餐和充 29 塊的流量，后者更劃算——一個月用不了 29 塊錢的流量。

但大家又真真切切感受到自己對流量的消耗增加了，于是長期處于“不買套餐可能超 29，買了套餐又可能用不完”的難受狀態(tài)。

直到短視頻出現(xiàn)。

今天部署了 OpenClaw 的用戶，也處于這種狀態(tài)：如果直連 API，某個任務(wù)可能突然就失控?zé)藥资畨K 錢；但買了 Coding Plan 又發(fā)現(xiàn)這破蝦也沒啥可玩的……

原因之一，可能確實(shí)是，用戶沒啥值得讓 Agent 去做的工作。

但是，“賴”用戶，做不出好產(chǎn)品。

哪個產(chǎn)品，能降低“消費(fèi)智能”的門檻，幫大家把套餐里的 token 花出去，哪個產(chǎn)品就會成為接下來的“大王”！

當(dāng)年買流量是為了看短視頻里的“擦邊”或“搞笑”，那是多巴胺分泌的“爽”；那么買 token 換來的“消費(fèi)智能”，它的“爽感”究竟應(yīng)該長什么樣？

搞定這個問題，方向就有了。

能揮霍 token 且有爽感的產(chǎn)品

先分享一個我揮霍起來非常爽的 Agent 應(yīng)用場景：

1. 我有一個桌面應(yīng)用，只要我電腦是開機(jī)的，就每隔 5s 截屏一下發(fā)給大模型識別我在干嘛
2. 每天 22:00 會根據(jù)我全天的工作內(nèi)容，整理包含應(yīng)用&任務(wù)時間線的日報
3. 我的 Agent 每天早上會讀取前一天的這個日記，審視我的工作給今天一些扎心小建議
4. 我 Agent 回答我問題或者幫我干活前，都會在我的“日記”里檢索關(guān)鍵詞，拉取背景信息

下面是我隨便打開的一個“日記”里記錄的內(nèi)容：

這個系列，每天大概靜默消耗 5000 萬 token，即便我不使用 Agent。

但我很爽！

我現(xiàn)在使用這個套系的產(chǎn)品時，不需要提供任何背景信息，只要我的訴求里包含有效的關(guān)鍵詞，過去 1 個月內(nèi)所有跟這個關(guān)鍵詞相關(guān)的工作 Context 自動就可以附上。

爽的核心來自：

• 很高頻，但靜默把事做了
• 很剛需，但不用字句斟酌
• 很硬核，但沒有失敗焦慮
• 很定制，但不用費(fèi)事調(diào)教
• 把我花錢買的 token，全消耗沒了，我一點(diǎn)也沒虧！

上面這個流程，本質(zhì)上是在做“把信息處理變成持續(xù)服務(wù)”。

此刻，所有人面臨的最大問題不是沒有信息，而是信息太多了，處理不過來，用的時候也就用不上。

把所有我經(jīng)手的信息，同步給我的 AI 一份：信息處理和二次利用這兩件最費(fèi)腦子的事兒托管出去，花多少 token 都值。

誰不愿再買一個好用的腦子呢？

沿著這個思路，我試著擴(kuò)展了以下讓用戶爽的 Agent 產(chǎn)品形態(tài)。

?燒 token 幫你進(jìn)入狀態(tài)

“讓 AI 幫你做一件事”，對于絕大部分人來說，是“反人性”的。

人雖然是群居動物，但整個人類進(jìn)化過程中，成為領(lǐng)導(dǎo)的人是少數(shù)中的少數(shù)。

大部分人類積累的基因是被別人領(lǐng)導(dǎo)，所以那些“領(lǐng)導(dǎo)力培訓(xùn)課”都賊貴[狗頭]。

所以，你整個 AI，作為人類的助理、聽人的指揮、去做一件事，對大部分人來說，難哭了。

想象這個場景：

1. 領(lǐng)導(dǎo)在群里@你安排了個活，比如更新一下產(chǎn)品介紹 PPT
2. AI 捕捉到這個任務(wù)，開始靜默的調(diào)動它能查到的所有信息，幫你準(zhǔn)備資料
3. 找到最新版本的產(chǎn)品介紹 PPT，在里面最前面創(chuàng)建了幾頁 PPT，寫了調(diào)整方向
4. 把它放在你桌面
5. 當(dāng)你要干這個活、打開 AI 時，里面是它的作業(yè)歷史記錄和輸出的草稿

就問你爽不爽？！

不是不能實(shí)現(xiàn)哦，我本機(jī)電腦上的 Claw，有一個每半小時執(zhí)行一次的定時任務(wù)：

1. 讀我的“日記”JSON 文檔，看看我過去半小時干啥了
2. 識別里面任務(wù)相關(guān)的信息，調(diào)度匹配數(shù)量的 SubAgents 直接幫我把任務(wù)相關(guān)信息做整理
3. 把整理的信息輸出到我的一個工作空間里，給我推一條消息

這是它們上周靜默干活的文件夾

雖然我大部分時候，都在它們交付之前把活干了，但是沒事讀一讀它們整理出來的相關(guān)資料還挺有意思的。

?燒 token 換取恰當(dāng)場景

你刷的短視頻和我刷的，內(nèi)容肯定不一樣。

這個差異來自我們?nèi)粘Ｋ⒌臅r候給的反饋，這些反饋喂養(yǎng)了算法，實(shí)現(xiàn)了“千人千面”。

你甚至不用點(diǎn)贊、評論，只是稍不留神把某一個視頻看了兩遍，接下來出現(xiàn)的新的內(nèi)容，就讓你感受到爽了。

短視頻人刷人愛的原因就在于，你不用付出什么，就能得到你想要的。

我們的 AI 行不行呢？

你跟你的 AI 在某個問題上就多追問了一輪，你的 AI 就“High”了：

1. 你正在讀它的回復(fù)時，它跑到服務(wù)器里檢索了這個問題相關(guān)的問題，分析了提出這些問題的人的畫像
2. 找到他們同時間線上問過的其他問題，總結(jié)了一下“趕在”你讀到最后之前把這些問題寫在了推薦問題列表里
3. 之后，它進(jìn)一步拼命消耗 token 幫你檢索和“琢磨”你可能會干啥事
4. 下次你打開那個對話窗口時，把這些事放在輸入框上面

還記得我上面那個“每天看我日記”的流程么，它每天早上給我發(fā)的消息里，就包括一個“你今天可能要做的事”

雖然我現(xiàn)在不咋參考它這個流程，但是每次看到它推薦我今天做的事都被我熬夜干完了，就很爽（我的桌面應(yīng)用只記錄到 22:00）

下一代 Agent 產(chǎn)品的形態(tài)

此刻爆火的 OpenClaw 完成了前臺形態(tài)的構(gòu)建：一個 7×24 小時在線、可自定義調(diào)教、可定時自動執(zhí)行任務(wù)。

但它還缺一個持續(xù)靜默同步你的信息、揮霍 token 的后臺。

揮霍 token 具體做什么，需要產(chǎn)品經(jīng)理們定義。

但至少應(yīng)該有一個根據(jù)信息生成定制化、點(diǎn)一下就行的場景，最大化的降低用戶“強(qiáng)迫自己當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)”的頻率。

兩周以內(nèi)，套殼 Claw 的大戰(zhàn)基本上就結(jié)束了。

接下來，誰先做出第一個“有眼力見兒”的 Claw，誰就能成為真正吃到 Token Plan 套餐趨勢紅利的贏家。

無論如何，大模型從拼模型能力進(jìn)入到了場景消耗，這意味著產(chǎn)品經(jīng)理這個崗位 Great Again 的機(jī)會來了。

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