全民養“龍蝦”：AI技術普惠還是商業狂歡？

撰文 | 曹雙濤
編輯 | 楊博丞
題圖 | 豆包AI

這里的龍蝦并非水產，而是一款代號為OpenClaw的AI智能體。與傳統AI助手不同，OpenClaw不僅能對話問答，更能獨立寫代碼、操作軟件、管理文件、調用各類工具。憑借“替人打工”的顛覆性體驗，它迅速引爆全球，成為年度最具現象級的科技事件。

OpenClaw自1月底開源，到3月中旬實現全民級傳播，全程不足兩個月，大量話題輪番霸占新聞與社交平臺熱搜，速度遠超同類 AI 模型和以往現象級產品。

圖源：微熱點研究院

圖源：微熱點研究院

熱潮之下，騰訊、百度、字節、360、MiniMax、智譜AI等眾多廠商迅速跟進，紛紛推出對標產品——騰訊“龍蝦全家桶”、火山引擎ArkClaw等相繼面世。

圖源：基于公開信息整理DoNews制圖

圍繞“龍蝦熱”的產業鏈，也隨之全面擴張：騰訊大廈前出現用戶排隊安裝的景象；朋友圈被部署成功的截圖刷屏；培訓、代裝、行業解決方案等業態快速形成完整商業閉環；深圳、無錫、合肥、常熟、杭州等地也紛紛出臺扶持政策，搶灘AI智能體生態布局。

圖源：百度“龍蝦市集”

然而，市場狂歡之下，更需要冷靜審視：這場全民現象，究竟是AI技術的真正普惠落地，還是全民焦慮的集中放大？OpenClaw所描繪的“一人公司”藍圖，是真實的產業革命，還是宣傳幻象？AI大模型的商業化，是否已真正跑通可持續閉環？

當AI深度介入生產、交易與決策，執行偏差、權責邊界與數據安全，又該如何清晰界定？

01.

熱潮背后，三重驅動

2026年席卷全網的“龍蝦熱”，表層是春節AI紅包大戰流量普及與大模型技術迭代的結果。一方面，春節AI紅包活動打破了AI技術與普通用戶的壁壘，大幅加速C端市場滲透與用戶使用習慣養成；另一方面，大模型技術突破，打通了AI從“被動交互”到“主動執行”的關鍵鏈路。

騰訊輕量云產品總監鐘宇澄表示，自2025年起，大模型正式完成從“對話式AI”到“執行式AI”的范式轉型，尤其是vibe coding（自然語言驅動直覺式編程）技術成熟后，后端智能體與技能模塊足以支撐全場景泛生產力需求，實現從自然語言指令到實際操作落地的完整閉環。

這場技術躍遷，讓AI跳出問答式的輔助工具定位，轉型為深度介入辦公流程、內容生產、代碼運行、數據處理的生產力，這也是OpenClaw能夠快速引爆全網熱度的根基。

然而，技術突破只是熱潮爆發的基礎，全民圈層化的深度焦慮，才是龍蝦熱快速破圈的核心推手，更是這場全民狂歡背后最真實的社會底色，不同群體的焦慮內核差異鮮明，共同匯聚成這股現象級浪潮。

對C端普通用戶而言，焦慮是AI失業恐慌、財富自由渴望、被時代淘汰危機感的三重疊加�！褒埼r熱”爆發恰逢“金三銀四”求職旺季，但全球AI引發的職場沖擊持續加劇，AI正快速替代客服、美工、基礎文案、初級程序員等大量基礎崗位，全球科技企業裁員潮接連不斷：Atlassian宣布全球裁員1600人，Meta計劃裁員比例高達20%，2025年微軟裁員規模更是達到15000人。

圖源：高盛

與此同時，短劇、影視創作等行業也被AI深度重構，從業者多年積累的專業經驗，在AI面前似乎瞬間失去競爭力。短視頻平臺“哪些行業不會被AI取代”的討論持續發酵，折射出普通人對職場生存的普遍迷茫。

圖源：抖音

正是這種怕掉隊、怕錯失風口的焦慮，讓即便存在技術門檻、需要付費部署的OpenClaw，依舊迎來全民追捧，各類代安裝、教學服務也迅速獲利。

社交平臺算法推薦又進一步放大“AI暴富”“風口逆襲”的個案，將全民焦慮轉化為跟風行動力，持續推高熱潮熱度。正如網友感慨：“站在AI浪潮里，機會明明近在眼前，卻總也抓不住，終究還是跟不上時代�！�

對中小ToB企業而言，核心焦慮源于技術快速迭代與經營決策不確定性的激烈矛盾。AI技術不斷重塑傳統商業邏輯與盈利模式，打破企業長期依賴的經營法則，企業主陷入“不跟進AI就會被淘汰”的危機感，面對層出不窮的新技術與風口，只能倉促應對。

但現實困境尤為棘手，尤其是中小企業受限于資金、專業人才與數據管理能力，AI落地的投入成本與實際收益難以精準量化，效果充滿未知�！敦敻弧冯s志數據顯示，全球95%嘗試整合生成式AI的企業，均未達到預期增效目標，僅有5%的企業能依靠AI實現顯著增收。

一旦部署AI，企業就要直面高額前期投入、降本增效實效、潛在技術風險與權責劃分的復雜權衡。這種高度不確定性進一步加劇焦慮，迫使企業被動跟風，卻始終難尋穩定可持續的AI落地路徑。

圖源：高盛

對互聯網廠商而言，龍蝦熱背后是AI生態入口的搶奪戰。春節AI紅包大戰、蘋果推出低價筆記本、微軟將AI能力全面嵌入Office體系，本質都是巨頭卡位AI時代生態入口的關鍵布局——誰搶占核心用戶與場景入口，誰就能掌握下一個十年的產業主導權。

對于大模型廠商來說，2026年是至關重要的商業化驗證年，需要向資本市場證明模型具備規模化落地、可持續變現的實際價值。龍蝦熱恰好成為廠商驗證商業化能力、搶奪生態話語權的突破口，也推動各大巨頭加速推出智能體產品，迅速切入該賽道。

比焦慮傳導更現實的是，這股熱潮早已形成清晰直接的商業變現鏈路，Token消耗是大模型廠商的重要盈利模式。OpenClaw這類執行式智能體，運行邏輯與傳統對話AI截然不同，高強度運行下單日Token消耗量可達數億，成本高昂：當前國內Token均價約0.3美元/百萬，執行復雜程序調試、批量內容生產等任務時，單日消耗甚至突破10億，花費高達上萬元。

更關鍵的是，即便用戶不主動發起任務，智能體后臺運行也會持續消耗Token維持待命狀態。數據顯示，OpenClaw重度用戶日均Token消耗量在3000萬至1億之間，即便選用國產大模型，單日成本也在42至140美元，遠高于GPT每月20美元的訂閱費用。

除直接帶動Token收入暴漲外，熱潮還撬動全產業鏈收益增長：一方面，廠商營收爆發拉動資本市場表現，MiniMax上市兩個月股價飆升640%，智譜AutoClaw開盤上漲12.6%，資本熱度持續走高；另一方面，AI智能體對終端設備需求激增，導致Macmini一度全網斷貨，云服務部署、硬件銷售、第三方服務等上下游產業均被帶動，形成全鏈條商業狂歡。

圖源：雪球（智譜股價走勢）

歸根結底，龍蝦熱的本質是“技術迭代突破→圈層焦慮放大→商業變現落地”的完整閉環。技術突破提供落地可能，讓AI從概念走進現實；全民焦慮催化全民參與，讓小眾技術演變為全民熱潮；企業與資本抓住風口，將大眾跟風熱情轉化為產業價值與經濟收益。

這場看似突然的科技狂歡，實則是技術、情緒與商業三者深度綁定、相互驅動的結果。

02.

“一人公司”幻象下的龍蝦熱落地困境

“龍蝦熱”雖在短期內跑通了基礎商業模式，但這套模式能否走得長遠，核心取決于C端能否借助其實現穩定盈利、B端能否落地可量化的實際價值。

對C端用戶而言，大批人愿意承擔高昂的Token消耗成本、付費部署“養龍蝦”，本質是OpenClaw通過MCP（Model Context Protocol）+Agent+Skills的組合，理論上單人可完成以往團隊協作的工作，讓“一人公司”從概念變得看似可行。用戶也正是希望借此打破傳統創業的人力門檻，實現輕資產運營，最終借助AI工具實現盈利。

以電商場景為例，理想狀態下，OpenClaw智能體可實現全流程自動化運營：AI自動抓取行業數據、篩選爆款品類、回復售前咨詢、自動打單并同步物流信息，搭配數字人完成直播帶貨，包攬原本客服、運營、主播的全部工作，全程無需過多人工干預。

但這份看似完美的“一人電商”藍圖，在實際操作中極度理想化。河南某食品公司電商經理胡帥（化名）直言，現階段AI客服只能處理快遞類型、發貨地址、產品規格等機械式、標準化售前問題，一旦涉及售后便完全無法勝任。

售后工作的核心從來不是機械答疑，而是消費者情緒安撫與突發狀況靈活應變，無論是消費者投訴不滿、質疑產品，還是遇到職業打假、惡意差評等情況，都需要人工臨場溝通處理，AI客服在這一環節存在明顯短板。更棘手的是，消費者一旦察覺售后由AI處理，往往會產生強烈抵觸情緒，甚至直接拉黑店鋪，導致客源流失。

胡帥的觀點也得到調研數據的有力佐證：ASC調研數據顯示，37%的受訪者表示，若發現企業刻意隱瞞使用AI客服，會直接對品牌失去信任；22%的受訪者寧愿掛斷服務電話，也不愿與AI客服溝通。Gartner針對163位企業高管的調查則顯示，半數高管已放棄2027年前依靠AI大幅裁減客服人員的計劃。

除客服場景外，胡帥進一步指出，AI智能體還存在兩大底層漏洞：一方面，AI普遍存在數據幻覺問題，投產比計算、市場行情分析極易出現偏差，若人工審核干預不到位，極易造成選品失誤、庫存積壓，直接引發經濟虧損，且相關責任無法清晰界定，最終損失只能由用戶自行承擔；另一方面，各大電商與內容平臺均有明確規則壁壘，部分平臺要么封禁AI托管運營，要么限制AI生成內容流量，直接掐斷了AI自動化賬號的生存根基。沒有流量支撐，所謂的AI一人創業更是無從談起。

更深層次來看，真實商業世界的復雜性、人性博弈與利益周旋，遠超當前AI的能力邊界。

企業與代工廠議價、維系長期客戶信任，核心依靠行業經驗、人情往來與利益平衡。這些核心商業環節，AI完全無法參與。而市場追捧“AI一人公司”，看似高效省心，實則將售后維穩、流量獲取、產品交付、商務合作等全鏈條壓力，全部集中在單個個體身上，違背了基本的商業運營規律。

最現實的問題是：用戶會使用AI工具，從來不等同于會創業。AI無論如何迭代升級，始終只是工具，無法搭建核心商業壁壘，更不能獨立完成風險決策、從0到1跑通商業閉環。絕大多數跟風“養龍蝦”的人，只是被AI失業焦慮、財富焦慮裹挾，并沒有真正想清楚如何實現盈利。

對B端企業而言，AI智能體描繪的愿景同樣極具誘惑力：借助智能體逐步替代基礎人力，實現“一人+AI”的極簡組織模式，7×24小時不間斷運轉，無需承擔員工社保、團隊管理、情緒內耗等成本。尤其對國內大量銷售驅動型公司而言，最理想的結構似乎是：保留核心銷售人員拓展訂單，由老板操控AI執行全部后續流程。

但這一構想依舊停留在紙面，難以落地實操。湖北某軟飲料品牌經銷商張磊（化名）直言，經銷商的核心競爭力，是線下渠道關系、市場話語權、現場應變能力與利益博弈平衡，絕非簡單的流程執行。合作合同審核、廠家政策解讀、區域價差談判、終端動銷研判、爭取降低壓貨任務等核心工作，AI都無法替代。

更關鍵的是，養龍蝦所需的高昂Token成本與后期調試時間成本，未必比雇傭基礎員工更低，所謂的降本增效，反而容易演變為入不敷出。

這類行業擔憂并非個例，社交平臺上相關吐槽隨處可見：“燒了上千元Token費用，熬了好幾個晚上調試，最終效率還不如手動操作”“訓練龍蝦投入的金錢和精力，足夠招聘好幾個基礎實習生”。用戶的不滿情緒持續發酵，甚至快速催生了一波“龍蝦卸載潮”，熱潮褪去后的現實困境愈發凸顯。

歸根結底，這波龍蝦熱的本質，是AI實際能力與市場真實需求的錯配，是輿論過度放大的技術幻想，疊加普通人的失業焦慮、企業主的成本與效率焦慮共同催生的產物。技術提供了想象空間，焦慮催化了全民狂熱，但真正決定AI能否深度融入產業、實現長期價值的，是客觀商業邏輯、人性博弈、責任邊界劃分與成熟的企業組織能力。

03.

安全盲區與責任模糊下的行業深層反思

如果說“一人公司”的創業神話仍停留在想象階段，那么這場全民“養龍蝦”熱潮，則提前暴露了AI智能體的核心矛盾：技術迭代快速VS監管滯后、風控體系缺失VS數據合規的雙重隱患。

OpenClaw開源且支持本地部署的特性，表面上大幅降低了普通用戶的使用門檻，卻舍棄了中心化風控這道核心防線。大量用戶為圖操作便捷，將龍蝦實例直接暴露在公網環境中，無密碼防護、無身份認證、無安全校驗，設備瞬間淪為黑客可隨意操控的“肉雞”，安全隱患一觸即發。

從API密鑰被盜刷、資金無故損耗，到本地文件、聊天記錄、賬號密碼等核心數據遭竊取泄露，再到設備被黑客遠程控制、關鍵配置文件被惡意刪除，各類安全事故接連頻發。種種亂象直指行業痛點：無節制的開放部署、全程零安全防護，早已成為AI智能體行業的系統性風險。

這些離譜的安全漏洞，也引發了網友的犀利調侃：“開放最高權限讓軟件在自己電腦上為所欲為，以前這叫木馬病毒，現在叫智能AI”；“熊貓燒香要是趕上這時候，都能直接上市了”�；恼Q的吐槽背后，是普通用戶面對AI智能體不可控風險時的無力，更是這場盲目熱潮帶來的深刻警醒。

圖源：抖音

面對愈演愈烈的安全危機，工信部緊急發布AI智能體使用“六要六不要”規范，并同步推出官方卸載指南；多家企業及政務單位也火速發文，明確禁止員工擅自部署龍蝦，及時叫停了這場失控的技術狂歡。一系列舉措，直指一個行業核心命題：AI商業化，從來不止關乎技術能做到什么，更關乎風險由誰防控、責任由誰承擔、過錯如何追溯。

在責任界定層面，傳統SaaS系統僅按照固定設定執行指令，責任鏈條清晰可辨，軟件商、實施商、企業用戶各司其職、邊界明確。而行動型AI智能體早已超出傳統工具范疇，它不僅能自主生成內容，還能獨立拆解任務、調用第三方工具、調整執行優先級，具備自主行動能力。這種模式下，供應商再也無法簡單將責任推脫為“只提供工具”，徹底打破了傳統軟件的責任界定邏輯。

更復雜的是，AI智能體引發的損失損害，往往是多重因素疊加的結果：模型本身缺陷、系統提示偏差、第三方插件漏洞、企業配置不當、員工授權違規，甚至外部黑客攻擊，都可能成為風險誘因。

一旦出現重大損失，企業可以辯稱“只是使用AI工具”，廠商則推托“最終決策由用戶自主下達”，雙方互相推諉，責任邊界變得模糊不清，再也無法像傳統軟件那樣清晰切割、精準定責。

加之AI行動鏈條涉及多層主體，從基礎模型方、智能體平臺方，到插件/連接器方、部署集成方，再到終端企業使用方，主體繁多、關系交錯。一旦出現問題，責任鏈條被無限拉長，追責難度呈指數級上升。

此外，普通聊天機器人答錯問題，頂多只是建議偏差，用戶可自行復核規避風險；但行動型AI一旦出錯，可直接發送郵件、刪除文件、觸發交易、操控賬戶，造成實打實的經濟損失與數據泄露。此時的責任界定，不再只看“內容輸出對錯”，更要追溯核心權責：誰授予了執行權限、誰允許其自動操作、誰能預見潛在風險、誰從自動化行為中獲益。

如果說傳統軟件的責任核心，是判斷工具本身是否存在技術缺陷；那么行動式AI的核心責任命題，則是行動鏈條的設計與授權是否清晰、可追溯、可追責。

這場龍蝦熱潮，給整個AI行業敲響了警鐘：AI商業化的核心競爭力，絕不能停留在“能否替人干活、替代人力”的淺層噱頭，而在于能否建立一套權責清晰、可防可控、可追溯可追責的執行權體系。

技術突破只是產業發展的基礎，而安全防護、責任界定、制度規范與成熟商業閉環，才真正決定AI智能體能否真正走進產業、落地生根，實現長期可持續的健康發展。

「創新無邊界」是我們的slogan，我們不局限于對互聯網行業的追蹤與探索，更要向未來、向未知的方向大膽邁進。因此，「打造行業新標桿、解讀商業新動向」是我們秉持的方向之一。