小龙虾(OpenClaw)为什么能火遍全球?背后的关键因素

大家好,欢迎来到新哥聊AI。今天跟大家聊的关键词就是小龙虾,又叫OpenClaw。
最近这个AI系统火遍全球,今天我们不从因果角度倒推,而是找一些相关性较强的因素,来分析为什么它火了而其他的没火。
一、发明的土壤:松弛的创新环境
关于发明人是谁、怎么改名的,这些大家上网一查就知道,我们重点说开发过程和现状。
“玩”出来的产品
它的开发过程其实就是发明人玩出来的东西。这个”玩”字很关键——意味着当时没有KPI考核,没有阶段性成果要求,而是怎么方便怎么来,希望它啥样就弄成啥样。发明人本身是一位拥有丰富开发经验的系统架构师,不是简单的码农,有着丰富的带队经验。财富自由之后在家,用硅谷工程师的说法是”退休”了。但以我在硅谷待的经验,所谓的财富自由后退休,对这些人来说其实非常自由。他们早早就不差钱了,闲着没事可能花一年半时间在家闭关修炼看《费曼物理学讲义》,往回找补自己当年的青春梦想。这种人反而容易松弛,又有着开发经验经历,可谓天时地利人和。
为什么大厂的工程师做不出来?
发明人在接受播客采访时说:”我觉得这个挺不难的,大家都能开发,怎么整了半天他们都不搞?”
我遇到过类似的事情。我认识一些教学平台,有一点AI开发经验,有时会想到很好的教学应用点子,而且知道技术可以实现,因为我自己试过demo。但到了公司,那些比我技术能力强的工程师却被条条框框束缚:
安全问题不行
不能批量应用于大部分课程
只适合少部分领域不行
各种约束条件限制了工程师的奇思妙想。很多新demo出来前,设计能设计出来,但能不能赚钱是另一回事。BETA版测试往往赔钱赚吆喝,到后面才收回成本。
对比案例:德州仪器的做法
德州仪器做得不错,给员工10%的工作时间允许不干本职工作,用公司资源搞小发明。集成电路发明人之一的基尔比就来自德州仪器。集成电路能手工做出来,不只他一个人的功劳,很多工艺环节都是TI公司其他人帮忙做的。
这些人为什么有时间愿意做?就是形成了”玩”的氛围,创造的土壤,甚至被上级允许。
二、技术路线:借鉴与创新
站在CloudCode的肩膀上
很多人以为发明人凭空创造,其实并不是。在他提出之前,已经有CloudCode这个产品,小龙虾第一个名字就叫ClawBot,致敬了Claude Code。用过Claude Code的都知道,它非常古板——每一步都得合规,一步不合规就瞪眼睛。好处是不容易出错,坏处是你每次都得带着它走。发明人弹性地利用了这一点,赋予OpenClaw更多权限和自我思考的余地:其中两三步直接自己做,关键步骤再询问我。
亲民的硬件门槛
它最开始适用的硬件是Mac Mini,苹果的入门级小型工作站,折成人民币大概4500元,而不是几万块的Mac Studio。虽然发明人不差钱,却用最亲民的设备,开发成本低,可复用性强。放在GitHub开源平台上,很多人愿意试用。如果只是自己玩,就没有后面什么事。恰好不仅自己玩,还想带着一帮人玩——就像我喜欢在群里分享教学idea一样,我是教学发烧友。
全链条的生态优势
开源、可操作性强、成本低、硅谷工程师的身份背书、极客圈的宣传平台——综合原因让它在圈里火起来,渐渐出圈被大家认知。据说现在Mac Mini都很紧俏,前两天我路过苹果专卖店问有没有货,说要等一两个月。
给老师的建议
对于老师来说,我不推荐Mac Mini。你拿一台五年内的Win11笔记本电脑就够了。笔记本电脑的好处是便携,用的时候打开就用。Mac Mini还得配显示器、鼠标键盘,4500配完可能都6000了,还要保证网络畅通。你不是一天24小时都用,没必要让它24小时开机。除非你是重度开发者,要做短视频接单这种”人歇机不歇”的活,可以考虑。大部分老师使用率没那么高。
三、后来者为什么难超越?
Hermes的困境
最近出现一个新的AI系统叫Hermes,我试过了,挺好用,适合做垂直类AI系统,兼具灵活性和严谨性,介于CloudCode和OpenClaw之间。但它并没有真的火起来。为什么?
因为它缺了”天时地利人和”——OpenClaw已经占了先机,获取了资源和生态环境,以及大家的认可。Harness只能小范围传播,难以出圈。
共同语言的魔力
虽然Skill技能在Claude Code、Hermes、OpenClaw甚至腾讯的WorkBuddy上都可以迁移,但用OpenClaw的人基数大。
你是极客,用Hermes很快也能试,但去跟人交流的时候,你说啥?Hermes?我说小龙虾!一下子共同语言来了。这就是潜移默化地让OpenClaw哪怕将来越做越臃肿,短时间内也难以撼动地位。那些说”已死”的噱头标题都是忽悠人的。很多是用AI做的稿子照着读,我一当老师的一看那眼神就知道。
四、国内的现状与隐忧
大厂的跟进
很多大厂,特别是腾讯,都在消化吸收小龙虾的开源程序和系统架构,尝试内化在自己产品中。腾讯有自己的生态链:腾讯会议、QQ、微信、在线表格、元宝——一整套可以整合起来,国外有个啥国内就C2C。
缺失的造血机制
但问题在于,OpenClaw之所以能蓬勃发展、创意不断——有人拿它装在机器人上,有人做各种应用——是因为有持续的造血机制:广泛的应用环境和使用者,在开放环境中愿意无私分享idea,发在GitHub上。
其他人不仅继承了代码,还继承了开放精神。一代代传下来,技术不断优化。
国内的问题
国内吸收之后会做成闭源的东西用来赚钱。这也不是国内特有的,搞集成电路很多都这样。
但总得保持造血机制,不能永远捡现成。你怎么知道捡现成就不付出代价?现在很多Skill里写入恶意代码,更新版的OpenClaw也可能被植入难以判断的东西。OpenClaw本身就有很多漏洞,软件更新的原因之一就是要补漏洞。还有一个原因很多人不知道:要用用户的试用信息。你作为试用者或开发者,操作它的信息非常宝贵。
五、创新土壤的重要性
硅谷的生态
硅谷有很多人继续研发Claude Code的衍生产品。他们很多前身都是工程师,像OpenClaw发明人一样,喜欢分享。这种人还很多,比如著名的”卡神”。他在创意上、思想上做出很多超前的东西,在稳定性和AI自由度上找到平衡。就像赛车动画片里的那个大叔车手,常年赛车经验丰富,开车不是那么炫酷地漂移甩尾,而是介于漂移和正常拐弯之间,刚刚好。轮胎抓地力保持得更耐久。卡神这种工程师可以挖掘现有软硬件资源的拓展空间,把极限发挥到极致,还带有示范作用。这是开发生态最需要具备的。
国内的困境
国内目前给我的感觉,更多是想拿AI变现。
当然理解,谁不想赚钱改善生活?但关键是很多人改善了生活之后,想的还是挣钱挣钱挣钱。所以回到之前说的,为什么只有OpenClaw的发明人能做出这种创新——因为他挣了钱之后,不会再想继续堆积那个存款数字,想的是怎么再做点好玩的事情。很多创新就是在”有钱有闲”的时候产生的。有人问为什么文艺复兴时期意大利能产生达芬奇。这是一个积累延续的问题,有土壤的问题。创新的土壤是最需要的。
六、回到教育本质
我们老师要做的,不只是教学生怎么用AI工具或帮他们解决问题,更重要的是AI素养的培养。如何让他们将来有可能成为像卡神这样的人,或具有创新思维的人——这是我们老师最需要思考的,也是AI素养课里、所有把AI元素引入专业课基础课的老师和领导们最想看到的结果,而不只是KPI考核。以上就是今天的分享,供大家参考,我们改天再聊。