OpenClaw全解析一文说透全网爆火的“养龙虾”大潮(下)

作者丨陈晨

昨天我们浅谈了关于“龙虾”OpenClaw是什么和能做什么（点击回溯），接下来我们再来说说，目前国内云服务商的部署状况，以及如果我们自己想要“养虾”该怎么做？

国内云厂商的“龙虾养殖基地”盘点

其实OpenClaw能够在极端的时间内火遍全球，最关键的推手就是云服务商，如果只是单凭个人用户是无法快速掀起大波澜的。

让很多网友看不懂的操作就是各大云厂商的集体下场，纷纷上线了 OpenClaw 的一键部署服务，甚至免费提供安装指导，线下举办免费安装活动。所以很多人会问，他们图什么？

其实道理很简单，在淘金热里，最赚钱的从来不是淘金的人，而是卖铲子的人。这场“龙虾热” 里，无数用户涌入，而云厂商，就是那个稳赚不赔的卖铲子的人。

OpenClaw 本身只是一个执行框架，没有推理能力，必须搭配大模型才能使用，而大模型的 API 调用，是需要付费的，这也是大模型厂商最核心的收入来源。国内的云厂商，几乎都有自己的大模型，比如阿里云有通义千问，腾讯云有混元大模型，火山引擎有豆包大模型，百度智能云有文心一言。

云厂商在自己的 OpenClaw 部署镜像里，会默认预装自家大模型的 API 配置，用户一键部署后，直接就能使用。对于用户来说，既然都是调用大模型，用云厂商默认的国产大模型，访问更稳定、速度更快、中文支持更好，价格还比海外大模型更低，何乐而不为？

这就形成了一个完美的商业闭环，也就是用户通过云厂商一键部署 OpenClaw，然后默认使用云厂商自家的大模型，然后为大模型 API 调用付费，这样云厂商既赚了云服务器的钱，又赚了大模型调用的钱。更重要的是，用户一旦习惯了使用某家的大模型，就会形成很强的用户粘性，后续会持续付费，为云厂商带来长期稳定的收入。

对于国产大模型来说，OpenClaw 是一个获客的“钩子”，给了他们一个千载难逢的商业化突破口。过去，国产大模型投入了巨资研发，却始终找不到稳定的变现路径，在业内被戏称为拿着锤子找钉子。而 OpenClaw 给了他们一个现成的、海量的落地场景，无需再投入大量资源搭建应用生态，只需聚焦核心模型优势，就能快速实现商业化变现。

目前各家云服务厂商的打法各有侧重，我们按落地进度、用户规模、服务完善度来逐一拆解清楚。

腾讯云：国内带头大哥

腾讯云是国内第一个下场拥抱OpenClaw的主流云厂商，也是把“龙虾热”从极客圈推向大众的核心推手。

早在今年1月底，OpenClaw正式定名的当天，腾讯云就率先在轻量应用服务器Lighthouse中上线了OpenClaw专属应用模板，保持着每日一版的高频迭代节奏，是国内迭代速度最快的云厂商。

它的核心优势，在于对国内用户的使用习惯做了极致适配。独家完成了对微信、QQ、企业微信、钉钉等八大主流IM工具的原生适配，用户部署完成后，直接就能在日常用的聊天框里发指令操控AI，不用下载任何专属APP，实现了聊天即操作，这也是它能快速破圈的核心原因。

就在上周五，腾讯云在深圳腾讯大厦北广场举办的线下免费安装活动，更是把“龙虾热”推向了高潮，近千人从早上10点就开始排队，预约号瞬间抢光，现场工程师5分钟就能帮用户完成部署调试，相关视频在抖音、视频号等平台的播放量暴涨。

截至3月9日，腾讯云上的OpenClaw部署用户规模已正式突破10万，相关轻量云服务器的开发者数量、调用核数多次创下历史峰值，销量环比增长超320%。除此之外，腾讯还推出了两款衍生产品，包括电脑管家版QClaw，支持一键本地安装，还有免部署的WorkBuddy，直接兼容OpenClaw的全部技能，把门槛降到了极致。

阿里云：企业适配遥遥领先

阿里云是国内首批跟进OpenClaw部署服务的云厂商，同样是1月下旬就开始推OpenClaw专属部署镜像，预装了完整的运行环境，集成了阿里云百炼大模型平台的API配置界面，用户一键部署后，直接就能调用通义千问全系列大模型，无需额外配置。

和腾讯云更为贴近C端用户不同，阿里云的核心优势在于企业级服务的完善度。2月28日，阿里云推出了桌面智能体工具Copaw，支持一键本地部署与阿里云云计算巢云端部署双模式，针对中小企业推出了专属的集群部署方案，打通了阿里云的安全、存储、数据库、堡垒机等全生态产品，能为企业提供从部署、权限管控、安全审计到运维管理的全流程服务，是目前国内企业用户首选的部署平台。

在用户拉新上，阿里云也打出了极具吸引力的价格牌。目前，38元/年的轻量应用服务器，搭配7.9元/月的CodingPlan订阅套餐，新用户不到50元就能体验一整年的云上“养虾”服务，极大降低了普通用户的尝试门槛。据阿里云官方，截至3月10日，其镜像的部署量已突破40万次，有超过8万家中小企业通过阿里云用上了OpenClaw服务。

火山引擎：字节生态的专属玩家

字节跳动旗下的火山引擎，在2026年3月9日正式上线了ArkClaw，这是一款开箱即用的云上SaaS版OpenClaw，虽然进场时间稍晚，但凭借字节生态的独家优势，快速实现了用户规模的爆发式增长。

它的核心杀手锏，是对字节生态的完美适配。其可以深度对接豆包大模型、Doubao Code代码大模型，中文理解和代码生成能力拉满，默认集成了飞书、抖音生态的全量官方插件，支持一键接入飞书机器人，用户部署完成后，直接就能在飞书里用自然语言操控AI完成日程管理、文档处理、数据统计、客户跟进等全流程办公操作，是飞书用户的首选部署平台。

目前，火山引擎OpenClaw服务的部署量已突破20万次，其中飞书企业用户占比超过60%。同时，火山引擎还推出了极具吸引力的福利，新用户可以免费领取1个月的云服务器使用权，赠送百万级别的豆包大模型API免费额度，几乎让用户能零成本上手体验。

百度智能云：开发者工具完善

百度智能云在2月4日正式上线了OpenClaw一键部署服务，借助百度千帆大模型平台，完成了对文心一言、DeepSeek、通义千问等国内主流大模型的全量接入，是目前国内支持大模型数量最多的云平台。

它的核心优势，在于百度生态的全量插件支持。其内置了百度搜索、百度地图、百度网盘、百度智能云API的官方插件，对于需要对接百度系产品的用户来说，适配度远超其他平台。同时，百度智能云还针对开发者推出了专属的技能开发工具，能快速把百度AI能力封装成OpenClaw技能插件，开发者生态完善度位居行业前列。

在用户服务上，百度智能云在2026年3月以来，在北京、上海、广州等核心城市联合合作伙伴推出了线下免费手把手安装服务，同时开启了限时免费体验活动，新用户能免费领取3个月的轻量服务器使用权，春节后其轻量应用服务器的日新增用户量接近万级。

京东云：电商生态适配领先

京东云是这场竞赛里的黑马，1月官宣上线OpenClaw云服务后，凭借电商生态的独家优势，用户规模实现了爆发式增长，最新数据显示，其OpenClaw服务用户规模单周增长超300%，增速可谓惊人。

它的核心优势，在于对电商场景的极致适配，深度对接京东商智、京东物流、京东商家后台，内置了大量电商运营专属的技能插件，能帮电商商家完成商品上下架、库存监控、竞品价格分析、订单处理、售后自动回复等全流程自动化操作，是电商商家的首选部署平台。

在拉新政策上，京东云推出了9.9元的轻量云主机，搭配百万tokens免费用的活动，新用户不到10元就能上手，极大降低了下沉市场用户和小微商家的尝试门槛，用户覆盖了开发者、办公人群、中小企业等多个群体。

值得一提的是，不只是云服务厂商在卖力推广部署“龙虾”，PC整机厂商也在联手大模型平台合力造势，有不少电脑品牌已经开始推出买电脑直接送现成“龙虾”，尤其是主打小主机的品牌更是应景，把AI PC的风口和OpenClaw的热潮完美结合。

其中联想是国内第一个下场拥抱OpenClaw的整机厂商。

本周一，联想正式推出了高性能AI主机百应NUC，定位为Mac mini的替代选择，已完成对OpenClaw的全面接入，用户购机后可通过预装的百应智能体快速完成OpenClaw分钟级部署，简化了全部初始化流程，还支持主动执行能力和特有的AI Skills功能。

此外，联想还携手美团推出独家OpenClaw远程部署服务，通过专业工程师代操作+全流程透明化的创新模式，可完成一键配置。该服务目前已实现全国覆盖。

“养龙虾”到底耗不耗钱？

很多新手用户会问，“养龙虾” 会不会很费钱？API 调用会不会产生高额账单？

关于这个问题，其实是基于使用状况而定。对于 90% 的个人用户，每月使用成本极低，一个月几十元，而对于小微企业，每月成本也就几百元左右，远低于传统自动化方案的成本。我们可以就今年各大云服务厂商的定价来进行大致推算。

以云服务解决的方式为例，OpenClaw 对云服务器的配置要求极低，哪怕是最低配的入门级轻量云服务器，也能流畅运行，所以单纯只是使用API接入OpenClaw，那么除非是大型团队，不然常规的低配云服务器基本够用。

对于个人办公使用，以自媒体应用场景为例，双核 4G 内存，60GB 硬盘，5Mbps 带宽，国内节点的云服务器足够了，目前该配置的价格大致在每年200元左右，平均每月20元左右。而大模型方面，日均 tokens 消耗量约 5-10 万 tokens，如果按照旗舰级模型的API来算，那么日均成本大概0.6元左右，每月成本同样在20元以内，这样合计来算，每月价格一般不会超过50元。

对于小微企业，可以考虑使用四核 8G 内存，100GB硬盘，10Mbps 带宽的云服务器，其价格大约在每年800元左右，大模型按照日均 tokens 消耗量约 100-500 万 token计算，日均成本约20元，整体月开销也不过几百元。

当然，以上价格都是按照非新用户来计算的，实际上对于新用户体验来说，各大云服务平台都有新用户价格，年价低至几十元，对于尝鲜的新手还是非常友好。

说到这也不要以为“养虾”真的很便宜，如果真的映射到大企业使用云端部署，年成本在5万以上同样也是它。所以耗不耗钱，完全是看使用体量的。

当然，如果你要是像以更低的成本来使用，那么完全本地化的部署形式也值得考虑。比如前面说到的以联想百应等PC厂商的部署形式，就可以以本地大模型+OpenClaw来实现，但是这种方式要以极高的硬件配置为前提。

如果你现有的电脑内存不超过16GB，同时显卡级别较低，或者说显存6G，那么建议就不要尝试本地大模型，直接调用API可以获得更好的体验。但如果你手上的电脑配置非常不错，或者之前已经跑过大模型，尤其是13B-34B 以上参数模型，那么你可以尝试进行完全本地化的部署。

当然这一点也要考虑需求。首先是你的任务复杂度的要求高不高，如果只是日常办公，那么完全没问题，但是如果的你使用频次较高，复杂度也高，还是建议使用云服务器，因为单纯从PC二十小时待命的耗电来说也是一个不小的开支，云服务器则完全不用顾虑这个问题。

反过来说，如果你又极高的隐私要求，那么完全本地化的部署形式就是必须的选择。

省事不能省安全

说到隐私要求，我们必须要单独强调下安全问题。

任何事物都有它的两面性，OpenClaw 的核心优势是能在充足系统权限下，替你完成操作，但这也是它最核心的风险点。为了让 OpenClaw 能顺畅地完成任务，很多用户会直接给它分配系统最高管理员权限，允许它读写整个磁盘、执行任意终端命令、访问所有软件和文件。这相当于，你把自己家的大门钥匙、保险柜密码，全部交给了一个 AI，而且它还能 24 小时不间断运行，自主决策执行操作。

OpenClaw 的本地优先架构，让很多用户误以为它是绝对安全的，不会泄露隐私。但事实上，如果你配置不当、使用不当，它反而会成为你隐私泄露的重灾区，你的所有秘密，都可能被攻击者一览无余。

对此，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台日前已发布安全预警，明确指出OpenClaw在默认或不当配置情况下存在较高安全风险。所以部署完成后，我们必须做好这5项安全设置，来规避99%的安全风险：

设置高强度的管理密码：绝对不要用弱密码、默认密码，密码长度不低于16位，包含大小写字母、数字、特殊符号，同时开启多因素认证，给账号再加一层锁。
绝对不要暴露公网：默认只监听本地127.0.0.1地址，不要设置0.0.0.0监听，不要把端口映射到公网，如果需要远程访问，必须通过VPN、零信任网关接入，绝对不要直接暴露在公网上。
严格遵循最小权限原则：绝对不要用管理员/root账号运行OpenClaw，单独创建一个低权限的系统账号，只给它分配必要的文件夹访问权限，禁止访问系统目录、敏感文件目录。
开启全量操作日志审计：开启OpenClaw的全量日志功能，记录AI的每一次指令接收、工具调用、文件操作、命令执行，定期查看日志，检查是否有异常操作。
及时更新官方版本：官方会持续修复安全漏洞，至少每周检查一次版本更新，及时升级到最新的稳定版本，尤其是安全修复版本，必须第一时间更新。
结语

从 2022 年底 ChatGPT 爆火，AI 产业已经走过了 3 年多的高速发展期。我们见证了大模型的参数从百亿到万亿，见证了多模态能力的不断突破，见证了 AI 从实验室走进了我们的工作和生活。OpenClaw 的出现给了我们一个答案，那就是AI 的未来，一定是从对话走向执行，从给方案走向拿结果。它的爆火，是整个社会对 AI 落地的迫切需求，是 AI 产业发展的必然趋势。

但我们必须清醒地认识到，任何技术的革命都伴随着机遇与风险。OpenClaw 就像一把锋利的刀，你可以用它来切菜、做饭，提升生活品质，也可能因为使用不当，伤到自己，甚至伤害别人。技术本身没有对错，关键在于使用它的人，能否守住安全的边界，能否理性地看待它的价值，不盲目跟风，不高估它的能力，不忽视它的风险。

对于普通用户来说，不要因为全网的热潮，就盲目跟风。先想清楚，你到底需要用它来解决什么问题，有没有必要部署，能不能做好安全防护。如果你只是出于好奇，没有明确的使用场景，没有足够的安全意识，那最好先观望，不要拿自己的隐私和数据安全去冒险。

对于企业来说，OpenClaw 确实给降本增效带来了新的可能，但不要盲目地全面铺开。先从小的、非核心的场景试点，验证效果，完善安全防护体系，再逐步推广，不要为了短期的效率提升，忽视了长期的安全风险。因为只有可控的技术，才能真正改变世界。

--本期内容同步发布在【驱动中国】全网媒体矩阵--

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