夜雨聆风一只红色龙虾正在你的电脑里“吃掉”你的隐私、钱包和焦虑，而有些人正靠喂养它暴富。
深圳腾讯大厦北广场，上百人抱着电脑排队等待免费安装OpenClaw；北京中关村咖啡馆里，程序员小李的“上门装龙虾，500元一次”海报贴满桌面；某知识付费平台上，“7天精通OpenClaw，月入10万”的课程售价998元，上线3天销量破千。
这是一只名为OpenClaw的红色“龙虾”掀起的AI狂潮。从极客圈的小众项目，到如今全民破圈的现象级产品，OpenClaw让人们看到了AI进化的新高度——从“会说话”到“会做事”。
当技术神话遭遇现实，这只“龙虾”究竟是解放生产力的数字员工，还是收割普通人的数字镰刀？
从“会说话”到“会做事”：OpenClaw凭什么封神？
要理解OpenClaw为何爆火，得先看清它和传统大模型的本质区别。过去两年，我们使用AI的方式是被动的——必须坐在屏幕前，打开网页或App，输入指令，等待生成。这种“一问一答”的模式，像是一个被锁在笼子里的超级大脑：它有嘴，但没有手脚；能说话，但不能干活。
OpenClaw给了这个超级大脑“手脚”。它是一个采用无头架构的自动化智能体框架，能让AI直接运行在你本地或服务器上，通过浏览器自动化、文件操作和API调用，代劳具体任务。
打个比方，传统AI是“被动应答”：你问一句，它答一句。而OpenClaw则是“目标驱动”：你丢给它一句“整理桌面文件，按类型分类，生成今日工作总结，明天早上9点提醒我开会”，它能真的帮你干完所有活。
这种进化的核心在于三大能力：持久性记忆让AI能记住用户偏好，越用越懂你；跨应用操作让它能读取本地文件、执行脚本、控制浏览器；自主决策让它能自己拆解任务、调整路径。有开发者感慨：“OpenClaw让大模型长出了能接管电脑的手脚。”
但OpenClaw并非完美。它的部署门槛极高，复杂的环境配置和黑洞般的命令行，对于普通打工人来说简直是噩梦。整个过程下来，没有半小时到一小时搞不定，技术小白基本上看到教程就放弃了。正是这道门槛，催生了随后泛滥的“装龙虾经济”。
信息安全“黑洞”：当AI接管电脑，谁在背后看着你？
在OpenClaw狂飙突进的同时，安全隐患也如影随形。
3月8日，央视新闻报道，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现，OpenClaw开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。
一位技术专家选择把OpenClaw装在一台独立电脑上，而不是常用电脑，“因为‘龙虾’要读取你的邮箱、通讯录、文件，谁能确定它在读取这些信息时，不存在主动或被动泄露的情况？” 网上甚至出现了被泄露的OpenClaw实例，默认端口全开，“东西泄得一干二净，还自带系统最高权限”。
中国信息通信研究院副院长魏亮在接受采访时指出，OpenClaw具有很强的执行能力，这给用户带来了严峻的安全挑战。即使更新到官方最新版本，也并不意味着完全消除安全风险。
具体来说，OpenClaw存在四大严重安全风险：
“提示词注入”风险，网络攻击者通过在网页中构造隐藏的恶意指令，诱导OpenClaw读取该网页，就可能导致其被诱导将用户系统密钥泄露。
“误操作”风险，由于错误理解用户指令，OpenClaw可能会将电子邮件、核心生产数据等重要信息彻底删除。有用户发现，“龙虾”突然开始批量删除邮件，而本人无法阻止。
功能插件投毒风险，多个适用于OpenClaw的功能插件已被确认为恶意插件，安装后可执行窃取密钥、部署木马后门软件等恶意操作，使得设备沦为“肉鸡”。密码管理工具1Password的安全团队发现，有攻击者利用OpenClaw向macOS用户散播和植入恶意软件。
安全漏洞风险，目前OpenClaw已经公开曝出多个高中危漏洞，一旦被恶意利用，则可能导致系统被控、隐私信息和敏感数据泄露。
对于个人用户，可导致隐私数据（像照片、文档、聊天记录）、支付账户、API密钥等敏感信息遭窃取。对于金融、能源等关键行业，可导致核心业务数据、商业机密和代码仓库泄露，甚至会使整个业务系统陷入瘫痪。
Token“黑洞”：你的钱包被“龙虾”吃空了
如果说信息安全是潜在的威胁，那么Token消耗则是实打实的经济负担。
一位私募基金研究员向记者展示了其OpenClaw的后台账单：过去一周，仅用于自动化研报摘要和舆情监控，就消耗了超过1200万Token，API费用折合人民币近千元。
这并非个例。OpenClaw重度用户日均Token消耗量在3000万至1亿之间，是传统聊天用户的几十倍甚至上百倍。若按国际顶尖模型的使用成本计算，单日费用约900-3000美元；即使使用性价比更高的国产模型，也需42-140美元/天。
为什么OpenClaw如此“烧钱”？原因在于其运行逻辑的根本转变。
传统对话式AI是“即用即走”，用户问一句，AI答一句，调用结束。而OpenClaw带有“心跳”和定时任务机制，是“主动唤醒→检查→推理→发消息→休眠→循环往复”的永动模式。这种从“偶尔用”到“全天候用”的转变，意味着算力消耗从“脉冲式”变成了“稳定流”。
一位产品经理每月支付几百美元的Token费，调侃自己是“贷款上班”。在大模型出现之前，他几乎没有为产品付费的习惯。
英伟达CEO黄仁勋在近期演讲中指出，与传统生成式大模型相比，智能体执行复杂任务所需的计算Token消耗量激增了约1000倍，部分持续监测执行的智能代理甚至高达百万倍。
更令人担忧的是“成本黑盒”效应——用户难以预判实际支出，极易出现成本超支。方正证券在研报中警示，算力成本失控是智能体普及的核心障碍。
谁在“养虾”热潮中暴富？
当普通人为Token账单发愁、为隐私安全担忧时，另一群人却在这场“龙虾热”中赚得盆满钵满。
首先获利的是大模型公司。OpenClaw本身不产生利润，但它的运行需要调用大模型的API，每一次调用都意味着Token消耗。Kimi后台数据显示，其K2.5版本近20天的收入，已超过2025年全年。智谱AI的GLM Coding Plan套餐涨幅甚至达到30%。
工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林一针见血地指出：“OpenClaw解决的不是用户的问题，而是AI厂商的问题。 由于AI领域竞争激烈，如今大部分AI在网页端的文字生成都是免费或低费的。而OpenClaw会大量调用AI大模型的API，促使用户增加开支。”
其次是云厂商和科技大厂。腾讯、阿里、字节跳动等迅速推出OpenClaw一键部署服务，将智能体与自家大模型绑定。短短一个月内，十多家科技巨头相继入局，掀起AI生态卡位战。
第三类是收割焦虑的自媒体和“卖铲人”。在抖音、小红书等平台，“0基础学OpenClaw，失业者的逆袭之路”的文案随处可见。某科技博主坦言，他的课程内容不过是把GitHub上的开源文档翻译成中文，再搭配几个简单的操作演示，“成本不到50元，卖998元，纯赚信息差”。
更有甚者，有讲师连OpenClaw的部署步骤都没搞懂，就敢开设“企业级龙虾应用实战课”，声称能教中小企业用AI实现“降本增效”。
“上门装龙虾”也成了一门好生意。大三学生韩航，一周内接到近40个安装订单，用150元的单价赚了近6000元。而在深圳华强北，商家们迅速推出“龙虾专用主机”，将普通的工控机贴上红色龙虾贴纸，价格就从2000元飙升至8000元。
在社交媒体上，“上门部署OpenClaw一周赚26万”的截图曾广泛传播，尽管真实性无人验证，但这并不妨碍更多人想要从OpenClaw身上分一杯羹。
普通人的焦虑税：你“养虾”，谁吃虾？
当产业链上游的各路玩家赚得盆满钵满，站在链条末端的普通人，又在为什么买单？
焦虑，是最核心的答案。
“其实个人普通用户使用OpenClaw，还是有一些门槛的。”曾担任复旦大学AIGC研修班课程授课讲师的唐木表示，从配置到实际使用的过程中，有太多非专业用户无法快速解决的问题。而这种门槛首先就筛选掉了一批没有耐心、嫌麻烦的小白用户。
但正是这些被门槛拦住的普通人，成了最焦虑的群体。自从OpenAI发布ChatGPT以来，AI带来的职业冲击就一直是热门话题。2023年，高盛曾发布研究报告称，全球约3亿个岗位可能受到生成式AI影响。
Meta累计裁员数千人，CEO扎克伯格明确表示“用技术替代部分岗位”。这种背景下，OpenClaw“雇AI打工”的想象点燃了大众情绪，也放大了被AI淘汰的恐惧。
一位购买了“龙虾课程”的传统制造业老板告诉笔者，他花了3999元学完“龙虾赋能生产管理”，最后只学会了用AI生成生产报表，“对我们的流水线作业毫无帮助，所谓的‘定制化方案’，不过是套模板改几个字”。
某知识付费平台的数据显示，**“OpenClaw相关课程”的销量在3月中旬已下降70%**；华强北的“龙虾盒子”也从供不应求变成了无人问津。热度消退的速度，几乎与它崛起时一样快。
唐木指出：“OpenClaw要执行一项任务时需要调用很多种权限，其中还有不少是需要额外付费的内容或功能，这意味着工作流的每一步都在消耗资源。这对于还没有跑通商业化路径的普通用户来说，会是一笔难以忽视的成本。”
也就是说，普通用户还没开始用AI赚钱，就已经在为Token付费；还没享受到“数字员工”的红利，就已经在支付“焦虑税”。
冷静审视：OpenClaw到底能做什么？
面对这场“龙虾热”，我们有必要冷静下来，审视OpenClaw的真实能力边界。
目前，OpenClaw已在多个领域找到用武之地：文章写作者用它自动搜集素材、生成初稿；公司法务让它扫描合同、识别风险条款；甚至有开发者尝试将其接入医疗数据库，打造“AI智能医生”原型。
但OpenClaw的局限性同样明显。一位闲鱼卖家发现，OpenClaw只能处理技术向、内容生成向的任务，而闲鱼上不能发文件，OpenClaw完工后怎么发给客户，又要打通其他功能。“刚开始我基本都是全程盯着的，怕它和客户乱说话。” 这种“全程盯着”的心态，恰恰揭示了OpenClaw当下的尴尬——它还不能真正实现“全自动驾驶”。
算法工程师秋风指出，OpenClaw的技术本身并不算惊艳，而作为一个开源项目，框架因过度堆砌功能而臃肿，执行机制也存在问题：当任务启动后，OpenClaw无法像人类一样实时接收反馈并修正错误。
目前，OpenClaw最大的用处还是替人类处理一些低级、繁琐、重复的事情。这对日常需要面对大量此类工作的企业来说非常有用，但普通人实在没有必要对此紧追猛赶。因为，安装后就可能发现自己并没有那么多事情需要AI来做。
中国信息通信研究院副院长魏亮呼吁，党政机关、企事业单位和个人用户要审慎使用“龙虾”等智能体。在使用过程中，必须坚持“最小权限、主动防御、持续审计”的原则。
他建议用户：使用官方最新版本，不将OpenClaw实例暴露到公网，严禁使用管理员权限，审慎下载技能市场插件，并启用详细日志审计功能。
当喧嚣褪去，OpenClaw的真实价值才会浮现。它既不是能够解决一切问题的“万能数字员工”，也不是纯粹收割普通人的“AI镰刀”。它只是一个工具——一个强大的、有潜力的、同时也有风险的工具。
对于普通人来说，与其被焦虑驱动盲目跟风，不如冷静思考：我真的需要“养龙虾”吗？它能解决我的什么问题？我愿意为此付出多少成本？
毕竟，在这场“龙虾热”中，真正被“吃”掉的，往往是那些最焦虑、最盲目的人。
