夜雨聆风上一篇，我们聊了OpenClaw的三大核心能力——执行、记忆、进化。这三样东西凑一块，一个“数字员工”就诞生了。接下来，问题来了：这个“数字员工”做什么帮我赚钱？它赚钱的逻辑到底是什么？
这篇文章，我们要聊几个问题：OpenClaw赚钱的底层公式是什么？有哪些赚钱模型已经被验证过了？谁在这波浪潮里赚到了钱？以及最关键的——你该赚谁的钱？
聊明白这些，才算真正入了“养虾赚钱”的门。
先给个结论，这是笔者在研究了几百个真实案例后提炼出来的：OpenClaw赚钱的本质，是解决低效场景的痛点。
怎么解决？靠的是它的自动化能力。怎么变现？靠的是“低门槛工具”和“高频痛点场景”的结合。
什么意思？拆开看。
低门槛工具，指的就是OpenClaw本身。它开源、免费、部署相对简单（虽然对小白还是有门槛），普通人有台电脑或者买个云服务器就能用起来。这个“低门槛”决定了它能被大量的人使用，能形成规模效应。
高频痛点场景，指的是那些每天都会发生、重复枯燥、浪费人力的事情。比如盯着股票价格、回复客服消息、整理Excel表格、筛选简历、监控竞争对手的价格变动……这些事情本身不复杂，但就是耗时间、耗精力，而且每天都在发生。
这两样东西一结合，会发生什么？
以前这些事情得人干，得招人干，得付工资干。现在呢？让OpenClaw干，一次性配置好，它就7×24小时在那儿盯着、干着、执行着。省下来的是人力成本，赚到的是时间自由。
这就是最底层的赚钱逻辑。
那具体怎么落地？我把它总结成三个维度，每个维度对应一种赚钱模式。
三大盈利模型：信息差、人力替代、技术门槛
什么叫信息差套利？简单说，就是利用信息的延迟赚钱。
市场上永远存在信息不对称。某个招标公告发布了，你不知道别人知道；某个商品降价了，你没看到别人看到了；某个加密货币的价格在两个交易所之间有差价，你没发现别人发现了。这些“你不知道而别人知道”的东西，就是信息差。
以前想抓这种信息差，得雇人盯着、得熬夜守着、得花钱买软件。现在呢？OpenClaw可以替你干。
它的核心优势是实时数据处理能力。它能7×24小时盯着你指定的网站、平台、交易所，一旦发现符合条件的信息，立刻抓取、分析、通知你，甚至直接替你执行操作。
举个实际案例。区块链预测市场Polymarket上，不同平台的同一事件预测价格经常存在延迟价差。有人把OpenClaw部署在阿里云香港节点，配置了Polymarket监控Skill，让它实时比对多个平台的赔率数据。一旦发现价差超过预设阈值，OpenClaw立刻通知他，他再手动或半自动执行套利。
听起来很复杂？其实逻辑很简单：让AI替你盯着，你替AI下单。
这种模式赚的是“比别人快半步”的钱。你不需要预测市场，不需要搞复杂的量化策略，只需要比别人早发现机会。而OpenClaw恰恰擅长干这个：它不睡觉、不眨眼、不会漏掉任何一条信息。
当然，这里得提醒一句：套利有风险。网络延迟、API限额、市场波动都可能让你亏钱。所以这种模式更适合有一定风险承受能力、对市场比较熟悉的玩家。新手可以先从低风险的场景练手，比如监控某个商品的降价、某个岗位的招聘信息发布。
如果说信息差套利是“赚快钱”，那人力成本替代就是“赚稳钱”。
这个逻辑更直接：用AI替代重复、低价值的人力工作，降低运营成本，或者直接把这些“AI员工”的服务卖给有需求的人。
一个公司里有多少岗位是在干重复性的事情？客服每天回重复的问题，运营每天盯着后台，销售每天跟单催单，行政每天整理表格……这些事情技术含量不高，但必须有人干，而且越干越烦。
OpenClaw可以干这些事情。
青海云音信息技术有限公司的案例很能说明问题。这家公司做文创类项目，原本需要多名员工负责项目运行。现在呢？他们给2名员工配备了“数字员工”——也就是OpenClaw。这8个数字员工分别是项目经理、架构设计师、程序开发工程师、安全审查员、视觉设计师……员工只需要给“项目经理”下达指令，它就会协调其他角色一起执行，任务完成后自动审核，最后通过飞书发给真人。
结果是什么？人力成本省了，员工负荷降了，活儿一点没少干。
这还不是最极致的。光谷有家叫数命科技的软件开发公司，用OpenClaw搭了个智能体调度系统。他们用AI招聘专员全网搜人才，输入邮箱就能自动发面试邀请、约时间、甚至打电话面试。以前一个部门一天最多面试五六个人，现在呢？一天1万场、10万场都可以同时进行。
公司创始人说了句话，让笔者印象特别深：“原本大家的工作流是10%的时间思考创意、90%的时间做执行；未来我们90%的时间都可以拿来思考、10%的时间去验收AI的产出。”
这就是人力成本替代的终极形态：把人从执行中解放出来，去做真正需要人的事情。
普通人怎么靠这个赚钱？两个方向。
一是给自己用。你是自媒体博主，让OpenClaw帮你搜集素材、整理热点、回复评论；你是电商卖家，让OpenClaw帮你自动回复咨询、监控差评、处理订单；你是学生，让OpenClaw帮你查文献、整理笔记、写作业初稿。这些事情以前得花你几个小时，现在交给AI，你干点别的。
二是卖给别人用。你有技术，可以帮小商家搭建客服系统，按月收服务费；你有行业经验，可以针对特定场景开发一套自动化方案，卖给同行；你啥也没有，就靠信息差，帮那些不会部署的人远程装好OpenClaw，教他们怎么用，收个几百块。
闲鱼上已经有人这么干了。远程代装50-300元不等，上门安装499元以上，甚至有商家推出29.9元的卸载服务。有从业者仅凭代装服务，几天就赚了26万。这钱赚的是什么？就是“别人不想学、不会弄”的门槛钱。
说到门槛钱，就得提第三种模式：技术门槛变现。说白了就是：利用普通用户的部署、配置痛点，提供“一站式解决方案”，赚取技术服务费。
OpenClaw虽然号称“低门槛”，但那是对技术人员说的。对普通用户来说，部署这玩意儿还是挺折腾的——买服务器、装依赖、配环境变量、放行端口、配置API Key、安装Skill……每一步都可能出问题。出了问题怎么办？自己百度？百度不到怎么办？放弃？
这就是商机。
有人看到了这个需求，就专门干“代部署”的活儿。你在网上下单，他远程帮你装好，收你几百块。有人甚至提供上门服务，带着电脑去客户家里，现场部署、现场教学，一次499元起。
技术含量高吗？不高。就是重复性的操作，熟能生巧。但普通用户不会啊，他们愿意为“省事”付费。
还有更高级的玩法。有人把网络上免费的教程整理成“养虾秘籍”，配上自己的实操经验，打包成付费文档卖。有人开发针对特定行业的Skill插件，放到ClawHub上卖，月入1.2万以上。甚至有创业者做企业定制化解决方案，靠这个创收180万美元。
这些人的共同点是：他们没有创造新的技术，只是把已有的技术包装成“普通人能用的产品”。
就好像19世纪的淘金热。真正的赢家不是那些挖金子的矿工，而是卖铲子、卖牛仔裤、开旅馆的人。OpenClaw这波热潮里，谁在卖铲子？就是这些提供部署服务、开发插件、输出教程的人。
门槛变现的核心，不是你会得多，而是你不会的别人更不会。
谁在赚钱？产业链上的四大梯队
聊完三种赚钱模型，再拉高一个视角，看看整个产业链上谁在赚钱。
OpenClaw这波热潮，是一场由Token需求指数级增长引发的“算力通胀”。而在这场通胀里，产业链上游对下游进行了一场价值收割。
我把它总结成四大梯队，每个梯队都在用自己的方式分食红利。
大模型厂商是这波浪潮里最直接的受益者。它们的商业模式简单粗暴——按Token收费。OpenClaw执行任务时消耗Token的速度极快，这就意味着大模型厂商的印钞机转得飞快。
看几组数据就清楚了：
MiniMax的M2系列文本模型，2026年2月的日均Token消耗量是2025年12月的6倍以上，其中Coding Plan的Token消耗量增长超过10倍。公司ARR（年度经常性收入）顺势突破1.5亿美元。
月之暗面（Kimi）自1月底推出K2.5模型后，20天内累计收入就超过了2025年全年。
智谱AI的GLM-5模型因在Coding与Agent能力上表现出色，上线即售罄，即使中国区涨价30%、海外版涨价超100%，依然供不应求，股价单日大涨42.72%。
这些厂商赚钱的逻辑很简单：OpenClaw的自主执行特性，让用户一个指令背后产生上百轮模型调用。工作流越长、调用越频繁，厂商的Token收入就越高。说白了，用户越低效，厂商越赚钱。
Token消耗的本质是什么？是算力消耗。OpenClaw带来的海量Token需求，直接引爆了算力市场的需求缺口。
优刻得率先推出OpenClaw云端部署方案及轻量应用云主机，相关服务覆盖多个海外节点。截至2026年3月13日，60个交易日内股价从24.68元涨至43.01元，涨幅74.27%。
顺网科技上线内置OpenClaw的AI云电脑，让用户无需复杂部署即可拥有“云端AI一体机”，股价两个交易日内暴涨超20%。
阿里云、火山引擎等头部云厂商则推出“一键部署OpenClaw”服务，既赚算力租赁费用，又通过配套服务收服务费。
甚至AI芯片、液冷散热、光模块等算力基建厂商也迎来需求爆发，成为这场通胀背后的间接受益者。整个算力产业链因这场通胀迎来了新的增长周期。
这个梯队就是我们前面聊的，那些瞄准OpenClaw技术门槛赚快钱的人。
他们没有进入产业核心环节，却凭借对用户需求的精准把握，在Token通胀的浪潮里分得一杯羹。
远程代装50-300元，上门安装499元起，29.9元的卸载服务，打包卖教程，承接企业外包任务当“数字包工头”……这些人赚的是“用户不会弄”的钱，是“信息不对称”的钱。
有从业者仅凭代装服务几天赚了26万。这个数字说明什么？说明市场足够大，愿意付费的人足够多。
随着Token消耗量暴涨，企业普遍面临成本管控难、工作流不标准、智能体执行效率低等问题。应用层厂商抓住这个痛点，推出“AI工作流系统”“Agent平台”“OpenClaw配套工具”等产品，精准解决企业需求。
Menlo Ventures发布的《2025年企业生成式AI现状报告》显示，2025年企业在生成式AI上的总投入达370亿美元，其中190亿美元流向应用层，占比超过50%。这个数据充分印证了应用层的商业价值。
从智能体编排平台到Token成本管控工具，从行业专属技能插件到安全防护系统，应用层厂商围绕OpenClaw打造了完整的产品矩阵，在解决企业痛点的同时，也实现了自身的商业变现。
聊完谁在赚钱，再聊聊谁在买单。
产业链上游赚得盆满钵满，下游的用户呢？正陷入一场“成本暴涨、价值不足”的焦虑。
先说个人用户。普通用户中度“养虾”，一个月费用轻松过百；重度玩家接入Claude这类高端模型，单日Token消耗成本动辄成百上千，甚至上万。
有私募研究员用OpenClaw自动化处理研报，一周消耗超过1200万Token，费用近千元。这还只是中度使用。
南方财经的报道里做了个分层测算：
轻度体验玩家：每天10次任务，月消耗约3000万Token，成本100-300元；
自媒体创作者：每天50次任务，月消耗1.5亿Token，成本600-1500元；
自动化团队：每天200次任务，月消耗6亿Token，成本3000-10000元。
更要命的是，OpenClaw采用的是“永动模式”：只要不断网断电，它就7×24小时为你工作。这和传统对话式AI“问了才答、答完结束”的模式有本质区别。这种“长明灯”似的算力消耗，让Token成本从相对可控的“脉冲式支出”，变成了源源不断的持续性开支。
再说企业用户。某金融科技公司测算，他们部署OpenClaw后，每月AI投入较此前增长3-5倍，但工作效率仅提升10%左右。为什么？因为90%的“养虾”任务都是高频、重复、低产出的Token消耗，用户往往没想清楚需求就随意调用，让AI反复修改、来回调试，把本该一次判断完成的任务拆成十几次模型调用。结果就是“任务没完成，预算先烧穿”。
这就引出一个更深层的问题：AI到底是提升了效率，还是制造了新的低效？
有观察者提出一个概念叫“赛博养虾”：很多人养OpenClaw就像养电子宠物，体验一把被AI伺候的情绪价值，却没有真正用它干出什么有价值的事情。这种“为用而用”的心态，正是成本失控的根源。
最后一个问题回到你身上：你到底该赚谁的钱？
这个问题没有标准答案，取决于你有什么、会什么、愿意投入什么。我试着画几个方向，你可以对号入座。
如果你擅长技术，可以赚“开发者”的钱。
这里说的“开发者”不一定是大厂的程序员，而是所有想在OpenClaw上二次开发的人。他们需要什么？需要好用的Skill插件，需要稳定的部署方案，需要针对特定行业的解决方案。这些都是你可以提供的。
比如针对某个垂直行业开发一套自动化工作流，卖给行业内的小公司；或者开发一个高复用的Skill放到ClawHub上卖，靠下载量赚钱。
如果你懂行业，可以赚“企业”的钱。
很多传统企业想用AI降本增效，但不知道从哪入手。他们不需要花里胡哨的技术，只需要有人告诉他们：这个场景能用AI，那个流程能优化，这套方案能落地。
你懂财务，可以做财务自动化方案；你懂电商，可以做客服跟单系统；你懂招聘，可以做AI猎头工具。你赚的是“行业经验+技术落地”的钱，门槛比单纯的技术服务高得多，收益也稳定得多。
如果你会运营，可以赚“博主”的钱。
自媒体博主、电商卖家、社群运营这些人，每天被大量重复性工作消耗精力。他们需要什么？需要自动化的工具帮他们减轻负担。
你可以针对他们的痛点开发Skill，比如自动回复评论、自动整理素材、自动监控数据。也可以直接提供代运营服务：你把OpenClaw配置好，替他们跑那些重复性的活儿，按月收服务费。
如果你啥也不会，就赚“小白”的钱。
这是门槛最低的路子。你不会开发、不懂行业、不会运营，但你比小白强一点——你会部署、会配置、知道哪几个Skill好用。
那你就帮小白做这些事情：远程代装、上门安装、卖教程、卖配置方案。赚的是“信息差”的钱，是“服务费”的钱。这条路天花板不高，但胜在门槛低、启动快、有人已经验证过能赚钱。
OpenClaw赚钱的底层逻辑，说白了就是用自动化能力解决效率痛点。围绕这个逻辑，衍生出三种盈利模型：信息差套利、人力成本替代、技术门槛变现。产业链上有四大梯队在大口吃肉：大模型厂商、算力云厂商、信息差套利者、应用层工具商。而买单的人，正在经历一场成本与价值的博弈。
对你来说，最重要的是想清楚：你在这个链条里能扮演什么角色？
是想做信息差套利者，赚快钱？还是想做应用层工具商，赚长期的钱？是想服务个人用户，还是服务企业？是想靠技术吃饭，还是靠服务吃饭？
想清楚这些问题，再动手部署、配置、找案例，效率会高得多。方向比努力重要，选对位置比埋头干活重要。在这个产业链上，站着赚钱的人，永远比埋头干活的人看得远。
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