夜雨聆风“openclaw 是史上最成功的开源项目”——黄仁勋
最近不少平台媒体报道了关于养虾热的社会现象，并呼吁“理性养虾”，对于不需要的人可以暂缓，或者不去关注，实践养虾
但看到一个六十八岁的大爷一个小时通勤只为排队养虾，对养虾这件事有了不一样的感受和看法
拥有个人助理成为了现下每个人心里的共识
但作为普通人，面对 openclaw 最大的担忧其实不是安装和部署，因为只要足够对这些个主题感兴趣，探索的过程也是在锻炼相关能力的过程
最让人担忧的其实还是部署上后的安全，以及 token 消耗带来的巨大开销——这不仅仅体现在 openclaw 热度现象所连带的问题上，还需引起整个 AI 前沿领域研究平台的关注和反思
文明的进步，社会主义的建设作用到每个普通人身上都不可避免伴随巨量的智能需求。不应该让 token 链上的垄断者们剥夺社会大众对智慧的追求
普通人的 fomo 心态其实是生存长期发展的前景受到威胁时的应激反应
飞书装了小龙虾，随着使用加深，渐渐有种找不到 openclaw 太大价值的感觉，不如直接使用大平台的 AI
token 算力经济最终还是要有真正需求，同时具备购买力的人来买单
目前个人总结下来使用 openclaw 的场景无非是设置定时提醒任务，汇总分析日志，爬取一天的资讯行业新闻内容，相对于人在实际物理交互中获取信息，并和人进行沟通，获得反馈的场景，养虾获得的信息反馈效率其实会更低
虽然不排除时间内通过技术能力来提升虾的信息处理实现，并反馈的能力，但也只是相对少部分技术人员而言
时间有限的情况下，最好不去使用虾，其实使用大平台 AI 对话，对大多数信息提取，应用输出就足够
更何况大多时候，人目前对 AI 生成内容的信息提取能力还有待进一步提升，养虾只会让普通用户在技术和 token 花销上付出对比物理实际交互中不成正比的投入回报
token 算力经济最终还是需要有正式应用场景和购买力的人来买单
另一个在普通人视角感受最深的是，现在的传统面试形式究竟是否还有用
参加一些传统企业的面试也有这种悖逆感，面试官问，人答，但日常使用多了 AI 心底里对这种面试形式不像是排斥，更像是有些担忧，担忧这种自己花了较大心理准备参与面试的公司会不会待得长久
但另一方面这样想觉得有些傲慢，好像就认定就能通过面试似的，毕竟现实里作为普通人真没太多选择，能关注 AI 并用上 AI 大概是普通人对很上这个时代能付出的最大努力
在技术理想和兴趣面前的是崎岖嶙峋的现实
就好像山形地貌因为社会技术时代的变化正带来巨大的变化，而普通人登山的装备还是一双草鞋加一个锄头，陡峭的悬崖和山路已经把登山的普通人拒之门外
面对这个时代正在发生的巨变，很多被过往规则架构，以及主流认知知识裹挟的人可能会感觉一些上位者们正在用一种看似深刻、充满担当的个人主义叙事，可能掩盖了更深层、更普遍的结构性问题——即时代红利分配的不均，以及不同群体在应对“现实世界”时起点和资源的巨大差异
这种倡导的观点将一个需要全社会共同反思的、关于公平与发展的问题，巧妙地转化成了一个关乎个人心性修炼的、道德化的问题
可是一个人的输入不仅仅来自于个人心性的修炼，主观的认知和想法，还来源环境具备的信息文化土壤
GPT, DeepSeek, openclaw 时刻的出现，结合大众容易被热点冲昏头脑的人性特点，会不断助长个人主义叙事渗透到每个人的脑海中，一些媒体通过神话故事的叙事手法让人变得疯狂
当越来越多的鱼儿进入了新的鱼塘，游戏规则的实施对象便有了载体
而对于一个善良纯粹的人，AI 时代初入游戏功利场中的 fomo和内耗往往不是自己的问题，而是善良和诚实被外界的人借走了运，更致命的是被借走运后，继续陷入自责的恶性循环，于是成为了别人眼中负面能量体
更具体地说就是早起既得利益者眼中的耗材。根据阿姆达尔定律，一个人最不容易被替代的就是判断力，决策力，跨领域整合，以及对物理世界的感知
基于这些不可替代的领域，如何把 tokens 用到个人决策算力上成为了拉开人对 AI 体感深度差距的关键因素
但不是不说不用 AI 一定会落后，也很反对所谓的 AI 穷人的观点，即不用 AI 就是新型穷人。因为 AI 的使用效果取决于人自身本就具备的创造和判断能力，AI 不是替代，只是把大部分的重复性行为代劳，最终决策判断，以及问题的发起依旧取决于人
而目前主要是通过“openclaw”，普通人对 tokens 最好的应用载体。最近也有很多国内厂商出了智能体产品，对比去年 AI 产品的能力密度明显从被动式转向了主动式
所以 AI 对物理世界的交互加深和延展是必然的发展方向。结合近期黄仁勋在公开场合提出的五层蛋糕理论（能源，芯片算力，基础设施，应用场景
唯一的解救办法就是远离一切让自己内耗的人和事，在别人看不见的地方恢复心力
宁静致远，方得始终。AI 的编程速度再快，也无法替代人的修心过程，而这往往需要能沉淀的勇气和耐
