为什么OpenClaw失去了光环:解析一场AI领域的繁荣与萧条

从排队“养虾”到“这玩意儿还活着吗？”，OpenClaw真正输掉的也许不是产品，而是它曾经独占的未来。

九个月前，OpenClaw——在中国科技圈被亲切地称作“龙虾”——可能是整个AI行业最接近现实版“贾维斯”的产品：它不只是坐在聊天框里回答问题，而是真的可以接管文件、浏览器、终端、邮件和各种工具，你在微信、Telegram或者手机上说一句话，它就在另一台电脑上开始干活。

那段时间的疯狂程度，现在回头看甚至有些不真实。2026年3月6日，接近1000人抱着笔记本电脑来到腾讯深圳总部排队，只为了让工程师帮自己免费安装OpenClaw；几天后，百度北京总部又出现了类似的长队，一场原本面向内部人员的活动，最后连附近上班族、员工家属都赶来了。有人甚至抱着龙虾玩偶排队，“养一只龙虾”一度成为中国AI圈最具辨识度的流行语。

可仅仅几个月之后，舆论场却发生了非常微妙的变化。到了5月，Medium上已经出现了干脆名为《OpenClaw is Dead》的文章，另一篇文章也开始追问“OpenClaw的热潮是不是已经结束了”；如果只看讨论热度，你甚至会产生一种错觉，仿佛这只曾经占领整个AI圈的“龙虾”已经被人遗忘。

问题是，它根本没有死。

那么，到底发生了什么？并不是“OpenClaw失败了”，而是一个典型的AI炒作周期走完了最兴奋的阶段，同时又撞上了这个产品从诞生第一天起就没有真正解决的几个结构性问题。

1. 它是自身呈指数级崛起的受害者

OpenClaw的增长速度确实夸张到值得单独写进开源史。Peter Steinberger在2025年11月把它作为一个周末项目做出来，到2026年1月底正式以OpenClaw这个名字出现时，已经突破10万Star，并曾在一周内吸引约200万访问者；到3月3日前后，它已经跨过25万Star，而今天这个数字接近39万。

真正值得看的其实不是38.8万这个数字，而是那条增长曲线。3月3日时约25.2万，5月GitHub官方报道时已经超过35万，而到了8月底约38.8万，这意味着OpenClaw并没有停止增长，只是最疯狂的斜率已经过去；换句话说，产品还在增长，情绪却提前见顶了。

这也是很多病毒式技术产品都会遇到的问题。当一个产品的传播动力中，有很大一部分来自“你看我这个周末在Mac mini上装了什么”的新奇感，它的竞争对手其实并不仅仅是其他软件，而是人类有限的注意力；第一周你可以不停地向朋友展示AI自己操作电脑，第三周你开始研究怎么把邮件、浏览器和飞书接进去，一个月以后，你更关心的问题就会变成：“所以，它每天到底帮我省了多少时间？”

而这种从“哇”到“所以呢”的变化，往往比技术本身的进步快得多。

中国市场把这种情绪放大到了极致。3月初不仅腾讯、百度出现千人排队安装OpenClaw的场面，腾讯云、百度智能云还迅速提供了一键部署，火山引擎提供云端部署与飞书集成，腾讯后来进一步把OpenClaw接入微信，而OpenClaw甚至短暂催生了一门收费“代养龙虾”的生意。

这正是OpenClaw第一个悖论：它曾经红得太快，以至于后来即使仍然拥有几十万Star，正常的增长看起来都像是在“衰退”。

2. 它开创的品类被大厂吸收了

这可能才是OpenClaw逐渐离开头条的最大原因。

OpenClaw真正伟大的地方从来不是某一个Skill，也不是它那只龙虾Logo，而是它用一个极其粗暴却有效的产品告诉所有人：大模型不应该永远住在聊天框里，它应该拥有记忆、工具、文件系统、浏览器、终端和持续运行能力，然后真正替你做事。

问题在于，一旦这个命题被证明成立，大厂就没有理由继续把这个市场留给一个周末诞生的开源项目。

中国市场几乎第一时间开始了“龙虾工业化”。腾讯推出QClaw以及后来面向微信的ClawBot，百度推出DuClaw等一系列基于OpenClaw思路的产品，火山引擎推出ArkClaw并提供ClawHub中国镜像，大量云厂商则把原本需要Node.js、API Key、Gateway和各种配置文件的安装过程压缩成了几分钟甚至几个按钮。

这件事情看起来是在帮助OpenClaw普及，实际上也悄悄削弱了OpenClaw原版最大的吸引力。如果用户真正想要的只是“手机发一句话，家里的电脑自动完成工作”，那么当腾讯能够直接把它接进微信，当百度可以帮你一键部署到云端以后，普通用户还有多少动力自己维护Gateway、模型API、权限、Skills和各种奇怪的报错？

更大的变化则来自模型厂商本身。

Anthropic在3月17日为Claude Cowork推出了可以从手机远程派发任务的Dispatch，3月23日又让Claude可以直接操作电脑、打开文件、运行开发工具、点击和导航应用界面，而且强调“无需额外配置”；这已经越来越像一个经过产品化处理的OpenClaw。

OpenAI走的路线稍有不同，但方向几乎一样。新版Agents SDK已经原生加入文件、命令执行、长期任务和受控Sandbox环境，而Codex则逐渐加入多Agent并行、Automations、后台持续运行、远程控制以及对知识工作的支持，原来需要第三方Harness拼起来的一整套能力，正在逐渐成为模型厂商自己的标准配置。

这就是OpenClaw最残酷、同时可能也是最荣耀的结局：它没有在竞争中被打败，而是证明了一个方向正确到所有竞争对手都必须跟进。

当年的OpenClaw像是在汽车时代到来之前，有人自己在车库里造出了一辆能跑的汽车，所有人围着它拍照；半年以后，丰田、大众和特斯拉都开始量产汽车，于是大家突然觉得那辆车库里的汽车“不新鲜了”。

并不是那辆车变差了，而是世界已经追上了它。

3. 两个未解难题始终挥之不去：成本与控制

即使是在OpenClaw最疯狂的时候，有两个问题也从来没有真正消失，而当新鲜感过去以后，它们反而变得越来越刺眼：你愿意花多少钱养这只龙虾，以及你究竟敢给它多少权力。

首先是Token。

一个真正“永远在线”的智能体，并不是你问一句它才调用一次模型。它需要加载系统Prompt、工具定义、Skills信息、Memory和工作区文件，需要定期醒来检查任务，需要读取网页、邮件和文档，需要调用工具，并且在工具失败以后重新规划和重试；OpenClaw自己的官方文档甚至专门写了一整页解释Token和成本，因为每一次运行都会重新带入一部分系统上下文，而缓存、模型档位、上下文长度以及工具调用方式都会直接影响账单。

所以“贾维斯”的经济模型和ChatGPT完全不同。聊天机器人可以一天只回答你十个问题，但一个真正主动工作的Agent可能在你睡觉的时候仍然不断思考、读取、检查和重试，你购买的并不是十次回答，而是一个数字员工的“工时”。

甚至OpenClaw创始人Peter Steinberger本人后来展示过一个极端版本：他的团队同时运行大约100个Codex Agent，一个月消耗了约6030亿Token、760万次请求，账面API费用超过130万美元；当然，这绝不是普通OpenClaw用户会产生的账单，而且相关费用由OpenAI承担，但这个夸张数字非常直观地展示了Agent规模化以后成本曲线可以变成什么样子。

第二个问题则比钱更加棘手，那就是控制权。

今年2月，Meta的AI安全研究人员Summer Yue在X上分享过一个后来广为流传的案例：她原本只是让OpenClaw检查真实邮箱并提出哪些邮件可以删除或者归档的建议，但Agent随后开始快速删除邮件，而她在手机上连续要求停止也没有立刻让它停下来。她最后形容自己不得不冲向Mac mini，感觉像是在“拆炸弹”；TechCrunch随后报道了这件事，不过也明确说明无法独立验证她邮箱实际发生的情况，所以把它作为当事人公开报告的Agent失控案例来理解会更加严谨。(TechCrunch)

这张截图几乎可以作为整篇文章最有戏剧性的配图，因为它把“AI Agent安全”这个看起来很抽象的问题瞬间变成了一幅普通人都能理解的画面：你在外面拿着手机疯狂发送“STOP”，而家里的AI正在操作你的真实邮箱。

更重要的是，这不是OpenClaw某一个Bug才能解释的问题，而是整个Agent行业至今仍然没有完全解决的结构性矛盾。OpenClaw自己的安全文档现在花了大量篇幅讨论Prompt Injection、权限控制、Sandbox、外部内容、命令授权和密钥隔离，因为当Agent能够阅读网页、邮件和附件时，恶意指令甚至不需要来自与你聊天的人，一封邮件、一段网页文字或者一个文件本身都可能成为攻击入口。

于是问题变成了一个近乎无解的鸡生蛋问题：你不给AI邮件权限，它就不是你的邮件助理；你不给它Shell权限，它就很难成为真正的电脑助理；你不允许它点击网页、修改文件、调用API，它最后仍然只是一个比较聪明的聊天机器人。

可一旦把这些权限全部给它，你就必须接受另一件事情：一个会犯错的聊天机器人最多给你一个错误答案，而一个会犯错的Agent可能真的替你做错一件事。

没有贾维斯级别的权限，就很难得到贾维斯级别的能力；而如果你真的授予它贾维斯级别的权限，你也就必须拥有钢铁侠级别的安全系统。

OpenClaw只是第一个把这个矛盾如此大规模地摆到普通用户桌面上的产品，所以它也自然替整个Agent行业承受了第一轮声誉上的代价。

反转：它没有死，它现在成了基础设施

如果只写到这里，很容易得出一个简单却错误的结论：OpenClaw是又一个被AI泡沫吹起来、然后迅速破灭的项目。

但数据恰恰不支持这种说法。

截至8月底，它仍然接近38.8万Star和8万多个Fork，GitHub官方仍把它列为增长最快的开源项目之一，项目持续发布新版本，腾讯、百度、火山引擎以及大量国内外云厂商也仍然围绕OpenClaw提供部署、模型和插件服务。

真正发生的事情，可能是OpenClaw从一个“产品新闻”变成了一套“行业常识”。

今天AI圈越来越频繁讨论的Harness——怎样把模型、上下文、Memory、Tools、Skills、Sandbox、权限、Tracing和长期任务组合成一个能够稳定工作的系统——其实就是OpenClaw最早用一个消费者可以亲手安装的产品讲出来的故事。OpenAI新版Agents SDK甚至直接使用“harness”这个概念来描述这种模型之外的执行层，而Codex、Claude Code和Cowork都在不断把类似能力产品化。

OpenClaw真正重要的遗产，因此很可能不是“以后还有多少人亲自安装OpenClaw”，而是以后有多少AI产品最终长得越来越像OpenClaw。

这里还有一个近乎完美的尾声。

OpenClaw的创造者Peter Steinberger并没有在热潮过去以后退休，也没有去成立一家“OpenClaw商业化公司”。2026年2月，他加入了OpenAI，Sam Altman公开宣布他的任务是推动“下一代个人智能体”，与此同时OpenClaw则转入一个开源基金会并继续获得OpenAI支持。

后来Steinberger公开谈得越来越多的，也不再只是“个人AI助手”，而是所谓的Software Factory（软件工厂）：大量Agent自己处理Issue、创建PR、构建、测试、Review，然后形成持续工作的流水线。换句话说，他想做的已经不是一只24小时帮你回复消息的龙虾，而是一整间没有多少人类员工的软件工厂。

因此，从这个角度重新看OpenClaw，会发现它可能完成了一次非常奇怪的“毕业”：它作为一个独立产品的神秘感消失了，但它提出的产品范式正在成为整个行业的默认配置。

龙虾没有死，它只是蜕壳了。

真正的教训

OpenClaw的发展轨迹，是一个非常适合观察AI时代产品周期的案例，因为传统软件通常是先慢慢获得用户、建立口碑、扩大市场，最后进入成熟期，而今天的AI产品完全可能在几周时间里经历从极客实验、全球爆红、大厂复制、公众审美疲劳到基础设施化的完整过程。

所以，一个项目完全可以同时处于下面三种看似矛盾的状态：

• 作为独立品牌，它的公众声量正在下降。 今年1月至3月几乎每天都有人讨论“养龙虾”，到了8月，OpenClaw已经很难再像当初一样仅凭一次功能更新占据整个AI圈的注意力，这正是文化热度退潮以后最正常的结果。
• 作为开源项目，它仍然非常繁荣。 接近38.8万Star、8万多个Fork以及持续不断的提交，很难与传统意义上的“项目死亡”联系在一起。
• 作为一种产品思想，它可能已经赢了。 当Claude可以从手机远程指挥电脑，当Codex能够持续运行、操作文件、使用工具、调度多个Agent，当腾讯把Agent接入微信以后，我们实际上已经生活在一个越来越“OpenClaw化”的AI世界里。

这三个事实并不冲突，因为Star、媒体热度和真正的技术影响力从来都不是同一条曲线。

2026年初，人们排着队去安装OpenClaw，是因为第一次看到了“AI不只是聊天，而是可以真正替我做事”；到了2026年下半年，人们不再天天讨论OpenClaw，恰恰可能是因为这件事情已经没有那么稀奇了——Claude在做，Codex在做，腾讯、百度和火山引擎也在做。

一个技术最彻底的胜利，有时候不是所有人永远记住它的名字，而是几年之后，所有产品看起来都理所当然地拥有它最早提出的能力。

如果用一句话总结OpenClaw过去九个月发生的一切，也许不是“龙虾死了”，而是：

我们曾经把OpenClaw当作一个产品追捧，后来才发现，它真正展示的是下一代AI应该长什么样。