


OpenClaw 这只"龙虾"(一个自动化 AI 工具),搅得整个 AI 圈心神不宁。我所在的一个 AI 开发群里,最近发生了一段特别有代表性的对话:有人兴冲冲盼着,龙虾能替自己炒股,靠它盯盘,啥也不干就实现财富自由,那简直太幸福了。
结果群里的资深程序员当场泼冷水,让对方别做梦了,OpenClaw 目前也就只能做做执行、收收数据,想靠它做策略判断赚钱难如登天,亏钱倒是分分钟的事。
这一幕,正是当下 OpenClaw 的悲喜众生相。

有人把它神化成颠覆行业的救世主,说它会引发人类大规模失业。他们引用福特的名言:"我只需要雇用一双手,却不得不雇用一个人。"在他们眼里,OpenClaw 用实力证明,AI 可以是一个独立的执行主体,读懂你的意图、闭环完成所有操作,终于让福特"只雇用一双手"的梦想,照进了现实。
但也有人觉得 OpenClaw 并没那么神,三年前的技术就能实现,龙虾就是元宇宙一样转瞬即逝的热点,风一吹就没了。
面对情绪的喧嚣,我们特地找几个一线玩龙虾的人聊了聊,搞清楚这只突然冒出来的 AI 手替,到底替谁干活,又动了谁的奶酪,或许能帮大家看清一点 OpenClaw 浪潮中的复杂世界。

社交网络上,OpenClaw 被大量从未接触过编程的普通人捧上了神坛。
用户 Andreas 给经营图书出版社的母亲,演示了自己基于 OpenClaw 搭建的 bot " Robo "。Robo 当场就给出了一套完整方案:搭建在线订购网站、自动对接印刷厂物流系统,再打通全流程财务环节。母亲的第一反应是,快给我装一个。
哪怕被告知它还不够稳定,大概只有 80% 的可靠性,来回调试会很麻烦,这位出版社经营者也满不在乎,因为觉得,人类也一样会出错。
普通人纷纷求 OpenClaw 安装教程,平生第一次登上 GitHub,这份狂欢背后,是对"编程手替"的无尽渴望。

以前,想做一个能自动回邮件、管日程、操控电脑的 AI 智能体,得写几万行代码,还要搞定复杂的 API 对接,即使是低代码开发平台,依然有大量数据清洗、知识库、查阅技术文档等任务要自己完成。一道道技术壁垒,把普通人挡在数字世界门外。而现在,只需要给 OpenClaw 下命令,就能让 AI 替自己完成各种数字操作。对于普通人来说,OpenClaw 这个手替,是不能错过 AI 浪潮的机会之手。
但 OpenClaw 真的没有门槛吗?答案显然是否定的。
部署要翻墙、要沉淀专属知识库、要亲手打造 skill,每一步都是门槛。
早在龙虾还叫 Clawdbot 的时期,一位开发者列出了自己的"龙虾驯化计划":一是对 Clawdbot 进行高度个性化设置,直到调整成自己满意的样子;二是把自己所有的事务,都逐步交给 Clawdbot 管理。他打算把自己 AI 个人转型的三个层次规划,都写成 Markdown 文件。最终沉淀成一整套 Markdown 模板文件和精心筛选的 skill,再用 OpenCode 管理这个项目。
别说零编程基础的普通人,一个新手开发者都很难在短期内跑通整个流程。
而已经在电脑上养好龙虾的开发者,则面临一个新的尴尬:不知道该把什么任务交给龙虾。

辩影科技的史工程师告诉我们,自己整个春节都在琢磨龙虾的技术边界,看它到底能把事情做到什么程度。目前最大的感受是,还没找到它的边界,在实际工作中,至今没有找到它能发挥显著作用的场景。而且,社区上几万个 skill,听起来很厉害,但并不是每一个都能用上,而且这些 skill 良莠不齐,有的技术含量并不高,很多自己都能写出来。
所以,现阶段帮助不大,是多数程序员对 OpenClaw 的共同感受。
在我看来,OpenClaw 到底神不神,本质上取决于你驾驭它的能力,就是原本的手搓代码能力怎么样。它就像是计算器,对于只会加减法的小学生来说,计算器能一键算出复杂函数,绝对是神器,但对数学家来说,计算器不过是个可有可无的玩具。归根结底,OpenClaw 不过是一个新一点的自动化工具。

比起好玩,OpenClaw 的爆火更在于商业价值。
对很多草根创业者来说,龙虾带来了低成本创业的无限可能。为时下爆火的一人公司 OPC 又添了一把柴。
我就看到一位创业者,非常自信地表示:天才如我,加上各类 AI 软件,就约等于公司的整个中后台团队。战略部、法务部、财务部、市场部的一众岗位,还有办公软件供应商、设计公司,现在都没有存在的价值了。
这位一人公司 OPC 的创业者,打算只留下两个财务。不是因为自己干不了财务工作,只是觉得原始凭证录入、整理、报税、审计这些琐碎活,耗费时间太多,自己去做性价比太低。

还有创业者为我算了一笔账。以前培训一个人类员工,还要再教另一个人。但龙虾不一样,只要有一个人做好了一个 skill,其他有同样需求的人,直接下载就能用,不用再反复沟通。这种规模复制,让雇佣数字员工的成本大幅下降。
所以,很多 OPC "一人公司"欢呼雀跃,终于不用再被资金、技术、人力困住,创业的门槛被拉到了历史最低。
与草根创业者的兴奋形成鲜明对比的,是传统 AI 创业公司的深度焦虑,尤其是那些靠定制化开发赚钱的纯算法公司。
以前的 AI 创业,本质上就是人力外包,核心商业模式是卖人天,对接客户进行定制化开发,按人年、人天来收费。但现在,一人公司 OPC 或者初创小公司,OpenClaw 抹平了编程能力的差距之后,一个不懂代码的人,借助龙虾也能实现复杂的技术开发,迅速做出差不多的产品。这意味着,定制化开发的算法公司,以往的商业模式走不通了。

创业四年的王京京告诉我们,原来开发一个 AI+ 工业项目,自己需要一个月,竞争对手需要三个月,他能凭借技术积累领先对手两个月。现在用龙虾,自己三天就能开发完,竞争对手也能三天做完,原本的时间差优势就没有了,必须寻找新的商业壁垒。
此外,很多 AI 公司还面临一个长远的隐患:当公司琢磨用龙虾取代员工写代码的同时,一些有 OPC 业务能力的员工也在反向琢磨,既然我一个人 + 一只龙虾,就能创业当老板,为什么还要被公司雇佣?
正如亨利福特所说,企业只想雇一双手。现在,人类员工也能雇佣 AI 手替。于是,人与组织之间的张力就出现了:企业为什么还需要雇佣一堆核心业务之外的人,而最有能力的员工为什么还要留在企业?假如公司里最有用的那双手、那个人走了,那么 AI 企业以前靠雇佣程序员建立的人力优势和竞争壁垒,自然也就不存在了。对 AI 创业来说,"卖人天"的商业逻辑即将失效。
所以,OpenClaw 对职业化的真正冲击,或许并不是大家以为的人类集体失去工作,而是 AI 智能体会瓦解掉工业时期以来形成的传统劳动力市场。
短期内,一人公司 OPC 还难成气候。在面对复杂业务时,一人公司容易暴露出资金、法务、合规等短板。而且,更大规模的企业往往也拥有更大的品牌、渠道、政府关系等资源,这也是一人公司短期内无法跨越的鸿沟。但劳动力市场的变化,已经跟随 OpenClaw 龙虾一起潜入人类职场。无论一人公司还是规模企业,都要开始适应新的游戏规则。

创业者各有悲喜。但无论草根创业者、一人公司,还是初创企业、行业大厂,只要用 OpenClaw,就有一个共性需求,那就是 token。
OpenClaw 的出现,直接改变了 Token 的消耗逻辑。以前 AI 只是一问一答的聊天模式,一个人一天的 Token 消耗,顶破天也就百万级。但现在不一样了,一旦切换到 AI 任务模式,一天的 Token 消耗就能达到上亿级,人均使用量翻了整整百倍,两者根本不是一个数量级。
这时候,科技巨头的悲喜,就完全取决于是否站在 AI 生态的基础设施层,锁定源源不断地 token 使用量,进而锁定用户和现金流。
一位智能体开发者给我们算了一笔账:以前也有一些 AI agent 开发平台,以及 Manus 这样的通用智能体,但它们都没有像龙虾这样引起开发者的聚集,要么是产品闭源,要么是生态封闭,比如扣子只能用自家的火山引擎,虽然好用,但无法为其他平台创造商业价值。而 OpenClaw 开源之后,吸引了大量从来没访问过 GitHub 的人,第一次参与到开源协作中。

一些快速行动的科技巨头,的确尝到了 OpenClaw 的商业滋味。月之暗面的 K2.5 大模型发布不足一个月,20 天累计收入就超过了 2025 年全年总和,API 调用量更是跃居全球前列,离不开 OpenClaw 的带动。阿里云、腾讯云等云厂商,Kimi、Deepseek 等基模厂商,也迅速行动,推出了龙虾友好的模型与一键部署服务。


OpenClaw 的热度或许只是一时的,但它证明,AI infra 的商业本质,就是规模经济。平台型 AI 公司的竞争,行业座次将在智能体时代被重新洗牌。
接下来巨头平台的核心竞争焦点,聚焦在三个方面:
1. 面向类 OpenClaw 智能体的产品研发,无论是模型、硬件,还是工具链,都要适配这些自动化 AI 工具。
2. 开放的生态,拥抱开源、联动更多开发者,才能形成 token 经济的规模效应。
3. 性价比,在算力、token 价格上占据优势,成本依然是挡住普通人的关键因素。
总之,一只 OpenClaw,搅动了 AI 圈的层层涟漪,有人狂喜,有人焦虑,也有人冷眼旁观,组成了这变革浪潮中的复杂众生相。这世间的悲喜并不相通,却都源于 AI 手替带来的变化,而这一幕悲喜剧,我们会在未来反复见证、反复体味。
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