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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