文 / 辰聪
2026 年 4 月 4 日，美国大模型头部公司 Anthropic 旗下 AI 编程工具 Claude Code 负责人 Boris Cherny 发文称，美国西部时间 4 月 4 日中午 12 点起，Claude 订阅服务将不再包含对 Open Claw 等第三方工具的使用额度。
这意味着，对大多数兼用 OpenClaw 和 Claude 的用户而言，这次调整本质上等同于一道禁令。
大厂的操作实则是竞争所致，但 OpenClaw 的燎原之势，已席卷科技圈。
这款被开发者亲切称为 " 龙虾 " 的开源 AI 智能体框架，GitHub 单日下载量突破 20 万次，截至 3 月全球部署实例已超 100 万例，星标数突破 25 万，超越所有开源软件项目历史记录。它让大语言模型从 " 会说话 " 进化到 " 能做事 "。直接操作浏览器、读取文件、调用 API、运行脚本，自主拆解任务并执行。
更重要的是，OpenClaw 正在重新定义人机交互的入口。传统互联网时代，搜索引擎是信息入口；移动互联网时代，超级 App 是服务入口；而在 AI Agent 时代，个人智能体将成为连接用户与所有数字服务的统一接口。国家数据局数据显示，中国日均 Token 调用量已从 2024 年初的 1000 亿飙升至 2026 年 3 月的 140 万亿，两年增长超千倍。
2026 年，注定是 AI 起飞的一年。
这意味着，谁能让用户的龙虾养在自家的 " 虾塘 "，谁就掌握了未来生态的主动权。
一、" 龙虾 " 搅动大厂 AI
1. 百度全链条布局
面对这一历史性机遇，腾讯、阿里、字节跳动、百度等十余家大厂在一个月内密集布局，" 百虾大战 " 正式打响。然而，各家选择的战略路径却截然不同。在这场混战中，百度则是再一次选择了 " 全栈技术派 " 的打法。
也就是，与其押注单一入口，不如全链条布局。
百度的核心战略可以概括为 " 龙虾全家桶 "，云端、桌面、手机、家庭四条线并行。
2026 年 3 月 17 日，百度在 AI DAY 正式发布这一产品矩阵。
其中，云端虾 Du Claw 针对零基础用户提供开箱即用的网页端服务；桌面虾 Du Mate 是自研的桌面端产品；手机虾红手指 Operator 是全球首款手机龙虾应用；家庭虾则是小度音箱全面接入 Du Claw 后的全球首款家用小龙虾。
相较于字节、腾讯、阿里的单一入口，百度试图用 " 全都要 " 的策略，覆盖用户可能使用 AI Agent 的所有场景。
2. 搜索 Skill 成亮点
在这一战略框架下，百度搜索 Skill 成为最亮眼的单品。OpenClaw 官方技能商店，百度搜索 Skill 下载量超 4.5 万次，成为全球下载量第一的搜索引擎官方技能插件。
对此，百度集团执行副总裁沈抖的判断是：" 模型训练存在周期，模型内化的数据存在滞后性，OpenClaw 在解决问题的过程中需要拿到第一手的鲜活数据，因此搜索成为最佳解决方案。"
沈抖甚至断言：" 搜索会成为 OpenClaw 这一类 Agent 将来落地的重要基础设施。"
搜索，这可是百度的老本行啊。似乎，百度这回真的站在了可以把握的时代风口之上。
然而，Skill 下载量与商业变现之间存在断层。目前，百度千帆平台承载 130 万个智能体，日均工具调用量破千万次，但平台活跃度与商业化率未公开。对比字节跳动 Ark Claw 抢占官方镜像站入口、腾讯微信 Claw Bot 依托 12 亿月活用户、阿里 JVS Book 笔记本构建云端到终端链路，三家的策略均指向单点突破后生态外溢，而百度选择多点并行覆盖，但落地实现却是困难重重。
3. 战略判定不同
这种差异的本质是战略优先级判定。因为 Agent 框架竞争遵循马太效应，开发者生态一旦形成，迁移成本极高。所以百度的逻辑是 Agent 入口尚未定型，全场景覆盖可最大化捕获用户。但资源约束下的现实却是竞争加剧，云端 Du Claw 与阿里云、腾讯云同质化竞争；桌面 Du Mate 面临 Windows Copilot、Mac Intelligence 原生功能挤压；手机红手指 Operator 需突破 iOS 封闭生态与 Android 碎片化。
四条线并行导致的结果，就是每条线均未能建立护城河。首先是，第二场龙虾市集排队人数从首场近千人降至 20 人左右，说明技术尝鲜期已过，自然流量匮乏的短板暴露。其次是，百度缺乏微信级社交入口或抖音级内容入口，被迫依赖营销活动获客，用户 CAC（获取成本）与 LTV（留存率）的倒挂风险加剧。哪怕百度是 " 龙虾 " 大战中最早开启的玩家，却是无法做到用户留存，只能坐看长江后浪推前浪。
二、百度 " 龙虾 " 困境
1. 商业闭环老大难
百度作为业内不多具备芯片（昆仑芯）、云（智能云）、模型（文心）、Agent（Du Claw）全链条能力的玩家，端到端的掌控力是其独特优势。
但技术栈完整不等于商业闭环成立，这也一直是百度老大难的问题。
首先，手机红手指 Operator 的定位困境具有代表性。其设想是跨 App 操作实现打车、外卖等任务闭环，但技术实现需突破两项壁垒。一是 Android 系统级权限限制与 iOS 沙盒机制，需与手机厂商谈判预装或 ROOT 权限；二是 App 接口标准化缺失，每接入一个新 App 需单独开发适配层，维护成本随 App 数量指数级增长。
更进一步的问题是需求验证缺位。猎豹 CEO 傅盛测算，基于 OpenClaw 搭建的 24 小时 AI 团队日 Token 成本超 100 美元，远高于人工。虽然红手指 Operator 试图在移动端解决复杂任务，但用户是否愿意在手机上运行高成本数字员工，尚未经过 PMF（产品市场契合度）验证。而且数字员工的培养成本和数据采样同样具有难点，目前尚未市场化推广。
如果说 " 手机虾 " 是百度的寄托，那么 " 家庭虾 " 承载了百度更大野心。
百度智能生活事业群组总经理黄荣升描述了这样一个场景：当女主人发出 " 我们明天去郊游，帮我安排一下 " 的指令后，小度和龙虾协同生成详细行程，同步到每个家庭成员的手机，并主动设置个性化闹钟。
听起来是一个很梦幻的场景，电影照进了现实，可家庭场景的壁垒同样显著。
虽然小度音箱 3000 万台存量提供数据入口，但 Agent 化任务面临可靠性、隐私边界、生态开放度考验。百度智能生活事业群组所描述的郊游规划场景，涉及日历、地图、餐饮、交通四个垂直领域的数据打通，当前各平台数据孤岛状态使该场景的实现依赖强力 API 整合，而非技术单点突破。
2. 投产比差异巨大
百度似乎又一次陷入 " 技术很好，产品很多，但形不成合力 " 的困境，这与百度在自动驾驶、智能音箱等领域的经历如出一辙。Apollo 技术领先，但 Robotaxi 商业化进展缓慢，如今甚至有停摆传闻；小度音箱销量可观，但盈利能力存疑。
且技术投入与商业回报鸿沟已在财务层面显现。百度在 AI 领域的技术投入不可谓不大，但技术领先与商业成功之间还有很长一段路要走。
百度当前的产品矩阵策略，本质是用资源堆砌掩盖定位模糊，在每条战线上与强敌正面竞争，而非寻找生态位空隙。
结论
百度的 " 龙虾 " 战略，是技术全栈能力与商业定位模糊性的混合体。四条产品线并行覆盖了 Agent 可能落地的所有场景，但每条线均面临巨头堵截与成本压力。
可是 Agent 框架竞争的本质，是云厂商将模型能力产品化的效率比拼。尽管百度拥有从芯片到 Agent 的全链条工具，但缺乏将工具整合为用户刚需的场景能力。当字节、腾讯、阿里分别在开发者、社交、企业市场建立据点，百度的全栈优势反而成为资源分散的泥潭。
这些问题并非 Open Claw 这一单一产品所能解决，而是百度长期以来战略摇摆、组织僵化的累积结果。
" 龙虾 " 能否成为百度 AI 战略的转折点，不取决于技术部署速度，而取决于能否在四条线中识别出真正的核心战场，并承受其他战线收缩的代价。若继续维持全都要的策略，龙虾将重复 Apollo 与小度的轨迹。
否则，" 龙虾 " 很可能只是百度 AI 战略史上的又一个注脚。
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