最近这些天，科技领域的各种文章、视频标题都能看见四个大字：全民养虾。

有人靠上门安装龙虾月入数十万。有人在腾讯门口排队几个小时，只为等一次免费的龙虾安装。短视频里说：" 你错过了黄金比特币，还要再错过小龙虾吗？" 一时之间，似乎全民养虾已成风潮，再不跟上就要错付 AI 时代了。

面对这种盛况，让我想起春节之前，OpenClaw 刚刚火起来时我们团队内部的一次选题会。当时有同事提出了这样一个问题：欧美用户主要用 OpenClaw 回邮件。但是咱们中国人有那么多邮件要回吗？

几个月之后，我依旧有这样的好奇：中国用户用龙虾来做什么？它真的能发挥出预想中的价值吗？

换句话说，我们排着队、花着钱、熬夜看教程、加群问大神，费钱费力的全民养虾，图的到底是什么？

由于 OpenClaw 大规模进入国内时间尚短，缺乏权威数据。为了弄清中国用户的龙虾使用情况，我们采取了问卷调查和采用公有云等 OpenClaw 供应平台数据进行分析的方式。

我们向 50 位龙虾用户进行了提问，其中大部分此前是 AI 开发者或有较多的 AI 技术使用经验。另外根据工信部数据，截至 2026 年 3 月，中国公网暴露了 7.52 万个 OpenClaw 实例，其中大部分来自阿里云、腾讯云等厂商推出的一键部署方案，因此公有云平台数据是分析中国用户龙虾使用行为的主要途径。

根据以上两个数据来源，我们发现中国用户部署 OpenClaw 的第一大用途，还是 AI 一直专注的自动化办公方向。具体而言，就是用 OpenClaw 来代替人工处理那些重复性数字工作。比如写周报、生成会议纪要、回邮件、做 Excel 等。根据阿里云的数据显示，OpenClaw 用户日均处理邮件量超过 50 封。变相说明有繁重办公需求的用户，是养龙虾的第一批受益者。

目前排名第二的龙虾用途，应该是来自我们的同行。与海外用户不同的是，国内用户非常看重用龙虾自动化做自媒体这个能力，中文互联网上相关教程极为丰富。我们从调查问卷的反馈来看，也确实有很多人用龙虾实现了从照选题、收集资料、图文生成再到发布的自动化处理，而且最新龙虾相关内容爆火，很多 AI 开发者是用龙虾来发布和制作养龙虾经验，从而实现自媒体流量的快速增长。可以说是达成了神奇的内循环。

排名第三的英语场景，是用 OpenClaw 来搭建企业软件。比如跨境电商团队，用龙虾来实现单据管理和价格监控，从而替代了原本使用的 SaaS 软件。但目前阶段，" 龙虾 toB" 在整体养虾群体中还占比很小。

最后一个占据一定比例的，是学生和家长养龙虾。比如用龙虾来自动生成寒假实践报告之类的，与其说是为了提升学习效率，不如说父母是为了借助这个机会让孩子学习 AI。

以上四种，就是我们观察到中国用户主要的龙虾使用意图。但有个问题随之产生，这些用途当中，龙虾真的好用吗？

我辛苦买的书要自己看吗？辛苦买的游戏要自己玩吗？那么，我花钱排队安装的龙虾，难道还要我亲自用吗？

有个有趣的数据，奇安信针对国内公网 OpenClaw 实例的监测数据显示，有超过 62% 的实例日均调用量不足 5 次，近 40% 的实例在部署后 1 个月内没有任何有效操作。这意味着绝大部分龙虾在安装之后很快就变成了 " 死龙虾 "。跟风安上它，用几次，就是目前这东西的主要存在意义。

那么为什么会这样？在采访之后我们发现，很多用户认为龙虾提供的核心功能属于 " 听上去很美，用起来很废 " 的伪需求。比如 OpenClaw 主打的 " 邮件自动化 "，在国内职场基本没有价值。大部分白领的核心沟通需求并不发生在邮件上，这导致部署龙虾回邮件听上去挺好，但实际上却发现要解决的麻烦很多，最后能回的邮件却很少，纯粹完成了一场科技体验而已。

而现在很多人渴望的用龙虾做自媒体，本身也是问题重重。比如微信公众号等广泛 API 根本不支持第三方工具，抖音、小红书等平台都严格限制自动化脚本，很容易遭遇限流甚至封号。并且龙虾只能做非常简单、同质化的内容，真要追求内容质量还是需要大量人力进行参与。这样一进一出，再加上平台管控，就让龙虾做自媒体对于大多数缺乏技术能力的人来说也不适用。

这样算下来，养龙虾真正与预期相符的功能，就剩下把养虾这件事当成极客玩具或者学习工具。那些对龙虾有一定生产力期待的，想要像自媒体宣传那样，用龙虾抓住时代机遇的，往往变成了 " 死龙虾 " 的贡献者。

有个段子说，龙虾什么时候最好用？答案是在 UP 主拍的视频里。

之所以会出现 " 全民养虾，全都养死 " 的现象，一大原因在于养龙虾这件事的门槛，远没有很多媒体和博主宣传的那么低。目前阶段，假如没有基本的代码理解能力，无法进行一些独立插件的适配与调试，想要真的发挥出龙虾能力其实是很难的，因为这样用户大概率就只能调用社区中已经成熟的模板。但这些模板功能单一，不具备个性化功能，甚至很多用户只能按照教程一步步操作，最终虽然能跑通龙虾，但随后出现的任何问题都无法应对。

除此之外，用户还需要面对本地化部署困难，上门安装费用水涨船高；公有云上的一键部署功能被阉割掉的能力太多；国内 OpenClaw 只能接入极少数 APP 等问题。每遇上一个，都可能让长时间的养虾努力前功尽弃。

所谓让龙虾成为贾维斯、MOSS 模式的个人助手，拥有 " 赛博牛马 " 的美好愿望，大多数都是纸面上的理想状态。对于大多数普通用户来说，今天的龙虾更多还是我们供养着它，而不是反过来人类被龙虾服务。

在顶着少数人的龙虾成功经验时，可能必须意识到，我们其实属于大多数。

这些天看了很多龙虾用户的采访、播客，我们也自己采访了不少养虾成功的 AI 开发者，很容易发现一件事，就是他们真的都从龙虾中收获了很大的力量与信心，都在畅聊 AI 时代的宏大叙事，自己的职业规划与创业场景，深入分析人机共生等哲学议题，发到社交媒体与视频平台的养虾经验，也让他们收获了大量关注与认可。

作为技术探索者，他们理应享受这一切。但我也能发现，来自各个方向的正反馈，正在极大程度满足少部分养虾人的 " 自动化虚荣心 "。推动着他们对龙虾的评价愈发高涨，甚至将龙虾评价为某种巨变的征兆，以及进行很多哲学、社会学层面的夸张诠释。

这种对龙虾的过度认可，传递到普通人那里就会变成某种焦虑：巨变来临，再不用龙虾我就要被时代抛弃了。但问题在于，大多数人真的需要这些自动化能力吗？

事实上，OpenClaw 的跨应用能力确实炫酷。但其能够完成的核心工作，基本都可以找到单体应用模式的 AI 能力来满足。比如周报生成、邮件回复等，都可以直接用大模型来做，无非就是手动粘贴几下而已。会议纪要汇总、数据可视化生成、自媒体排版等等能力，也都有相应的 AI 工具可以实现。

这种情况下，对于绝大多数只需要 AI 略微帮忙的用户来说，部署 OpenClaw 就属于标准的 " 大炮打蚊子 "。而安装调试这门大炮所花费的时间与金钱成本，早就够我们打死很多蚊子，然后睡个好觉了。

这里并不是说养虾没用处或者不值得，而是你或许可以在行动之前想清楚，自己要养虾的目的到底是什么，是某种不可取代的真实需求，还是汹涌澎湃的 " 自动化虚荣心 "？

即使你真的能够确定自己的养虾需求，也建议你大可以等上一等。相比于很多 AI 工具可能确实早用早享受，龙虾的特殊之处就在于，等等党是一定会胜利的。

类似 Manus、OpenClaw 的跨应用任务处理工具，本质上是大模型能力的一种应用化体现。无论我们是否称之为智能体，这种新的应用形态都是较为确定的。所以，OpenClaw 本身的研发门槛并不高，很小的开发团队就打造了这个风靡全球的应用。其本身优点突出的同时，很多能力还非常粗陋和有待打磨。

这意味着，类似 OpenClaw 的产品很容易出现，目前的应用形态也很快会进化和调整。现在需要花钱找人安装、用专属硬件进行适配的问题，或许很快就会因为龙虾升级而被彻底解决。这意味着现在为之付出跟风成本，是非常不理性，注定遭遇背刺的选择。

更重要的是，小龙虾带起的流量，注定会让诸多科技厂商加入战局。很快，小田螺，小皮皮虾都会出现，并且有更适配中国生态的版本。因为 OpenClaw 本身研发门槛不高，因此这一切注定会在三个月内发生。

此刻强行养虾，真的十分不值。

最后想说几句话。在今天的科技传播语境中，我们很容易遭遇这样的现象：舆论对一件事的评价要么是颠覆，要么就是垃圾，似乎从来没有中间值。当然，我能理解这是流量时代的通病，也不只科技如此。但绝大多数科技创新都是取中间值的，颠覆式创新很难遇到，但真正的垃圾科技也挺难走向市场。

OpenClaw 与很多 AI 创新一样，既有新颖的地方，也有诸多缺陷。使用它确实能带来很多想象空间，甚至能改变很多人的未来。但龙虾也不是什么灵丹妙药，绝不可能适合所有人。甚至客观来说，大多数人现阶段并不能用它做什么。所以在养虾之前，不要只看到龙虾的火爆，先想想自己的需求。

我个人对它的评价可以总结为以下三点：

1. 如果你需要一个关于智能体的科技玩具，或者多掌握一个了解 AI 应用的学习途径，那么养龙虾是不错的选择。

2. 真正能用龙虾赚钱的是极少数，且大部分广而告之的方案，都不具备可复制性。

3. 全民养虾不可能持续，甚至根本不会出现。但是 AI 助手模式的智能体之路，绝对是走得通的。