文 | 万点研究

一夜之间，OpenClaw 火遍全网，" 养龙虾 " 成为最热门的问候语。

这句带着烟火气的网络热词，让原本高冷的开源 AI 技术彻底走入大众视野。给 AI 装上 " 手和脚 "，让冰冷的代码真正走进生产生活的实操场景，成为 2026 年开年最炙手可热的科技现象。

窥探这场技术风暴，OpenClaw 早已超越了工具本身的意义。它不仅重构了人们对 AI 的认知，更搅动了全球 AI 产业链、资本市场的深层格局，让 " 智能体 " 从专业术语变成全民热议的话题。

这只 " 会干活的龙虾 "，究竟是昙花一现的科技爆款，还是开启 AI 操作智能时代的关键钥匙？吃瓜群众又该如何审视这场 AI 新革命？

看明白 " 龙虾 "：并不是让 AI 变得更聪明

从技术本质与价值层面，OpenClaw 的本质是 "LLM（大模型） + RPA（机器人流程自动化） + 分布式执行 + 纯文本状态管理 " 的工程化融合，直白一点解释就是：OpenClaw 打破了以往 AI" 只会说、不会做 " 的局限。

以前我们使用的 AI，比如 ChatGPT、DEPPSEEK、豆包等，顶多只能根据指令打字给出答案，像个只会听话的秘书，碰不了我们的电脑，不管是打开文件、复制粘贴，还是排版发邮件，所有操作都得我们自己动手，相当于 " 嘴强王者，手不能动 "。

而 OpenClaw 更像是一个专门为 AI 打造的 " 操作系统 "，核心就是给 AI 装上了 " 手和脚 "，让它从 " 只会聊天 " 变成 " 能直接上手干活的员工 "。我们只需要说一句话，比如 " 帮我把这周的工作整理成周报发给领导 "，它就会自己规划步骤，打开聊天记录提取内容、写成文档、排版，最后完成发送，全程不用我们动手干预。正如行业核心观点所言：" 它不是简单的聊天机器人，而是能自主拆分任务、联网搜索、调用软件、纠错并重试的 Agent，让 AI 从认知工具真正变成了执行工具。"

技术本质很简单，把所有复杂的技术都藏在背后，不管我们懂不懂代码、会不会部署，一句话就能轻松使用。OpenClaw 并不是让 AI 变得更聪明，而是让 AI 实现了从 " 回答问题 " 到 " 直接把事做完 " 的转变，这也是它能快速走红的核心原因。

回归到技术层面总结，OpenClaw 推动 AI 赋能从 " 模型中心化 " 到 " 架构中心化 "，大模型变成推理组件，也就是大家所说的 " 范式转变 "。而 OpenClaw 本地优先、开源免费、跨平台、易扩展的落地优势，也顺水推舟让这场 AI" 执行革命 " 快速走入大众视野。

市场反应剧烈：股市狂飙、产业躺赚、创新涌现

" 龙虾 " 爆火，不仅之于大众来说值得研究和尝鲜，对全球股市也产生了显著的催化效应，尤其在中、美、港等主要市场的 AI、算力、云服务板块，引发了剧烈波动，以 A 股反响最为剧烈，并于 3 月 9 日迎来全面爆发。在大盘震荡背景下，OpenClaw 概念逆市暴涨，成为市场最强主线，算力、云服务、AI 智能体、国产芯片全线走强，优刻得、顺网科技、青云科技、博睿数据等多股斩获 20cm 涨停，资金疯狂涌入这一全新赛道。

股市热度的背后，是产业链上下游的实质性受益，其中大模型厂商更是迎来 " 躺赚 " 时刻。据观察者网心智观察所报道，OpenClaw 重度用户日均 Token 消耗在 3000 万至 1 亿之间，高频调用让算力从 " 闲置资产 " 变成了 " 现金流引擎 "。

数据显示，OpenClaw 已占据全球 17% 的 Token 调用量，过去 30 天其日调用量从 1760 亿暴涨至 4270 亿，增幅达 142%，而这部分海量 Token 消耗几乎被国产大模型包揽。而 OpenClaw 的 Token 消耗榜前三，均为中国模型。

其中，MiniMax 在深度绑定 OpenClaw 生态后，2026 年前两月年度经常性收入（ARR）从 1 亿美元攀升至 1.5 亿美元，增幅超 50%，其 M2 系列模型 2 月平均单日 Token 消耗量较 2025 年 12 月增长 6 倍以上，编程场景相关产品更是激增 10 倍。

而作为 OpenClaw 官方指定的免费主力模型，Kimi K2.5 因被全球开发者高频调用，Token 消耗呈指数级激增，不仅出现间歇性宕机，还因算力告急多次影响用户体验，成为此次 AI 智能体热潮中算力承压的典型缩影。饶有趣味的是，早在 2 月份，Kimi 就曾因 "C 端用户激增 + OpenClaw 海外调用爆发 " 的双重压力出现大规模算力告急，官方甚至幽默回应 " 正在找算力，急用先去 DeepSeek"，成为行业内颇具话题性的服务承压事件。

对此盛况，英伟达 CEO 黄仁勋近期公开指出：" 与传统生成式大模型相比，智能体执行复杂任务所需的计算令牌 ( Token ) 消耗量激增了约 1000 倍，部分持续监测执行的智能代理甚至高达百万倍。" 这一数据直接印证了 OpenClaw 对算力的强需求，也解释了为何算力、云服务企业能快速受益，或许，一众厂商赚得盆满钵满的同时，也不免感受到了一丝 " 落寞 "。

" 龙虾 " 成为全民热议的符号，真正驱动技术落地的底层模型反而退居幕后。用户不再追问参数量与训练框架，只关心 " 能不能像龙虾一样快、准、稳地帮我写周报、查合同、生成 PPT"。

这种从技术崇拜、向效率崇拜的迁移，正悄然重塑产业话语权，这也预示着产业链升级与重塑的积极信号。Gartner 则在最新行业报告中直接预测：" 到 2026 年底，40% 的企业应用将集成专属 AI 代理，这将从根本上颠覆供应链运作。AI 不再仅限于数据分析，而是深入生产协调，推动全球分工从制造导向转向智能协同。"

这一分析判断，也昭示着一众厂商将被倒逼加速从 " 炫技 " 走向 " 务实 "：不再比谁的参数更高，而是比谁的模型更适配实际场景、谁的落地方案更贴合企业需求，产业竞争的核心正式向 " 实用性 " 与 " 落地性 " 倾斜。

事实上，大厂和创新团队的行动已经摆上牌桌。

如智谱上线的 AutoClaw（澳龙），号称国内首个 " 真一键安装 " 本地智能体，月之暗面推出 KimiClaw，集成超长上下文能力、适配复杂长任务流处理，成为 OpenClaw 生态中最热门的国产模型适配版本。

不仅模型厂商不甘落寞，传统大厂也在迅速跟进、生怕落单。

腾讯推出 WorkBuddy 与内测中的 QClaw，前者完全兼容 OpenClaw 技能库，深度打通企业微信 / QQ 生态、解决原版部署难题；阿里云上线 CoPaw，结合云资源优势提供一键部署服务；网易有道 2 月正式上线并开源 LobsterAI，定位 " 开箱即用的本土智能体 "，是国内首个完成全平台本土化适配的同类产品；华为则依托鸿蒙系统推出 HMAF 智能体框架，主打系统级智能体协同，适配智能家居、车载等全场景设备 ......

另一边，国内创新团队快速推出的 PicoClaw、ZeroClaw 等轻量化版本，EasyClaw、CountBot 等主打 " 零代码部署 " 的桌面工具，解决原版 OpenClaw 的技术门槛问题，都不同程度展现出极致的跟进速度。

就此背景下，国内政策端也快速跟进，擅长敢为人先的长三角、大湾区等地，如无锡高新区、合肥高新区、苏州常熟已率先打出先行政策，从技术研发补贴到产业落地扶持，从合规标准探索到应用场景试点，多维度为 OpenClaw 生态发展铺路，打出了中国特色的 AI 智能体生态样板，在鼓励并降低中小企业与开发者的接入门槛过程中，也让国内的 OpenClaw 生态发展有了更明确的方向与更坚实的支撑。

思考：拥抱还是观望

当产业、市场、政策多重火热之际，安全隐患的警报悄然拉响。

3 月 12 日，国家工业信息安全发展研究中心发布《关于工业领域 OpenClaw 应用的风险预警通报》，明确指出 OpenClaw 存在四大核心安全隐患：工业主机越权与生产失控风险、工业敏感信息泄露风险、攻击面扩展与攻击效果放大风险，同时提及 AI 理解偏差导致删改核心数据、第三方插件投毒、提示词注入、高危漏洞等通用安全问题。

事态发酵下，多所高校已紧急禁用 OpenClaw 相关应用，企业端也开始重新评估其使用风险，市场对合规与风险的担忧迅速升温。

率先做出快速反应的仍是股市层面：12 日 OpenClaw 概念板块从前期狂热炒作进入明显降温、回调阶段，A 股、港股相关标的集体走弱。港股方面，MINIMAX-WP（00100.HK）跌 4% – 6%，智谱（02513.HK）盘中一度跌超 10%、收盘跌 7% – 8%，腾讯、阿里也分别跌 1%、2%；A 股前期强势股集体回调，博睿数据一度跌 12%、收盘跌 8.75%，优刻得、青云科技、顺网科技等算力 / 云服务标的普遍下跌 3% – 8%，机器人 / 具身智能板块也同步走弱，绿的谐波、埃夫特、亿嘉和等跌幅处于 1% – 4% 区间。

开源证券分析人士指出，此次回调是多重因素叠加的结果：" 除了安全风险的直接冲击，情绪化炒作下的获利盘集中兑现形成踩踏，也是重要原因。但这轮回调并非价值终结，而是让市场从纯情绪驱动回归理性判断。"

即便如此，OpenClaw 作为 AI 时代 " 新底座 " 的特征已在人们心中埋下种子，其打破 AI" 能说不能做 " 的核心价值仍在，只是产业发展的节奏，需要从 " 狂飙突进 " 转向 " 稳扎稳打 "。

万点研究认为，龙虾概念从短期情绪炒作进入理性回调后，后续能否真正走出来、形成可持续行情，核心就看 B 端企业的落地动作与商业化进展。

毕竟，C 端是流量，B 端才是价值。

以波士顿咨询公司发布的报告作参考，"2025 年智能体系统已占 AI 总价值的 17%，预计到 2028 年将达到 29%"，而这部分价值几乎全部来自 B 端企业应用。C 端用户的尝鲜行为能带来热度与话题，但缺乏稳定的付费意愿与持续的使用需求，难以支撑产业的长期发展；而 B 端企业有着明确的降本增效需求，对 AI 工具的实用性、安全性、合规性有着更高要求，也愿意为能真正解决业务痛点的方案付费，这才是 OpenClaw 商业化的核心落脚点。

而这一价值转换的核心在于：从 " 炒概念 " 转向 " 看落地、看安全、看合规 "，需要重点观察能否解决 OpenClaw 的 " 三高 "（高门槛、高消耗、高风险）问题，这是当务之急。

国家工业信息安全发展研究中心在风险预警中强调，OpenClaw" 存在信任边界模糊、多渠道统一接入、大模型灵活调用、双模持久化记忆等特点，一旦缺乏有效的权限控制策略或安全审计机制，可能因指令诱导、供应链投毒等被恶意接管 "，这也正是企业端落地的最大顾虑，高门槛让中小企业望而却步，高消耗让企业的使用成本居高不下，三大问题不解决，OpenClaw 的 B 端规模化落地便无从谈起。

对此，国内大厂业已陆续推出针对性解决方案，从安全、成本、门槛三个维度发力破解落地难题：如腾讯电脑管家中上线的 OpenClaw 专属安全防护模块，实现对 AI 操作的实时监控、高危指令拦截、数据访问权限管控；阿里云推出轻量化 OpenClaw 部署方案、弹性调度降低算力消耗，同时提供一键式合规配置；华为则聚焦国产化适配，推出基于鸿蒙系统与鲲鹏芯片的 OpenClaw 本地部署方案，满足政务、金融等高安全需求行业的 " 数据不出域 " 要求。

华创证券在研报中也直言："OpenClaw 和云端大模型的根本区别在于‘大脑’在哪里，以及‘手’是否存在，而能否守住安全底线，决定了这只‘手’能走多远。"

万点研究认为，对于企业与投资者而言，面对 OpenClaw 这一新兴技术，" 拥抱 " 与 " 观望 " 并非非此即彼的选择，而是需要结合自身需求与风险承受能力做出理性判断。对于有明确数字化转型需求、且具备一定技术与安全管控能力的企业，小范围试点、应用于非核心非敏感性业务场景，也是不错的尝试与实践。

从更长远的视角来看，OpenClaw 的出现，本质上是 AI 技术从 " 认知智能 " 向 " 操作智能 " 迈进的重要标志，它让 AI 真正走出屏幕，成为能直接参与生产生活的工具。正如新华网所言，智能体时代带来的 " 并不是一场简单的技术竞赛，而是一场围绕‘体系能力’的竞争 "。

我们应该坚信，未来 AI 的竞争不再是单一模型的竞争，而是生态的竞争、落地能力的竞争、解决实际问题能力的竞争。拥抱技术创新的红利，同时保持对风险的敬畏，这或许就是面对 OpenClaw，乃至所有新兴 AI 技术最理性的态度。而属于 AI" 操作智能 " 的时代，才刚刚拉开序幕。