刚过去的半个月，国内互联网圈的画风有些诡异。
腾讯、阿里、百度、字节跳动等巨头掀起的“AI红包大战”余波未平，媒体和大众在津津乐道地复盘“战果”，答案似乎并不乐观：日活在除夕过后迅速回落，坊间甚至出现了“红包一停，增长归零”的调侃。
而在硬币的另一面，全球硬核极客和AI创业者见证了一场史诗级盛况：一个名为OpenClaw的开源项目，极短时间内狂揽超过25万颗Star，不仅把盘踞榜首多年的React拉下马，甚至超越了Linux，一跃成为GitHub历史上Star数最高的非聚合类软件项目。
让人没想到的是，春节复工后的一个礼拜里，OpenClaw的热度就不再局限于极客圈，几乎所有“互联网打工人”都关注到了这只“小龙虾”，在新一轮的FOMO情绪下，各种“龙虾讨论会”人满为患、OpenClaw的部署教程动辄10万+、甚至在线下排起了安装OpenClaw的长队......
AI原生的时代，以一种出人意料的方式降临了。
影响最大的，除了几十亿红包可能打水漂的互联网巨头，可能就是在百模大战中幸存的智谱、MiniMax和Kimi，终于从大厂围猎的流量游戏中撕开了一道口子，不再为“活下去”烦恼。
01 OpenClaw狂飙：“天下苦对话框久矣”
在讨论Kimi们的“生机”前，先简单了解下什么是OpenClaw。
如果你在过去半个月里没有关注AI新闻，可能很难想象OpenClaw在开发者群体中引发的狂热。它的前身是Moltbot，最初只是开发者Peter Steinberger的一个周末黑客客栈项目，但短短几个月，就进化成了当前全球最炙手干热的“个人AI助理运行时”。
与ChatGPT、千问、智谱清言App等“对话框”不同，OpenClaw是一个采用无头架构的自动化智能体框架。
它的核心产品逻辑非常硬核：
1、本地化与掌控权： 你的AI助理不必运行在云端，可以直接部署到自己的设备上，一台陈旧的Mac电脑、在书房里吃灰的Windows主机，甚至是几十块钱的VPS，都可以是OpenClaw的载体。
2、全渠道渗透： 不需要打开特定的App，OpenClaw作为一个网关（Gateway），可以接入飞书、钉钉、企微、iMessage等等，平时在哪里聊天，你的AI就在哪里待命。
3、灵魂注入（SOUL.md）： 抛弃了繁琐的System Prompt调试，用一个极其极客的 SOUL.md 文件来定义AI的身份、性格、记忆和权限边界。
4、工具调用（Tool Use）： 可以静默地读取本地文件、执行Shell脚本、控制浏览器渲染，甚至自己决定在凌晨3点帮你定时抓取指定的新闻并生成简报。
为什么OpenClaw会在节后复工的半个月里彻底引爆？
因为“天下苦对话框久矣”。
从2023年到2025年，我们使用AI的方式是被动的——必须坐在屏幕前，打开网页，输入指令，等待生成，然后再复制粘贴。这种“一问一答”的模式，极大地限制了AI作为生产力工具的想象力，像是一个被锁在笼子里的超级大脑，没有手脚，没有耳朵，只有一张嘴。
OpenClaw给了这个超级大脑“手脚”。
过去半个月里，千万打工人带着节后综合征重返工位时，无数个部署在云端或本地的OpenClaw实例已经悄无声息地运转起来。它们自动处理上传的文档、在后台监控着大盘波动、自动生成并分发着各类简报......
OpenClaw的爆红证明了一点：真正的AI原生应用，不是一个更好的聊天软件，而是一个隐形的、全天候运行的基础设施。
02 告别“买量游戏”：大模型创业公司的“逃生舱”
让我们把视角拉回到国内的大模型厂商。
在OpenClaw爆火之前，智谱、MiniMax、Kimi们其实度过了相当长一段痛苦的“身份焦虑期”。在移动互联网时代的惯性思维下，几乎所有中国科技巨头和VC都笃信一个铁律：“得流量者得天下”。
正如我们所看到的：过去三年时间里，大模型创业者陷入了一场惨烈的“百模大战”和“买量战争”。为了打造出AI时代的“微信”或“抖音”，各家都在疯狂地烧钱做2C的超级App。电梯广告、抖音信息流、B站UP主商单，铺天盖地都是各种AI助手的推广。
对初创公司而言，这种模式一开始就是致命的。论财力，他们发不起动辄几亿的红包；论生态，他们没有微信、抖音等国民级App的天然流量池。
在巨头流量绞肉机的碾压下，曾经风光无限的“大模型六小虎”，已经被逼到了墙角，并在2025年下半年悄然洗牌成了当前的“三小虎”。百川智能退守垂直B端医疗与金融，零一万物将重心全面转向海外市场，阶跃星辰也失去了前两年的巨大声量。
如果继续沿用Web2.0时代的“买量逻辑”，剩下的“三小虎”，所面临的注定是死局：
一是极高的获客成本与极低的留存率： 花费上百元买来的一个App下载用户，往往只是为了薅一波红包羊毛，用完即走。
二是可怕的边际成本： 传统App多一个用户只是多一点带宽；但AI大模型多一个免费的C端用户，就意味着实打实的算力消耗。用户越多，如果不能转化为付费订阅，公司亏得就越惨，属于典型的“流血狂奔”。
三是脆弱的护城河： 今天用户觉得Kimi的长文本好用，明天智谱清言更新了功能，后天千万发出了十几亿红包......用户立马切换阵营，毫无忠诚度可言。
OpenClaw的出现，以及它所代表的Agentic生态的爆发，为“三小虎”提供了一个完美的“逃生舱”。
OpenClaw的设计机制是 BYOK (Bring Your Own Key)。用户或开发者自己在本地运行框架，然后需要配置底层模型的API。而且OpenClaw对中国的大模型企业相当友好，智谱、Kimi、MiniMax的模型都在第一时间支持，并被官方在X上多次推荐。
意味着智谱、MiniMax、Kimi们不需要亲自下场做那个又脏又累、还要跟大厂拼刺刀的2C应用了，广大的开源社区、极客、中小企业，会利用OpenClaw这样的框架，去打造千奇百怪、适应无数垂直场景的个人助理和自动化工作流。
03 AI的底层逻辑：做“水电煤”而不是“游乐场”
其实OpenClaw在国内大红大紫前，“三小虎”就已经尝到了甜头。
来自全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据显示，截至2026年2月28日，前十模型总Token消耗量已突破28.7万亿，其中中国模型贡献超过14.69万亿，单月Token调用占比首次过半。
特别是2月16日到22日的一周内，中国模型周调用量达5.16万亿Token，同期美国模型跌至2.7万亿，调用量排名前五的模型中，中国占据了四席，分别是MiniMax M2.5、月之暗面 Kimi K2.5、DeepSeek V3.2和智谱GLM-5。
彼时的中文互联网上，OpenClaw还是一个小众词汇，“小龙虾”的热度主要集中在X等海外社交平台上。
也就是说，在国内的“互联网打工人”涌入前，MiniMax们已经征服了海外的开发者。
原因并不难解释——性价比。
在输入价格上，MiniMax M2.5和智谱GLM-5都是0.3美元/百万Token，同一时间的Claude Opus 4.6，百万Token的价格高达5美元；在输出价格上，MiniMax-M2.5为1.1美元/百万Token，智谱GLM-5为2.55美元/百万Token，Claude Opus4.6高达25美元/百万Token。
而OpenClaw代表的Agent生态，可以说是名副其实的“Token吞噬机”。
传统的人机对话，一天能在对话框里刷掉几万个Token，就已经算是重度用户了。单单给OpenClaw安排一个“监控全网关于‘AI 2026趋势’的长篇研报，提取核心观点，交叉对比后生成一份十万字的中英文双语行业洞察，并自动配图排版发送到飞书”的任务，每次就将消耗几百万Token。
因为在执行这个任务的过程中，OpenClaw会在后台疯狂地进行：
同时也印证了一个底层逻辑：在AI原生时代，生产力的提升是实打实的，不需要买量来变现。
大模型公司最健康的商业模式，就是回归技术基础设施的本质——做“水电煤”。而非照搬Web2.0时代是“注意力经济”，以“抢占入口”为名，拼命打造一个封闭的“游乐场”（App），然后把注意力卖给广告商。
OpenClaw只是第一枪。
只要生态在繁荣，只要机器还在思考，底层模型的Token计费表就会一直飞转，源源不断地向底层的模型厂商发送API请求。
AI时代的Killer App，或许根本不是App，而是无处不在的API。
04 狂欢背后的“泡沫”，Agent还有很长的路
折射到资本市场上，同样上演了疯狂的一幕。
智谱的股价在2月20日单日大涨42.72%，总市值突破3200亿港元，较招股价上涨超4.6倍；MiniMax在3月2日晚交出了巨亏18.7亿美元的年报后，股价却逆势大涨了19%。
不可否认OpenClaw的价值，却也可能上演一场混合着极客自嗨与大众跟风的“非理性繁荣”。
首先，OpenClaw的场景依然有限，大众存在跟风嫌疑。
绝大多数人费尽心思部署OpenClaw，不过是让它充当一个高级版“自动机器人”，在后台跑跑简单的信息抓取。目前解决的痛点依然偏向极客玩具，距离真正规模化接管复杂企业级工作流、实现完全的“自动驾驶”，还有很长的路要走。
用一句话总结，很多人只是在“为了用AI而用AI”。
其次，安全形同“裸奔”，本质是个半成品。
从工程落地来看，目前的OpenClaw是一个极其危险的半成品。
赋予一个“无头AI”直接读取本地文件、执行Shell脚本的最高权限，在缺乏完善沙盒（Sandbox）隔离机制的情况下，一旦遭遇恶意的提示词注入（Prompt Injection），让AI执行了错误的代码，用户的私钥、API Key乃至整个硬盘的数据，都可能面临灭顶之灾。
需要承认的是，即使漏洞百出、场景初级，并不妨碍外界给予OpenClaw极高的评价。
它的粗糙和越界，用最野蛮的方式验证了一个正确的产品方向：大模型不需要自己长出漂亮的脸蛋（App界面），只需要提供最强劲的大脑（API），开源生态自然会为它拼凑出无数双不知疲惫的手脚。
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