从腾讯一日三连发、字节ArkClaw到阿里CoPaw，大厂"养虾"大战的本质是争夺下一代人机交互入口。OpenClaw让AI从"会说话"进化到"会做事"，创造了持续消耗Token的"算力黑洞"，更成为收集"任务轨迹数据"的关键管道。但狂欢背后，电商卖家发现"全程盯着怕它乱说话"、Token费堪比"贷款上班"、安全漏洞导致信息泄露——这场开源胜利究竟是效率革命，还是大厂绕过所有应用直达桌面的垄断新局？

2026年的春风，吹向了一只“龙虾”，搅动了整个中国科技圈。

从深圳腾讯大厦、北京百度大厦的千人排队，到抖音上“全民养龙虾”的刷屏狂欢，OpenClaw用很短的时间，让人们第一次真切感受到：AI不再只是对话框里的“聊天机器人”，而是能真正替你干活、接管电脑的“数字员工”。

更值得关注的是，互联网大厂集体入局“养龙虾”。短短一个月内，腾讯、阿里、字节跳动、百度、小米等十多家科技巨头相继入局。腾讯一天之内连推三款相关产品，字节上线ArkClaw，阿里推出CoPaw和HiClaw，百度推出移动版OpenClaw，小米启动Xiaomi miclaw小范围封测。

这场“养虾”狂欢背后，是科技巨头面对AI大潮加速全民化的新入口争夺，也是每个普通人焦虑工作随时被AI替代前的主动拥抱，更是他们看到新风口，而不想错过个人命运逆袭的机会猛扑。培训“养虾课”、“OpenClaw安装服务”的韭菜同步被割，盲目跟进的人们，也尝到了OpenClaw的“吞金”烧钱的苦恼。

总体上，大家已经感知到AI趋势难逆，但当前OpenClaw垂直运用场景的技术还有待不断提升，将进一步渗透各行各业，甚至改变一些行业规则和格局。

01 从“会说话”到“会做事”：OpenClaw凭什么封神？

要理解OpenClaw为何爆火，得先看清它和传统大模型的本质区别。

过去两年，我们使用AI的方式是被动的——必须坐在屏幕前，打开网页或App，输入指令，等待生成，然后再复制粘贴。这种“一问一答”的模式，像是一个被锁在笼子里的超级大脑：它有嘴，但没有手脚；能说话，但不能干活。

OpenClaw给了这个超级大脑“手脚”。它是一个采用无头架构的自动化智能体框架，核心在于“让AI真正动手干活”。与ChatGPT、豆包等对话式AI不同，OpenClaw能直接运行在你本地或服务器上，通过浏览器自动化、文件操作和API调用，代劳具体任务。它像一个“给大模型装了机械臂”的操作系统，让AI从“会说话”进化到“会做事”。

这种进化的核心差异体现在几个层面——

第一是交互方式。传统AI是“被动应答”：你问一句，它答一句，用完即走。OpenClaw则是“目标驱动”：你给目标，它自己拆步骤、自己调用系统、自己根据结果调整路径。比如，你丢给它一句“整理桌面文件，按类型分类，生成今日工作总结，明天早上9点提醒我开会”，它能真的帮你干完所有活，而你转身就能下班。

第二是记忆能力。传统AI的对话是“一次性”的，每次开启都是全新的开始。OpenClaw自带“持久性记忆”，能记住用户偏好和运营历史，越用越懂你。它甚至可以通过一个叫SOUL.md的文件来定义AI的身份、性格和权限边界，让AI助理像真人一样有“灵魂”。

第三是执行能力。这是最核心的区别。OpenClaw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。它能接入微信、飞书、钉钉等工具，平时你在哪里聊天，AI就在哪里待命。有开发者感慨：“OpenClaw让大模型长出了能接管电脑鼠标和键盘的手脚。”

但OpenClaw并非完美。它的部署门槛极高，复杂的环境配置和黑洞般的命令行，对于普通打工人来说操作难度较高。整个过程下来，没有半小时到一小时搞不定，技术小白基本上看到教程就放弃了。

从经济视角看，OpenClaw的意义在于创造了全新的模型消费场景。与传统对话不同，一次Agent任务可能消耗数十万甚至数百万Token，完成写代码、跨应用调用工具、读取文件等闭环操作。重度用户日均Token消耗在3000万至1亿之间，是传统聊天用户的几十倍甚至上百倍。

总之，OpenClaw的爆火并非偶然，其优缺点仍在被广泛讨论。

而在具体操作中，目前，OpenClaw已在多个领域找到用武之地：文章写作者用它自动搜集素材、生成初稿；公司法务让它扫描合同、识别风险条款；甚至有开发者尝试将其接入医疗数据库，打造“AI智能医生”原型。

但毫无疑问，对OpenClaw反应最快、应用最深的的行业之一，是电商行业。从“会说话”到“会做事”，“养虾热潮”好像正在重塑电商行业的各个环节。

02 电商人的“养虾”实录：从惊喜到清醒

OpenClaw对电商行业的冲击，最先在一线卖家的电脑上真实发生。

先看积极的一面。一位亚马逊卖家把OpenClaw接入了日常运营的四个核心环节。客户服务端，它可以自动识别邮件是“索要发票”还是“物流咨询”，生成回复草稿存为待发送，每天只需花10分钟审核；差评预警端，它能定时扫描Listing评论区，发现1-3星评价立即通过Telegram推送，甚至根据买家姓名在后台匹配订单信息；竞品监控端，它可以每隔两小时检查竞品价格，一旦降价超10%就生成趋势表提醒卖家；广告报告端，每天早上9点自动登录后台下载数据，用AI总结“昨天ACOS上升了5%，主要原因是SKU-B转化率下降”。

粗略估计，一个OpenClaw完全发挥作用的话，可以直接接管跟单、客服、供应商对接等后端岗位。

另一位做定制产品的卖家尝试得更深。他的团队流程高度依赖飞书多维表格，图需对接、订单处理、售后物流跟进都在飞书里进行。OpenClaw接入后，实现了三个核心功能：物流跟踪——通过python脚本对接飞书和物流商API，自动更新轨迹并通知同事跟进；多子表协同——A表任务完成后自动复制到B表，省去了飞书自动化每月的次数限制；竞品抓取分析——用白话下达任务，它能按需要的字段输出优劣势分析。他估算，“一个OpenClaw完全发挥作用的话可以直接接管所有后端的活”。

做淘宝的商家也尝到了甜头。一位卖家尝试用OpenClaw测试商品上架，通过对话就能让它检索品类、生成文件模版，效率确实提升了不少。对于日常需要处理大量重复工作的电商卖家来说，这种自动化能力无疑具有吸引力。

最“野”的尝试来自一位闲鱼卖家。过年期间，他琢磨着让OpenClaw帮他自动卖货，当时还没有闲鱼相关的Skill，让OpenClaw直接操作网页又怕它乱点，于是他决定自己开发一个打通OpenClaw和闲鱼。实践一周后发现，OpenClaw确实能做点事——比如处理技术向、内容生成向的任务，Excel处理、软件开发等。

但光环的另一面，是OpenClaw的诸多不足和隐患。

首先是用例的局限。那位闲鱼卖家发现，OpenClaw只能处理技术向、内容生成向的任务，而闲鱼上不能发文件，OpenClaw完工后怎么发给客户，又要打通其他功能。“刚开始我基本都是全程盯着的，怕它和客户乱说话”。这种“全程盯着”的心态，恰恰揭示了OpenClaw当下的尴尬——它还不能真正实现“全自动驾驶”。

其次是技术门槛和稳定性问题。淘宝卖家在测试中撞上了南墙——上传图片时，淘宝的防AI机制太强，“很多路径人工操作容易，但AI操作很难”。更让人抓狂的是，测试中突然连续出现报错，换了几个模型都不行。他苦笑着总结：“可以说是淘金者没挖到矿，卖铲子的赚了。”

算法工程师秋风指出，OpenClaw的技术本身并不算惊艳，底层的Agent Loop架构是2025年行业卷到头的相对共识。而作为一个开源项目，框架因过度堆砌功能而臃肿，执行机制也存在问题：当任务启动后，OpenClaw无法像人类一样实时接收反馈并修正错误。“你发现指令有误想让它停下来，它不会立刻停，必须先把上一条指令彻底跑完才会处理下一条命令”。

安全风险是最令人担忧的。技术专家提醒，OpenClaw存在AI幻觉，加上它能替代用户完成部分操作，会扩大幻觉的不良影响——“OpenClaw会误读用户要求，给出错误解答，然后以用户名义自动发送”。

有用户发现，“龙虾”突然开始批量删除邮件，而本人无法阻止。一位技术专家把OpenClaw装在一台独立电脑上，而不是常用电脑，“因为‘龙虾’要读取你的邮箱、通讯录、文件，谁能确定它在读取这些信息时，不存在主动或被动泄露的情况？”网上甚至出现了被泄露的OpenClaw实例，默认端口全开，“东西泄得一干二净，还自带系统最高权限”。

成本也是不可忽视的问题。一位产品经理每月支付几百美元的Token费，调侃自己是“贷款上班”。而在大模型出现之前，他几乎没有为产品付费的习惯。OpenClaw的运行成本包括API调用费用、存储成本、电费等，对于个人用户和小卖家来说是一笔不小的开支。

更值得警惕的是，普通人轻易让电脑被AI接管，甚至还需要电商平台上的第三方参与部署，其中隐藏的风险可想而知。目前，OpenClaw最大的用处还是替人类处理一些低级、繁琐、重复的事情。这对日常需要面对大量此类工作的企业来说非常有用，但普通人实在没有必要对此紧追猛赶。因为，安装后就可能发现自己并没有那么多事情需要AI来做。

其对电商等产业格局的深远影响——当AI真正开始动手干活，从选品、客服到库存管理，电商运营的每一个环节都可能被重新定义。

（图片来自网络）

总体来看，OpenClaw的能力上限取决于调用的大模型能力。接入了能力差的模型，就像招了一个积极但是极容易惹祸的实习生。

但正是这种“不安全”和“不成熟”，成就了OpenClaw的爆火。开源特性使其能被任意爆改、部署、接入各类社交平台，反而在互联网上迅速传播。而嗅觉敏锐的大厂们，已经在这股浪潮中看到了更大的机会。

03 大厂入局的AI“新入口”战争

OpenClaw的火爆，大厂们看得比谁都清楚。

最先行动的是云厂商。1月下旬，阿里云推出OpenClaw一键部署服务，预装运行环境并集成通义千问模型。1月28日，火山引擎宣布支持快速部署，并集成飞书应用。1月30日，腾讯云上线Lighthouse应用模板。2月2日，百度智能云也加入战局。

但真正的战火在3月9日燃起。腾讯一天之内连推三款产品：QClaw由腾讯电脑管家推出，支持Mac/Windows双端，主打零配置关联微信；企业微信OpenClaw智能机器人面向企业协作；WorkBuddy则是腾讯版“小龙虾”的完整形态，能无缝接入QQ、飞书、钉钉。

同日，字节火山引擎上线ArkClaw——开箱即用的云上SaaS版，深度适配飞书插件。阿里云通义实验室推出CoPaw，主打“本地+云端”统一体验，用户可自行添加自定义Skill。

百度则选择了电商作为切入口。2月13日，百度优选官方电商Skill正式上架ClawHub，成为OpenClaw生态首个官方级电商能力插件。它将百度商品知识图谱与CPS供应链能力封装为标准化工具，开放CPS商品库检索、SPU跨平台比价、多商品参数对比与口碑总结等能力。这意味着，智能体从此可以一站式完成从找货到决策下单的全流程电商任务。

表面上看，这场大战比拼的是谁的“龙虾”更好用、更易装，谁能更快跟上热点。但本质上，OpenClaw戳中的，是互联网大厂们过去两年最焦虑的几个方向——

第一层焦虑叫“算力闲置”。过去两年，字节、阿里、腾讯三家巨头在算力基础设施上的投入预计超过600亿美元，成千上万张加速卡日夜运转。但如果用户不调用，算力就是每天都在烧钱的闲置资产。更尴尬的是，C端用户对话模式消耗的Token量太低——偶尔写封邮件、画张图，这点调用量根本填不满庞大的算力集群。大厂急需一个能持续、自动消耗算力的“Token黑洞”。

第二层焦虑叫“数据枯竭”。互联网上高质量的公开文本数据已经被各家大模型“吃”得差不多了。如果继续喂养这些静态文本，大模型只会变成一个更博学的“书呆子”，而无法向真正的AGI迈进。下一代大模型需要什么？需要知道人类是如何在数字世界中“采取行动”的——这就是业内极为渴求的“任务轨迹数据”。

第三层焦虑叫“入口丢失”。这是最致命的一层。中国互联网经历过几轮典型的入口战争：门户时代争首页流量，搜索时代百度成为信息入口，移动互联网时代微信、支付宝和抖音成为流量中心。每一次入口更迭，都意味着旧霸主的衰落和新巨头的崛起。

一位开发者的评论点出了竞争的本质：“一旦拿到替用户操作电脑的最高权限，就意味着能绕过所有应用，直接在用户的桌面上实现垄断。面对这种战略级机会，大厂怎么可能不抢？”腾讯云通过QClaw接入微信、WorkBuddy兼容飞书钉钉，字节的ArkClaw深度适配飞书，阿里的CoPaw连通钉钉——所有动作都指向同一个目标：抢占下一代人机交互的“第一入口”。

OpenClaw的爆火，终究是一场开源的胜利，也是中国AI生态从“会说话”迈向“会做事”的关键一步。但当几百万个Agent在全球设备上昼夜运转，持续消耗Token、收集轨迹数据、争夺用户入口时，我们或许该停下来想一想：那个住在你聊天列表里的“小龙虾”，到底是在替你干活，还是在替别人“收租”？

技术专家张弛的建议值得深思：信息技术储备有限的用户不要盲目跟风“养虾”。“网上很多介绍规避了个人信息泄露风险，还有些言论涉嫌制造焦虑。‘龙虾’只是AI时代的一个工具，对大多数人来说，不用也不会被时代淘汰。”

所以，在把钥匙交给AI之前，先问问自己：你真的准备好让它进门了吗？