这几天有关于“龙虾”的消息可谓是铺天盖地，甚至有人为了装上龙虾，不惜花高价请人上门安装，或者去免费安装的摊位排起长队。
简单来说，当你在电脑上部署了OpenClaw后，就相当于拥有了一个赛博替身。这个“数字打工人”可以帮助完成许多数字工作。
在OpenClaw爆火之后，国内也掀起了一股“养虾”风，毕竟谁不想拥有一个不眠不休的“数字打工人”呢？
由于OpenClaw的安装存在一定的门槛，所以国内还直接催生了相关的安装服务，收费普遍在500元到800元不等，最高甚至有人开价1500元。
有人靠着安装服务，短短数日就赚了26万，这些人可谓是吃上了OpenClaw第一波红利的人。
而部分安装了的人，看着电脑上的OpenClaw，开始畅想自己很快也可以，像上门安装的人那样，把OpenClaw变成造富神器的时候，他们在使用过程中却发现OpenClaw的实际价值，和网上所说的好像并不一样。
特别是在爆火之后的几天，官方还再次对OpenClaw发出风险提示，已经入局的玩家也直言OpenClaw不适合99%的普通人使用。
因此想要追上AI风口而安装OpenClaw的人群中，也很快出现了第一批受害者。
有人两天赚了两波钱
有人花高价安装又花钱卸载
短短几天，曾经上门安装最高收费1500元的“龙虾”智能体业务，如今却出现了299元的上门卸载业务。
虽然人人都说AI是风口，但是等到许多人“跟风”安装了当下爆红的“龙虾”后，却发现赚钱的是抓住了上门安装风口的人。
因为他们在装了龙虾之后发现，自己根本养不起。如果说安装OpenClaw是通了水电，那么使用OpenClaw则是要支付高昂的水电费。
OpenClaw只是一个智能体，并不自带大模型，当它执行任务的时候，就需要调用外接大模型，而这个调用过程则需要支付相关的Token费用。
有个数据工程师就在网上分享了自己的烧钱经历，自己只是在晚上和OpenClaw闲聊了几句，然后查了一下数据，就花了100万的Token，导致直接欠费。
如果不是邮件提醒的话，自己继续使用没准就直接破产了。这还是OpenClaw在执行简单任务时的花费，在OpenClaw执行复杂任务的时候，几乎和“吞金兽”无异。
有网友在开发者社区分享自己的使用经历表示，自己在使用OpenClaw处理相关的自动化任务的时候，短短两个小时OpenClaw就消耗了相当于100美元的Token费用。
还有人实测，在使用OpenClaw处理程序复杂的调用任务时，OpenClaw一天就能烧掉10亿个Token，成本相当于数万元。
更是有月薪两万的人站出来表示，自己在使用OpenClaw一天的基础花费就要400元，在处理复杂任务的时候，OpenClaw甚至产生了6小时上千元的账单。
月薪两万都养不起，这也是OpenClaw在上门安装服务爆红之后，短短几天又催生了上门收费卸载服务的原因。
这里也有不少人有疑问：为什么不能自己卸载，还要请人卸载？难道OpenClaw安装有门槛，卸载也有门槛吗？这里就不得不提OpenClaw的风险问题了。
因密钥被盗收到1.2万元账单
“龙虾”危险！
由于OpenClaw作为一个开源项目，其就很有可能面临相关的安全风险。在风险中，最常见的可能就是插件注入攻击。
根据Reco AI安全博客的说法，OpenClaw在插件市场ClawHub，就大约有12%的技能被植入恶意代码。
OpenClaw有安全风险也并不是一家之言。思科旗下的安全研究团队也给出了类似的说法。
其在对OpenClaw进行了系列研究后，最后得出了从安全方向来看，其就是一场绝对的噩梦的说法。
另外一边思科也和多家安全机构一起，进行了一次技术扫描。他们发现在世界上共有超23万个OpenClaw实例有公网暴露的情况。
前些天就有一个OpenClaw的使用者，在网上分享了自己因为API密钥被盗后，AI仍在后台疯狂调用模型，使用者本人却不知，最后产生了1.2万的Token账单的经历。
最近上海大学也联合上海的人工智能实验室，对OpenClaw做了一次安全审计。
在产生的多个测试用例中，系统的整体安全通过率仅有58.9%，整个测试中，OpenClaw也是表现最差的那一个，这背后的安全风险不言而喻。
甚至就连官方也是多次发声，对OpenClaw发出了相关的安全预警。
三星等韩国科技公司，也是早在2月份就发布了，不准员工在办公设备上“养虾”的禁令。
因为OpenClaw能够拿到巨大的权限，所以一旦发生插件被植入恶意代码的情况。
届时用户的无论是加密钱包，还是各式各样的账号密码，以及密钥和系统指令，都会被完全公开，进而遭到任意操作。
正因为这种安全风险的存在，才导致许多想要卸载的人不敢自己卸载，而宁愿花钱请人来帮忙卸载干净，以免风险残留。
不过即使存在如此之多的安全风险，从目前的热度来看，这些问题并没有让“养虾潮”降温。
月薪两万都养不起
普通人有必要“养虾”吗？
如今的OpenClaw即使已经更新到了最新版本，却依然不能改变它是一个很勤劳但总容易出风险的“数字打工人”事实。
这样就带来了一个更加严肃的问题，作为同样是打工人的我们（普通人），真的有必要再配备一个“数字打工人”来为我们工作吗？
一方面“养虾”需要付出对于普通人来说，略显高昂的使用成本。毕竟月薪两万的人都养不起AI员工。
在这样高昂的使用成本面前，很多普通人会面临，就是装了也不敢用的窘境。另外面对这一款还存在安全漏洞的实验性产品。
许多普通人装了之后，在商业资源不充足的情况下，也只能将它应用到一些日常的工作场景中，去处理一些重复又基础的任务，并且在这个使用过程中，还得承担OpenClaw“添乱”的成本。
在“养虾潮”爆红演变成一场全民狂欢的时候，很多人在“跟风”装了OpenClaw后，却发现自己根本没有足够的活，让OpenClaw24小时不间断的干。
总而言之如今的“龙虾”或许并不适合每个人都去养。
资深的“养虾人”猎豹移动CEO更是直言，由于OpenClaw的复杂性和使用难度，以及相关的学习成本，OpenClaw恐怕并不适合99%的普通人。
在许多资深“养虾人”在使用之后，也都得出一个共同结论：OpenClaw的门槛，其实并不在安装，而是在使用。
目前大部分普通人和AI接触还停留在聊天和搜索这个过程中。
而如果要把大模型使用在复杂的工程和工作中的时候，则需要去摸索如何更好的配置模型，如何设计一个清晰又复杂的指令，怎么去选择插件增加模型技能。
这些想要做好的话，是需要一定的技术背景的。如果你只需要一个给你查查天气，提醒日程的“生活助手”的话，就完全没必要去高门槛高成本的养一只“龙虾”。
目前的“龙虾”对于普通人来说，还是一个有用但对自身价值不大的工具，其爆火背后的逻辑也是概念意义远大于实际意义。
在还没有更新到高可靠性，和更简易更普惠阶段之前，普通人投入高昂的精力和算力成本去“养虾”，也只会得到一个高成本培养，最后只能帮你处理简单问题的结果。
当然如果你真的很想“养虾”，并想从中抓到属于自己的风口的话，那也可以通过一些预防来做到更安全的“养虾”。
比如强化相关的网络控制，不将管理端口暴露在公网上，并且加强相关的凭证管理，收缩OpenClaw的权限，和及时关注相关的安全更新。
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