来源：商业周刊
工作日的早高峰时段，在上海从事电商运营的小康刚出门便收到老板的紧急消息，要求他马上发来一位客户的销售数据报表。他这才意识到，数据还躺在家里的电脑上。情急之下，他掏出手机，向自己的“龙虾”发出指令：远程唤醒家中电脑，调取数据，生成报表，发给老板。顺手又让它叫了一辆去公司的出租车。很快，“龙虾”传来消息，“报表已做好并送达”，而他也按时走进了公司。“太神奇了，感觉突然多了一个分身，”他事后感慨，“以前这种情况只能跟老板道歉，现在根本不是问题。”
“龙虾”是用户对AI智能体(Agent)OpenClaw的昵称，因其标志是一只红色龙虾得名。而它真正令人着迷之处，正在于能像一个随时待命的助手，跨设备、跨应用地替人执行任务。在3月举办的英伟达GTC大会上，CEO黄仁勋特别在主题演讲中将大量篇幅留给了这个并非英伟达创造的AI项目。“这是新的计算机形态。”他兴奋地对现场观众说，“未来所有科技公司和软件公司都会面临一个问题——你的OpenClaw战略是什么？”
如果要用一个词概括2026年的科技新趋势，OpenClaw已成为绕不开的答案。短短三个月内，这个开源项目从极客社区一路出圈，成为全民热议的话题，并迅速发展为全球新一轮技术竞赛的核心变量。黄仁勋将OpenClaw定义为“智能体计算机的操作系统”，认为其在AI时代的重要意义堪比Linux之于服务器生态、Kubernetes之于云计算基础设施、HTML之于互联网应用。
上一次类似的高光时刻还要追溯到三年前，GPT-4的发布将生成式AI推向高潮，大模型由此成为行业焦点。而OpenClaw的爆发，则被越来越多从业者视为AI进入下一阶段的标志——从“生成内容”走向“执行任务”，真正成为人人可用的生产力工具。
OpenClaw（曾用名ClawBot、Moltbot）由奥地利开发者彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)推出，是一款开源AI智能体框架。它依托外部大语言模型，通过即时通讯应用接收指令，调用工具、串联流程，完成各类任务。其口号“The AI that actually does things”（真正能干活的AI）阐明了它有别于传统聊天机器人的定位。
2025年底，OpenClaw在GitHub上线后迅速走红，创下星标增长最快的历史纪录：上线首日即获9000个星标；今年3月3日以超过25万星标超越前端框架React（24.3万）和操作系统内核Linux（21.8万），登顶全球开源项目榜首；目前累计星标已逾30万。
这一成绩不仅在开发者社区引发广泛关注，也迅速吸引了产业资本的目光。今年2月，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)宣布聘请斯坦伯格“推动下一代个人智能体的发展”，并称其为“天才”。英伟达则在GTC大会上宣布与OpenClaw深度合作，推出企业级智能体平台NemoClaw，与其软件生态无缝整合。
英伟达CEO黄仁勋在2026 GTC大会上宣布与OpenClaw深度合作，推出企业级智能体平台NemoClaw。图片来源：英伟达公司
在中国市场，这项新技术引发了比硅谷更为剧烈的反响。用户将OpenClaw的部署与调试过程形象地称为“养龙虾”，这一说法迅速在社交媒体扩散，演变为一场全民参与的AI狂欢。从教程分享、付费社群，到代装服务的兴起（上门安装约500元/次，远程部署约50至300元不等），OpenClaw在短时间内吸引了大量普通用户尝鲜。
企业层面的动作同样密集。过去两个月，阿里巴巴、字节跳动、腾讯、百度、稀宇科技(MiniMax)、智谱等至少14家中国头部互联网企业、AI模型公司和终端厂商相继围绕OpenClaw部署产品与服务。“龙虾”不再只是个体实验，而正在被纳入企业级战略考量。稀宇科技在2月推出基于OpenClaw构建的云端AI助手MaxClaw后，短时间内涌入大量用户。该公司创始人兼CEO闫俊杰在3月的财报电话会上特别提到智能体热潮为公司带来的提振，并宣布将从大模型公司向AI平台型公司转型。闫俊杰指出，未来AI行业竞争核心在于能否定义智能边界，当智能边界被突破时，会产生大量新场景和新用户，进一步形成新的生态和新的商业化红利。
热潮之下，一些更关键的问题开始浮现：AI智能体并非新概念，为何偏偏是OpenClaw在这一时点引爆市场？科技公司密集入场究竟在争夺什么？这场抢“龙虾”大战，又是否会重塑AI行业乃至整个数字经济的运行方式？
OpenClaw并非AI智能体领域的首次尝试。面向个人用户的Manus、Operator等产品，试图通过自动化流程完成复杂任务，但要么依赖云端、功能受限，要么操作门槛高、难以规模化；在开发者侧，Anthropic的Claude Code在编程场景中表现突出，却主要服务于专业人群；Salesforce、微软等公司的智能体布局，则大多停留在企业服务体系内部。
OpenClaw的出现改变了这一局面。斯坦伯格在接受Y Combinator专访时指出，OpenClaw的核心差异在于本地化运行。“目前市面上的智能体方案大多基于云端。而运行在用户本地设备上，意味着它能够调用和整合计算机的所有能力，其潜力与云端方案不可同日而语。”
围绕这一能力，OpenClaw构建了清晰的四层核心架构：交互层通过微信、飞书等即时通讯工具作为指令入口；网关层负责调度与权限管理；智能体层对接不同大模型进行任务拆解与记忆；执行层则调用技能工具完成操作。不同模型与工具被统一纳入同一体系，既不依赖单一的第三方能力，又具备高度灵活性与可扩展性。
开源属性进一步放大了这种优势。OpenClaw提供免费、可复用的基础框架，企业与开发者无需从零搭建，只需针对不同人群和应用场景进行二次开发，即可快速推出产品，大幅降低了研发与入市门槛。
OpenClaw的爆发被越来越多从业者视为AI进入新阶段的标志
除自身技术优势外，OpenClaw在中国的迅速走红，还得益于多重外部因素。摩根士丹利近日的分析报告将其归结为三大驱动力：一是开发者社群对微信、飞书、钉钉等通讯工具承载AI智能体存在旺盛需求；二是腾讯、阿里、字节跳动、智谱、稀宇科技等头部企业快速推出封装产品，持续压低使用门槛；三是“AI+”措施与各别地区先试先行鼓励。
从企业竞争层面看，互联网大厂和AI模型公司是这场“龙虾”大战的主力军。
最先行动的是云厂商。1月底，阿里云与腾讯云几乎同步上线云端托管服务，支持OpenClaw全套部署；2月，百度智能云推出一键部署服务，并打通App端调用能力；3月，字节跳动旗下火山引擎发布ArkClaw云上SaaS版，与飞书深度集成，可直接处理飞书日程、文档和多维表格。
而真正让OpenClaw从技术圈走进大众视野的，是3月6日腾讯云在深圳总部举办的一场免费安装线下活动，吸引了逾千名用户参与。现场提供从OpenClaw部署、模型配置到技能解锁的全流程服务。排队人群中不仅有开发者和AI爱好者，也有学生、上班族和退休人士等。
在医疗行业工作的产品经理唐龙（化名）便是尝鲜者之一。他坦言，想“养龙虾”更多出于一种FOMO（错失恐惧症）心理，而非明确需求。“社交网络上冒出大量手把手部署教程，身边同事也都在讨论，让我很好奇，"他说，“我也担心如果不尽快掌握这项技术，未来会落后于人。”
在一名软件工程师的帮助下，唐龙在自己常用的笔记本电脑上安装了OpenClaw，但仅一周后便将其卸载，原因是“暂时不确定能用来做什么”，以及对数据安全存有顾虑。不过他相信，随着技术迭代，更安全可靠的产品终将出现，届时他仍有意愿使用。
对云厂商而言，为OpenClaw提供“虾塘”——解决算力与云底座支撑问题——只是第一步。随着“龙虾热”持续升温，这些公司意识到，必须打造本土化的“龙虾”产品、构建自家“龙虾”生态，才能掌握更多主动权。
从产品策略来看，中国本土版“龙虾”虽大多基于OpenClaw的框架构建，但针对中国用户的实际使用习惯进行了调整：一方面通过云托管、一键部署等方式降低使用门槛，另一方面优先接入微信、飞书等高频沟通工具，让智能体可以直接嵌入日常工作与社交场景，同时也兼顾本地数据和安全要求。
具体而言，腾讯面向不同人群上线了至少六款“龙虾”产品：桌面AI智能体WorkBuddy、接入企业微信的OpenClaw、接入QQ的OpenClaw、腾讯云轻量云部署OpenClaw、腾讯电脑管家推出的QClaw，以及微信官方龙虾插件ClawBot。阿里布局了多条产品线，包括桌面智能体CoPaw、面向开发者的“Team版OpenClaw”HiClaw、手机端“一键养虾”产品JVS Claw等。百度也推出覆盖云端、手机端与桌面端的“龙虾”全家桶，其中还包括首款“家用小龙虾”——依托于小度智能音箱的小度龙虾，旨在将OpenClaw能力延伸至家庭场景。
AI模型公司也纷纷基于OpenClaw进行本土化改造，推出各自版本的“龙虾”应用，例如稀宇科技的MaxClaw、智谱的AutoClaw、月之暗面的Kimi Claw等。这股浪潮甚至蔓延至终端厂商，华为、荣耀、小米均已宣布计划，将AI智能体嵌入手机、车机等设备生态。
积极布局的背后，科技大厂真正押注的，是两类正逐渐成形的商业机会。
首先是基于Token（词元，即大模型处理信息的最小文本单元）消耗的算力变现。
与传统聊天机器人不同，AI智能体处理的是一整套连续任务，而非一次简单对话。在执行过程中，模型需要持续进行任务拆解、路径规划、工具调用与状态记录，每一步都可能触发新的推理请求，算力消耗因此呈数量级跃升。以OpenClaw为例，其执行复杂任务时的Token消耗通常是普通对话的100至1000倍，且能全天候自动运行，完成一次任务可能消耗数万乃至数十万Token。
摩根大通预测，中国的AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年间增长约370倍。Token背后，是电力、芯片与数据中心的庞大支撑，这也使AI智能体成为当前阶段最直接的算力消耗场景之一。
对云厂商与AI模型公司而言，这意味着一条清晰的变现路径正在成形：通过提供OpenClaw部署、算力资源与运维服务，大厂可以将原本“卖模型”的一次性收入，转化为“算力调用＋服务订阅”的持续性现金流。东方证券在研报中指出，类OpenClaw工具有望吸引更多用户上云或本地部署，并通过服务器租赁、流量基费、大模型API调用及Token消耗等多种方式实现变现，加速大模型商业化进程。
这一趋势已在实际数据中得到印证。OpenRouter数据显示，截至3月20日的过去30天内，调用OpenClaw最多的模型排行榜前五名中，有四款来自中国公司，分别为阶跃星辰的Step 3.5 Flash（2.4T tokens）、稀宇科技的MiniMax M2.5（1.27T tokens）、月之暗面的Kimi K2.5（907B tokens）以及智谱的GLM 5 Turbo（854B tokens）。
从商业收入看，OpenClaw的带动效应已相当显著。2月初，Kimi K2.5被设为OpenClaw官方免费主力模型后，月之暗面在20天内的累计收入超过了2025年全年总和；稀宇科技因与OpenClaw生态深度绑定，其MiniMax M2模型Token用量在今年前两个月增长6倍，年化经常性收入（ARR）激增50%。截至3月20日，稀宇科技股价较今年1月初IPO已上涨逾5倍，市值超越百度。
另一大竞争焦点，则是AI时代的用户交互入口。
OpenClaw的意义不仅在于提升任务执行效率，更在于重塑用户与数字世界的交互方式。通过自然语言指令，用户可以直接调用多种应用与服务，而无需逐一打开具体App。这种模式一旦成熟，以App为核心的原有入口结构将被显著弱化。
在极端情形下，应用本身可能退化为后台的数据与服务提供方，用户意图的分发将由AI智能体统一完成。换言之，谁掌握AI智能体生态，谁就有可能掌握新的分发权。对拥有庞大应用体系的互联网公司而言，这既是机会，也是威胁——一旦入口被第三方掌控，现有的流量体系与商业模式都面临被重构的风险。
因此，让用户的“龙虾”运行在自己的智能体生态中，成为科技大厂竞逐的明确目标。北京投资银行尚乘集团董事沈萌表示，OpenClaw在社交媒体上的广泛传播，“对本土AI模型开发商来说是一个很好的机会，可以吸引用户进入他们现有的生态系统。”
“OpenClaw是‘让复杂的世界更简单’的一个重要方向。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，从OpenClaw的爆火可以看到三个可能的趋势：应用层面，技能工具(Skills)生态繁荣会让传统软件应用更碎片化；模型层面，与OpenClaw的交互数据将反哺模型能力，形成自我增强的正向循环；最后，OpenClaw还有很大的提升空间，未来有望打破更多壁垒，形成更加一体化的生态，带来更低成本与更好效果。
OpenClaw的爆发，本质上标志着AI行业正进入新的阶段——从大模型能力的比拼，转向智能体落地的竞争。这一步，也决定了AI能否真正进入工作流与生产系统。
在这一趋势下，黄仁勋判断，未来几乎所有SaaS（软件即服务）公司都将演变为AaaS（智能体即服务）平台。斯坦伯格则预测，未来80%的App将会消失，转而以API形式存在，由智能体接管一切交互。
此前，公开市场上一度掀起了“SaaS末日论”(SaaS Apocalypse)恐慌。背后的逻辑不言而喻：当智能体可以跨应用完成任务，传统软件的入口价值还剩几何？过往的软件定价模式同样面临冲击——市场上关于SaaS将从订阅制转向“按Token消耗计费”或“按结果付费”的讨论正持续发酵，而后者意味着SaaS企业原本的定价权可能转移到云厂商和AI模型公司手中。
不过，从实际情况看，软件并不会消失。正如黄仁勋此前强调的，“AI智能体不会取代软件工具，而是会代表我们使用这些工具，帮助我们提高工作效率。”他还特别指出，像Cadence、Synopsys、ServiceNow、SAP等成熟软件的存在“具有充分合理性”。
如果说传统软件的价值在于提供人机交互的入口，那么未来，独立应用更可能的走向是下沉为后台基础设施。软件不再主要服务于用户，而是服务于AI。但无论是客户管理、财务系统还是各类行业软件，SaaS长期积累的业务流程与海量数据资产，仍然是AI落地的基础。AI智能体要真正完成复杂任务，就必须调用这些系统能力。
市场调研机构也给出了类似判断。Forrester今年2月发布文章指出，“SaaS已死”的说法被明显夸大了，市场对SaaS软件的需求从未减少，甚至还在不断增长。该机构预测，全球SaaS支出将从2025年的3180亿美元增长到2028年的5120亿美元，并在2029年达到5760亿美元。
对软件公司而言，核心问题不在于“是否被替代”，而在于如何在AI时代重塑自身价值——从提供入口转向提供API与系统能力，甚至发展为提供AI原生体验。
一些头部SaaS厂商已率先调整路径。Salesforce将AI智能体引入CRM体系，以便直接调用客户数据与业务流程；ServiceNow将AI嵌入既有工作流，实现任务调度与自动化执行；微软则围绕Microsoft 365构建以Copilot和Agent 365为核心的能力体系，将AI整合进日常办公环境。国内方面，钉钉、飞书正依托高频办公场景与生态优势，谋求从办公工具向智能体操作系统升级。
受到AI智能体带来的挑战，软件巨头ServiceNow正试图向AI优先型企业转型
并非所有SaaS公司在AI优先时代都会遭遇困境。Forrester预测，提供横向单点解决方案的SaaS厂商将面临更大挑战，而深耕垂直行业、掌握专有数据的厂商更有可能存活下来。同时，那些主动向AI优先转型的企业，例如Oracle、Salesforce、ServiceNow等，仍有机会在新一轮竞争中占据一席之地，但随着智能体逐渐成为上层调度系统，这种优势也并非稳固。
斯坦伯格认为，AI模型公司目前确实拥有一定优势，因为它们掌控着核心的“Token供给”。但随着技术变革加速，这些公司将面临新的挑战。“模型领域竞争激烈，技术也在快速商品化。如果应用消亡、模型商品化，核心价值何在？是记忆存储？还是技术壁垒？我认为大模型公司的优势并非永恒。”他补充说，“用户对新模型的热情常随时间消退，本质上是期望值不断提升的结果。开源模型正快速追赶一年前的商业模型水平。未来，硬件和数据访问权将成为关键。”
然而，随着“龙虾热”持续升温，OpenClaw带来的安全隐患、稳定性不足、成本高企等问题也开始集中暴露。
AI智能体的核心在于系统级操作权限，但权限的扩大也意味着风险同步放大。美国AI安全公司HiddenLayer安全研究主管卡西米尔·舒尔茨(Kasimir Schulz)指出，OpenClaw的风险尤其突出，因为它符合AI风险评估标准中“致命三要素”的所有条件——能够访问私人数据、能够与外部通信、能够接触不受信任的内容。纽约大学计算机科学教授、网络安全专家贾斯汀·卡波斯(Justin Cappos)更加直言，让AI智能体访问用户系统上的内容，“就像给一个蹒跚学步的孩子一把屠刀”。
3月22日，国家互联网应急中心与中国网络空间安全协会联合发布OpenClaw安全使用实践指南，建议普通用户使用专用设备、虚拟机或容器安装，并做好环境隔离，不宜在日常办公电脑上部署。
AI智能体的风险不仅限于外部攻击，还包括自身“失控”。在实际运行中，AI智能体可能因上下文压缩或指令误解而偏离用户预期，甚至无视中止指令。今年3月，Meta内部就发生了一起典型事故：一名工程师调用AI智能体辅助分析问题，系统在未获许可的情况下，将生成的回复直接发布至论坛，且内容存在严重逻辑缺陷。提问者基于信任执行操作，最终触发权限漏洞，酿成长达两小时的数据“裸奔”。
类似情况并非孤例。Meta超级智能实验室AI对齐总监Summer Yue透露，今年2月，她使用的OpenClaw智能体擅自删除了她的整个收件箱，尽管她此前已明确设置了“操作前需确认”的指令。
网络安全专家警告OpenClaw存在较高风险，称其符合AI风险评估标准中“致命三要素”的所有条件
安全风险之外，产品的可用性问题同样不容忽视。“一键部署”虽然降低了“龙虾”产品的安装门槛，但并未真正降低使用门槛。AI智能体的执行效果，目前仍高度依赖用户对指令的设计与流程调试能力。在复杂任务场景中，缺乏经验的用户往往难以获得预期结果。
技术爱好者孙迪表示，他曾尝试用某款基于OpenClaw的AI智能体预订一张北京至杭州的高铁票，但该智能体在查询阶段便遭遇订票平台弹窗和账号登录阻碍，且用户无法中途介入，最终这项任务以失败告终。
成本问题同样不容小觑。OpenClaw本身开源免费，但实际使用成本却让不少普通用户望而却步。据部分用户反映，若执行复杂任务或任务较为频繁，“养龙虾”一天的费用可高达数百元。由于OpenClaw默认每30分钟自动唤醒一次，即便无任务运行也会持续调用模型，产生额外费用。在现阶段缺乏Token限额与管理机制的情况下，用户既无法预判成本，也无从规划支出，这种不确定性已成为阻碍普通用户长期使用的隐性壁垒。
摩根士丹利认为，OpenClaw在中国市场短期内难以实现大规模商业化，根本原因在于它仍是一个试验性的自主智能体框架，而非面向普通消费者的成熟应用，其在易用性、可靠性和安全性方面存在显著短板。同时，基于OpenClaw开发的各类产品同质化问题也较为突出，功能多集中于“一键部署”与“配置效率”的优化，并未从根本上解决底层框架的核心缺陷。
不过，摩根士丹利并未否定中国企业的积极布局，该机构看好两类企业的发展前景：一类是具备领先大模型研发能力的基础模型提供商，另一类是能够将AI智能体深度整合至成熟生态的平台型企业。
摩根大通则指出，OpenClaw等产品的意义不在于它们使自动化AI迅速走向商业化成熟，而在于它们大幅降低了非技术人员体验AI工作流程的门槛。智能体的商业上限仍然在很大程度上取决于基础模型的质量，因此，智能体采用率的提升，对头部模型厂商而言依然是重大利好。
行业分化尚待观察，但AI智能体对普通用户的影响已开始显现。奥尔特曼认为，OpenClaw绝不是昙花一现，它展现了“代码+通用计算机”的强大能力，而这种理念将长期存在。在他看来，“把电脑和浏览器、所有登录状态都交给一个AI智能体”将成为大势所趋，从根本上改变人们未来的工作方式。撰文/陈佳靖 编辑/范荣靖
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