来源：滚动播报
（来源：上观新闻）
自3月9日以来，长三角掀起一波“养龙虾”政策潮。无锡高新区、苏州常熟市、南京栖霞高新区、合肥高新区等地相继发布OpenClaw专项政策。有地方政府工作人员向记者透露：“我们就是这两天准备的政策。”
热潮之下，担忧也随之而来。一位地方官员直言：“政府应该要有定力，不要什么热就跟风。在技术效果与风险尚未充分评估之前就贸然出手，反而可能放大技术的潜在风险。”此前，苏州市人工智能行业协会也发布提示称，当前行业存在过度炒作、盲目跟风现象，呼吁各方理性引导预期，共同营造务实、理性的产业发展环境。
进入人工智能时代，新技术、新应用层出不穷，但政府应该在前沿技术发展和推广中扮演怎样的角色，值得思考。
共同推动的热潮
“‘养龙虾’不是心血来潮。”无锡高新区（新吴区）科技工业和信息化局副局长冷晔开门见山地说，“发布时间相近只是一个巧合。”
冷晔介绍，从去年底开始，无锡高新区就已结合人工智能发展趋势进行研判。当时形成的基本判断是，以“AI+制造”作为主要建设方向，同时在技术层面引入开源生态项目，推动OPC社区的发展。3月9日召开的“人工智能+”三年行动计划推进会暨“AI+制造”创新发展大会上，相关部门发布了包括“龙虾十二条”（征求意见稿）在内的多项政策。
对无锡高新区来说，“龙虾十二条”本质上是一项产业政策，旨在通过支持本地平台部署、建设OPC社区、开放工业场景等方式，将开源智能体项目引入产业体系，推动开发者社区、应用场景和创业生态之间形成连接。
在具体支持方式上，这种产业导向也十分明显。例如，鼓励企业用OpenClaw开发工业大模型；开发面向工业质检、设备预测性维护垂直大模型，通过国家级备案的，给予50万元奖励；利用OpenClaw等开源工具实现具身智能机器人、智能质检等关键技术，最高支持500万元等。用冷晔的话说，支持的场景主要集中在“AI+制造”领域，“对于偏个人应用和服务并没有太多关注”。
与此同时，政策落地往往伴随着一系列推广活动。其中，训练营、技术培训和社区交流成为推动技术扩散的重要方式。以无锡高新区为例，政策发布后的一周内，当地便围绕OpenClaw和OPC社区举办多场战略公开课和开发者交流活动。3月13日下午，记者就在无锡接连参加了两场相关培训。
在活动现场，可以明显感受到参与者背景的差异。一部分是开发者或创业团队，希望通过交流解决实际问题，同时探索新的业务模式；也有来自传统行业的从业者，对人工智能的认知仍停留在概念层面。文旅行业从业者陆女士告诉记者，自己此前“完全不懂”，只是企业派来“先了解一下这个技术”。类似的技术“小白”并不少见，他们中的大多数尚未搞清楚如何通过AI搭建完整工作流，但都希望借助“养龙虾”提高工作效率。
从事AI视频创作的OPC创业者刘安迪已经养了8只“龙虾”，每只对应不同的工作流，这是他目前摸索出的较为稳定的方案。在他看来，如果公司同时承接多个项目，就需要准备相应数量的独立“龙虾”分别对接，这样才能保证AI稳定运行，避免任务之间互相干扰。据他介绍，在尝试“养龙虾”的过程中，最大的成本来自持续的运维和算力支出。地方政府通过提供社区空间、算力补贴和开发资源，在一定程度上降低了早期试验的门槛，但从支持政策来看，他也希望相关扶持范围能够更加宽泛。
今年以来，OPC风潮涌动。随着“养龙虾”恰如其时地走红，它自然成为各地抢占人工智能产业发展机遇的重要抓手。在这样的背景下，提出支持开源社区项目建设并推动OPC生态发展，可以说是顺势而为。但并非所有城市都适合推出类似政策，如何合理安放公众对“养龙虾”的热情，如何真正打造产业生态，仍是摆在各地面前的现实挑战。
需要更精确的落点
尽管“养龙虾”已成为多地人工智能政策中的高频词，但在一些地方政府内部，对这一技术热潮仍保持相对克制。长三角某地人工智能相关部门负责人告诉记者，OpenClaw等智能体工具目前仍处在应用探索阶段，一些关键问题尚未充分验证。在这种情况下，政府更应鼓励企业和开发者先行尝试，而不是在技术效果尚不明确时大规模推动应用。
首要问题是安全风险。有专家提醒，当前上线的技能社区中，一些代码来源并不完全可信，甚至可能存在恶意代码，因此建议政府建立分级分类的监管框架。无锡高新区科工局工作人员也提到，对于非程序员和普通用户，并不建议自行部署相关工具，同时也应尽量避免涉及财产操作或敏感隐私信息。此外，被反复提及的还有经济性问题。有受访者表示，这类技术在一些高价值场景中或许具有潜力，但在更普遍的办公或生产环节，其成本优势仍有待进一步验证。
具体到政策层面，一个典型问题是算力补贴与实际需求之间可能存在错配。纵观当前长三角各地的“养龙虾”政策，算力支持几乎都是核心条款。例如，一些地方提出为OpenClaw项目提供算力补贴，或支持本地平台部署相关服务环境。但在实际开发过程中，不少OPC项目并不依赖本地算力中心，而是通过API调用云端大模型服务完成任务。开发者通常按照调用次数或token消耗付费，这种成本结构与传统算力补贴模式并不完全一致。
刘安迪提到，目前他已完成基础开发流程，如果只是运行日常任务，使用国内大模型的编程类订阅服务，每月仅需约40元。但在起步阶段，要让程序顺利跑通并保持稳定运行，需要不断精简流程、减少不必要的上下文数据，调试工作流时的成本并不低。未来如果承接更多项目，还需要为不同客户部署独立的智能体实例，以避免任务之间互相干扰，算力和运维成本也会随之上升。
另一位自媒体创业者高驰告诉记者，一些地方政策更强调本地算力部署或国产化环境，但在使用过程中，如果政策支持的算力形式与实际技术路径之间存在差异，有些模型和工具未必在本地算力补贴范围之内，可能会影响政策落地效果。在他看来，相比算力补贴，直接发放的token额度更具吸引力。此前，国家超算互联网宣布，面向平台的全体OpenClaw用户，免费发放每人限时2周总计1000万token额度。
在一些受访者看来，这一轮“养龙虾”热潮带来了一个现实问题，即如何在鼓励新技术探索与保持政策理性之间找到平衡。与其简单围绕某一个技术概念推出统一补贴，不如根据产业链的不同环节进行更细致的设计。例如区分平台部署、开发工具、应用场景等不同层级的支持对象，针对开发阶段和运营阶段设置不同的算力补贴方式，或者在试点阶段建立更明确的技术评估和安全审核机制。
人工智能时代，新概念不断出现、技术周期也在不断缩短，地方政府及时关注并参与这些新技术并不意外。但更重要的是，政府应该在其中扮演怎样的角色。既要有拥抱人工智能的决心，又要保持清醒的认识和定力，避免被短期热点所裹挟。
冷晔在采访中打了一个形象的比喻：“这就好比养一只真正的龙虾，如果不了解它的习性，它可能就会在家里乱跑。要把它养在水缸或盒子里，给它设定清晰的工作路线，才能让它发挥作用。”
对长三角城市而言，只有把更多“龙虾”养到合适的“虾塘”里，新技术带来的机会才能真正转化为长期的产业能力。
原标题：《地方政府为“养虾”频出政策，但怎么解决算力补贴与实际需求之间的错配》
栏目主编：陈抒怡 题图来源：新华社
来源：作者：解放日报 朱凌君
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