龙虾的热度，终于还是下来了。

在摩根士丹利科技大会上，英伟达 CEO 黄仁勋对 OpenClaw 赞誉有加：  
“OpenClaw 或许是有史以来最重要的一次软件发布。Linux 花了约 30 年才达到的普及水平，它仅用三周就实现超越，成为全球下载量最高的开源软件。”

因为他终于能解释，为什么巨头们要斥巨资购买他的计算卡——龙虾将消耗巨量的 token。

黄仁勋兴奋地表示，OpenClaw 将推动 Token 消耗以指数级增长，算力供不应求会带来“计算真空”，这将迫使硬件架构持续升级。

OpenClaw 最大特点是把大模型和本地系统联系在一起，实现了跨应用自动化执行反馈。  
按照发明者 Steinberger 的描述：“一个让 AI 能在你电脑上真正干活的框架。”

这一卖点也让互联网巨头们欣喜若狂。  
毕竟不是每个人都是极客，能自行搞定本地部署；卖云端部署订阅服务，不但能分摊前期巨大的 AI 资本开支，也能向资本市场讲一个“AI 生产力”的故事。

以及在“AI 焦虑症”的大背景下，似乎每个人都不甘于人后。  
所以马年春节前后，在科技博主的高调追捧声中，OpenClaw 成了国内互联网的热点话题。

不得不说，在抓取互联网流量上，这些卖课达人确实很有套路：  
• 开源、可一键部署的特性被包装成“免费使用”“零门槛入门”；  

• AI 智能体所涉及的技术原理一带而过；  

• 所需要的高权限避重就轻；  

• 片面强调“高商业回报”“AI 红利”。  

这些极具针对性的话术点燃了普通用户的 AI 焦虑，也狠狠收割了一波“学费”。

但和所有 AI 热点一样，只要你学得慢，就不用学。  
仅仅不到一个月，就几乎没有多少普通人再谈论龙虾。

因为，普通人的确用不着这高级玩意儿。

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真正引爆国内龙虾热的还是腾讯。

腾讯创始人马化腾在朋友圈“带货”，腾讯、阿里、字节跳动、小米等企业在短时间内纷纷推出适配 OpenClaw 的产品与服务，全国各地高调举办免费帮忙部署 OpenClaw 的活动。  
当然，这也是借机将用户与自身生态深度绑定，期望实现付费转化。

配合各大媒体的高频报道，OpenClaw 在短短一周时间迅速破圈。  
据腾讯云官方数据，云上“养虾人”规模突破 10 万。

在不断走高的热度中，腾讯顺势推出了 OpenClaw 的本土化镜像平台 SkillHub，大量同步海外 ClawHub 官方技能资源，这引来了 Steinberger 的不满。  
他在社交平台抱怨腾讯加大了服务器的承载压力，OpenClaw 没有从热潮中获得相应的反哺支持。

但腾讯迅速发挥“钞能力”解决了问题。

腾讯解释称，SkillHub 绝大部分流量由腾讯云独立承担，并非“只取用、不贡献”。  
同时，腾讯以官方赞助商身份正式加入 OpenClaw 社区，通过资金、算力与生态资源对项目进行实质性支持。  
Steinberger 以“一场漂亮的救赎”表达了和解。

不仅如此，腾讯还透露很快将推出“自研龙虾、本地虾、云端虾”全场景产品，同步搭建安全隔离“虾房”，实现“龙虾”与企业微信、QQ、腾讯会议等现有核心社交、办公工具的深度打通。

从出发点来说，OpenClaw 是一款面向科技极客的工具：  
• 部署涉及环境配置、API 密钥管理等专业环节；  

• 使用起来更非免费，而是以“输入 Token + 输出 Token”累计计费，隐性与显性成本均不算便宜。  

因此，OpenClaw 在海外市场尽管引起了一定的舆论关注，仍主要是在 GitHub 等科技社区传播。  
老黄的高度认可，也是基于 AI 智能体的落地印证了建设大规模 AI 基础设施的必要性，会给英伟达产品带来更多的确定性需求。

腾讯着急忙慌地把“养虾”引导成全民行为，显然抱着不一样的思考。

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从正常逻辑来看，“养虾”进展这么迅速，显然不是一场无准备之战。

哪怕 AI 时代一天一个样，这么齐全的产品线也绝非拍脑门子就能做出的决策。  
OpenClaw 更像是恰好让腾讯找到了一个载体：  
• 开源属性让腾讯可以顺理成章地参考架构，发展自身的“对照”产品；  

• 落地的 AI 智能体概念，更有助于腾讯在 AI 时代弯道超车。

1 月，马化腾在员工大会上罕见地公开承认：  
腾讯在 AI 领域“整个动作其实是慢了”。

在很长一段时间，腾讯的战略重心始终放在社交与游戏等成熟现金牛业务上，对 AI 大模型与智能体的战略优先级判断偏保守。  
管理层“慢慢来”的稳健心态，传导到执行层就变成了观望与谨慎。

AI 研发分散在多个事业群，各部门数据不通、模型不统一、资源浪费严重。  
直到 2024 年底，腾讯 AI 产品元宝和混元大模型才从技术工程事业群转移至云与智慧产业事业群，正式启动产品化运作。  
彼时，字节跳动豆包、阿里千问等竞品已在市场抢占了关键的窗口期。

微信这一超级生态也成了“甜蜜的枷锁”。  
由于担心触碰用户底线，AI 产品长期只能作为插件嵌入微信，无法实现功能突破。  
今年以来，腾讯加大了 AI 应用元宝在微信的投流推广力度，但仍因为用户抱怨限制了部分调用权限。

“庞大流量基底”与“AI 转化潜力”的反差，意味着找准切口，有可能引爆流量价值的几何级增长。  
存量流量的深度变现，是腾讯在 AI 时代重塑行业格局的关键筹码。

AI 智能体的概念正好有助于腾讯破解矛盾困境——在不改造微信核心体验的基础上，把微信变为 AI 入口。

微信早已融入了日常生活，某种程度上来说，微信掌握的数据信息或许最能够准确分析出一个人的言行举止。

OpenClaw 在海外市场落地的一大难题就是权限，它需要高度授权才能发挥价值。  
如果将其跟垂直度较高的产品结合，智能体获得的信息和所能执行反馈的行为是有明显边界的；  
而微信这样集成广泛的全场景覆盖应用，可以给 AI 智能体最广阔的发展空间。

智能体所需的基础授权、场景授权均可通过微信开放接口实现，无需用户额外下载应用、重复授权；  
微信的分级授权、隐私防护机制，也可以部分解决 AI 智能体的合规问题。

因此，当 AI 智能体给出了腾讯平衡“依托微信”与“突破限制”的可能性之后，心急超车的腾讯自然会抓住这一概念，将之前尝试过的种种 AI 助手功能整合在一起，推出“虾”系列概念产品。

腾讯并不追求单一技术突破，而是将 AI 能力转化为微信的“智能增强层”，让微信从“社交工具”进化为“智能任务中心”。

微信 14.14 亿用户的使用时长、社交关系链、服务生态与 AI 智能体的自主执行能力深度融合，形成“用户—场景—服务”的闭环，让腾讯在 AI 时代的流量话语权不可撼动。

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客观来看，腾讯的布局有其明确的逻辑考量，并非盲目跟风，本质是依托自身生态优势的务实选择。

当下“养虾”热最大的问题，是将一个开源执行框架上升到 AI 智能体的高度，用叙事制造焦虑。

业内普遍认为，真正的 AI 智能体需具备“感知—规划—决策—执行—反思”的全闭环自主能力，可在无持续人工干预下，自主拆解目标、适配动态环境、调用多工具并迭代优化。

OpenClaw 给 AI 装上了执行的“手脚”，并未形成完整自主的“大脑”。

OpenClaw 的信息抓取与决策输出高度依赖训练数据的覆盖范围和人工设定的执行流程，只能在既定场景下完成重复性操作，无法理解任务背后的真实意图。  
一旦脱离预设环境，面对动态变化或全新问题，其执行容易出现巨大偏差，无法脱离人类监督完成复杂开放任务，更谈不上自主意识。

大厂们当然清楚，当前“虾”系列产品本质上仍是 AI 助手，远未达到真正智能体的标准。

此外，作为独立开发者鼓捣的“周末项目”，OpenClaw 在架构设计、默认配置上存在很多不足：  
• 公网暴露比例高达 85%；  

• 敏感信息明文存储……  

开源 AI 框架一旦被恶意利用，可能形成规模化攻击，而微信生态承载的核心敏感数据实在是太庞大了。

AI 时代，网络安全与数据安全既是技术要求，也是发展必须，更是法律红线。  
当从业者过分热情时，也不要怪有关部门连发几道安全警示通报，给“养虾”降温。

全民养虾潮是一场典型的行业炒作，这一点无需回避，也无需辩解。  
这场炒作的核心源于行业对 AI 赛道的急于求成：  
• 无论是急于卡位的科技巨头，还是 AI 应用的服务商和开发者，都希望借助又一次的流量狂欢快速推动技术普及、吸引资本关注、撬动市场活力。

“养虾”热的价值在于用趣味化、低门槛的形式让更多人了解 AI 智能体概念，将高冷的 AI 技术转化为大众易懂、可参与的“养宠”式体验。  
从破圈效果来说，目的已经达成了。

“养虾”热潮终会退去，如何收场才是对所有入局者最真实的考验。

跟风者或许只会在卸载潮中仓促离场，而真正的巨头应该是备好后手的——  
在各方下场的乱象中收集对自己有效的信息，看到潜在的泡沫在哪些方面，排除错误选项，捕捉用户对高效智能执行工具最根本的需求。

把短期热度转化为长期的 AI 竞争力，希望大厂们都准备好了吧。