深圳騰訊門口排起長隊，只為裝一只“龍蝦”：AI狂潮開始賺錢了

3月6日早上10點，深圳騰訊大廈北廣場排起了一條有點奇怪的隊伍。隊伍里有程序員、有學生，也有剛下班的打工人，還有人拖著行李箱從外地趕來。他們不是來應聘，也不是來參加發布會，而是為了同一件事——讓騰訊云工程師幫自己在電腦上免費安裝一只“龍蝦”。

這只“龍蝦”，其實是一款叫 OpenClaw 的開源 AI Agent。過去幾個月，它突然在技術圈和社交平臺上爆火，很多人把部署 OpenClaw 叫做“養龍蝦”。而騰訊大廈門口這條隊伍，本質上說明了一件事：這個原本屬于極客圈的小眾技術，已經開始溢出到普通用戶層面。每一次技術從小圈子走向大眾視野時，背后幾乎都會長出一整條新的商業鏈條。

OpenClaw 的走紅，其實有一個很多人忽略的關鍵細節。這個框架最早在 2025 年底就出現過，當時名字叫 Clawd bot，代碼幾乎和現在一樣，但當時基本沒有引起什么關注。真正讓它爆發的時間點，是 Claude Opus 4.5 發布之后。同樣的框架，同樣的代碼，一旦接上更強的大模型，效果突然就成立了。這也解釋了為什么 2024 年市面上其實已經有不少 Agent 項目，但幾乎沒有一個真正火起來——不是框架問題，而是模型能力還撐不住。

模型能力到位之后，需求才開始真正釋放。一個很有意思的信號，是 Mac Mini 的價格變化。今年 2 月初，閑魚上 Mac Mini 的成交價大概在 1700 元左右，但隨著 OpenClaw 爆火，很多人開始用它來跑本地 Agent，這臺小主機的價格一度漲到 3300 元，幾乎翻了一倍。原因很簡單：OpenClaw 的開發環境對 macOS 支持最好，而 Mac Mini 又是目前最便宜、最穩定的 macOS 設備，于是突然變成了“養龍蝦”的最佳硬件。

但價格上漲，并不一定代表真實生產力需求。市場上其實混雜著兩種人：一種是真的想用 Agent 提高效率，另一種只是想“參與這波浪潮”。價格無法區分這兩類人，所以最后所有需求都被混在了一起。

從真實用戶反饋來看，OpenClaw 離普通人日常使用，其實還有一段距離。我問過幾個不同行業的人，有律所負責人花了七個多小時才把環境跑通，也有傳統行業從業者試了兩次就放棄本地部署，直接改用云端托管版本。還有一位長期研究 Agent 的開發者說得很直接：OpenClaw 本質上還是一個給開發者設計的產品，對普通用戶來說更像極客玩具，距離真正的大規模應用，還有一段時間。

一個細節也很能說明問題。因為 OpenClaw 需要較高的系統權限，很多用戶出于安全考慮，都把它裝在備用電腦或者云服務器上，而不是自己的主力電腦。一個工具如果真的成為生產力工具，人們通常會把它裝在每天工作的設備上；只有那些“先試試看”的新鮮玩意，人們才會找一臺備用機器來跑。

類似的事情在科技行業其實發生過很多次。DeepSeek 爆火的時候，一體機廠商的訂單排到幾個月之后；ChatGPT 剛出來時，顯卡市場也經歷過一輪瘋狂。但幾年過去之后，很多人當初搶購的硬件，最后都在抽屜里落灰。技術浪潮往往會制造一種“全民上車”的錯覺，但等熱度過去，真正留下來的往往只有一小部分長期需求。

OpenClaw 很可能也會經歷類似的周期。它既不是完全的泡沫，也不是馬上改變世界的工具。真實需求確實存在，但“需求存在”和“普通人真的每天在用”，中間往往隔著不短的一段路。

更重要的是，養一只“龍蝦”其實沒有很多人想象中那么便宜。OpenClaw 本身是免費的，但運行成本并不低。如果使用云服務器，騰訊云、阿里云的實例費用大約每月 9 到 40 元起步。真正的大頭其實是模型 API 調用費用。一個復雜任務可能觸發幾千次模型調用，有用戶半個月就花了 500 美元，看到賬單自己都嚇了一跳。

我自己也試過跑一個簡單任務，讓它生成一份報告，最后 API 費用花了 8 塊多。后來想了想，用 Kimi 的 Agent 或其他工具其實也能完成，而且還是免費的。那一刻我突然意識到一個問題：很多人裝 OpenClaw，其實并不是因為它真的更高效，而是因為它代表著一種新的技術潮流。

當需求開始出現，圍繞 OpenClaw 的商業鏈條也迅速長出來了。現在在閑魚、小紅書、淘寶上，到處都能看到“代裝龍蝦”的服務。做這門生意的人大致分三類：第一類是真正有技術背景的程序員，收費 200 到 500 元；第二類是照著教程學了幾天就開始接單的“速成安裝師”，收費 100 到 300 元；第三類是直接做成店鋪的商業團隊，一些淘寶店月銷量已經上千單，單店月收入輕松超過十萬元。

海外市場更夸張。有一個叫 SetupClaw 的平臺，遠程安裝收費 3000 美元，上門安裝 6000 美元。即便價格翻了好幾倍，訂單依然很多。

但這門生意背后其實也有明顯風險。當你讓別人遠程桌面到你的電腦安裝 OpenClaw，本質上等于把電腦的全部權限交給了一個陌生人。郵箱、瀏覽器 Cookie、API Key、文件資料，全都暴露在對方面前。

更隱蔽的風險來自技能插件。前不久爆發過一次名為 ClawHavoc 的供應鏈攻擊事件，超過 1000 個惡意技能被植入，影響了十幾萬臺設備。還有用戶因為接入問題插件，直接導致谷歌賬號被封，郵箱和 YouTube 賬號一起消失。

即便如此，這場“養龍蝦”的狂歡仍然在繼續。因為在這條產業鏈上，真正賺到錢的其實并不是普通用戶，而是云廠商和大模型公司。OpenClaw 的出現，最大的變化是把模型調用從“問一句答一句”，變成了“連續執行任務”。一個復雜工作流可能觸發幾千次模型調用，這讓 API 費用從一次性消費變成持續消耗。

這也是為什么像 Kimi、MiniMax、智譜這些模型廠商都在積極布局 OpenClaw 生態。Kimi 甚至把自己的模型設成默認免費模型，用算力補貼用戶，先把人吸引進來，再慢慢轉化為長期用戶。

很多人把 OpenClaw 當作一個產品，但從產業角度看，它更像一個點火裝置。真正的競爭，并不是誰的“龍蝦”更厲害，而是誰能控制用戶的工作流入口。未來幾年，Agent 很可能會像瀏覽器插件一樣，被直接內置進各種軟件和系統里，用戶甚至不會意識到它的存在。

所以，如果你現在還不會裝“龍蝦”，其實完全不用焦慮。很多技術在剛出現的時候都需要一段時間打磨。對普通人來說，與其急著參與每一次技術狂歡，不如等技術真正成熟之后再使用。等別人把龍蝦養熟了，你再來吃，可能才是成本最低、風險最小的選擇。