OpenClaw熱在中美 歐洲為什么放跑了那只本土“龍蝦”

2026年3月上旬，中國互聯網被一只紅色的“龍蝦”徹底點燃。

從深圳龍崗區火速出臺“龍蝦十條”，最高補貼200萬元鼓勵開發AI技能包，到騰訊總部廣場排起長隊、工程師現場協助市民安裝OpenClaw，再到社交平臺上“代裝龍蝦”明碼標價、全民熱議。

一場被戲稱為“全民卷龍蝦”的熱潮，在極短時間內完成了從極客圈子到地方政府、科技巨頭到普通網民的全面滲透。

熱潮看似突然，實則勾勒出當下中國AI環境的獨特氣質：對技術迭代有著近乎饑渴的敏感度，擁有全球罕見的規?；瘧脠鼍昂偷统杀驹囧e空間，以及一種自上而下、全民參與的產業化熱情。

這不僅僅是追逐一個開源工具，更像是一場全社會對于"AI從會聊天到會干活”這一質變時刻的集體預習。

風暴的中心，是一個遠在歐洲的人物——OpenClaw的創造者彼得·斯坦伯格。

這位來自奧地利的獨立開發者，其個人軌跡幾乎是一部關于“積累”與“頓悟”的教科書。

斯坦伯格并非一夜成名的天才少年，他14歲才第一次接觸電腦，在維也納工業大學完成學業后，用了整整13年時間打造了被十億臺設備使用的PDF引擎PSPDFKit，并在公司被投資后經歷了嚴重的職業倦怠。

直到2024年，在AI浪潮的重新點燃下，他以一種近乎“玩票”的心態，在過去18個月里默默發布了30多個開源項目。

2025年11月，在馬拉喀什的一次旅行中，他用一小時將WhatsApp與AI連接起來，做出了OpenClaw的原型。

正是這種“十年磨一劍，一劍磨十年”的深厚工程功底，加上財務自由后不受商業變現束縛的純粹創作自由，才讓他捕捉到了那個改變一切的技術頓悟。

奧地利小子的故事證明，真正的創新，往往誕生于深厚的積累與自由探索的交匯點。

不過，當我們把視線從斯坦伯格個人轉向他所在的歐洲大陸，一個有趣的反差浮現出來：為什么在這場以中美為絕對主角的AI競賽中，歐洲這片誕生了無數科學巨匠的土地，卻似乎集體“失聲”了？

斯坦伯格的成功，反而像是一個反襯歐洲AI困境的例外。

以斯坦伯格的母國奧地利為例，擁有維也納大學人工智能研究中心這樣的頂級機構，LSTM這種奠基性的神經網絡技術就誕生于此，2025年還啟動了MUSICA超級計算集群和AI Factory Austria項目，拿到了近一億歐元的資助。

硬件和科研基礎都有，可斯坦伯格最終還是選擇把才華傾注在開源社區，并接受了OpenAI的邀約，把自己的“龍蝦”交給基金會打理。

他的離開，就像是整個歐洲AI行業命運的一個縮影。

還是奧地利，近期推出了"AI Factory"計劃，試圖在AI領域發力，但其產業戰略中依然將大量資源投向傳統的鐵路技術等優勢領域。

這恰恰暴露了歐洲AI落后的核心癥結：并非缺乏頂尖的研究人才或論文產出，而是缺乏將實驗室技術轉化為規?；a業的生態系統。

奧地利之困，也即歐洲AI產業發展之困。

過去兩年，全球AI的聚光燈幾乎全打在了中美兩國身上。

奧特曼、黃仁勛、梁文鋒，這些名字組成了技術世界的權力版圖。

歐洲面孔的稀少，根本不是智力上的差距。

一組2023年的數據就能把問題說清楚：美國AI領域的私人投資大約是三千億美元，中國九百一十億，歐盟只有四百五十億，差不多是美國的七分之一。

更致命的是，歐洲市場太”稀碎“了。

Draghi報告指出，歐洲"有牙膏的單一市場，卻沒有人工智能的單一市場"，內部各種監管壁壘，相當于給制造業加了百分之四十五的隱形關稅，給服務業加了一百一十。

企業規模和技術采用是直接掛鉤的，歐盟大企業有百分之三十用AI，中小企業就只剩百分之七。

人才外流也觸目驚心，近四分之三在美國讀完博士的歐洲學生選擇留在那邊，連英國前首相蘇納克都在2025年跑去了硅谷，正式宣布接受微軟與人工智能初創公司Anthropic的兼職高級顧問（Senior Advisor）職位。

歐洲就像一個擁有一流賽車手和頂級引擎，卻只能在遍布路障的鄉間小路上行駛的車隊，無法進入中美那種在高速賽道上風馳電掣的競爭節奏。

歐洲相較于中美在AI賽道的落后，是兩種發展哲學的碰撞結果。

歐洲在AI領域的動作，往往以“監管先行”為標志，從GDPR到《歐盟AI法案》，其核心邏輯是通過設定規則來規避風險、保護公民權利，試圖成為全球AI治理的“規則制定者”。

審慎的“家長式”文化，雖然體現了對人本主義的堅守，卻在無形中為創新設置了高昂的合規門檻和試錯成本。

法國Mistral AI的創始人就直接警告過這會有負面影響。

相比之下，中美兩國則展現了另一種“冒險家”文化：美國依靠強大的資本市場和寬容失敗的企業家精神，允許初創公司在不成熟時野蠻生長；中國則依靠超大規模市場和地方政府“搶跑”式的政策激勵，為新技術提供了近乎無限的應用場景和快速迭代的數據土壤。

當深圳龍崗區政府考慮為AI初創企業提供最高1000萬元的股權投資時，英偉達CEO黃仁勛指出智能體消耗的計算令牌是傳統模型的1000倍、從而催生出一個數千億美元的算力市場時，我們看到的是一種全然不同的邏輯：技術演進的目標，不是第一時間拿到放大鏡下審視是否合規（現有規則），而是占領下一個計算時代的入口，允許最大限度的試錯。

也有學者指出，過度監管其實不是歐洲科技落后的最根本原因，缺的是一個統一的數字市場、不發達的資本市場、害怕風險的文化，以及巨大的人才缺口，這些才是更大的問題。

其實歐洲在互聯網時代就已經落后。

真正麻煩的是，歐洲搞嚴格監管，本意是想擋住美國AI、避免自己變成“數字殖民地”，結果卻是差距越拉越大。

歐洲成了規則的制定者，卻沒當成創新的領跑者。

斯坦伯格和他的“龍蝦”就是個活生生的例子，誕生在歐洲的土壤里，最后卻在美國的平臺開了花、結了果。

歸根結底，歐洲AI的困局并非單純的投資不足或技術落后，而是一種深植于社會文化中的風險規避傾向，與AI這一顛覆性技術所需的野蠻生長力之間的根本沖突。

歐洲不缺斯坦伯格這樣的天才，也不缺頂尖的實驗室，但它的創新土壤過于板結，難以讓一顆好種子長成參天大樹。

奧地利從2018年就開始布局AI戰略，2025年成立了AI監管局，2024年AI投資翻了一倍，達到一點六八億歐元，企業里用AI的比例也遠高于歐盟平均水平。

科研基礎和政策支持都有，可斯坦伯格還是走了。

他在PSPDFKit的時候就證明過歐洲能做出世界級的產品，但把產品做成平臺，中間橫著的是資本市場的鴻溝、市場規模的限制，還有那種對“玩票”心態的不寬容。

他的祖國能給他實驗室和經費，卻給不了他想要的創作自由和能讓技術快速長大的規模化土壤。

這就觸及到一個更根本的問題：一個科技產業的崛起，到底最缺什么？

是錢，是人，是監管的松緊，還是骨子里的文化基因？

歐洲其實不缺錢，有人呼吁每年投七八百億歐元；也不缺人，斯坦伯格這樣的人就是明證；監管框架也是全球最全的。

可偏偏缺一種“允許失敗”的土壤。

在美國，破產法對創業者更友好，失敗經驗可以被當成勛章，H-1B簽證吸引著全球頂尖大腦。

在歐洲，破產更偏向保護債權人，創業失敗更像一個污點，歐盟的“藍卡”政策各國標準還不一樣。

中美歐在AI上的差距，可能不是什么簡單的“文化決定論”，更像是對“時間窗口”和“生態位”的不同選擇。

美國在PC互聯網時代就把基礎設施和資本的底子打好了，中國在移動互聯網時代實現了場景創新和規模效應，歐洲在這兩波浪潮里一直守著自己的工業優勢，比如汽車行業占了全球研發的三成以上，卻錯過了整個數字生態系統的轉型。

AI產業，說到底拼的是整個生態。

美國有谷歌、Meta這樣的平臺層，中國有百度、阿里這樣的應用層，歐洲有西門子、博世這樣的工業層。

斯坦伯格的OpenClaw，骨子里帶著歐洲那種“工業AI"的基因，強調本地優先、能自己改代碼，卻因為沒有強大的平臺支撐，最后流向了美國。

“龍蝦風暴”揭示出一個看似矛盾的現象：技術一邊變得越來越民主，誰都能用，另一邊權力的集中卻越來越厲害。

OpenClaw作為一個開源項目，確實降低了普通人玩AI的門檻，可創始人一加入OpenAI，大家馬上就開始擔心，這個項目還能保持多久的獨立性？

斯坦伯格這個人，從奧地利鄉下到硅谷，由獨立開發者到OpenAI高管，他的人生軌跡其實就是全球AI權力流動的一張地圖：人才總是往錢多的地方跑，創新總是往有場景的地方扎，而規則，永遠跟不上實踐的腳步。

科技創新本質上是生態系統的產物，需要寬容失敗的文化、統一的市場、充足的資本與靈活的人才流動機制。

Peter Steinberger 的成功，再次證明：唯有當個體能在自由環境中將積累轉化為創造時，技術革命才會真正爆發。

歐洲若無法打破“有規則無場景”的困境，即便擁有頂尖學者，也難逃在 AI 時代邊緣化的命運。

21世紀的AI競賽，終究是生態對生態的考驗，而非單純的技術比拼。

全文完

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