誰，能給“養龍蝦”降降火？

提要：真正的好東西，不需要用焦慮逼你買。

3月10日，國家互聯網應急中心深夜發文。

直指當下最火的“養龍蝦”，藏著致命隱患。

同一時間，A股OpenClaw概念板塊逆勢沖高。優刻得-W觸及20厘米漲停，兩天漲超30%；寧波建工連板漲停，封單金額26.19億元。

一邊是監管緊急示警，一邊是資本瘋狂炒作。

這股“養龍蝦”的熱潮，到底瘋到了什么地步？

優刻得當晚發了公告，語氣罕見地冷靜：搭載OpenClaw鏡像的輕量云主機產品，尚未形成規模化的產品體系，收入占比極低，短期內對公司業績影響有限。

公司還補了一句：可能存在非理性炒作風險。

但市場不管這些。—— 漲停，還是漲停。

1、虛火，從哪兒燒起來的

“養龍蝦”，火得有點邪乎。

3月初，深圳騰訊大廈北廣場，近千人排起長隊，等著免費安裝OpenClaw。隊伍從下午排到晚上，場面堪比限量球鞋發售。

同一時間，深圳龍崗區發布“龍蝦十條”，無錫高新區發布“養龍蝦十二條”。地方政府爭著搶跑，像極了當年的區塊鏈、元宇宙。

資本市場更熱鬧。青云科技、優刻得、順網科技集體漲停，算力板塊全線躁動。投資者賭的是：這只龍蝦，會吃掉海量算力。

國產“龍蝦”一夜之間冒出來。KimiClaw、MaxClaw、CoPaw、ArkClaw、AutoClaw……名字長得像孿生兄弟，讓人眼花繚亂。

上門安裝服務成了新生意。價格從30元到1.6萬元不等，有人自稱幾天賺了26萬。社交媒體上，教人“養蝦”的課程鋪天蓋地，評論區置頂的往往是“內部部署手冊”或“模型調用付費鏈接”。

話術也很統一：“不用龍蝦就是職場原始人”、“被標記為老登淘汰”、“AI時代你不養蝦等什么”。

焦慮被精準地制造出來，打包成課程、模板、Token套餐，賣給害怕掉隊的人。

有業內人士看得直搖頭：這跟當年的區塊鏈、元宇宙熱潮，有什么本質區別？

區別可能是，這次速度更快。

從爆火到爭議，只用了60天。

2、誰在給龍蝦“加佐料”

這輪虛火的背后，站著全鏈條的推手。

第一味佐料，叫“敘事勝利”。

OpenClaw的故事太性感了。一個能替你干活的AI助手，7×24小時不間斷運行，你睡覺它工作，像養了個數字員工。這擊中了這個時代最誘人的技術想象：躺著，也有人替你賺錢。

但問題是，敘事感染力和技術成熟度，是兩碼事。

有開發者親測后算了一筆賬：花3500元買個二手Mac mini，加上部署成本、Token消耗，最終產出效率，遠不如花3000元雇個實習生。

“當一項技術需要專人授課、專業師傅協助才能使用時，它本質仍是專業工具，而非大眾應用。”

第二味佐料，叫“全鏈條狂歡”。

這輪“龍蝦熱”背后，都是利益驅動。

模型廠商需要Token消耗，上市公司需要估值題材，賣課的需要新概念，自媒體需要新流量，硬件廠商樂見用戶為了跑Agent再買臺機器。

阿里出了CoPaw，騰訊上了WorkBuddy，字節火山引擎推了ArkClaw。巨頭們喊著“降低門檻”，實際是搶著圈地——誰也不想把入口讓給一個開源框架。

創業者更興奮。王慧文發了“英雄帖”，招攬OpenClaw相關團隊。風險投資重新躁動，仿佛下一個獨角獸已經在路上。

真正承擔成本的，是末端的普通用戶。

他們花幾百幾千塊裝上“龍蝦”，卻發現不會用，用不起，甚至用出問題。

第三味佐料，叫“FOMO”——害怕錯過的恐懼。**

一位IT網站創始人說了句大實話：“如果我說最近沒開‘龍蝦’，可能意味著我被踢出圈子了。”

這種心態，讓很多人陷入“努力幻覺”：通宵研究skill、MCP這些術語，卻連工具和工具反制的關系都分不清。完成部署就發朋友圈展示，至于解決了什么實際問題，沒人問，也沒人答。

當被問起Token消耗量或任務產出時，常見回應是“還沒對接API”或“在打磨skill”。

虛火最旺的時候，沒人愿意承認：自己養的龍蝦，其實不怎么干活。

3、龍蝦不干活，還闖禍？

真正的問題，不是龍蝦不干活。

是它干活的時候，可能把家拆了。

第一樁禍：安全漏洞。

國家互聯網應急中心3月10日詳細披露了OpenClaw的四大風險：

——“提示詞注入”風險。攻擊者在網頁中構造隱藏惡意指令，誘導OpenClaw讀取后，可能泄露用戶系統密鑰。

——“誤操作”風險。OpenClaw可能錯誤理解用戶指令，把電子郵件、核心生產數據徹底刪除。

——功能插件投毒風險。多個插件已被確認為惡意，安裝后可竊取密鑰、部署后門，讓設備淪為“肉雞”。

——安全漏洞風險。OpenClaw已曝出多個高中危漏洞，可導致系統被控、隱私泄露。

這不是危言聳聽。

Reco AI安全博客此前披露，ClawHub插件市場約12%的技能含惡意代碼，341個插件有問題。

思科Talos團隊1月發報告：OpenClaw把認證令牌和憑證以明文JSON格式存磁盤，定性為“a recipe for disaster”——災難配方。

全球掃描發現，超23萬個OpenClaw實例公網暴露，其中8.78萬個已發生數據泄露。150萬個API密鑰明文“裸奔”，覆蓋Anthropic、OpenAI、AWS等服務，波及52個國家。

Meta一位AI安全總監的經歷更嚇人：她部署的OpenClaw，因為收件箱太大，觸發了“上下文壓縮”，開始批量刪郵件，最終刪掉200多封。

刪郵件還算輕的。有開發者把瀏覽器通過VNC開放到公網，幾天后信用卡被盜刷。

三星、SK等韓國科技企業，2月就禁止員工在辦公設備運行OpenClaw。

第二樁禍：成本黑洞。

OpenClaw免費，但“喂”它的Token不免費。

有用戶曬賬單：一個月花了近3萬。有人一晚上自動發了69塊錢的郵件。還有人說，裝完一天額度就燒光，開始欠費。

問題在于，很多用戶裝的時候，壓根不知道這東西要持續燒錢。

有服務商提供免費安裝，結果用戶第二天傻眼：Token沒了，錢沒了，問題沒解決。

更扎心的是一個老板的結論：養龍蝦的成本，夠雇兩個實習生，產出還不如實習生靠譜。

第三樁禍：失控的倫理。

有人用OpenClaw自動邀約女主播吃飯、打賞，全程零人工干預。工具被用來“偷懶式撩騷”，引發公眾對倫理邊界的擔憂。

這還不是最嚴重的。

真正讓核心開發者憤怒的，是開源社區被當成“免費的屎山處理場”。

之前那個“文科生靠AI成貢獻者”的故事，開發者翻出記錄：他提交的134個PR，只有21個被合并。通過率27%。剩下113個，需要志愿者一個個審核、關閉。

有知乎網友算了筆賬：21個成果，是用113次對別人時間的消耗換來的。

GitHub為此改了規則——限制每位作者最多10個開放狀態的PR，理由是遭遇了“大量AI生成低質代碼的沖擊”。

批評者說，這是一條完整的營銷鏈路：用AI刷PR，蹭上榜，編故事，引流，最終指向自家產品。

當事人回應：我不是炒作，只是想驗證一種新的范式。

但爭議已經“燒”起來了。

4、虛火之下，誰在裸泳

3月10日，A股收盤。

網絡安全概念異動拉升。天融信漲停，國華網安漲停。

市場用錢投票，給“龍蝦熱”降了降溫。

但泡沫的故事，才剛剛開始。

有媒體總結得很到位：這輪熱潮，要避免一哄而起、一哄而散。

回顧歷史，O2O、P2P、區塊鏈、元宇宙，哪一次不是從全民狂歡，到一地雞毛？

區別在于，前幾次燒的是概念，這次燒的是真金白銀和隱私安全。

更值得警惕的是，政務場景也開始蹭熱度。

深圳龍崗發了“龍蝦十條”，無錫跟了“十二條”。有專家提醒：政務場景涉及公民個人信息、行政審批流程，一旦出問題，影響面比個人用戶大得多。

“搶抓機遇不是跟風。如果在沒有產業基礎、人才儲備、應用場景的情況下盲目上馬項目、招商引資，最后很可能造成財政資源浪費，甚至引發其他風險。”

這話說得夠直白了。

優刻得那晚的公告，其實已經點破了關鍵：相關業務尚未形成規模化的產品體系，收入占比極低，技術迭代及商業化進展可能不及預期。

翻譯成人話就是：炒歸炒，別當真。

5、真正的AI，不靠焦慮驅動

虛火歸虛火，OpenClaw本身不是壞東西。

周鴻祎說了三點：它確實代表了智能體的發展方向，但現在還有三個問題沒解決——安全、配置復雜、技能依賴。

一位開發者說得更實在：OpenClaw像L3級自動駕駛，勉強能用，但經常需要人接管。鼓吹“全自動干活”的，跟去年某些車企忽悠司機“開車睡覺放心用智駕”一樣不負責任。

區別是，只謀財，不害命。

那普通人該怎么辦？

樞機科技創始人李雲帆給了一個標準：判斷AI值不值得追，就看兩條——第一，它是不是讓原本做不到的事變得能做；第二，它是不是讓原本要做的事，以更低成本、更高效率完成。

按這個標準，OpenClaw對大多數普通上班族，沒提供足夠清晰的價值。

“它當然能做一些操作，甚至偶爾還能給人一種‘快要成了’的興奮感，但這種興奮感并不等于可持續的生產力。”

真正值得期待的AI，不是看上去像人在忙，而是能穩定、低成本地創造真實價值。

結語：誰能降溫？

3月10日深夜，國家互聯網應急中心的文章還在發酵。

優刻得的公告掛在交易所網站上，白紙黑字寫著：可能存在非理性炒作風險。

但第二天開盤，股價會怎么走，沒人知道。

“養龍蝦”火了兩個月。有人賺了錢，有人虧了錢，有人丟了隱私，有人被刪了郵件。

虛火最旺的時候，沒人愿意承認：這東西還不成熟。

但降溫的跡象，已經有了。

工信部3月8日先發了預警。國家互聯網應急中心3月10日跟了詳細風險提示。銀行拒絕部署。三星封殺了。谷歌封殺了。GitHub改了規則。

越來越多的人開始問一個樸素的問題：

我花幾千塊養的這只龍蝦，到底替我干了什么活？

如果答案只是“發朋友圈顯擺”，那這火，確實該降降了。

回到標題那個問題：誰，能給“養龍蝦”降降火？

答案可能是那些真實的教訓——被盜刷的信用卡，被刪掉的郵件，被消耗的志愿者時間。

也可能是監管機構的深夜發文——把風險一條條列清楚，讓用戶自己判斷。

還可能是一家上市公司的公告——在股價漲停的時候，主動站出來說：這東西還沒賺錢，別瞎炒。

更可能是一個簡單的常識：

真正的好東西，不需要用焦慮逼你買。

AI也是。