OpenClaw是发布于2026年1月的AI智能体助手。今年3月初，该项目屡次冲上国内社交平台热搜。由于项目标志是一只胖嘟嘟的红色龙虾，大众亲切地称其为“龙虾”或“赛博龙虾”。
图源：OpenClaw官网
随着DeepSeek、通义千问等国产大模型被广泛应用，AI早已走入千家万户，成为不少人的生活伙伴和工作搭子。既然如此，为什么这只小小的“龙虾”还能引发如此高的热度？
根据官网介绍，OpenClaw是一款“真正能做事”的AI。它不同于传统的问答模型，而是一个能接受指令并调用工具完成任务的AI智能体（Agent）。
例如，你可以让它帮你每日定时收发邮件、自动管理并标注重要信息，实现工作流的一键托管。在信息过载的当下，这种能帮人减轻操作负担、让人专注于核心决策的“助理”显然更符合大众对人工智能聪明、省心的直观想象。正因如此，这只“赛博龙虾”在办公族和技术圈中都引发了极大的关注。
OpenClaw项目最初由奥地利开发者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）开发，于2025年11月正式推出并迅速走红。
在全球最大的开源项目社区GitHub上，星标数（Star）是衡量项目受欢迎程度和技术认可度的指标。今年1月以来，“龙虾”的星标数量呈现爆发式增长，1月26日单日新增星标超2万枚，目前总星标数已突破30万。OpenClaw吸引着全球开发者的目光，并打破了多项开源项目的增长纪录。
除了社区热度，OpenClaw的实际应用规模也十分惊人。根据最新行业数据，其在全球 AI 应用活跃度榜单中已跃居榜首。[1]
简单来说，Token是AI消耗的“数字燃料”，调用量越高，意味着“龙虾”处理任务的频率和强度越高。截止至3月12日，OpenClaw的Token 调用量达到了惊人的9.61T（约9.61万亿个），接近同类竞品Kilo Code的两倍。这种量级的活跃度侧面证明OpenClaw已经在市场中取得成功，成为正在被全球用户高频使用的生产力工具。
不过，想要真正“养”好这只龙虾，远比使用常见的大模型更加复杂。
“养龙虾”的第一步，是把“龙虾”安装到个人电脑里。与打开网页就能聊天的DeepSeek和豆包不同，OpenClaw的使用门槛更高，无法一键完成安装，涉及Python等对普通人来说略显复杂的技术配置环节，对部署者的技术能力有一定要求。
这种安装上的困难成为了阻碍大众“养龙虾”的第一道难题。在此情况下，大批想“养龙虾”却难以跨过部署技术门槛的用户转而向他人求助，由此催生出一门围绕“龙虾”部署展开的“新生意”。
不少公司开始推出线下辅助服务。例如，腾讯公司近期在办公楼下组织了免费安装活动，并在3月至4月开启了覆盖全国17座城市的“龙虾”巡装活动，以此帮助用户完成本地化部署。[2]
受热度过高、供不应求的影响，3月初线下安装的市场价格普遍在300至800元之间波动，均价约为500元/次。[3] 同时，针对无法参与线下活动的用户，各大电商和社交平台涌现出不少代安装、代配置的服务，主要分为线下部署、远程操作以及提供电子安装教程三类。
相比之下，远程部署服务价格更低，而技术成本较低、耗时较短的电子安装教程售卖在淘宝、闲鱼等平台则表现出较高的价格竞争，单次服务费用大多维持在10元以下。围绕“龙虾”形成的服务市场已不再是技术人员的专属领地，普通用户同样从中发现了商机并借此获益。
此外，“龙虾热”也为国内各大互联网厂商带来了新的商机。今年1月末至3月，百度云、阿里云、字节云、腾讯云等云厂商相继推出各自的OpenClaw部署服务，强调一键部署、一键调用，通过降低用户的安装和使用难度换得青睐。
值得关注的是，各云厂商并未止步于提供基础部署服务，而是将OpenClaw与旗下通讯软件绑定，推出一系列定制化产品。钉钉、飞书、QQ等平台均已上线对应的专属版本，用户可直接在熟悉的办公或社交软件内调用龙虾能力，无需额外跳转或配置。这一策略使云厂商得以借助"养龙虾"的大众热潮，将流量引流至自身软件生态。
对于中国国产大模型而言，“龙虾热”正成为一次新的发展机遇。据OpenRouter官网统计，近一月内，Step 3.5 Flash、MiniMax M2.5和Kimi K2.5三款中国国产大模型位列“龙虾”调用量榜单前三名，DeepSeek V3.2亦跻身第八；上述四款国产大模型Token消耗总量已超越其他六款国外大模型总和。[4]
Token的大量消耗，为国产大模型公司带来真金白银。例如今年春节前后，Kimi凭着旗下K2.5大模型的优秀性能和低成本，获得大量全球付费用户及API调用，20天收入就超过2025年全年总收入。[5]
这一格局的形成，与国产大模型的价格优势密切相关。OpenClaw在使用过程中，往往带来大量Token消耗，长期运行下来，模型调用成本不容忽视。从调用价格看，国产模型的API调用价格，大约是海外同类产品的1/6。这种优势的形成来自国内算力背后更便宜的电力、更灵活的硬件配置，以及模型厂商之间的价格竞争。[6]而"龙虾热"带来的海量真实调用数据，有助于各大模型厂商进一步迭代模型性能，在全球开源生态中进一步检验实力，扩大影响力。
当 OpenClaw从极客玩具走向大众应用，其背后的 Token 消耗成本正在以惊人的速度攀升。OpenRouter 平台数据显示，今年2月至3月，OpenClaw在全球范围内的Token消耗量实现翻倍增长，3月上旬更是出现加速上扬态势。
Token的大量消耗带来的成本压力在具体使用场景中体现得尤为直观。
通过对不同场景下的多个任务进行模拟实测发现：对于直接生成回复类任务，“龙虾”的Token消耗量相对有限，成本在可控范围。而当任务涉及大量文本阅读与处理，成本便大幅提升，单次生成费用即可达近10元。
此外，成本超支的风险并不止于任务本身的复杂程度。受各应用权限限制、调用模型准确率等因素的制约，“龙虾”有时难以保证完全顺畅地完成指令。以“给老师发一封邮件”这一常见学习任务为例，“龙虾”不时会陷入“无法打开邮箱”、“中文编码错误”等困境，并在此后自动触发反复尝试、迂回换路等补救行为。这一过程往往带来大量意料之外的Token消耗并造成额外金钱支出。
因此，养“龙虾”的真实成本往往难以预判。任务复杂度与执行顺畅度的双重不确定性，共同决定着用户最终要为这只“龙虾”付出多少。
同时，向OpenClaw开放调用权限背后潜藏着不容忽视的网络安全风险。随着一键部署服务的普及，大量OpenClaw设备直接暴露于公网，面临着端口泄露、权限失控等安全隐患。Shodan网络空间测绘平台数据显示：中国（大陆）公网暴露设备数量超30000台，远超其他国家，信息安全风险最为突出。美国、新加坡等国紧随其后，同样面临着严峻挑战。[7]一旦上述设备遭到恶意利用，用户的设备安全与数据隐私将直接被威胁。
更需警惕的是，全球接入设备的高度集中分布，正在形成更为广泛的潜在攻击面。“龙虾”的规模化普及在打开便利之门的同时，也在无形之中将安全风险的边界向外延伸。
面对“龙虾”热潮下的安全隐忧，各方治理措施已同步跟进。
国家互联网应急中心（CNCERT）于3月12日专门发布《关于OpenClaw安全应用的风险提示》，明确指出该应用因默认安全配置脆弱，存在风险，一旦被利用，可能导致个人隐私信息遭窃取，甚至使金融、能源等关键行业的核心业务系统陷入瘫痪。提示中建议用户强化网络控制、加强凭证管理、严格管理插件来源并持续关注补丁和安全更新。[8]
与此同时，新华社等主流媒体也发布相关使用提醒，帮助广大用户摸清“龙虾”的生产特点，了解养“龙虾”的风险隐患，进一步强调规范操作与安全防护的重要性。[9]
高校作为应用前沿，普遍持审慎态度，多采取明令禁止或严格管控的措施。河南医药健康技师学院、珠海科技学院等院校明确严禁使用OpenClaw，要求限期整改；而北京大学、中国人民大学、华中师范大学、山东大学等高校则选择对OpenClaw严格管控。
例如，北京大学于3月10日专门发布安全提醒，明确要求师生“不要在OpenClaw中存储或处理学校统一身份认证账号及密码等敏感信息”。[10] 中国人民大学也于3月12日发布专项通知，提出九项具体防范措施，涵盖网络控制、运行环境隔离、凭证管理及安装规范等多方面，并明确“未经授权禁止在学校的办公电脑和服务器上安装OpenClaw。”[11]
从风险提示到高校措施，“龙虾”热潮之下，一点共识已日渐清晰：如何用好“龙虾”与如何管好“龙虾”，是同等重要的命题。
文学批评家凯瑟琳·海勒（N. Katherine Hayles）认为，我们正在接近一个“后人类社会”，其标志便是人类与智能机器深度协同，甚至互为延伸。[12]
从技术而言，OpenClaw或许并不具备从0至1的开创性，但它通过极高的工具调用和统合能力，精准地击中了人们对于数字助理的向往。
然而，这种美好的向往在快速传播中也夹杂了一丝技术焦虑。在全员“养虾”的浪潮中，人们关注的焦点不再仅仅是技术本身，更担心自己是否会在效率竞赛中掉队。
OpenClaw 的走红是人类寻求技术解放的一次积极尝试，但在提高效率的同时，如何稳住安全红线、保有人的主体判断，才是这场热潮里真正值得关注的课题。
（感谢罗鑫同学为本文OpenClaw模拟测试提供的技术支持）
统筹：乔蕤蕊
美编：张安然