文｜脑极体

OpenClaw这只“龙虾”（一个自动化AI工具），搅得整个AI圈心神不宁。我所在的一个AI开发群里，最近发生了一段特别有代表性的对话：有人兴冲冲盼着，龙虾能替自己炒股，靠它盯盘，啥也不干就实现财富自由，那简直太幸福了。

结果群里的资深程序员当场泼冷水，让对方别做梦了，OpenClaw目前也就只能做做执行、收收数据，想靠它做策略判断赚钱难如登天，亏钱倒是分分钟的事。

这一幕，正是当下OpenClaw的悲喜众生相。

有人把它神化成颠覆行业的救世主，说它会引发人类大规模失业。他们引用福特的名言：“我只需要雇用一双手，却不得不雇用一个人。”在他们眼里，OpenClaw用实力证明，AI可以是一个独立的执行主体，读懂你的意图、闭环完成所有操作，终于让福特“只雇用一双手”的梦想，照进了现实。

但也有人觉得OpenClaw并没那么神，三年前的技术就能实现，龙虾就是元宇宙一样转瞬即逝的热点，风一吹就没了。

面对情绪的喧嚣，我们特地找几个一线玩龙虾的人聊了聊，搞清楚这只突然冒出来的AI手替，到底替谁干活，又动了谁的奶酪，或许能帮大家看清一点OpenClaw浪潮中的复杂世界。

社交网络上，OpenClaw被大量从未接触过编程的普通人捧上了神坛。

用户Andreas给经营图书出版社的母亲，演示了自己基于OpenClaw搭建的bot“Robo”。Robo当场就给出了一套完整方案：搭建在线订购网站、自动对接印刷厂物流系统，再打通全流程财务环节。母亲的第一反应是，快给我装一个。

哪怕被告知它还不够稳定，大概只有80%的可靠性，来回调试会很麻烦，这位出版社经营者也满不在乎，因为觉得，人类也一样会出错。

普通人纷纷求OpenClaw安装教程，平生第一次登上GitHub，这份狂欢背后，是对“编程手替”的无尽渴望。

以前，想做一个能自动回邮件、管日程、操控电脑的AI智能体，得写几万行代码，还要搞定复杂的API对接，即使是低代码开发平台，依然有大量数据清洗、知识库、查阅技术文档等任务要自己完成。一道道技术壁垒，把普通人挡在数字世界门外。而现在，只需要给OpenClaw下命令，就能让AI替自己完成各种数字操作。对于普通人来说，OpenClaw这个手替，是不能错过AI浪潮的机会之手。

但OpenClaw真的没有门槛吗？答案显然是否定的。

部署要翻墙、要沉淀专属知识库、要亲手打造skill，每一步都是门槛。

早在龙虾还叫Clawdbot的时期，一位开发者列出了自己的“龙虾驯化计划”：一是对Clawdbot进行高度个性化设置，直到调整成自己满意的样子；二是把自己所有的事务，都逐步交给Clawdbot管理。他打算把自己AI个人转型的三个层次规划，都写成Markdown文件。最终沉淀成一整套Markdown模板文件和精心筛选的skill，再用OpenCode管理这个项目。

别说零编程基础的普通人，一个新手开发者都很难在短期内跑通整个流程。

而已经在电脑上养好龙虾的开发者，则面临一个新的尴尬：不知道该把什么任务交给龙虾。

辩影科技的史工程师告诉我们，自己整个春节都在琢磨龙虾的技术边界，看它到底能把事情做到什么程度。目前最大的感受是，还没找到它的边界，在实际工作中，至今没有找到它能发挥显著作用的场景。而且，社区上几万个Skill，听起来很厉害，但并不是每一个都能用上，而且这些skill良莠不齐，有的技术含量并不高，很多自己都能写出来。

所以，现阶段帮助不大，是多数程序员对OpenClaw的共同感受。

在我看来，OpenClaw到底神不神，本质上取决于你驾驭它的能力，就是原本的手搓代码能力怎么样。它就像是计算器，对于只会加减法的小学生来说，计算器能一键算出复杂函数，绝对是神器，但对数学家来说，计算器不过是个可有可无的玩具。归根结底，OpenClaw不过是一个新一点的自动化工具。

比起好玩，OpenClaw的爆火更在于商业价值。

对很多草根创业者来说，龙虾带来了低成本创业的无限可能。为时下爆火的一人公司OPC又添了一把柴。

我就看到一位创业者，非常自信地表示：天才如我，加上各类AI软件，就约等于公司的整个中后台团队。战略部、法务部、财务部、市场部的一众岗位，还有办公软件供应商、设计公司，现在都没有存在的价值了。

这位一人公司OPC的创业者，打算只留下两个财务。不是因为自己干不了财务工作，只是觉得原始凭证录入、整理、报税、审计这些琐碎活，耗费时间太多，自己去做性价比太低。

还有创业者为我算了一笔账。以前培训一个人类员工，还要再教另一个人。但龙虾不一样，只要有一个人做好了一个skill，其他有同样需求的人，直接下载就能用，不用再反复沟通。这种规模复制，让雇佣数字员工的成本大幅下降。

所以，很多OPC“一人公司”欢呼雀跃，终于不用再被资金、技术、人力困住，创业的门槛被拉到了历史最低。

与草根创业者的兴奋形成鲜明对比的，是传统AI创业公司的深度焦虑，尤其是那些靠定制化开发赚钱的纯算法公司。

以前的AI创业，本质上就是人力外包，核心商业模式是卖人天，对接客户进行定制化开发，按人年、人天来收费。但现在，一人公司OPC或者初创小公司，OpenClaw抹平了编程能力的差距之后，一个不懂代码的人，借助龙虾也能实现复杂的技术开发，迅速做出差不多的产品。这意味着，定制化开发的算法公司，以往的商业模式走不通了。

创业四年的王京京告诉我们，原来开发一个AI+工业项目，自己需要一个月，竞争对手需要三个月，他能凭借技术积累领先对手两个月。现在用龙虾，自己三天就能开发完，竞争对手也能三天做完，原本的时间差优势就没有了，必须寻找新的商业壁垒。

此外，很多AI公司还面临一个长远的隐患：当公司琢磨用龙虾取代员工写代码的同时，一些有OPC业务能力的员工也在反向琢磨，既然我一个人+一只龙虾，就能创业当老板，为什么还要被公司雇佣？

正如亨利福特所说，企业只想雇一双手。现在，人类员工也能雇佣AI手替。于是，人与组织之间的张力就出现了：企业为什么还需要雇佣一堆核心业务之外的人，而最有能力的员工为什么还要留在企业？假如公司里最有用的那双手、那个人走了，那么AI企业以前靠雇佣程序员建立的人力优势和竞争壁垒，自然也就不存在了。对AI创业来说，“卖人天”的商业逻辑即将失效。

所以，OpenClaw对职业化的真正冲击，或许并不是大家以为的人类集体失去工作，而是AI智能体会瓦解掉工业时期以来形成的传统劳动力市场。

短期内，一人公司OPC还难成气候。在面对复杂业务时，一人公司容易暴露出资金、法务、合规等短板。而且，更大规模的企业往往也拥有更大的品牌、渠道、政府关系等资源，这也是一人公司短期内无法跨越的鸿沟。但劳动力市场的变化，已经跟随OpenClaw龙虾一起潜入人类职场。无论一人公司还是规模企业，都要开始适应新的游戏规则。

创业者各有悲喜。但无论草根创业者、一人公司，还是初创企业、行业大厂，只要用OpenClaw，就有一个共性需求，那就是token。

OpenClaw的出现，直接改变了Token的消耗逻辑。以前AI只是一问一答的聊天模式，一个人一天的Token消耗，顶破天也就百万级。但现在不一样了，一旦切换到AI任务模式，一天的Token消耗就能达到上亿级，人均使用量翻了整整百倍，两者根本不是一个数量级。

这时候，科技巨头的悲喜，就完全取决于是否站在AI生态的基础设施层，锁定源源不断地token使用量，进而锁定用户和现金流。

一位智能体开发者给我们算了一笔账：以前也有一些AI agent开发平台，以及Manus这样的通用智能体，但它们都没有像龙虾这样引起开发者的聚集，要么是产品闭源，要么是生态封闭，比如扣子只能用自家的火山引擎，虽然好用，但无法为其他平台创造商业价值。而OpenClaw开源之后，吸引了大量从来没访问过GitHub的人，第一次参与到开源协作中。

一些快速行动的科技巨头，的确尝到了OpenClaw的商业滋味。月之暗面的K2.5大模型发布不足一个月，20天累计收入就超过了2025年全年总和，API调用量更是跃居全球前列，离不开OpenClaw的带动。阿里云、腾讯云等云厂商，Kimi、Deepseek等基模厂商，也迅速行动，推出了龙虾友好的模型与一键部署服务。

OpenClaw的热度或许只是一时的，但它证明，AI infra的商业本质，就是规模经济。平台型AI公司的竞争，行业座次将在智能体时代被重新洗牌。

接下来巨头平台的核心竞争焦点，聚焦在三个方面：

1. 面向类OpenClaw智能体的产品研发，无论是模型、硬件，还是工具链，都要适配这些自动化AI工具。

2. 开放的生态，拥抱开源、联动更多开发者，才能形成token经济的规模效应。

3. 性价比，在算力、token价格上占据优势，成本依然是挡住普通人的关键因素。

总之，一只OpenClaw，搅动了AI圈的层层涟漪，有人狂喜，有人焦虑，也有人冷眼旁观，组成了这变革浪潮中的复杂众生相。这世间的悲喜并不相通，却都源于AI手替带来的变化，而这一幕悲喜剧，我们会在未来反复见证、反复体味。