2026年初春，开源AI工具OpenClaw（“龙虾”）火爆出圈，腾讯、字节等“大厂”纷纷为用户提供“一键部署”OpenClaw的服务。是何因素引得互联网“大厂”纷纷入局？“龙虾”背后有着怎样的商业逻辑？现阶段“养龙虾”有哪些风险？带着这些问题，上游新闻记者进行了了解，并采访了业内专家。

问题1：什么是“龙虾”？它能做什么？

开源AI智能体OpenClaw（“龙虾”）的前身，是2025年11月由奥地利程序员彼得·斯坦伯格用一个周末开发出的小项目“Clawd”。今年1月29日，该项目正式更名为“OpenClaw”。这个可在本地私有化部署的AI智能体，能接入大模型，操控本地电脑上的文件与应用，实现清理邮箱、管理日历、跑脚本、发微信、购物等各种各样的功能，俨然一位私人助手。

“龙虾”解决了三个痛点：首先，它实现了从“聊天”到“行动”的转变，能够几乎完全操作一台计算机完成各种任务。其次，如果你将它部署在本地，它能构建主要在本地运行的隐私架构。最后，它能打通多种大众通讯软件，可以随时随地给它布置任务并及时获得反馈。

开源AI工具OpenClaw（“龙虾”）火爆出圈。网络图

它可以记住你的偏好和任务历史，不断学习新技能，并自主分配任务执行，这让AI助理变成了“数字员工”。越来越多的自由职业者、小微创业者开始利用OpenClaw+大模型等组合，以低成本实现自动化套利、全自动客服、规模化内容生产。

OpenClaw的火爆程度，在GitHub上得到了最直观的印证：截至目前，OpenClaw的星标数突破27万，超越React（24.3万）和Linux（21.8万），登顶全球开源软件项目榜。

问题2：为何“大厂”纷纷入局？

据新京报报道，根据OpenRouter数据，当前OpenClaw已成为平台最大的token消耗源。从这个角度来看，OpenClaw最大的受益者，其实是“物美价廉”的国产初创模型厂商。

Kimi K2.5发布不到一个月，近20天累计收入就超过了2025年全年总收入。更关键的是，Kimi的海外收入首次超过国内，靠着OpenClaw生态的带动，实现了真正的出海突破。SimilarWeb数据显示，Kimi上月访问量达3300万，中国地区访问量占比从去年的77%降到了60%多。

而春节假期后，MiniMax发布新一代模型M2.5，12小时内便登顶OpenRouter热度榜，一周内登顶调用量榜首，周调用量暴涨至3.07T tokens，超过Kimi K2.5、GLM-5与DeepSeek V3.2 三家的总和。这背后或多或少也有OpenClaw的影子。

OpenClaw交互页面。网络截图

很快，阶跃星辰也嗅到了商机。3月4日，阶跃星辰宣布开源新一代Agent基座模型Step 3.5 Flash。开源后短短一日，其模型调用量在OpenClaw上迅速攀升至全球第一。

可见，OpenClaw的出现，让国产大模型找到了商业化突破口。OpenClaw给了他们一个现成的落地场景，无需再投入大量资源搭建应用生态，只需聚焦核心模型优势，就能快速变现。

当Kimi和MiniMax在OpenClaw的流量红利中赚得盆满钵满时，阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动等“大厂”也在忙着做另一件事：借“龙虾”的热度，为用户提供“一键部署”OpenClaw的服务。“大厂”的快速响应，反映了一个清晰的战略判断——AI Agent时代已经到来，谁能降低部署门槛，谁就能在这场新竞赛中占据先机。

小米推出“Xiaomi miclaw”。网络截图

此外，艾媒咨询CEO张毅分析称，近段时间终端存储等成本高企，正倒逼硬件厂商寻找新的价值增量；而端侧算力提升、轻量化大模型落地、本地推理成本下降，也让原生智能体的商业化具备了现实基础。

问题3：“养龙虾”有“被咬”的风险吗？

对于终极形态的“龙虾”会是怎样，猎豹移动董事长兼CEO傅盛表示，“龙虾”的终极形态就是像电影《HER》（科幻爱情电影）里的AI操作系统，“其实它现在的能力已经和‘HER’差不多，如果再加上终端的改进，以及记忆系统的增强，我觉得两三年就能达到‘HER’的水平。”傅盛表示自己坚信彼得的判断，未来80%的APP都会消失，甚至觉得这个比例会更高。

央视提示OpenClaw安全风险。网络截图

很多人因为安全风险不敢“养龙虾”，对此，上游新闻（报料邮箱baoliaosy@163.com）记者采访了重庆师范大学智能与认知实验室副主任高桓，其表示这因人而异，“对于处理企业核心资产、涉及机密研发代码或政务内网的数据敏感型用户而言，在部署OpenClaw时，绝不能在宿主机（Bare metal）上直接授予权限。计算机安全专家强烈建议采用深度的沙箱（Sandbox）隔离机制，甚至运行在硬件辅助的轻量级虚拟机内。”至于喜欢追求简单快捷的普通消费者群体，“过度硬核的频繁授权弹窗反而会造成严重的‘通知疲劳’。在这种场景下，只需借鉴现代移动端操作系统（如iOS/Android）的基础权限沙盒模型，辅以清晰的免责声明和初次使用的宏观授权，便足以平衡便利性与基础安全。这种差异化的技术策略，可能会推动此类OS级AI代理走向大规模商业化落地。”

上游新闻记者 赵映骥 部分资料综合自 新京报、潮新闻、经济观察报等