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全民养虾背后,过度焦虑or资本助推?

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最近好几个朋友都在问老南养“龙虾”没,今天还有位,说要安装一个,给自己家小朋友试试。

这背后是OpenClaw 的爆火,不过感觉当前有点走火入魔了。

01

OpenClaw,是一款开源自主智能体,25年底由奥地利彼得·斯坦伯格主导开发,并很快在全球流行起来。

因为logo是一只红色的大龙虾,所以在国内互联网上,被称为“养龙虾”。



之所以爆火,在于实现了Ai 从"对话" 到 "执行" 的革命性转变。但火成全民现象的,估计也就中国了。

前阵子全网都是上门安装,没多久不少大厂加入,免费安装,然后直接看到了壮观的排队巨龙:



甚至成为时尚了:



各地政府也出纷纷政策,鼓励开展相关业务:



但这事发展到今天,又开始出现了各种问题。



人民日报刊文,采访工信部专家,明确提醒:“党政机关、企事业单位和个人用户要审慎使用“龙虾”等智能体。”

就在我写这篇文章时,国家互联网应急中心,发文提示风险:



这不,今天这张图又开始刷屏了:



02

作为从22年就开始高频跟踪关注Ai,且日常工作也高频使用Ai做金融数据分析的老南,早在春节前就关注到了OpenClaw。

当时一个深度使用Ai的朋友,给老南的反馈是:

现在对普通用户来说,OpenClaw可能更有意义,但是安装就卡死了普通用户,太极客了。是个高门槛、高成本的AI玩具。

如配置Python环境、安装依赖包、处理浏览器内核驱动等,如果没有一定的代码基础,会比较痛苦,更别说还有很多安全相关的权限配置。

美国网络安全公司SecurityScorecard,已披露15200个OpenClaw框架,存在远程代码执行漏洞,攻击者可借此掌控主机。

不但会出现Ai不成熟,导致的越权操作,如删除重要文件,更会导致电脑里核心信息泄露。

因此,当前OpenClaw作为一个初级的原始产品,更适合的是懂技术、懂权限、懂安全边界极客,而非普通大众。

所以,老南给身边朋友的建议都是,如果只是给小朋友体验下,豆包、Deepseek、chatgpt、gemini这些就足够了。

如果自己要用,千万千万别用自己的工作电脑,老老实实弄个闲置的电脑运行。

03

而龙虾之所以在国内火成这样,远超欧美,资本助推更明显。

当前国内各大厂商,都在各种猛推龙虾,从免费安装,到出各种一键安装工具,热情的不得了。

但背后逻辑很简单,你安装“龙虾”后,如果要正常使用,必然要接一家大模型API,这必然会涉及到token的消耗。

而恰恰养“龙虾”特别费token,尤其是那些缺乏token优化能力的普通人,不小心就会出现天价的使用费。

根据OpenRouter数据,当前“养龙虾”已成为全球最大的token消耗源,最大的受益者,其实是“物美价廉”的国产初创模型厂商。

在“龙虾”爆火之初,虽然美国的Claude模型效果更好,但太贵了。所以连开发者彼得·斯坦伯格在采访时,都推荐更便宜的中国MiniMax的M2.1模型。

2月初,OpenClaw宣布,把便宜且Agent能力较强的中国大模型Kimi K2.5,设为官方免费主力模型,让Kimi迎来爆发式增长。

也因此Kimi K2.5发布不到一个月, 20天收入超过25年全年总和。Kimi中国地区访问量占比,从77%降到60%多。

这下国内所有的大模型厂商沸腾了,终于找到一个商业化的路劲,必须不能错过。

所以都开始猛烈推广,即使“养龙虾”技术门槛还很高,安全漏洞很大,还有很多问题,并不适合连安装都搞不定的普通用户。

各大V也接单带货,还有各种第三方模型供应商,也在抢食这波热点。

但毫无疑问,龙虾当下毕竟是个不成熟的产物,除了IT能力较强的极客,大部分人大概率也是玩两下,就扔一边去了,除非有更成熟的产品,否则大概率是昙花一现。

也因此“龙虾”这波的爆火,更多还是资本助推下的过度焦虑,离高频、高依赖的使用还有不短的距离。

如果你需要找人帮你安装龙虾,那么其实你就不太可能需要龙虾。

对大部分人而言,能把豆包、Deepseek、chatgpt、gemini这些真正的用好,提高工作、学习的效率,并清楚大模型的局限性,就很好了。

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