深圳騰訊大樓下排長隊，數(shù)百人領(lǐng)“龍蝦”！這卻藏著中國AI的未來！

抓住風(fēng)口

本期要點：中國優(yōu)勢

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

3月6日，深圳騰訊大廈北廣場上出現(xiàn)了一個有些魔幻的場面。

上午10點不到，這里就排起了第一波80多人的長隊；到了11點，數(shù)百個預(yù)約號便已發(fā)放完畢。隊伍里，有抱著2歲孩子的年輕媽媽，也有60多歲的退休航空工程師，還有人專程從杭州、香港趕來。

難道是哪家超市在發(fā)雞蛋？當(dāng)然不是，他們來這兒，只有一個目的，讓騰訊云的工程師幫忙部署OpenClaw。

相信經(jīng)過兩個多月的發(fā)酵，無論是企業(yè)主、開發(fā)者還是普通大眾，都已經(jīng)看到了OpenClaw掀起的這波浪潮。但問題是，雖然大家都知道它是未來，卻被相對晦澀的技術(shù)文檔、復(fù)雜的環(huán)境配置擋在門外。

考慮到不少人是翹班、甚至大老遠來參加騰訊云的安裝活動，可以看出，他們大概率并不是為了占便宜，而是想獲得最靠譜的OpenClaw安裝服務(wù)。

這種困境，在我們最近的調(diào)研數(shù)據(jù)中也體現(xiàn)得很明顯。

近六成的人對AI Agent的第一感受是“能不能幫我換掉幾個搬磚的活”；當(dāng)大家想把Agent用起來時，有65%的人想“先找個環(huán)節(jié)試一試”。

這表明，大家已經(jīng)不再滿足于和大模型聊天，而是希望通過AI Agent用進具體的業(yè)務(wù)之中。

但與此同時，卻有超四成的人坦言自己還沒開始做Agent。背后的原因，很可能就是門檻偏高，或者沒想好到底要拿Agent做什么。總之，還有大批用戶沒有激活。

（在這兒，也插一句，昨天晚上的前哨AI小課上，已有近千名學(xué)員跟著Tina老師學(xué)習(xí)了OpenClaw的線上操作，我也全程認真學(xué)習(xí)了，受益匪淺。下個周日，Tina老師就將教大家在電腦上部署OpenClaw，也推薦你快來學(xué)習(xí)，掌握這個時代的最新技術(shù)。）

回到騰訊云的這次活動現(xiàn)場，我們認為，這個長隊里站著的，并不是為了省錢而來領(lǐng)OpenClaw的人，而是不甘心被時代甩下、渴望在實操中找到未來的先行者。而這恰恰體現(xiàn)了中國特有的競爭優(yōu)勢，全民參與的熱情將可能讓中國AI產(chǎn)業(yè)彎道超車，通過地毯式的試錯，撞出真正的AI原生服務(wù)。

曲軸連桿

首先，要真正理解OpenClaw的意義，還是要借用工業(yè)革命的邏輯。

為什么OpenClaw能在短短幾個月內(nèi)登頂GitHub基礎(chǔ)軟件歷史第一，甚至超越Linux幾十年的積累，就是因為OpenClaw相當(dāng)于是工業(yè)革命中那個至關(guān)重要的“曲軸連桿”。

如果現(xiàn)在你問，OpenClaw究竟做成了什么驚天動地的大事，答案可能會令人失望。目前確實還沒出現(xiàn)什么足以載入史冊的實際案例。

大多數(shù)人還在用它寫文案、做視頻，然后一鍵多平臺發(fā)布內(nèi)容，回復(fù)留言等等。一言以蔽之，就是自動化做自媒體。

這種現(xiàn)狀極易讓人產(chǎn)生誤判，覺得OpenClaw不過又是另一個泡沫。

這像極了瓦特蒸汽機出現(xiàn)之初，連瓦特本人對蒸汽機的想象，都局限于給礦井抽水。只有當(dāng)曲軸連桿成熟了，將直線往復(fù)運動轉(zhuǎn)化為連續(xù)旋轉(zhuǎn)運動后，蒸汽機才能拉動火車、輪船，驅(qū)動織布機，真正開啟了工業(yè)文明。

可是，其實在曲軸連桿剛問世時，沒人知道它能干什么。

比如，第一臺蒸汽火車跑得沒馬快，拉得沒牛多，還得費勁地填煤。

但一旦效率提升上來了，火車就成為了工業(yè)文明的代表，沒人再會質(zhì)疑曲軸連桿的價值。

OpenClaw就是這樣一個曲軸連桿，它的核心就是把大模型的智能變成具體的執(zhí)行動作，打造真正能干活的 AI。

所以，如果你還在質(zhì)疑OpenClaw干的活有些低端和瑣碎，也覺得它沒省多少事，這種看法極其危險，會像當(dāng)年站在鐵道旁質(zhì)疑火車超不過馬車的人一樣，錯過一個時代。

服務(wù)規(guī)模化時代

而且，我們要強調(diào)的是，OpenClaw真正的劃時代意義在于，它是實現(xiàn)“服務(wù)規(guī)模化”的關(guān)鍵基礎(chǔ)之一。

就像蒸汽機的意義絕不是為了替代人力，而是創(chuàng)造前所未有的增量供給和需求，讓社會極大繁榮；AI的潛力也絕不僅是裁掉幾個員工，而是讓那些原本昂貴的個性化專家服務(wù)，像工業(yè)革命后的汽車、冰箱一樣，實現(xiàn)普惠化的規(guī)模供應(yīng)。

現(xiàn)在，實現(xiàn)這一目標(biāo)的一個重要嘗試，就是 OpenClaw以及Claude code等各類Agent所支持的可編程技能包（Skills）。

想象一下，一家傳統(tǒng)的咨詢公司，過去可能需要雇傭大量初級分析師，每天手動抓取行業(yè)數(shù)據(jù)、填寫 Excel、撰寫周報。這個工作不僅枯燥無聊，也帶不來直接的價值。

但通過為這些工作定制特定的“技能包”，這家公司就可以擁有數(shù)量可變、卻永不疲勞的AI初級分析師。

此時，老板的核心課題就不再是省工資了，而要思考如何利用這近乎無限供應(yīng)的分析能力，去創(chuàng)造出過去想都不敢想的、全新的咨詢服務(wù)產(chǎn)品，為更多企業(yè)提供幫助。

因為別忘了，工具本身并不是服務(wù)，只有當(dāng)工具提供了客戶需要的結(jié)果、解決了客戶的痛點，才真正產(chǎn)生了服務(wù)并創(chuàng)造了價值。

因此更大的機會，恰恰藏在“還沒出現(xiàn)令人驚艷的案例”里。不要再糾結(jié)于用AI能不能幫你裁員了，而是考慮你能用AI創(chuàng)造出什么樣的全新業(yè)務(wù)模式，去降維打擊那些“作坊手工業(yè)”時代的舊物種，開辟出全新的賽道。

中國優(yōu)勢

回到騰訊大樓前排起的長隊，你的第一反應(yīng)是什么？是中國人怎么還這么愛湊熱鬧？還是這也許正是中國的競爭優(yōu)勢？

長期以來，全球科技競爭的焦點都在硅谷的精英身上，卻忽略了，AI 的終極競賽場更在真實的業(yè)務(wù)場景中。

大模型雖然是智力的源頭，但真實的商業(yè)世界是由無數(shù)細碎、具體且充滿噪音的環(huán)節(jié)組成的。一個超強的模型，如果沒有可以應(yīng)用的地方，也終將被束之高閣。

AI要找到那些可以落地的高頻剛需，靠的不是科學(xué)家的假設(shè)和實驗室的模擬，而是真實、瑣碎甚至有些“土”的試錯，也就是我們調(diào)研中大家所體現(xiàn)出的那種“先找個環(huán)節(jié)試一試”的務(wù)實精神。

這就像是萬維鋼老師說的，創(chuàng)新分成“憋大招”和“華強北”，現(xiàn)在，AI大牛們已經(jīng)憋出了大招，但實際的應(yīng)用落地，估計要落在華強北，也就是中國的草根創(chuàng)業(yè)者肩上了。

所以，這次，我站“華強北”。中國的AI產(chǎn)業(yè)和美國站在了同一條起跑線上，我們可能會因為應(yīng)用的廣泛探索而走得更快。關(guān)鍵在于，我們是否能在萬眾創(chuàng)新的過程中發(fā)揮好這個工程紅利與場景紅利。而這場競爭的終極意義，就在于為社會經(jīng)濟繁榮提供新的動能，讓每個人都因此受益。

最后，我想，雖然你沒能去參加騰訊的活動，但仍然可以只用一頓火鍋的錢，在前哨AI小課學(xué)到OpenClaw，跟上這一輪AI浪潮。此外，AI小課還有很多其他內(nèi)容，絕對物超所值，提前報名還有早鳥價優(yōu)惠！所以，我鄭重地邀請你，和我做同學(xué)，一起學(xué)習(xí)最前沿的AI技能。

以上就是今天的內(nèi)容，更多科技產(chǎn)業(yè)底層規(guī)律和前沿洞察，歡迎加入科技特訓(xùn)營，和我一起，先人一步，領(lǐng)先一路！

王煜全要聞評論，我們明天見。

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