3月8日的那個周末,OpenClaw(“龍蝦”)剛剛走紅,對普通人來說,部署“龍蝦”仍有門檻。我看到一家國內大模型公司很快推出了基于OpenClaw的云端托管服務,迅速開通了一個月的會員,搗鼓了半天,終于在飛書上給自己配置了一只“龍蝦”。
我給它取名、布置任務,理解它獨特的心跳、記憶文件機制……這種全新的感受很美妙。區別于以前,我每次和AI聊天都要新開一個對話框,這次我覺得,“AI活過來了”。
我想把它訓練成我的寫作助手,于是把過往作品投喂給它,讓它熟悉我的報道領域和寫作風格;要求它每天定時為我整理新聞線索,給我選題建議;甚至在某些議題上,與我進行持續討論。這個設想并不復雜,“龍蝦”不光能完成我的指令,還能學習其他人訓練好的Skill(技能),隨便打開一個OpenClaw的社區,就有成千上萬個Skill。
但我很快就遭遇了挫敗。它的執行能力并不穩定,指令稍多便容易“失憶”,我不斷地調試它,與它對話,一直到凌晨2點都睡不著。早上醒來,我期待它主動發來消息,它卻總說:“AI服務過載,沒能完成。”我詢問了在這家大模型公司工作的朋友,得到的回復是,最近的算力確實太緊張了。
如果條件允許,我應該在一臺閑置電腦上本地部署“龍蝦”,讓它根據不同任務的需求調用不同大模型,也能規避隱私與安全風險。但這需要一臺閑置電腦、足夠多讓AI Agent(智能體)跑起來的場景、一筆購買大量Token的預算。但像我這樣的普通用戶很難這么操作,“龍蝦”有著很高的能力上限,但普通使用者未必“用得起”,更未必“用得起來”。
就在我幾乎放棄“龍蝦”的時候,社會層面已經迅速掀起了一場“龍蝦”大流行。從互聯網大廠、大模型公司密集推出部署方案和相關產品,到多個地方政府“跑步入場”,以OpenClaw為名發布支持舉措,推廣當地的OPC(“一人公司”)社區,不過三四天時間,這輪熱潮就完成了從點火、擴散到高潮的全過程。
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上圖:3月11日,廣東深圳的人工智能6S店提供“龍蝦”OpenClaw免費安裝部署服務。
中圖:3月12日,四川成都天府軟件園的“AI龍蝦”火山引擎ArkClaw活動現場。
下圖:3月12日,江蘇連云港一商家內,工作人員交流“龍蝦”OpenClaw的操作體驗。本版圖/視覺中國
這是一場高效而成功的傳播。但是,在采訪多位OPC創業者后,我逐漸發現,掌握更多技術能力、正推動Agent項目商業化的人,竟也有與我相似的感受。
一名正在使用OpenClaw框架為客戶定制Agent方案的創業者告訴我,他在周末參加了很多線下“龍蝦”論壇,有些活動卻“掛羊頭賣狗肉”,廣告很多,真正有價值的信息很少。他擔心,如果自己沒能借這股熱潮積累訂單與資源,一旦新的AI趨勢出現,可能很快就會被甩掉。
這讓我意識到,熱點的傳播速度,明顯快過了行業對技術的真實理解,也快過了產業的成熟程度。在這種錯位中,最先被快速放大的是情緒,也放大了“如果我跟不上,就可能被甩在身后”的焦慮和恐慌。
相比之下,關于技術邊界、使用成本以及潛在風險的討論,顯得有些滯后。
3月10日以來,國家部委、行業協會及地方工信部門密集發布預警,提示OpenClaw應用過程中存在數據安全、權限管理、系統調用等多重風險。這時,已經有程序員在安裝“龍蝦”不久后因API密鑰被盜,收到高額賬單。更多的普通人,在剛剛排隊、花錢裝上“龍蝦”后,發現自己不會用,且存在安全風險,又連忙再排隊花錢卸載。這時,許多人才恍然大悟,自己未必被AI淘汰,但可能先為AI焦慮造成的損失買單。
很多普通用戶在這場“龍蝦”熱潮中,受到了真實的損失,這在以往的AI熱潮中從未有過。這也帶來了新的啟示,面對新技術的熱潮,更有必要被放大的應當是那些提醒風險、校準預期的聲音。當所有人都在追問“誰抓住了AI的下一波機會”,也會過度制造焦慮。而最終承擔成本的,往往是最缺乏信息、判斷和抗風險能力的普通人。
發于2026.3.30總第1229期《中國新聞周刊》雜志
雜志標題:“龍蝦”熱潮里,被過度制造的焦慮
記者:王詩涵
(wangshihan@chinanews.com)
編輯:閔杰
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