Claude封殺龍蝦？小米羅福莉站隊了

（文/萬肇生 編輯/張廣凱）

最近幾個月，龍蝦（OpenClaw）的爆火有目共睹，但在剛剛過去的清明假期間，有一部分龍蝦用戶破大防了。

全球AI巨頭Anthropic已宣布，自4月5日起，旗下大模型Claude（克勞德）的訂閱服務，將不再覆蓋包括龍蝦在內的第三方集成工具。用戶如想繼續使用該模型，只能通過與訂閱服務分開計費的按需付費方案，并需要為此支付額外費用。

Claude就是美國帕蘭蒂爾公司“梅文智能系統”戰場情報平臺中，所嵌入的那個大模型。有報道稱，Claude通過分析來自衛星、監控系統及其他情報渠道的機密數據，為美以在伊朗的軍事行動提供實時目標鎖定與優先級排序，一時間神話了該模型并讓其破圈。

但是，Claude封殺龍蝦的消息一出，社交平臺哀鴻遍野。此舉意味著成千上萬決定堅持調用這款具有強勁編程能力模型的龍蝦用戶，都將被迫轉入極其昂貴的“按量計費”模式，直面天價的算力賬單。對此，Claude Code負責人切爾尼（Boris Cherny）在社交平臺X發文解釋稱，公司的訂閱服務并非針對這類第三方工具的使用模式而設計，在訂閱服務封禁第三方工具是為了平衡服務器資源，以便更好更可持續地服務用戶。

對于官方的解釋，用戶們似乎并不買賬，輿論很快從技術層面轉向商業競爭，各種陰謀論、商戰劇本甚囂塵上，其中最引人注目的當屬“龍蝦之父被挖角”的說法。

封殺令落地：龍蝦用戶“破防”

“龍蝦之父”指的是開發者斯坦伯格（Peter Steinberger）。他最早基于Claude開發了名為“ClawdBot”的工具，這名字明擺著致敬Claude，后來在Anthropic的要求下才更名為“龍蝦”（OpenClaw）。因此，斯坦伯格本人顯然也對Claude的生態系統了如指掌。但就在不久前，斯坦伯格被Anthropic的勁敵OpenAI挖走。這一時間點與此次封禁事件如此接近，很難不讓人浮想聯翩。

當地時間2月14日，斯坦伯格（中戴帽者）發文稱自己即將加入OpenAI斯坦伯格個人賬號

另一方面，就在兩周前，Anthropic還剛剛宣布為Claude引入“Computer Use”能力。在Claude Cowork和Claude Code中，用戶可以直接讓Claude操作用戶的Mac電腦，實現與“龍蝦”相似的功能。

如果將這兩件事串聯起來，一個典型的商戰邏輯便浮出水面。既然競爭對手挖走了我的核心生態開發者，那我就用官方功能直接替代你的第三方工具，再切斷你的訂閱通道，讓你要么用我的官方方案，要么付出高昂代價。這樣的劇本聽起來合情合理，甚至有些“痛快”。

然而，在小米MiMo大模型負責人、“95后天才少女”羅福莉看來，事情遠非簡單的商業報復，而是行業普遍的算力浪費頑疾。

4月7日，羅福莉在個人社交賬號上發布了一篇長文，對此次事件進行了系統性的剖析。她表示，小米的Mimo近期推出的“Token計劃”在計算資源分配方面，再結合Anthropic切斷第三方工具使用Claude訂閱通道的事情，自己得出了幾點看法。

羅福莉拆解的算力賬

首先，羅福莉認為，Claude Code的訂閱模式是一個設計精美的系統，用于平衡計算資源分配，但可能不賺錢甚至在虧錢，除非Claude的API利潤率能達到10到20倍。然而，她經研究發現，龍蝦的上下文管理非常糟糕，在單個用戶查詢中，它會以獨立的API請求形式發起多輪低價值工具調用，每一輪都攜帶很長的上下文窗口（通常超過10萬個詞元），即使有緩存命中也很浪費。

其次，許多第三方工具在接近大模型一次能處理的上下文限制時，每三步就對工具返回的原始數據進行一次壓縮，來防止大模型無法繼續任務。但這樣做的話，因為緩存內容出現了變化，每次都需要重新計算，緩存命中率自然極低，直接導致計算成本和延遲大幅上升。

這些原因加在一起導致了每個查詢的實際請求次數，最終比Claude Code自身的框架高出好幾倍。若換算成API定價，實際成本可能是訂閱價格的數十倍，“這已經不是簡單的差距了，這是鴻溝。”相當于Anthropic在為每一位使用訂閱的龍蝦用戶倒貼錢，龍蝦越火爆，那Anthropic虧的就越多。

“短期內，這批龍蝦用戶可能會感到痛苦，成本輕易飆升數十倍，“羅福莉表示，“但這種壓力恰恰會推動這些工具改進上下文管理，最大化提示緩存命中率以復用已處理的上下文，減少浪費的算力消耗。痛苦最終轉化為工程規范。”

羅福莉提醒，大模型公司在找到如何設計一個不虧錢的編碼方案定價之前，最好不要盲目地打價格戰。如果大模型廠商以極低的價格出售算力，同時對第三方工具敞開大門，這對用戶來說看似美好，但這是一個陷阱，也正是Anthropic剛剛走出的那個陷阱。當用戶把注意力消耗在那些低質量的智能體工具、極不穩定且緩慢的推理服務、以及為了降成本而閹割的模型上，最終結果會發現，仍然什么都做不成。這無論是對用戶體驗，還是用戶的留存來說，都不可持續。

而由于目前全球計算能力，都跟不上智能體所產生的算力需求。因此羅福莉認為，真正的出路不是更便宜的算力，而是協同進化。比如更高效的智能體工具搭配更高效的模型。Anthropic的這一舉動，無論是否有意，都在推動整個行業生態系統朝著這個方向前進。“這可能是件好事。智能體時代不屬于誰消耗的計算最多，它屬于誰用得最明智。”

算力焦慮的終結是效率革命

羅福莉對Anthropic封禁“龍蝦”事件的分析，實際上戳中了當前AI行業最深層的算力浪費問題，讓人想起2025年初那個震動全球AI行業的“DeepSeek時刻”。

當時，“算力焦慮”推動英偉達股價水漲船高，但DeepSeek-R1橫空出世，增量訓練成本僅29.4萬美元，即便計入約600萬美元的基礎模型開發費用，整體開銷仍遠低于行業普遍水平，可它的性能在多項評測中與OpenAI耗資數億美元打造的模型不相上下。

3月27日，羅福莉在中關村論壇年會圓桌論壇環節分享龍蝦的核心價值點。

曾參與過DeepSeek開發的羅福莉，深刻明白結構創新下的效率意義。DeepSeek靠的不是市場鼓吹的GPU集群暴力堆砌，而是從稀疏注意力的工程實現，到在有限算力下把性價比發揮到極致，實現了算法創新與工程優化的合力。就如同羅福莉本人曾在中關村論壇上說過的那樣，中國大模型團隊的優勢，是在低端算力限制下，通過模型結構創新去追求最高效率。

但隨著人工智能在各行各業的普及，技術層面瓶頸導致了算力的巨大浪費問題，“算力焦慮”再次卷土重來，并嚴重推高了內存價格。市場默認的“算力=性能”的粗暴等式，本質其實都是稀缺性幻覺。但算力芯片巨大的內存需求，直接導致多家手機廠商紛紛官宣漲價、消費級顯卡延期，最終一圈下來，影響的還是普通消費者。

退一萬步說，DeepSeek去年已經給出了可行性，而今年“龍蝦”們的涅槃重生，也必將從效率優化開始。