免费久久国产&夜夜毛片&亚洲最大无码中文字幕&国产成人无码免费视频之奶水&吴家丽查理三级做爰&国产日本亚欧在线观看

作者 | 鉛筆道 松格編輯 | 鉛筆道 鄒蔚封面圖丨騰訊云官網

第一批“吃龍蝦”的人，賺到錢了。

自去年11月發布后，智能體框架OpenClaw（俗稱龍蝦）徹底改變了AI的玩法，讓AI從“只能說”變成“能做事”。

OpenClaw本身不直接賺錢，但它一“做起事來”，就要消耗海量token。哪個大模型一旦接入它，就等于拿到了指數級增長的大禮包。

收費廉價的國產大模型廠商，吃到第一波紅利。

2月初，OpenClaw宣布將Kimi K2.5設為官方免費主力模型，Kimi K2.5 發布不到一個月，約20天的收入就已超過2025年全年總收入。海外收入首超國內，公司估值翻倍至超100億美元。

而已經上市的MiniMax、智譜AI，則迎來股價暴增。

MiniMax是龍蝦豐收季最大受益者。

它是官方支持的大模型供應商之一，基于OpenClaw生態，2月年化收入破1.5億美元。兩個月市值暴漲6.4倍。尤其是3月9日和3月10日兩天，其股價就上漲了超過51%。3月10日收盤，MiniMax市值3826億港元，超越了老牌互聯網巨頭百度和京東集團。

智譜AI推出OpenClaw專屬適配版本AutoClaw（澳龍），股價單日大漲12.87%。到3月10日，智譜AI盤中市值一度超過3000億港元。

“全民裝龍蝦”的熱浪迅速蔓延，字節、阿里、騰訊、百度、京東、小米等公司紛紛入局，推出 OpenClaw 一鍵部署服務，力爭把用戶引到自家云上。

而本地安裝OpenClaw，則讓長期滯銷的蘋果Mac mini電腦迅速脫銷。

很多人不愿把 OpenClaw 裝在主力電腦上：它權限太高，存在安全風險。于是，一臺價格適中的 Mac mini，成了不少人的“智能體主機”——俗稱龍蝦窩。

葡萄藤科技CEO李亞沖是聽人說Mac mini價格暴漲，才注意到“龍蝦”。他決定做一款更便宜的替代硬件。年后他推出預裝 OpenClaw 的迷你PC，最低1800元。順福資本創始人李明順也很快投了一家做“龍蝦窩”的公司龍蝦盒子moltybox。

教龍蝦做事（專業術語叫訓練skills），也能賺錢。官方技能市場 ClawHub 上線僅一個月，技能數量從700個漲到5705個。

有人做電商自動化技能，付費版一個月就賺了2.24萬元；職場人做辦公自動化插件，按次收費70元到350元，企業定制則能賣到 3500到1.4萬元。

之前在幣圈小有名氣的清華計算機系校友田甲，也投身了這輪OpenClaw Skill。他告訴鉛筆道，“OpenClaw讓AI又活了”。

以下是鉛筆道和創業者、投資人關于龍蝦賺錢機會的交流。

- 01 -幾天賣了100個龍蝦窩，每個賺300

李亞沖

葡萄藤科技 CEO

年前，我看到有人說Mac mini價格暴漲，挺納悶，這才注意到了OpenClaw。

和朋友試了一下，這個東西還挺好用。我們就琢磨兩件事：第一，既然國外很多人用Mac mini，能不能出一個更便宜的平替。第二，如果我們自己做硬件，有沒有可能幫大家降低預裝和使用的門檻。

我們馬上開動，先嘗試讓OpenClaw在各種應用場景上跑，同時測試后臺對接不同模型、不同代碼方案，看哪個成本和性價比更合適。

年后，我們開始做自己的小龍蝦盒子。我們買了一些迷你PC，對標 Mac mini。一共兩款，配置低的大概1500塊，叫“白龍”；另一款配置高，大概3500到4000，叫“綠龍”。然后裝上OpenClaw。

李亞沖團隊出售的預裝 OpenClaw 的迷你PC，最低1800元。

我們自己連續用了兩三天，得出判斷：未來很多公司都會配一個“龍蝦窩”，讓員工把一部分工作交給它完成。

后來驗證下來1500塊的機器，基本能滿足大部分人的需求。

我們之所以做硬件，而不是只做一個軟件讓大家自己安裝，是因為對小龍蝦有幾個判斷。

首先，它存在穩定性和安全性的問題，比如可能誤刪文件。所以最簡單的辦法，就是給它一個獨立系統，不要裝在自己的主力電腦上。

其次，小龍蝦有三個很重要的特點。第一，它可以直接操作電腦，包括本地硬件；第二，它有一定的自我循環和學習能力；第三，它可以24小時持續工作。就不太適合放在筆記本電腦上。

并且未來和這種小盒子的交互方式，也不一定是傳統的鍵盤和顯示器。一種是用手機聊天，比如通過飛書、微信甚至 QQ，用對話的方式和它溝通。另一種是在家庭或辦公室場景里，通過語音或者視頻交互。

我們拿到現貨后很快開始賣，每臺大概加了300塊錢，主要是預裝OpenClaw系統和做一些基礎配置。通過線下活動和小程序，現在已經賣了接近100臺。

不過，最近迷你PC需求量太大，1500塊的，這兩天我們拿貨價已經漲到2000了。

目前，買龍蝦窩的是這三類人。

第一，技術圈的人，他們對新東西很好奇，想看看它到底能做什么。

第二，公司老板，他們更關心這個東西能不能幫公司提高效率，或者幫團隊完成一些工作。

第三，一些信息獲取比較快的行業人，比如律師、做心理咨詢、做課程培訓的老師，他們希望看看 AI 能不能提高自己的工作效率。

還有少量在校大學生也買了。

現在賣龍蝦窩的太多，差別不大，我們已經開發下一代產品，上面貼個二維碼，用戶掃碼后，用飛書創建，手機就能跑OpenClaw。小盒子放家里，然后你在飛書上跟它聊天，它給你做個圖片，做個視頻。現在的小盒子，你拿到之后，你要連上顯示器、鍵盤才能用。很多人，包括非ID行業的人，是不具備這個條件的。

我跟技術圈交流下來，大家行動都很快。有的在解決安全問題，有的在做更輕量的版本，還有的在嘗試一鍵部署。很多大模型公司和創業團隊都在進入，方向可能在未來半年到一年內逐漸清晰。

- 02 -機器人接入OpenClaw之后

田甲

清華校友，區塊鏈創業者，OpenClaw Skill 項目創業者

我接觸OpenClaw比較早，當時還叫ClawBot。我用它寫過一個小項目，測試它的能力。

讓我印象最深的是，它可以自己修自己的bug，以前的軟件很少出現這種情況。

我以前也用過Copilot。Copilot的核心能力是代碼補全，在你寫了一段代碼之后繼續往下補。但這種模式仍然以人寫代碼為中心，人必須先想好代碼結構，AI只是輔助。

OpenClaw的變化在于，人不需要從代碼層面思考，而是直接描述目標，讓系統自己規劃任務路徑。

這么看來，很多原本面向人的商業模式，未來可能會轉向面向Agent。例如電商、廣告、社交平臺，甚至一些To B服務。如果未來大量決策由Agent完成，很多商業系統都需要重新設計。

最近OpenClaw本地部署很火，但真正的機會不只是本地部署，而是整個系統三部分的本地化：

一是大腦，也就是大模型；二是肢體，也就是skills和各種外部工具；三是神經系統，也就是負責任務規劃和調度的服務編排系統。

如果這三部分都能本地運行，數據就完全掌握在個人或企業手里，隱私、安全和響應速度都會更好。

受OpenClaw沖擊比較大的還是軟件行業。

首先是編程，因為代碼本身是結構化任務，AI很容易參與其中。其次是運營和推廣，很多重復工作都可以自動化。

我有朋友在一家出海的公司做運營，他們現在一個人配幾個OpenClaw，在X上運營多個賬號，推廣它們的業務。

最近見了很多創業的朋友，在一起討論最多是這么幾件事：

第一是OpenClaw什么時候發布新版本；

第二是有沒有新的skill或玩法；

第三是有沒有新的應用場景，比如接入機器人或其他設備。

我們公司現在主要做OpenClaw skill開發，也在探索把算力、區塊鏈和Agent結合起來。

一個比較有意思的想法是通過區塊鏈記錄Agent的使用情況，比如任務執行、算力消耗或服務調用，再和積分體系或激勵機制結合。

這個賽道大廠行動很快，但一些創業公司反而比較謹慎。原因是這個領域變化太快，很多團隊擔心剛做出來的產品，很快就被新的版本替代。

不過大家也都承認，OpenClaw讓AI又活了。

Agent在執行任務時會消耗大量Token，這會帶動模型調用量增長。很多模型公司可以通過API調用獲得新的收入來源。

除了模型調用之外，算力需求也會增加。因為Agent在執行復雜任務時，往往需要持續調用不同模型和工具。

還有一些團隊在討論把算力資源通過RWA（Real World Assets）的方式進行映射，讓真實世界的算力資產能夠在鏈上登記和流轉。

這些模式還在探索階段，但隨著Agent生態擴大，圍繞算力、調用量和資源調度，可能會出現新的商業形態。

我比較看好OpenClaw和硬件結合。我看到過一個實驗案例，有人把OpenClaw接入機器人系統。那臺機器人原本是躺著的，后來在系統控制下站了起來。雖然只是實驗，但視覺沖擊力很強。

如果把OpenClaw接入機器狗系統，它可以執行一些具體任務，比如巡邏、配送、庭院維護或陪伴。現在很多機器狗價格已經在一千美元左右，結構簡單，很多部件可以通過3D打印完成。如果機器狗大規模部署，還會產生一個額外價值，就是數據采集。

一旦Agent可以自動執行任務，安全問題就會變得重要。未來可能會出現第三方安全公司，專門做Agent系統的安全檢測和監控。

我也希望未來這些系統在安全設計上更加透明，讓用戶知道風險是如何被控制的。

- 03 -軟件可能消失，Skills正在崛起

李明順

行行AI董事長、順福資本創始人

OpenClaw這次高強度出圈，在我看來，有兩個關鍵能力。

第一是連續記憶。

過去很多Agent的記憶是短期的，或者只存在于單個模型里。而OpenClaw可以把多個任務、多個Agent、不同模型之間的上下文連接起來，形成長期記憶。

第二是skills體系。

人的經驗和方法可以沉淀為不同的skills。這樣一來，個人能力就可以被不斷復用和放大。

過去兩年大家一直在談“Agent元年”，但很多Agent實際上是為問答設計的。現在不同的是，Agent可以管理Agent，并在沒有人工連續操作的情況下規劃任務并執行。

這種模式也會改變AI的經濟模型。因為Agent在執行任務時會不斷調用模型和API，Token消耗會明顯增加。這一波OpenClaw的流行，其實也提升了很多大模型公司的API調用量。

但從創業角度看，我認為這是機會。

這種范式會釋放大量生產力。未來很多垂直行業都可能出現行業版的OpenClaw，比如醫療、法律、金融、制造等，每個行業都可以結合自己的skills形成解決方案。

那為什么過去兩年做Agent的創業公司真正跑出來的不多？

一個原因是，過去很多產品只是在做單點能力。而現在生態已經積累了大量skills，每個skill都可以看成一個小軟件或小Agent。未來用戶不需要自己尋找工具，只需要說明目標，由Agent調用合適的skills來完成任務。這會改變軟件的使用方式。

OpenClaw火起來之后，我們也做了一些嘗試，比如孵化了一家做OpenClaw硬件盒子的公司。現在有不少團隊把OpenClaw預裝到小型電腦或家庭工作站里，做成一個類似“小龍蝦盒子”的產品。用戶買回去之后可以直接使用。

硬件成為機會，原因也很簡單。很多OpenClaw目前運行在云端，而本地部署可以保存個人或企業的長期記憶。這些數據未來可能會成為重要資產。

本地部署有幾個優勢：第一，數據更安全。第二，連續記憶可以長期保存。第三，可以跨平臺、跨模型積累經驗。

如果所有AI服務都在云端，很多數據會分散在不同系統里。但如果有一個本地AI盒子，它可以統一管理這些記憶，讓AI更了解用戶。

做這種盒子也有門檻。一方面是軟件架構，比如多模型調度、跨平臺能力和記憶體系；另一方面是軟硬件結合，比如穩定性、安全性，以及未來的skills market（技能市場）。

從投資角度看，這一波變化也會影響軟件行業。

今天大家使用Word、PPT或各種辦公軟件，都需要手動操作。但未來可能只需要用自然語言描述需求，由AI調用skills來完成。做網站也是一樣。過去需要編程或使用復雜工具，而未來只需要說明需求，系統就可以生成。

從長期來看，很多軟件可能會被skills體系取代。這種變化也會帶來新的基礎設施需求，比如算力和Token消耗都會增加。

另外一個方向是硬件設備。OpenClaw可能會成為人與AI之間的一個重要入口，比如連接智能設備、機器人或具身智能。

本文不構成任何投資建議。

       原文標題 : 第一批靠龍蝦賺錢的人：賣電腦