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世界是快的

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中學時,移動互聯(lián)網(wǎng)方興,當時的我有幸看了本神書:Thomas Friedman 的《世界是平的》

眼界大開,受益匪淺。Friedman 核心在講一件事:由于互聯(lián)網(wǎng)的存在,地理不再決定機會的分配
沃爾瑪?shù)墓湣嗉恿_爾的呼叫中心、UPS 的物流網(wǎng)絡,把地球上的每一個角落拉到了同一個平面上

我是個行動力還可以的人,看完之后便干了件事:我在中國和美國各租了一個倉庫,倒騰海淘和跨境電商。世界是平的,信息差和物流差就是錢。靠此,在大學前實現(xiàn)了青春版的財務自由


Thomas Friedman《世界是平的》,當年看的就是這個封面

十幾年過去了,互聯(lián)網(wǎng)確實把空間壓平了。但 2026 年正在發(fā)生的事情,跟空間沒關系

李繼剛之前總結(jié)了一句話,我深以為然:
互聯(lián)網(wǎng)壓縮了空間,AI 壓縮了時間

但目前大多數(shù) AI 的使用方式,還停留在「一人一 AI」的階段

打開 Claude Code,給它一個復雜任務,它跑一個小時,你就得盯一個小時。這個進程跑在你的電腦上,你怕它瞎搞,得不斷確認進展,一直盯著

人被綁死在電腦前面

然后龍蝦來了,用它的鉗子把這個綁定剪開了,你可以把它丟在一個獨立機器上,手機遙操
而本文由此展開,來講三件事:

  • ?一只叫 OpenClaw 的龍蝦

  • ?龍蝦,帶來的時間分身

  • ?人們開始加杠桿,成為逮蝦戶

龍蝦,十三香

2025 年 11 月,奧地利開發(fā)者 Peter Steinberger 寫了個周末項目。一個跑在本地的 AI Agent,能連 WhatsApp、Telegram、iMessage 等十幾個聊天平臺,你通過發(fā)消息下指令,它在后臺幫你干活

這個項目最早叫 WhatsApp Relay,后來改名 Clawdbot。Anthropic 的律師看到名字里有個「Clawd」,發(fā)音很類似「Claude」,便發(fā)了封商標警告信。Steinberger 連夜改名 Moltbot(龍蝦蛻殼的意思),兩天后又改成 OpenClaw

然后,這個項目在 GitHub 上積累了 17 萬顆星,2 萬個 fork。史上最快


OpenClaw 的 GitHub Star

2 月 4 號,舊金山第一屆 ClawCon,700 人現(xiàn)場,2 萬人在線。Ashton Kutcher 來了,Cua 演示了多人協(xié)作的 computer-use agent

Steinberger 自己跟 CNBC 說了句很誠實的話:「這是個免費的開源業(yè)余項目,需要仔細配置才能安全使用,不是給非技術用戶設計的」

ClawHub 上 5705 個社區(qū)技能,Snyk 查了一輪,7.1% 存在密鑰泄露。VirusTotal 掃出數(shù)百個惡意文件。1Password 直接發(fā)通告:「不要在公司設備上運行 OpenClaw」


1Password 的安全通告 https://1password.com/blog/from-magic-to-malware-how-openclaws-agent-skills-become-an-attack-surface

龍蝦長得快,但殼還沒硬

跑向「一人多 AI」

龍蝦真正改變的事情,大多數(shù)文章沒寫到

過去的模式,無論是 ChatGPT 的對話模式,還是 Cursor、Claude Code 的結(jié)對編程模式,本質(zhì)上都是一個人對一個 AI。除了少數(shù)多開狂魔,絕大多數(shù)人都是一對一地跟 AI 干活

龍蝦的形態(tài)天然就不一樣

它跑在云端或者一臺獨立的機器上,你通過 WhatsApp、Telegram 跟它通信。你在地鐵上給它發(fā)消息下任務,它在后臺干活,干完了把結(jié)果發(fā)回來

人和電腦,終于可以分離了

分離之后,一件更大的事情發(fā)生了:你可以同時管理很多只龍蝦

一只幫你監(jiān)控 ProductHunt 上的新項目,每天早上 10 點把摘要發(fā)到你的 Telegram。一只根據(jù)日報自動撰寫月報。一只幫你做商品比價,你在聊天里問一句「AirPods Pro 2 哪里最便宜」,它自己去查,查完把結(jié)果發(fā)回來

每一只龍蝦都是你的一個時間分身。你管理得越多,你的時間杠桿就越大

過去是一人一 AI,龍蝦之后是一人多 AI

世界已經(jīng)被「人 + AI」瘋狂加速了。OpenAI 最新的模型 GPT-5.3 是 AI 參與訓練的,MiniMax 80% 的代碼由 AI 生成,385 人撐起全球 2 億用戶的業(yè)務。這些數(shù)字已經(jīng)說明了「人 + AI」能做到什么

但「人 + 很多 AI」,會讓加速度再乘一個倍數(shù),個人的時間被「影分身」了

瘋狂加杠桿

當一件事的 upside 足夠大的時候,一些找到確定性的朋友,就開始給自己加杠桿了,用各種方式讓自己能同時操作更多的 AI


OpenClaw 創(chuàng)始人的工作環(huán)境

前兩天,好友楊攀,也是硅基流動的合伙人,在即刻上發(fā)了條動態(tài),表達了相同的意思


楊攀發(fā)的即刻

我們同一個群里,Dify 的創(chuàng)始人君晨說「想自己租房間,打磨一個工作室」,理由是現(xiàn)在的工作方式太不適合 AI 時代了。他還要在里面裝各種健身器材,讓自己保持更好的身體狀態(tài)去操縱更多的 AI

我自己也干了差不多的事。前兩天新租了個房間,刷完大白,變成了 AI 工作間


前兩天刷大白時候的照片

我把這段發(fā)到群里之后,馬占凱老師第一個破防了:說他為了養(yǎng)蝦買的臺 Mac mini,這違反了他一貫不加杠桿的投資邏輯

我順便吹了一下,說我的 Mac mini 是 2999 買的。楊攀說他的 mini 花了 29000。我說:你這個還不如買 10 臺 2999 的

10 臺 2999 的 Mac mini,每臺跑一只龍蝦,就是 10 個時間分身。這不就是「一人多 AI」最樸素的實現(xiàn)方式嗎(bushi

群友總結(jié):這果然需要一個單獨的房間,蝦激活了房地產(chǎn)市場,未曾設想的道路

大家在用物理空間的重構(gòu)來適配「一人多 AI」的新工作方式。裝修客房、租新房間、買健身器材,這些動作指向同一件事:為了更加沉浸地使用 AI,開始 all in 一種新的工作節(jié)奏

這件事真的,太踏馬有趣了

新時代的「逮蝦戶」

龍蝦有個很實際的問題:搭起來太麻煩了

Steinberger 自己說了,這并不是給非技術用戶設計的。你得有一臺 Mac,得會用終端,得配 API key,得處理一堆依賴

所以龍蝦火了之后,72 小時之內(nèi)冒出來一堆公司,都在賣同一個東西:龍蝦的云端托管服務

ShipClaw,49 美元/月,一鍵部署。MyClaw 賣隔離實例,Slogan 寫著「Everyone wants an OpenClaw. Almost no one can set it up.」ClawNest 做 OpenClaw-as-a-service,5 分鐘上線。Clowdbot 按 token 計費,0.5 美元起步


看這個配色風格...這個網(wǎng)站沒準是小龍蝦給做的

DigitalOcean 出了一鍵部署鏡像。Cloudflare 發(fā)了博客叫《Introducing Moltworker》。Hostinger 上了 Docker 模板。OpenClaw 官方也推了自己的托管方案 OpenClawd

這些公司的創(chuàng)始人,可能上周還在做別的項目

不需要融資,不需要 BD,不需要談合作。一個開源項目火了,72 小時之內(nèi),圍繞它的商業(yè)基礎設施就自發(fā)長出來了

正規(guī)軍里,國內(nèi)跑得最快的是昆侖萬維

2 月 4 號面向全球發(fā)布了天工 SkyBot。說白了就是:你不用自己搭了,直接給你一只養(yǎng)好的龍蝦,拿去用打開 skywork.ai,注冊之后在網(wǎng)頁上「領取」一只 SkyBot,給它起個名字選個頭像,綁定 WhatsApp 或者 Telegram,它就開始干活了


我進去翻了下,里面跑的是一個 Linux 云端虛擬機:左邊是聊天窗口,右邊是虛擬機的實時畫面。覺得不對,隨時接管它的鼠標和鍵盤


左邊是聊天窗口,右邊是虛擬桌面的實時畫面,隨時可以接管(我在看這東西的配置)

但網(wǎng)頁端不是重點。重點是手機,可以通過 WhatsApp 或者是 Telegram 來操控小龍蝦,放一個他們官方的例子,也算是比較直觀:通過 Telegram 設定程序,每天早上 10 點自動總結(jié) X 上「AI Agent」的趨勢并定時推送

有個細節(jié)挺有意思:SkyBot 犯錯之后,會在虛擬機桌面上給你留一張小紙條道歉

跟原版龍蝦比,有個地方不一樣,需要注意一下:SkyBot 的虛擬機和你的本機完全隔離

但代價也很明顯:它只能在那臺云端虛擬機里干活,不能操作你本地的電腦。原版龍蝦能做到的很多事,比如幫你整理本地文件、操控本地 App,SkyBot 做不到。自由度換安全性,看你要哪個

天工版龍蝦發(fā)布當天,股價漲了 5.39%

昆侖天工董事長兼CEO周亞輝說了句挺直接的話:國內(nèi)通用大模型市場太卷了,不跟字節(jié)和騰訊搶了

面對豆包1.63億的月活,天工把重心放到了海外,SkyBot 面向全球,Plus會員49.9美元/月,這也不得不說是個理性的選擇

當然...這東西目前需要科學上網(wǎng),體驗鏈接skywork.ai

在新時代的逮蝦戶里,有人做開源,有人做托管,有人做云端封裝,有人做技能市場

72 小時之內(nèi)長出來的東西,一個月之后已經(jīng)開始分化出不同的產(chǎn)品形態(tài)了

這一個月,世界在加速

把視野拉到一個月,最近事情的密度高得離譜

1 月 8 號,智譜港股上市
股票代碼 02513(諧音「AI我一生」),海外品牌改名 Z.ai,GLM-4.7 開源即登頂 Code Arena 國產(chǎn)第一,GLM Coding Plan 上線兩個月,184 個國家 15 萬開發(fā)者付費。董事長劉德兵說:「智譜的 Z 是字母表中的最后一個,代表終極境地,我們希望在 AGI 的探索歷程上能走到智能的終極境地」

1 月 9 號,MiniMax 港股上市
股票代碼 00100。成立 4 年,385 人,平均年齡 29 歲,80% 的代碼由 AI 生成,服務全球 200 多個國家超 2 億用戶。公開發(fā)售 1837 倍超額認購。閆俊杰說:「過去四年我們從零開始,靠一群年輕人構(gòu)建了全球領先的全模態(tài)能力。但這一切只是剛剛開始」

兩天之內(nèi),兩家中國 AI 公司在香港敲鐘。百模大戰(zhàn)打了兩年,活下來的開始上牌桌了


智譜買下了上市的鑼,然后放在了 AGI Bar 的門口

春節(jié) AI 紅包大戰(zhàn)
字節(jié)豆包拿下央視春晚獨家 AI 合作,MAU 1.63 億,DAU 破億。阿里通義上線 300 億「春節(jié)請客計劃」,用戶在 App 里直接用自然語言點奶茶、訂機票,上線當天沖上 iOS 榜首。騰訊元寶 100 億。百度文心 50 億。四家合計超 450 億

爭的是誰先成為 10 億人手機上的默認 AI 入口,但...我還是更想看到這個


Anthropic Cowork 插件,軟件股蒸發(fā) 2850 億美元
1 月 30 號放出的 11 個開源 Cowork 插件,特別是法律合同審閱那個,直接導致湯森路透跌了 15.83%,LegalZoom 跌了 19.68%。CNBC 標題寫的是「SaaS 末日」。2 月 5 號又發(fā)了 Claude Opus 4.6,100 萬 token 上下文,帶 agent teams。同一天 OpenAI 發(fā)了 GPT-5.3-Codex

Seedance 2.0
字節(jié)這周放出了即夢的新視頻模型 Seedance 2.0,原生音視頻同步生成,四模態(tài)輸入(圖像、視頻、音頻、文本),口型同步精確到唇部動作,效果真真切切的遙遙領先,2.0 出來之后,AI 短劇的制作門檻又往下掉了一截

Prompt:鏡頭跟隨黑衣男子快速逃亡,后面一群人在追。鏡頭轉(zhuǎn)為側(cè)面跟拍,人物驚慌撞倒路邊的水果攤,爬起來繼續(xù)逃跑,背景伴有人群慌亂的聲音。

王慧文再發(fā)英雄帖
2 月 7 號凌晨,王慧文在即刻發(fā)帖,正式入局 OpenClaw 賽道。不管你是在創(chuàng)業(yè)需要融資、想組局切入、還是想入職相關公司,都可以找他。他是 Kimi 的重要股東,累計投了 7000 萬美元。三年前他發(fā)第一張英雄帖,攪動了整個大模型創(chuàng)業(yè)潮。這次他瞄準的是龍蝦

王慧文凌晨發(fā)的即刻帖子,評論區(qū)已經(jīng)擠滿了帶項目來的創(chuàng)業(yè)者

DeepSeek V4
預計春節(jié)前后發(fā)布,我們對 DeepSeek 總會有所期待

Manus 還在被審
Meta 20 億美元收了 Manus,商務部審查范圍擴大到跨境資金流和稅務。核心問題:從北京搬到新加坡再賣給美國公司,算不算繞開出口管制

2006 年,Thomas Friedman 寫《世界是平的》的時候,「平」還是一個需要論證的判斷
2026 年,「快」已經(jīng)不需要論證了。證據(jù)自己在跑

一個人三個月做出 GitHub 史上最快的開源項目。一家 385 人的公司四年上市首日翻倍。一個產(chǎn)品上線后三天內(nèi)長出了一整個托管生態(tài)。四家中國科技公司在一個春節(jié)檔里燒掉 450 億爭奪 AI 入口。王慧文半夜發(fā)了一條帖子,第二天評論區(qū)就擠滿了帶著項目來融資的創(chuàng)業(yè)者

Dify 創(chuàng)始人在裝修客房,我在新房間刷大白

人們開始加杠桿,成為逮蝦戶

龍蝦每次蛻殼,身體在幾個小時內(nèi)膨脹 30%

這就是接下來 AI 的速度,我們會見證很多這樣的瞬間

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