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養龍蝦40天后,他勸“大眾別跟風,三類人除外”

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一臺老舊的Mac mini,AI創業者王京京開始了“養蝦”實驗,40天養殖成本5000多元。

這只“龍蝦”,正是最近火出圈,被稱為“超級員工”的AI智能體OpenClaw(俗稱“小龍蝦”)。

然而,狂熱安裝潮后不到一周,社交媒體上就涌現出大量“卸載教程”和“養不起”的吐槽。

冰火兩重天之間,一個核心問題浮出水面。

普通人到底該不該跟風“養蝦”?王京京——這位“養蝦”40多天、花費5000多元的“AI極客”,用他的實踐,給出了一個清醒的答案。

大反轉:從“499元搶裝”到“299元求卸載”

“代卸載OpenClaw,安全、干凈、無殘留”。

最近,小紅書上有關卸載“小龍蝦”的帖子大量出現,標價從99元到299元。廣告語甚至變成:“上門卸載,解決你的AI焦慮。”



還有很多“養蝦人”泣血吐槽,“切記,這只蝦不能養。”

把時間拉回到3月初,人們對這只“蝦”的態度還截然不同。

當時,深圳騰訊大廈樓下排起近千人長隊,就為免費安裝。這股狂熱從線下蔓延到線上。閑魚上,“OpenClaw上門安裝”的服務瞬間超過1000個,價格從499到上千元,堪稱“一蝦難求”。

對不少急于“嘗鮮”的人來說,裝上這只“龍蝦”,就等于給電腦配了一位24小時待命,且無所不能的AI助理。

然而,不到一周,劇情反轉。這冰火兩重天的景象,超過了所有人的預想。

反轉的原因其實很簡單:很多人被現實潑了冷水。

有用戶一覺醒來,發現Token(AI計算單位)被扣了上百萬,余額直接變負;更有人因為權限設置不當,被“蝦”誤刪數百封重要工作郵件,情急之下只能拔掉電源“保命”。

“裝蝦容易養蝦難”,成了第一批嘗鮮者最痛的領悟。

當大多數人還在踩坑或觀望時,王京京已經和他的“小龍蝦”協同工作了40多天。作為國內最早一批用戶,他決定“養蝦”,源于自身創業的困境。

他的公司主營工業AI質檢,能盈利,但增長緩慢。“工業客戶決策慢,回款也慢。幾十萬的尾款有時拖兩年才結。”這種“慢節奏”,讓他疲憊又心累。

今年1月中旬,他刷到一篇關于OpenClaw的文章,在全球最大的開源代碼托管平臺GitHub上獲得了高贊。這讓他聯想到另一則新聞:AI公司Manus,產品上線僅9個月,就以20億美金被收購。

兩件事一碰撞,讓他看到了兩個世界的極致速度差:一邊是以“年”為周期的傳統工業;另一邊,則是以“月”甚至“周”迭代的AI新世界。

當天,他就下定決心:必須親自試一試。

養蝦40天后,他決定不再招新人

他翻出公司一臺老舊的Mac mini,啟動了實驗。

從代碼平臺拉取項目、配置環境、綁定大模型API,然后充值——第一次充了60元,只想先看看效果。

他給“小龍蝦”的第一個硬核任務是:學習機械臂幾百頁的PDF說明書,再控制機械臂畫出一個方塊。任務完成得很漂亮,但錢也燒得飛快,“很驚訝,怎么用這么多?”他立刻再充30元。

但這次“燒錢”的測試,卻催生了兩條播放量破百萬的抖音視頻,展示了“小龍蝦”自主讀完說明書,像熟練工一樣操控機械臂畫畫。

而它作為“超級員工”的價值,遠不止于此:閱讀技術文檔,并編寫控制程序,省下了數萬元請高級工程師的成本。輔助團隊僅用3天就為客戶搭建完一個網站。“放以前,從溝通到上線,起碼要兩、三個月。現在客戶改需求,我們隨時能調整。”

40多天下來,王京京“養蝦”一共花了5000多元。

從一開始對消耗速度的驚訝,到后來研究原理,他的態度也轉變為理解和接受。

他意識到,OpenClaw本身不具備大模型能力,需要接入GPT、Kimi、MiniMax等大模型API才能運轉。每次指令指令,龍蝦都要向模型廠商支付ToKen的費用。且“記憶”越多,每次“思考”需要回顧的上下文就越長,“飯量”自然越大,消耗也就越高。

想通這一點后,他在公司定下新原則:“只要不浪費,在AI上的花費不設上限。”



他打個比方:“你不可能跟五星級酒店大廚說,’師傅,省著點用煤氣’”。

畢竟,在他看來,“養龍蝦”也是大勢所趨。

3月7日,深圳龍崗區發布政策支持“一人公司”使用OpenClaw等,最高補貼達400萬元。3月9日,無錫高新區發布相關政策,單項支持最高達500萬元。隨后,常熟市也推出13條舉措,對“一人公司”運用OpenClaw生產經營,入選各級人才計劃的OPC項目,最高給予600萬元支持。合肥高新區、南京棲霞高新區、杭州蕭山區等多地相繼跟進發布類似政策。

而“養蝦”實驗的成功,甚至讓王京京出了一個大膽的決定:“以后公司不再招新人了。”



他計劃用AI承擔新增甚至更專業的工作,放大現有團隊的能力邊界。

“小龍蝦”不是普通人的“菜”?

盡管自身實驗成功,但“養蝦”40天后,王京京的觀點發生了轉變。

他曾認為,“養蝦沒門檻”,甚至還舉例,“我們公司一個學文科的小姑娘,讓“蝦”寫了個給圖片批量加水印的小程序。”

可現在,他卻說,“目前看,這真不是普通人的菜。”

他意識到之前自己忽略了一個關鍵的細節。女孩能熟練“養蝦”的背后,是整個團隊在支撐,遇到問題可以隨時咨詢并得以解決。

3月8日,他在新加坡出差,周末閑暇時在小紅書發帖“免費安裝小龍蝦”。瞬間就收到上百人的裝機咨詢,三天內就裝了20多臺。用戶咨詢的問題五花八門,很多人在基礎安裝和充值環節都面臨都困難重重。



他這才深刻體會到,“養龍蝦”的技術門檻被嚴重低估了——從代碼拉取、環境配置到密鑰設置等,幾乎每一步都有可能報錯。”王京京坦言,對熟練開發者來說,這只是20分鐘的事,但普通用戶折騰幾天也未必能搞定。

如果說安裝費是入場券,成本則是另一道高墻。

有媒體報道,一位月薪兩萬的用戶感嘆“養不起AI員工”——這只“蝦”6小時就能燒掉1172元。有用戶吐槽,一句簡單的問候,都可能先燒掉價值35元的Token,日常辦公如果每天跑幾個任務,月成本輕松破萬。

而更高的風險在于安全與權限,要讓“蝦”干活,必須賦予其極高權限:可訪問文件、發送郵件、刪除數據。

王京京直言,“相當于把家門鑰匙交給它了。”

最令人擔憂的是,一旦它“犯傻”或被惡意利用,后果不堪設想。

據安全機構STRIKE的公開研究顯示,已有超過4萬個OpenClaw實例暴露于公網,其中63%存在可被利用的漏洞,超過1.2萬個實例被標記為可遠程控制。2月份爆發的ClawHavoc供應鏈投毒事件,1184個惡意技能被植入ClawHub市場,影響超過13.5萬臺設備。安全研究機構還披露了一個名為ClawJacked的高危漏洞,惡意網站可以通過瀏覽器會話悄無生息地控制本地運行的OpenClaw。

權威媒體也多次警示相關數據泄漏、誤操作及惡意插件風險。并提醒用戶:不要將OpenClaw默認管理端口直接暴露在公網上,通過身份認證、訪問控制等措施對訪問服務安全管理;加強憑證管理,避免在環境變量中明文存儲密鑰;建立完整的操作日志審計機制;嚴格管理插件來源,禁用自動更新功能,僅從可信渠道安裝經過簽名驗證的擴展程序,及時進行版本更新和安裝安全補丁。

王京京總結,“OpenClaw本來只是技術圈的產品,現階段更像一臺需要專業調校的改裝賽車,不是買來就能開的家用轎車。”至于他自己如何規避風險,他笑稱:“我相當于職業賽車手。”

三類人適合“養蝦”?

經過40多天“養蝦”實踐,王京京認為,現階段真正適合“養蝦”的主要是三類人:

第一,懂技術、有明確目標的極客或創業者。

像他這樣,能輕松跨過安裝與調試門檻,能精準給AI下指令,清晰定義任務與價值。

王京京常跟員工說,“養蝦”是個過程,溝通與反饋是關鍵。“龍蝦”不是裝好就能用。就像一開始訓練機械臂,“蝦”連左右都分不清,人要當“教練”,告訴它方向反了,它收到反饋就能自己調整。“你得像帶實習生一樣去“養”它,教它自己寫skiis文檔,反復通過對話,讓它真正了解你。這個過程非常重要。”

第二,工作流程高度標準化、高頻重復的人。

如果核心工作是處理海量郵件、監控數據、生成固定格式報告,“蝦”在自動化流程上價值巨大。但前提是,你能制定清晰、準確的規則,并愿意承擔前期調試成本。

第三,有錢、有閑的科技嘗鮮者。



王京京說,如果不介意成本,純粹為了探索前沿,把它當成高級“電子寵物”,只要做好安全隔離,比如安裝在備用電腦上,也可以體驗。但要做好心理準備,它不僅燒錢,且需要投入大量時間學習和互動。

而對廣大普通上班族、小企業主,王京京的建議非常明確:現階段,不要盲目跟風安裝。

理由很實在——如果你連安裝都要花錢找人,后續更復雜的維護、排錯、安全防護,大概率也只能依賴別人。這會變成一個持續燒錢、耗精力的無底洞,且風險自擔。

那普通人,就要錯過這波AI浪潮嗎?

當然不是。

新加坡的經歷,讓他真切看到普通人存在巨大而迫切、未被滿足的需求。”他判斷,如此龐大的需求,一定會催生出更成熟的產品。“肯定就會有面向普通用戶、一鍵安裝、門檻更低的產品出現,這是巨大的流量市場。”

而就在他此番話的第二天,也就是3月11日,百度智能云已搶先發布零部署服務DUClaw。目前,阿里、字節、華為、騰訊、minimax、kimi都上線了自己的云端龍蝦,提供門檻更低的一鍵部署服務。

“現在要做的,不是跟風安裝,更不是焦慮,先深度使用ChatGPT、DeepSeek、豆包等成熟AI產品,培養與AI協作的習慣和思維。”他建議,多關注AI智能體的發展,看清它能做什么、不能做什么,等更安全、易用時,再判斷是否適合自己。

最后,王京京給所有普通“養蝦者”的建議是:

“多學習,以不變應萬變。”

他說,OpenClaw這個產品可能某天會消失,但“AI智能體”這種讓機器自主、連貫完成任務的新范式,已經不可逆轉。“人類社會,永遠回不到過去了。”

結語

“養蝦”熱潮,是一場關于未來生產力的盛大演示,也是一面映照出現實門檻的鏡子。

但對當下的普通人而言,它更像一件昂貴、且需要專業能力才能駕馭的專業工具。

對大多數普通人來說,在潮水真正漫過門檻之前,保持冷靜、持續學習、用好手邊觸手可及的AI工具,遠比倉促請回一位駕馭不了的“超級員工”,要實在得多。

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