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最近好幾個朋友都在問老南養(yǎng)“龍蝦”沒，今天還有位，說要安裝一個，給自己家小朋友試試。
這背后是OpenClaw 的爆火，不過感覺當(dāng)前有點走火入魔了。
01
OpenClaw，是一款開源自主智能體，25年底由奧地利彼得·斯坦伯格主導(dǎo)開發(fā)，并很快在全球流行起來。
因為logo是一只紅色的大龍蝦，所以在國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)上，被稱為“養(yǎng)龍蝦”。
之所以爆火，在于實現(xiàn)了Ai 從"對話" 到 "執(zhí)行" 的革命性轉(zhuǎn)變。但火成全民現(xiàn)象的，估計也就中國了。
前陣子全網(wǎng)都是上門安裝，沒多久不少大廠加入，免費安裝，然后直接看到了壯觀的排隊巨龍：
甚至成為時尚了：
各地政府也出紛紛政策，鼓勵開展相關(guān)業(yè)務(wù)：
但這事發(fā)展到今天，又開始出現(xiàn)了各種問題。
人民日報刊文，采訪工信部專家，明確提醒：“黨政機關(guān)、企事業(yè)單位和個人用戶要審慎使用“龍蝦”等智能體。”
就在我寫這篇文章時，國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心，發(fā)文提示風(fēng)險：
這不，今天這張圖又開始刷屏了：
02
作為從22年就開始高頻跟蹤關(guān)注Ai，且日常工作也高頻使用Ai做金融數(shù)據(jù)分析的老南，早在春節(jié)前就關(guān)注到了OpenClaw。
當(dāng)時一個深度使用Ai的朋友，給老南的反饋是：
現(xiàn)在對普通用戶來說，OpenClaw可能更有意義，但是安裝就卡死了普通用戶，太極客了。是個高門檻、高成本的AI玩具。
如配置Python環(huán)境、安裝依賴包、處理瀏覽器內(nèi)核驅(qū)動等，如果沒有一定的代碼基礎(chǔ)，會比較痛苦，更別說還有很多安全相關(guān)的權(quán)限配置。
美國網(wǎng)絡(luò)安全公司SecurityScorecard，已披露15200個OpenClaw框架，存在遠程代碼執(zhí)行漏洞，攻擊者可借此掌控主機。
不但會出現(xiàn)Ai不成熟，導(dǎo)致的越權(quán)操作，如刪除重要文件，更會導(dǎo)致電腦里核心信息泄露。
因此，當(dāng)前OpenClaw作為一個初級的原始產(chǎn)品，更適合的是懂技術(shù)、懂權(quán)限、懂安全邊界極客，而非普通大眾。
所以，老南給身邊朋友的建議都是，如果只是給小朋友體驗下，豆包、Deepseek、chatgpt、gemini這些就足夠了。
如果自己要用，千萬千萬別用自己的工作電腦，老老實實弄個閑置的電腦運行。
03
而龍蝦之所以在國內(nèi)火成這樣，遠超歐美，資本助推更明顯。
當(dāng)前國內(nèi)各大廠商，都在各種猛推龍蝦，從免費安裝，到出各種一鍵安裝工具，熱情的不得了。
但背后邏輯很簡單，你安裝“龍蝦”后，如果要正常使用，必然要接一家大模型API，這必然會涉及到token的消耗。
而恰恰養(yǎng)“龍蝦”特別費token，尤其是那些缺乏token優(yōu)化能力的普通人，不小心就會出現(xiàn)天價的使用費。
根據(jù)OpenRouter數(shù)據(jù)，當(dāng)前“養(yǎng)龍蝦”已成為全球最大的token消耗源，最大的受益者，其實是“物美價廉”的國產(chǎn)初創(chuàng)模型廠商。
在“龍蝦”爆火之初，雖然美國的Claude模型效果更好，但太貴了。所以連開發(fā)者彼得·斯坦伯格在采訪時，都推薦更便宜的中國MiniMax的M2.1模型。
2月初，OpenClaw宣布，把便宜且Agent能力較強的中國大模型Kimi K2.5，設(shè)為官方免費主力模型，讓Kimi迎來爆發(fā)式增長。
也因此Kimi K2.5發(fā)布不到一個月， 20天收入超過25年全年總和。Kimi中國地區(qū)訪問量占比，從77%降到60%多。
這下國內(nèi)所有的大模型廠商沸騰了，終于找到一個商業(yè)化的路勁，必須不能錯過。
所以都開始猛烈推廣，即使“養(yǎng)龍蝦”技術(shù)門檻還很高，安全漏洞很大，還有很多問題，并不適合連安裝都搞不定的普通用戶。
各大V也接單帶貨，還有各種第三方模型供應(yīng)商，也在搶食這波熱點。
但毫無疑問，龍蝦當(dāng)下畢竟是個不成熟的產(chǎn)物，除了IT能力較強的極客，大部分人大概率也是玩兩下，就扔一邊去了，除非有更成熟的產(chǎn)品，否則大概率是曇花一現(xiàn)。
也因此“龍蝦”這波的爆火，更多還是資本助推下的過度焦慮，離高頻、高依賴的使用還有不短的距離。
如果你需要找人幫你安裝龍蝦，那么其實你就不太可能需要龍蝦。
對大部分人而言，能把豆包、Deepseek、chatgpt、gemini這些真正的用好，提高工作、學(xué)習(xí)的效率，并清楚大模型的局限性，就很好了。
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