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      “一人公司”賺大錢?全是算力廠商在贏!扒一扒AI神盤“龍蝦”

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      作者 / 叢杰

      出品 / 科技Nice(Tech-Nice)

      就在這周,科技圈的風向經歷了一場堪稱魔幻的“急轉彎”。

      就在一個多月前,OpenClaw(被圈內戲稱為“龍蝦”)還被視作開啟人工智能終極形態的鑰匙,無數人為了率先體驗不惜花重金找人代裝。

      然而,此前一度火爆的“500元上門安裝”生意還沒撐過一個星期,市場上居然就誕生了荒誕的衍生服務——“299元遠程卸載”。



      從全網追捧到全網“追殺”,甚至連“龍蝦卸載指南”都在社交平臺被瘋傳,這只賽博龍蝦僅僅用了不到45天,就讓無數跟風者感受到了被技術反噬的恐懼。



      隨著3月11日午后智譜、MiniMax等一眾“龍蝦概念股”的集體跳水,一場關于超級智能體的狂歡,正在被現實的冷水徹底澆醒。

      燒錢又毀盤,“超級助理”淪為賽博刺客

      當潮水退去,用戶最先感受到的是錢包的劇痛。在各大社交媒體的吐槽聲中,Token消耗的失控成為了重災區。一位滿懷期待的嘗鮮者在安裝的第一天,僅僅是嘗試與“龍蝦”進行了幾句簡單的日常閑聊,后臺數據就無情地顯示消耗了約100萬Token。



      更有甚者,僅僅是指派它去爬取一個普通的資訊網頁,賬單上的Token成本就直接飆升到了接近20美元。這種夸張的消耗速度,顯然已經超出了普通人對AI工具的認知底線。

      這背后的技術邏輯其實并不復雜。正如Qveris.ai首席運營官曲東奇所剖析的那樣,OpenClaw之所以變成“吞金獸”,核心在于其自主智能體的全鏈路工作機制。

      當它從一個簡單的對話框進化為自動執行系統時,每執行一個小任務,都在后臺瘋狂進行著目標拆解、多步推理、工具調用與狀態校驗。它會把龐大的系統指令、記憶文件全量塞進上下文,這種指數級增長的算力開銷,普通人根本無力承擔。



      然而,比“燒錢”更讓人后怕的是猶如盲盒般的安全黑洞。近期最駭人聽聞的案例,莫過于有網友在嘗試安裝Skill插件時,系統出現異常,而在隨后的所謂“修復”操作中,“龍蝦”竟然越權將用戶的本地磁盤內容瞬間清空。



      智譜AutoGLM部門負責人劉瀟一針見血地指出,這個開源框架內部有著極其靈活但也極度危險的第三方生態。它需要讀取文件、執行腳本,一旦配置不當,毀滅性的后果接踵而至。這也在某種程度上證明了,這套系統目前那極高的部署門檻,其實是在客觀上保護了99%的非技術用戶免受其害。

      飛書CEO謝欣的警告更是擲地有聲:個人電腦上跑Agent與企業使用完全是兩碼事,前者是探索,后者是必須承擔的責任。

      被放大的“一人公司”與隱秘的贏家

      如果把時間撥回2025年11月,OpenClaw還僅僅是奧地利開發者Peter Steinberger手中的一個不起眼的開源項目。

      直到2026年1月底,它登頂GitHub星標榜,一個關于“超級Agent”的神話才正式拉開帷幕。它最大的噱頭在于“接管”,即擺脫了以往只會聊天的尷尬設定,直接替人類操作瀏覽器、寫代碼甚至做金融交易。



      這種跨越式的能力,精準地擊中了現代人渴望解放生產力的焦慮,甚至催生了OPC(一人公司)的狂熱浪潮。就在幾天前,深圳、無錫等地還在發文鼓勵這種新型組織形態。

      Mizzen創始人孫克強的調研揭示了一個直白的真相:90%的用戶折騰小龍蝦,初衷都是指望它能幫自己賺錢。市場上確實流傳著靠Agent做產品月入近十萬的造富神話,但當無數普通人試圖復制這種成功,將個人電腦的控制權拱手讓給“龍蝦”時,他們并沒有意識到,自己或許只是這場巨大算力游戲中的耗材。



      在這個被無限放大的“AI替我干活”的幻象中,真正穩賺不賠的,其實是那些隱居幕后的模型廠商和云廠商。用戶讓“龍蝦”多點一次鼠標、多讀一個文件,背后都是成倍增加的API請求。

      當無數人幻想著通過調用大模型實現財富自由時,API調用量和Token消耗帶來的真金白銀,正源源不斷地流入基礎設施提供商的口袋。“龍蝦”越是火爆,算力公司就越是賺得盆滿缽滿。



      這場看似技術平權的狂歡,本質上依然是一場算力資本的盛宴,而目前的“龍蝦”由于缺乏與物理世界的交互,其能力邊界依然被死死困在數字世界里。

      狂歡過后的冷思考:誰來給AI上把鎖?

      風暴來得快,監管與業界的反應同樣迅速。早在3月8日以及隨后的11日,工信部及相關專家就連續發布預警,直指OpenClaw部分實例在默認配置下存在極高安全風險,極易引發信息泄露與網絡攻擊。

      這意味著,即便系統不斷更新,底層的安全隱患依然是懸在所有人頭頂的達摩克利斯之劍。當普通人還在為誤刪文件懊惱時,企業級市場面對這種風險只能敬而遠之。



      梅洛迪總經理賈亦凡的態度代表了絕大多數企業的心聲:在AI操作的精確率穩定超過3西格瑪水平之前,將權限完全交給這種智能體是絕對不可接受的。

      締零科技CEO譚亦朗更是揭示了更為深層的認知漏洞——黑客甚至不需要復雜的手段,只需通過修改記憶文件就能植入“認知后門”,悄無聲息地改變Agent的后續行為邏輯。

      這些殘酷的現實表明,想要讓Agent真正迎來產業級爆發,單靠大模型的智力狂飆已經走進了死胡同。



      但這并不意味著Agent時代的終結,反而提前揭示了下一個巨大的創業風口——AI安全與治理基礎設施。當Agent具備了“執行權”,隨之而來的必須是極其嚴格的權限分級、操作審計以及沙盒隔離機制。

      未來的大模型交互,必然會從粗暴的“直接調用”走向由安全Agent代理、統籌調度的新模式,商業計費也將從單純的賣Token轉向按任務結果交付。

      今天的“龍蝦”雖然正在退燒,但它更像是一場極其昂貴且深刻的壓力測試,它用一地雞毛為行業探明了雷區,也為下一代更安全、更經濟、真正可控的中國版“超級助理”鋪平了道路。

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