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兩個(gè)月了,是時(shí)候給OpenClaw下個(gè)定義了

AGI
舊世界,再也回不去了

文 | 硅基星芒

兩天前,一只“紅色龍蝦”悄悄爬上了微博。

但在此之前,它早已是風(fēng)暴中心。

從1月開源,到被Anthropic指控、被迫更名、被冒名頂替,再到被OpenAI“招安”轉(zhuǎn)為基金會運(yùn)營——OpenClaw折騰了整整兩個(gè)月,才終于以官方身份進(jìn)入中國開發(fā)者視野。

可國內(nèi)的網(wǎng)友哪等得了官方。

打開B站抖音小紅書,滿屏“保姆級教程”,有人喊著“學(xué)會月入幾十萬”;電商平臺上,手把手教部署已成百元生意。奇怪的是,每個(gè)視頻評論區(qū)幾乎都在問同一個(gè)問題:裝好了,然后呢?它能干嘛?

一邊是普通用戶對著終端一臉茫然,程序員對著飛速燃燒的token心痛不已;另一邊,云廠商的服務(wù)器卻賣斷了貨。

兩個(gè)月了,是時(shí)候給OpenClaw下個(gè)定義了。

01

用戶們的“算力黑洞”,模型與云廠商的“庫存救星”

過去兩個(gè)月,不知道多少人看著鋪天蓋地的OpenClaw宣傳而心動(dòng)。

但當(dāng)你點(diǎn)開那些保姆級教程,準(zhǔn)備親手部署一個(gè)AI助手時(shí),遇到的第一個(gè)門檻,是教程永遠(yuǎn)解決不了的:

硬件不夠用。

和ChatGPT那種無狀態(tài)的網(wǎng)頁問答不同,OpenClaw是一個(gè)全雙工、有狀態(tài)、需要環(huán)境沙箱的守護(hù)進(jìn)程。還記得它剛誕生時(shí)人們對它的描述嗎?一個(gè)7×24小時(shí)在線的助手。

這意味著,它必須時(shí)刻監(jiān)聽飛書、釘釘?shù)南⒔涌凇?/p>

意味著,這兩個(gè)月里爆出的安全問題,逼著靠譜的教程都讓你把它跑在Docker容器里——單獨(dú)打包一套運(yùn)行環(huán)境,內(nèi)存占用之大,可想而知。

更意味著,它自己啥也干不了。必須掛載底層大模型,再配上各種技能插件,才能真正干活。而每多開一個(gè)插件,就多一個(gè)線程在背后悄悄燒你的資源。

對普通用戶來說,OpenClaw就是一個(gè)算力黑洞。家用電腦配置不夠,一關(guān)機(jī)就失聯(lián);想讓它真的7×24小時(shí)在線,只能去租云服務(wù)器。

于是,OpenClaw爆火那幾天,各大云廠商的輕量服務(wù)器被一搶而空。

但對云廠商來說,OpenClaw的意義遠(yuǎn)不止“多賣幾臺服務(wù)器”——它是一場久旱逢甘霖。過去一兩年,大模型訓(xùn)練需求旺盛,但推理側(cè)的算力消耗一直沒起來。大企業(yè)自建機(jī)房,中小企業(yè)上云不及預(yù)期,那些低配輕量服務(wù)器壓在倉庫里,賣不出去。而OpenClaw這種吃算力、吃內(nèi)存、需要永遠(yuǎn)在線的應(yīng)用形態(tài),正好成了消化庫存的完美出口。

對模型廠商來說,OpenClaw更是一場瞌睡遇著枕頭。國產(chǎn)大模型們空有API調(diào)用能力,卻始終找不到一個(gè)能穩(wěn)定消耗Token的C端場景——春節(jié)讓大家下載APP薅完羊毛就卸載,不是長久之計(jì)。而OpenClaw的Agent邏輯,天然就是Token粉碎機(jī):完成一個(gè)任務(wù),要和模型交互幾十上百次,消耗數(shù)以萬計(jì)的Token。用開源社區(qū)的項(xiàng)目,養(yǎng)自家模型的調(diào)用量,這筆賬怎么算都劃算。

所以,回頭看這兩個(gè)月鋪天蓋地的吹捧,表面上是賣課的在狂歡,背后則是云廠商和模型長商的推波助瀾。

OpenClaw不只是一款應(yīng)用,它是用戶的算力黑洞,是云廠商的庫存救星,更是模型廠商的Token盛宴。

02

“龍蝦”爬進(jìn)對話框,微信、QQ、飛書們或?qū)㈤_始消亡

如果僅從營銷泡沫的角度審視OpenClaw,很容易得出“這款軟件在功能層面并不成功”的結(jié)論。

當(dāng)然,這并不客觀。事實(shí)上,OpenClaw在技術(shù)架構(gòu)上確實(shí)做到了里程碑式的突破:它的長成過程,也或?qū)⑹俏⑿?、QQ、飛書們消亡的過程。

人們對聊天機(jī)器人并不陌生。

企業(yè)微信早早開放了機(jī)器人API,QQ機(jī)器人更是已經(jīng)成為系統(tǒng)功能。但這些機(jī)器人有一個(gè)共同的系統(tǒng)性痼疾:生態(tài)割裂

國內(nèi)的QQ、飛書,國外的Discord、WhatsApp,采用完全不同的開發(fā)框架。A平臺的機(jī)器人,搬到B平臺必須重寫代碼;為C平臺開發(fā)的技能,在D平臺只能望洋興嘆。每一個(gè)機(jī)器人都是孤島,每一次跨平臺遷移都是一次從零開始的重建。

這種架構(gòu)割裂的根源在于:所有IM機(jī)器人都被鎖定在各自的API里,開發(fā)者不是在為AI開發(fā),而是在為某一個(gè)IM平臺開發(fā)。

OpenClaw不一樣。

它基于Anthropic提出的MCP協(xié)議,將Agent拆解成三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化層級:

Core(核心層):負(fù)責(zé)調(diào)用底層大模型,實(shí)現(xiàn)推理與規(guī)劃。這是AI的大腦,與任何IM平臺無關(guān)。

●Adapter(適配層):連接不同IM平臺的橋梁。OpenClaw將所有消息收發(fā)抽象為統(tǒng)一事件——無論是QQ、微信還是飛書,輸入輸出都是標(biāo)準(zhǔn)格式。平臺差異被封裝在這一層,之上的邏輯完全不必關(guān)心對面是哪個(gè)IM。

●Skill(技能層):執(zhí)行具體任務(wù)的模塊。基于標(biāo)準(zhǔn)化接口,一套Skill寫好之后,可以在所有支持的IM平臺上直接復(fù)用,無需修改一行代碼。

這套架構(gòu)的本質(zhì),是第一次將AI能力與IM平臺徹底解耦。

從此,開發(fā)者不再為“微信開發(fā)一個(gè)機(jī)器人”“為飛書再開發(fā)一個(gè)機(jī)器人”,而是為OpenClaw開發(fā)一套技能,然后讓它自動(dòng)跑在所有IM里。

這意味著用戶無論打開微信、QQ還是飛書,面對的都是同一個(gè)AI助手:擁有同樣的記憶、同樣的技能、同樣的對話上下文。今天在微信上沒聊(做)完的事,明天可以在飛書上接著聊(做),AI無縫銜接。

更關(guān)鍵的是,當(dāng)所有IM都成為AI的入口,用戶選擇IM的邏輯將發(fā)生根本性逆轉(zhuǎn)。

過去,IM是關(guān)系的容器,是生態(tài)的護(hù)城河。你留在微信,是因?yàn)榕笥讯荚谶@里;你打開飛書,是因?yàn)楣ぷ鲝?qiáng)制要求。IM平臺掌握著用戶的入口,AI只是寄居其上的附庸。

但當(dāng)AI真正實(shí)現(xiàn)跨平臺無縫漫游,入口的權(quán)重開始向AI傾斜。用戶不再關(guān)心“我在哪個(gè)IM里和AI對話”,只關(guān)心“我的AI能不能隨時(shí)隨地找到”。IM逐漸退化為單純的顯示器和麥克風(fēng),管道化了。

歷史上,電信運(yùn)營商經(jīng)歷過這一幕:當(dāng)微信出現(xiàn),短信和通話被架空,運(yùn)營商淪為“管道”。今天,這一幕可能在IM身上重演:當(dāng)AI跨過所有IM平臺的邊界,真正實(shí)現(xiàn)“一次接入、處處可用”,IM的護(hù)城河里流著的,將不再是用戶的關(guān)系鏈,而是AI的對話流、工作流。

03

隱秘戰(zhàn)爭中,沒有BAT

OpenClaw這把火,國內(nèi)AI大廠當(dāng)然坐不住。但沖在最前面的,不是BAT。

翻翻這個(gè)賽道的主力名單——月之暗面、MiniMax、階躍星辰、DeepSeek——會發(fā)現(xiàn)一個(gè)事實(shí):在這場戰(zhàn)爭里,BAT不再是當(dāng)然的主角。

一場隱秘的權(quán)力更迭,正在發(fā)生。為什么會這樣?

要回答這個(gè)問題,需要先理解OpenClaw這類Agent的底層商業(yè)邏輯。

這類產(chǎn)品有一個(gè)內(nèi)在特性,可以稱之為“智能體循環(huán)”。與傳統(tǒng)大模型的一次性問答不同,Agent為了完成一個(gè)任務(wù),必須走一套復(fù)雜的遞歸流程:拆解任務(wù)→搜索網(wǎng)頁→閱讀材料→發(fā)現(xiàn)信息不足→再次搜索→調(diào)用工具→信息反饋……

在這個(gè)過程中,Agent與底層大模型的交互次數(shù)從幾十次到上百次不等,單次任務(wù)消耗的Token數(shù)以萬計(jì)。如果用GPT-5.2、Gemini-3.1 Pro這些高端模型,一次復(fù)雜任務(wù)的推理成本可能直接飆到幾十美元。這也正是OpenClaw被吐槽“燒錢”太快的根本原因。

但在中國,這個(gè)“燒錢”的痛點(diǎn),恰恰轉(zhuǎn)化成了新玩家的商業(yè)機(jī)會。

機(jī)會的構(gòu)成有兩端。供給端,國產(chǎn)大模型公司經(jīng)過兩年廝殺,已經(jīng)把Token價(jià)格打到了地板價(jià),但始終缺少一個(gè)能夠穩(wěn)定消耗Token的C端場景——春節(jié)讓大家下載APP薅羊毛,薅完就卸載,不是長久之計(jì)。

需求端,OpenClaw這類產(chǎn)品天然需要海量Token來跑通工作流,但調(diào)用國外模型成本太高,根本跑不起規(guī)模。一邊是空有算力待釋放的供給,一邊是嗷嗷待哺的消耗需求,中間的缺口,恰好被國產(chǎn)模型廠商用“一鍵部署版”OpenClaw填上了:他們用自研產(chǎn)品降低使用門檻,用廉價(jià)模型拉低運(yùn)行成本,一套組合拳下來,一個(gè)完美的商業(yè)閉環(huán)跑通了。

數(shù)據(jù)證明這條路能跑通。OpenRouter統(tǒng)計(jì)OpenClaw底層大模型API調(diào)用量,排第一的不是OpenAI,也不是Google,更不是BAT,而是月之暗面的Kimi K2.5、是MiniMax M2.5、階躍星辰Step 3.5 Flash和DeepSeek V3.2。

在這個(gè)AI能力嚴(yán)重溢出的時(shí)代,OpenClaw的意外走紅,給國產(chǎn)大模型指明了一條差異化賽道:Agent的運(yùn)行邏輯決定了它是高Token消耗、高頻交互的場景。在這個(gè)賽道里,能不能追平OpenAI的SOTA水平已經(jīng)不是決定性因素——極致的性價(jià)比,才是真正的核心競爭力。

而性價(jià)比的戰(zhàn)爭,從來不是巨頭的專利。

當(dāng)年BAT靠搜索、電商、社交筑起護(hù)城河,護(hù)城河里流淌的是用戶關(guān)系、是交易閉環(huán)、是內(nèi)容生態(tài)。但今天這條新賽道的核心要素——算力成本控制、模型推理效率、開源生態(tài)運(yùn)營——恰恰是月之暗面?zhèn)冞^去兩年一直在打磨的能力。當(dāng)游戲規(guī)則從“誰的用戶多”轉(zhuǎn)向“誰的Token便宜”“誰的code好用”,牌桌上的玩家自然換了面孔。

隱秘戰(zhàn)爭中,沒有BAT。

04

結(jié)語:舊世界,再也回不去了

三年前ChatGPT 3.5剛問世時(shí),沒幾個(gè)人相信它會改變世界。

今天OpenClaw破圈之后,更多的人卻在問同一個(gè)問題:“我拿它干嘛?”

這一幕似曾相識。大語言模型走過的路,OpenClaw正在重走一遍:極客們看見了改變世界的潛力,普通人只感到迷茫和疏離——技術(shù)先行一步,需求原地踏步。這是典型的技術(shù)過剩階段,所有革命性產(chǎn)品都要穿越的無人區(qū)。

歷史一再證明這個(gè)規(guī)律。亨利·福特問人們想要什么,答案是一匹更快的馬;喬布斯發(fā)布iPhone時(shí),人們質(zhì)疑沒有物理鍵盤怎么打字。我們總是習(xí)慣忍受繁瑣的現(xiàn)狀,卻想象不出被自動(dòng)化重構(gòu)后的生活。

路還沒修好,OpenClaw已經(jīng)在強(qiáng)行造車。

但歷史同樣證明,一旦體驗(yàn)過坐在車上不用走路的感覺,就再也回不去了。

本文系作者 硅基星芒 授權(quán)鈦媒體發(fā)表,并經(jīng)鈦媒體編輯,轉(zhuǎn)載請注明出處、作者和本文鏈接。
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