作者 | 铅笔道 松格
编辑 | 铅笔道 邹蔚
封面图丨腾讯云官网
第一批"吃龙虾"的人，赚到钱了。
自去年 11 月发布后，智能体框架 OpenClaw（俗称龙虾）彻底改变了 AI 的玩法，让 AI 从"只能说"变成"能做事"。
OpenClaw 本身不直接赚钱，但它一"做起事来"，就要消耗海量 token。哪个大模型一旦接入它，就等于拿到了指数级增长的大礼包。
收费廉价的国产大模型厂商，吃到第一波红利。
2 月初，OpenClaw 宣布将 Kimi K2.5 设为官方免费主力模型，Kimi K2.5 发布不到一个月，约 20 天的收入就已超过 2025 年全年总收入。海外收入首超国内，公司估值翻倍至超 100 亿美元。
而已经上市的 MiniMax、智谱 AI，则迎来股价暴增。
MiniMax 是龙虾丰收季最大受益者。
它是官方支持的大模型供应商之一，基于 OpenClaw 生态，2 月年化收入破 1.5 亿美元。两个月市值暴涨 6.4 倍。尤其是 3 月 9 日和 3 月 10 日两天，其股价就上涨了超过 51%。3 月 10 日收盘，MiniMax 市值 3826 亿港元，超越了老牌互联网巨头百度和京东集团。
智谱 AI 推出 OpenClaw 专属适配版本 AutoClaw（澳龙），股价单日大涨 12.87%。到 3 月 10 日，智谱 AI 盘中市值一度超过 3000 亿港元。
"全民装龙虾"的热浪迅速蔓延，字节、阿里、腾讯、百度、京东、小米等公司纷纷入局，推出 OpenClaw 一键部署服务，力争把用户引到自家云上。
而本地安装 OpenClaw，则让长期滞销的苹果 Mac mini 电脑迅速脱销。
很多人不愿把 OpenClaw 装在主力电脑上：它权限太高，存在安全风险。于是，一台价格适中的 Mac mini，成了不少人的"智能体主机"——俗称龙虾窝。
葡萄藤科技 CEO 李亚冲是听人说 Mac mini 价格暴涨，才注意到"龙虾"。他决定做一款更便宜的替代硬件。年后他推出预装 OpenClaw 的迷你 PC，最低 1800 元。顺福资本创始人李明顺也很快投了一家做"龙虾窝"的公司龙虾盒子 moltybox。
教龙虾做事（专业术语叫训练 skills），也能赚钱。官方技能市场 ClawHub 上线仅一个月，技能数量从 700 个涨到 5705 个。
有人做电商自动化技能，付费版一个月就赚了 2.24 万元；职场人做办公自动化插件，按次收费 70 元到 350 元，企业定制则能卖到 3500 到 1.4 万元。
之前在币圈小有名气的清华计算机系校友田甲，也投身了这轮 OpenClaw Skill。他告诉铅笔道，" OpenClaw 让 AI 又活了"。
以下是铅笔道和创业者、投资人关于龙虾赚钱机会的交流。
- 01 -
几天卖了 100 个龙虾窝，每个赚 300
李亚冲
葡萄藤科技 CEO
年前，我看到有人说 Mac mini 价格暴涨，挺纳闷，这才注意到了 OpenClaw。
和朋友试了一下，这个东西还挺好用。我们就琢磨两件事：第一，既然国外很多人用 Mac mini，能不能出一个更便宜的平替。第二，如果我们自己做硬件，有没有可能帮大家降低预装和使用的门槛。
我们马上开动，先尝试让 OpenClaw 在各种应用场景上跑，同时测试后台对接不同模型、不同代码方案，看哪个成本和性价比更合适。
年后，我们开始做自己的小龙虾盒子。我们买了一些迷你 PC，对标 Mac mini。一共两款，配置低的大概 1500 块，叫"白龙"；另一款配置高，大概 3500 到 4000，叫"绿龙"。然后装上 OpenClaw。
李亚冲团队出售的预装 OpenClaw 的迷你 PC，最低 1800 元。
我们自己连续用了两三天，得出判断：未来很多公司都会配一个"龙虾窝"，让员工把一部分工作交给它完成。
后来验证下来 1500 块的机器，基本能满足大部分人的需求。
我们之所以做硬件，而不是只做一个软件让大家自己安装，是因为对小龙虾有几个判断。
首先，它存在稳定性和安全性的问题，比如可能误删文件。所以最简单的办法，就是给它一个独立系统，不要装在自己的主力电脑上。
其次，小龙虾有三个很重要的特点。第一，它可以直接操作电脑，包括本地硬件；第二，它有一定的自我循环和学习能力；第三，它可以 24 小时持续工作。就不太适合放在笔记本电脑上。
并且未来和这种小盒子的交互方式，也不一定是传统的键盘和显示器。一种是用手机聊天，比如通过飞书、微信甚至 QQ，用对话的方式和它沟通。另一种是在家庭或办公室场景里，通过语音或者视频交互。
我们拿到现货后很快开始卖，每台大概加了 300 块钱，主要是预装 OpenClaw 系统和做一些基础配置。通过线下活动和小程序，现在已经卖了接近 100 台。
不过，最近迷你 PC 需求量太大，1500 块的，这两天我们拿货价已经涨到 2000 了。
目前，买龙虾窝的是这三类人。
第一，技术圈的人，他们对新东西很好奇，想看看它到底能做什么。
第二，公司老板，他们更关心这个东西能不能帮公司提高效率，或者帮团队完成一些工作。
第三，一些信息获取比较快的行业人，比如律师、做心理咨询、做课程培训的老师，他们希望看看 AI 能不能提高自己的工作效率。
还有少量在校大学生也买了。
现在卖龙虾窝的太多，差别不大，我们已经开发下一代产品，上面贴个二维码，用户扫码后，用飞书创建，手机就能跑 OpenClaw。小盒子放家里，然后你在飞书上跟它聊天，它给你做个图片，做个视频。现在的小盒子，你拿到之后，你要连上显示器、键盘才能用。很多人，包括非 ID 行业的人，是不具备这个条件的。
我跟技术圈交流下来，大家行动都很快。有的在解决安全问题，有的在做更轻量的版本，还有的在尝试一键部署。很多大模型公司和创业团队都在进入，方向可能在未来半年到一年内逐渐清晰。
- 02 -
机器人接入 OpenClaw 之后
田甲
清华校友，区块链创业者，OpenClaw Skill 项目创业者
我接触 OpenClaw 比较早，当时还叫 ClawBot。我用它写过一个小项目，测试它的能力。
让我印象最深的是，它可以自己修自己的 bug，以前的软件很少出现这种情况。
我以前也用过 Copilot。Copilot 的核心能力是代码补全，在你写了一段代码之后继续往下补。但这种模式仍然以人写代码为中心，人必须先想好代码结构，AI 只是辅助。
OpenClaw 的变化在于，人不需要从代码层面思考，而是直接描述目标，让系统自己规划任务路径。
这么看来，很多原本面向人的商业模式，未来可能会转向面向 Agent。例如电商、广告、社交平台，甚至一些 To B 服务。如果未来大量决策由 Agent 完成，很多商业系统都需要重新设计。
最近 OpenClaw 本地部署很火，但真正的机会不只是本地部署，而是整个系统三部分的本地化：
一是大脑，也就是大模型；二是肢体，也就是 skills 和各种外部工具；三是神经系统，也就是负责任务规划和调度的服务编排系统。
如果这三部分都能本地运行，数据就完全掌握在个人或企业手里，隐私、安全和响应速度都会更好。
受 OpenClaw 冲击比较大的还是软件行业。
首先是编程，因为代码本身是结构化任务，AI 很容易参与其中。其次是运营和推广，很多重复工作都可以自动化。
我有朋友在一家出海的公司做运营，他们现在一个人配几个 OpenClaw，在 X 上运营多个账号，推广它们的业务。
最近见了很多创业的朋友，在一起讨论最多是这么几件事：
第一是 OpenClaw 什么时候发布新版本；
第二是有没有新的 skill 或玩法；
第三是有没有新的应用场景，比如接入机器人或其他设备。
我们公司现在主要做 OpenClaw skill 开发，也在探索把算力、区块链和 Agent 结合起来。
一个比较有意思的想法是通过区块链记录 Agent 的使用情况，比如任务执行、算力消耗或服务调用，再和积分体系或激励机制结合。
这个赛道大厂行动很快，但一些创业公司反而比较谨慎。原因是这个领域变化太快，很多团队担心刚做出来的产品，很快就被新的版本替代。
不过大家也都承认，OpenClaw 让 AI 又活了。
Agent 在执行任务时会消耗大量 Token，这会带动模型调用量增长。很多模型公司可以通过 API 调用获得新的收入来源。
除了模型调用之外，算力需求也会增加。因为 Agent 在执行复杂任务时，往往需要持续调用不同模型和工具。
还有一些团队在讨论把算力资源通过 RWA（Real World Assets）的方式进行映射，让真实世界的算力资产能够在链上登记和流转。
这些模式还在探索阶段，但随着 Agent 生态扩大，围绕算力、调用量和资源调度，可能会出现新的商业形态。
我比较看好 OpenClaw 和硬件结合。我看到过一个实验案例，有人把 OpenClaw 接入机器人系统。那台机器人原本是躺着的，后来在系统控制下站了起来。虽然只是实验，但视觉冲击力很强。
如果把 OpenClaw 接入机器狗系统，它可以执行一些具体任务，比如巡逻、配送、庭院维护或陪伴。现在很多机器狗价格已经在一千美元左右，结构简单，很多部件可以通过 3D 打印完成。如果机器狗大规模部署，还会产生一个额外价值，就是数据采集。
一旦 Agent 可以自动执行任务，安全问题就会变得重要。未来可能会出现第三方安全公司，专门做 Agent 系统的安全检测和监控。
我也希望未来这些系统在安全设计上更加透明，让用户知道风险是如何被控制的。
- 03 -
软件可能消失，Skills 正在崛起
李明顺
行行 AI 董事长、顺福资本创始人
OpenClaw 这次高强度出圈，在我看来，有两个关键能力。
第一是连续记忆。
过去很多 Agent 的记忆是短期的，或者只存在于单个模型里。而 OpenClaw 可以把多个任务、多个 Agent、不同模型之间的上下文连接起来，形成长期记忆。
第二是 skills 体系。
人的经验和方法可以沉淀为不同的 skills。这样一来，个人能力就可以被不断复用和放大。
过去两年大家一直在谈" Agent 元年"，但很多 Agent 实际上是为问答设计的。现在不同的是，Agent 可以管理 Agent，并在没有人工连续操作的情况下规划任务并执行。
这种模式也会改变 AI 的经济模型。因为 Agent 在执行任务时会不断调用模型和 API，Token 消耗会明显增加。这一波 OpenClaw 的流行，其实也提升了很多大模型公司的 API 调用量。
但从创业角度看，我认为这是机会。
这种范式会释放大量生产力。未来很多垂直行业都可能出现行业版的 OpenClaw，比如医疗、法律、金融、制造等，每个行业都可以结合自己的 skills 形成解决方案。
那为什么过去两年做 Agent 的创业公司真正跑出来的不多？
一个原因是，过去很多产品只是在做单点能力。而现在生态已经积累了大量 skills，每个 skill 都可以看成一个小软件或小 Agent。未来用户不需要自己寻找工具，只需要说明目标，由 Agent 调用合适的 skills 来完成任务。这会改变软件的使用方式。
OpenClaw 火起来之后，我们也做了一些尝试，比如孵化了一家做 OpenClaw 硬件盒子的公司。现在有不少团队把 OpenClaw 预装到小型电脑或家庭工作站里，做成一个类似"小龙虾盒子"的产品。用户买回去之后可以直接使用。
硬件成为机会，原因也很简单。很多 OpenClaw 目前运行在云端，而本地部署可以保存个人或企业的长期记忆。这些数据未来可能会成为重要资产。
本地部署有几个优势：
第一，数据更安全。第二，连续记忆可以长期保存。第三，可以跨平台、跨模型积累经验。
如果所有 AI 服务都在云端，很多数据会分散在不同系统里。但如果有一个本地 AI 盒子，它可以统一管理这些记忆，让 AI 更了解用户。
做这种盒子也有门槛。一方面是软件架构，比如多模型调度、跨平台能力和记忆体系；另一方面是软硬件结合，比如稳定性、安全性，以及未来的 skills market（技能市场）。
从投资角度看，这一波变化也会影响软件行业。
今天大家使用 Word、PPT 或各种办公软件，都需要手动操作。但未来可能只需要用自然语言描述需求，由 AI 调用 skills 来完成。做网站也是一样。过去需要编程或使用复杂工具，而未来只需要说明需求，系统就可以生成。
从长期来看，很多软件可能会被 skills 体系取代。这种变化也会带来新的基础设施需求，比如算力和 Token 消耗都会增加。
另外一个方向是硬件设备。OpenClaw 可能会成为人与 AI 之间的一个重要入口，比如连接智能设备、机器人或具身智能。
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