文 | 定焦 One，作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳
风口的到来，总是伴随着狂热、焦虑以及重新洗牌。
这一次的引爆点，是一个被开发者称为 " 龙虾 " 的开源项目—— OpenClaw，由奥地利独立开发者彼得 · 斯坦伯格（Peter Steinberger）开发，支持本地部署和自托管。今年年初，OpenClaw 发布后，很快在全球技术开发社区扩散。用户把部署自己的 OpenClaw 称为 " 养龙虾 "。
英伟达创始人黄仁勋甚至将其称为 " 当代最重磅的软件发布 "。日前，他在摩根士丹利的一次会议上透露，OpenClaw 在短短三周内的普及速度已经超过了 Linux 过去三十年所达到的规模，成为历史上下载量最大的开源软件。
在中国市场，这股热潮更加疯狂。
Ouraca 联创吴俊东对此感受明显。
3 月 8 日，他组织了一场 OpenClaw 线下论坛，原本预计只是几十人的技术交流，通知发出后，报名人数迅速突破 1200 人，而场地只能容纳 250 人。现场人满为患，甚至有人愿意花 100 元购买一张原本免费的门票。吴俊东办过很多活动，但从没见过这种场面。
吴俊东和团队在 2 月推出的新项目 Botlearn.ai ——一个专注 Agent 开发的学习社区，被用户称为 " 龙虾大学 "。这个社区的门槛并不低：用户需要完成 OpenClaw 部署和认证，产品上线首日仍涌入 500 个 Agent。社区增长迅猛，到最近，该社区的 " 龙虾学员 " 已超过 1 万只。
" 这一波和上一轮 AI 浪潮不太一样。国内开发者的热情前所未见。" 吴俊东说。
类似的场景并不只出现在创业社区，互联网大厂也集体入场。
3 月 6 日，腾讯在楼下举办 OpenClaw 免费安装活动，现场排起长队，近千名开发者和技术爱好者带着电脑前来体验。场面之热闹，让马化腾也在朋友圈转发相关新闻，并感叹 " 没想到这么火。"
反应快的不止腾讯，从云基础设施到终端操作系统，从模型能力到应用产品，各家公司正争分夺秒地把 OpenClaw 接入自家技术体系。一场围绕 "AI 执行层 " 的新一轮卡位战，正在形成。
资本市场更是情绪最敏锐的放大器。二级市场上，" 小龙虾概念股 " 横空出世，但凡与自动化、流程控制沾边的企业股价纷纷异动；而在港股，本就备受关注的 AI 新秀 MiniMax，股价一度突破 1000 港元 / 股。可见市场对 "Agent+ 模型 " 的商业故事给出了疯狂的溢价。
但喧嚣之下，问题也开始浮现。
这场 " 龙虾热 " 究竟意味着什么？它是 AI 技术路线转折的起点，还是一次由资本与情绪推动的短暂狂欢？当 BAT、字节、小米以及一众创业公司同时入场，这场围绕 OpenClaw 的竞争，又会走向何方？
腾讯的 " 养虾场 "
在互联网行业，一个赛道是否被公司提升至战略层面，往往有一个明显信号：短时间内是否有密集的产品出现。
3 月 9 日，腾讯一天之内密集官宣了三款适配 OpenClaw 的产品 / 服务——来自电脑管家团队的 QClaw，以及隶属云与智慧产业事业群（CSIG）的 WorkBuddy 和轻量云服务。其中，QClaw 和 WorkBuddy 迅速成为行业关注焦点。
率先上线的是 WorkBuddy。
腾讯披露，在公司内部测试中，已有超过 2000 名非技术员工参与试用；其同源编程工具 CodeBuddy 覆盖了 90% 以上的工程师，AI 生成代码占比超过一半，整体研发效率提升约 20%。
从定位上看，WorkBuddy 是一款兼容 OpenClaw 技能体系的企业级桌面助手。
用户无需复杂配置，下载安装后即可通过指令调用 Agent，甚至还可以通过企业微信远程控制办公电脑。产品内置 20 多种技能包，支持 MCP 协议，可接入 QQ、飞书、钉钉等办公应用。在模型方面，国内版本支持在 Hunyuan、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 之间切换。而且统一账号体系、计费系统和安全审计机制，使开源工具能够在企业环境中可控运行。
但可控也意味着权限收紧。
「定焦 One」试用后发现，WorkBuddy 无法登录个人邮箱或微博，不能执行需真实身份验证的操作，也不会访问互联网账户数据。简言之，这是一只经过驯化的 " 腾讯版小龙虾 "，部署更简单，权限也远低于原版 OpenClaw。
相比之下，QClaw 更偏向个人用户生态。这款产品目前仍处于内测阶段，但在技术社区已经引发大量讨论。
根据官网信息，QClaw 默认集成 Kimi、MiniMax、GLM、DeepSeek 等国产模型，同时允许用户自行接入其他大模型。目前已拥有超过 5000 种技能，覆盖社交媒体运营、代码开发、文献整理等场景。与 OpenClaw 一致，所有任务处理均在本地完成，数据不经过云端，同时具备持续记忆能力。
整体来看，同样基于 OpenClaw，两款产品的定位分工明确：WorkBuddy 面向企业市场，强调流程管控与即用性；QClaw 更接近开发者社区，保留一定技术门槛。
受 " 养虾 " 刺激，腾讯股价大涨 7%。截至 3 月 10 日港股收盘，报 553.5 港元 / 股。
在一家大厂从事 AI 研发的工程师阿靖看来，腾讯凭借庞大的 C 端用户基础，天然具备做 To C Agent 的优势。" 其实很多程序员都没有真正部署过这类项目，门槛确实不低。但如果能打通微信和 QQ，OpenClaw 可能就会从‘程序员的玩具’变成‘人人都能用的工具’。"
这或许正是腾讯密集布局的核心逻辑：借助开源的势能，先搭起一片 " 养虾场 "，再从中筛选出真正能规模化的 AI Agent 产品。
但在吴俊东看来，打通微信和 QQ 只是第一步。真正的挑战，是让 Agent 进入用户已经高频使用的沟通界面。
换句话说，大厂现在解决的是 " 怎么养 "，而未来更重要的问题是 " 如何养好 "。
这场大厂之间的 " 养虾实验 "，才刚刚开始。
大厂混战：四种 " 养虾 " 姿势
截至目前，国内主要互联网公司几乎都已跟进 OpenClaw。表面上看，各种产品与方案不断出现，但如果从产业链位置观察，大厂的策略已经逐渐清晰，大致可以分为四类。
第一类是云厂商，可以理解为 Agent 落地的基础设施提供者。
OpenClaw 的流行意味着新的算力和部署需求。大量开发者希望快速部署 Agent，但复杂的环境配置和运维成本仍然是主要障碍。云厂商的策略，是将原本复杂的本地部署流程产品化，通过模板化部署、一键启动和托管服务，把技术门槛较高的流程转化为标准化云服务。
简单来说，它们在做的是 " 养虾基础设施 "。除了上文中提到的腾讯云之外，字节跳动旗下火山引擎 3 月 9 日上线了 ArkClaw ——一款开箱即用的云上 SaaS 版 OpenClaw。阿里云通义实验室则在 2 月就推出了一款桌面智能体工具 CoPaw，主打 " 本地 + 云端 " 的统一体验。
第二类是模型公司，即 Agent 的 " 决策大脑 "。
在 Agent 运行过程中，大模型承担的是任务理解、规划与决策的核心角色。OpenClaw 负责调度工具和执行操作，而具体 " 怎么做 "，往往需要模型来完成判断。因此，模型就像 Agent 系统中的 " 大脑 "。
对于月之暗面、MiniMax、智谱、深度求索、阶跃星辰等大模型公司来说，OpenClaw 带来的更像是一个新的应用场景。当大量 Agent 持续运行并调用模型能力时，推理请求会显著增加，从而带来稳定的 Token 消耗，而绝大多数模型 API 都是按调用量收费，Agent 运行得越频繁，产生的收入也越多。对这些公司来说，关键目标是通过价格、性能和接口适配，使自己的模型成为 OpenClaw 生态中的默认选择。
目前已有多家公司快速跟进。月之暗面布局最早，2 月中旬就推出了主打性价比的 KimiClaw 云端版；MiniMax 于 2 月 25 日发布 MaxClaw，还可上架语音、音乐技能至 Clawhub，聚焦生态适配；智谱在 3 月 10 日推出一键安装的 AutoClaw 本地版，技术支持 OpenClaw，主打低门槛本地部署。
第三类是互联网巨头，有的提供线下免费安装活动，有的提供 OpenClaw 相关服务，打通旗下应用。
对于字节、腾讯、阿里、美团、百度等拥有亿级用户的超级应用和丰富的业务场景的互联网巨头来说，它们还需更进一步，将 OpenClaw 融入自身生态。它们的策略更侧重于把 OpenClaw 的能力整合进既有产品，例如社交、办公或本地生活服务工具，使 Agent 不再局限于开发者工具，而是逐步进入普通用户的日常使用场景。
第四类是终端与系统厂商。
小米、华为、联想等公司则更多从设备和操作系统层面切入。例如，3 月 6 日，小米宣布推出自研端侧 AI 智能体 Xiaomi miclaw，并启动邀请制封闭测试，试水原生类 Claw 智能体。
这类公司拥有硬件入口或系统级权限，目标是将 Agent 能力与手机、PC 等设备深度结合，在端侧运行更加个性化、实时性更高的本地智能体。
大厂集体跟进 OpenClaw 的原因，并不仅仅是追逐短期热点。
资深 Agent 从业者赵江杰告诉「定焦 One」，OpenClaw 的价值不只是一个模型入口，它更像是一个 Agent 的运行框架。这个框架整合了聊天交互、模型调用、工具执行、会话状态管理以及安全与权限控制。换句话说，它更接近一个 Agent 的操作系统。
这意味着人与 AI 的交互方式正在改变。过去，人们主要通过向 AI 提问来获取答案；而在 Agent 架构产品下，人们开始通过命令 AI 执行任务获取交付结果。
这正是黄仁勋所言的那个关键转折：AI 正从 " 提供建议 " 的聊天工具，走向能够深入个性化环境、直接接管任务的代理式智能。而 OpenClaw，恰好卡在了这个转折点的核心位置。
一位开发者在社交媒体上的评论，或许点出了竞争的本质：" 一旦拿到替用户操作电脑的最高权限，就意味着能绕过所有应用，直接在用户的桌面上实现垄断。面对这种战略级机会，大厂怎么可能不抢？"
这也解释了 " 龙虾热 " 为何会迅速扩散。技术路线的转移，引爆了一场关于底层系统控制权的战略争夺。而这场争夺，又因开源带来的技术门槛骤降，迅速演变为全民参与的场景探索与生态共创。
谁能吃到 " 龙虾 " 红利？
黄仁勋曾将 AI 产业比作一个 " 五层蛋糕 "：能源、芯片与基础设施、云数据中心、AI 模型，以及最顶部的应用层。而 OpenClaw 所在的应用程序层，在他看来是 " 目前产出最高、能给云巨头带来最大回报的领域 "。
那么，在这场 " 龙虾热 " 中，谁最有可能获得最大红利？
赵江杰的判断是，关键不在于哪家公司短期动作最多，而在于谁能够把 OpenClaw 所延伸出的价值链，转化为稳定、长期的收入来源。
从商业模式来看，围绕 OpenClaw 的收入结构天然呈现出分层特征，不同类型用户为不同价值付费。
对普通消费者而言，核心需求是托管与便利性。自行部署 Agent 往往涉及复杂的环境配置与持续运维，因此不少用户更倾向于直接购买云端托管服务，让系统保持在线状态，随时可用。
对开发者和中小企业来说，付费点更多集中在开发效率与工具整合。例如预配置好的云实例、模型路由机制，以及常见任务的默认工作流模板，都可以显著降低部署与调试成本。
而对大型企业而言，更重要的是治理与可控性。在生产环境中运行 Agent，往往需要连接内部系统，并满足权限管理、审计、合规以及持续性治理等要求。这些能力决定了 Agent 能否真正融入企业流程。
换句话说，OpenClaw 所放大的，并不是单次对话的 token 收入，而是高权限自主 Agent 的持续价值产出能力，权限越深，执行链越长，消耗越大，创造的价值也越高。
如果从更长的时间维度观察，不同阶段的赢家逐渐清晰。
短期来看，大模型厂商可能首先受益。
当 AI 从 " 几千 Token 的问答工具 "，转向后台持续运行、多任务并行的工作流系统，Token 消耗随之从线性增长转向指数级放大。摩根士丹利在最新研报中称，受 " 龙虾效应 "（OpenClaw 生态）刺激，MiniMax 商业化加速超预期，年化经常性收入（ARR）仅用两个月便从 1 亿美元飙升至 1.5 亿美元，增幅超 50%。
中长期看，云平台的优势更为明显。
模型可以随时替换，但部署环境、模型路由、日志监控、权限审批、连接器生态这些 " 持续运营 " 的基础设施一旦选定，迁移成本极高。对于云厂商这类基建派来说，只要 Agent 在跑，算力、存储、安全就得持续付费。
目前几家云厂商的路径已经形成差异。譬如，腾讯云更强调与即时通信生态结合，通过企业微信或社交产品嵌入 Agent；火山引擎更倾向于 SaaS 化形态，通过网页端提供即开即用的服务；而阿里云则试图构建从部署、模型到技能生态的完整闭环。虽然策略不同，但它们争夺的本质都是同一件事——成为 AI Agent 时代的基础设施提供者。换句话说，就是 " 卖铲人 "。
在这些巨头之外，创业公司能否找到机会，业内看法并不一致。
投资人朱啸虎最近在一个论坛中表示，在国内市场，创业公司很难与大型互联网平台直接竞争，更现实的路径是寻找细分领域，通过深度场景建立自己的壁垒。
但吴俊东持更乐观的态度。
在他看来，大厂目前关注的是基础设施与部署能力，而真正决定 Agent 如何使用的场景，还需要更深的行业理解。这可能正是创业公司的机会。
换句话说，在这场 " 龙虾热 " 中：大厂争夺的是平台，创业公司寻找的是场景。
在吴俊东看来，现在市场还远未进入红海。从 " 部署 " 到真正 " 养好 " 龙虾，仍然存在很大的想象空间，现在的 Agent 生态只开发了很小的一部分。
* 阿靖为化名。
