第一批靠龙虾赚钱的人：卖电脑

 

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。

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。

本文不构成任何投资建议。