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这波OpenClaw潮,你养的是虾,还是“错虾焦虑”?

错失焦虑(FOMO,Fears of Missing Out),通常指一种担心错过重要信息、机会或趋势的心理状态。而在刚刚过去的一周,这种焦虑有了一种更具体的表现形式——“错虾焦虑(Fears of Missing OpenClaw)”。 

“虾”即“养龙虾”,是指部署开源AI智能体OpenClaw,这一昵称源自其红色龙虾的logo。OpenClaw是一款能够执行复杂任务的AI Agent(智能体)框架,用户可通过自然语言对话,让系统自动操作电脑、调用各类软件,并完成多步骤的工作流程。

过去一周,“养虾”热潮迅速从技术社区溢出,扩散至全社会范围:多家互联网大厂连夜开发上线“龙虾”相关应用、多地发文鼓励“龙虾创业”、大量市民排队请工程师协助“装虾”,各类“养虾教程”“养虾副业攻略”频频登上各大平台内容推荐首页。

这一期,我们就来看看:

“全民养虾潮”如何起?

  • “全民养虾焦虑”的底层传播逻辑

大厂养虾场开得有多快?

  • OpenClaw模型调用量统计
  • 8款大厂“龙虾”测评

地方政府养虾场有多阔?

  • 哪些地方政府亲自下场“养虾”?

普通人的养虾指南

  • OpenClaw从入门到精通
  • OpenClaw资源教程汇总:养虾不愁
  • OpenClaw橙皮书

“全民养虾潮”如何起?

1. “全民养虾焦虑”的底层传播逻辑

信源:微信公众号“万能的大叔”

3月10日,品牌公关类自媒体“万能的大叔”发表微信公众号文章《“养虾”制造的“全民焦虑”,所有AI传播都要抄》,从产品逻辑、关键传播节点、大厂公关策略、头号推手营销方式以及社会情绪等多个维度,系统分析了这场“全民养虾潮”背后的传播机制。

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作者以八个问题解析“全民养虾潮”

文章认为,“养龙虾”之所以迅速成为大众话题,是技术变革的客观冲击、媒体的放大效应、商业利益的刻意引导、社会心理的脆弱性四者共同作用的结果。这是一场由“恐惧营销”与“错失焦虑”共振引发的社会现象,并在以下几种典型叙事中得到充分体现:

  • AI替代焦虑:部分媒体和KOL极力渲染“一个人加一只龙虾等于一支团队”的叙事,其潜台词——“不用龙虾的人=落后=被淘汰”——精准地唤起了大众在AI时代的生存危机感。
  • 制造二元对立:不少传播内容刻意塑造“养虾人”与“老登”(或将被淘汰的人)之间的对立,将“不养虾”描述为一种逃避技术革命的“鸵鸟心态”。
  • 渲染暴富神话:社交平台大量出现“代装龙虾日入斗金”“一人公司月入X万”等幸存者偏差式的案例,营造出一种“错过即损失一个亿”的幻觉,仿佛普通人能借此轻易实现职业跃迁甚至财务自由。
  • 罕见的官方背书:从人大代表的热议到多地政府发文支持,这种“自上而下”的推动,赋予了“养虾”一种“政治正确性”和“时代必然性”,将个体的“跟不跟风”问题,上升为“跟不跟得上时代”的生存选择题。

需提醒读者的是,本文作者在分析和内容创作过程中也使用了AI工具。

信源链接:https://mp.weixin.qq.com/s/GUyA1dAefrFLfwCzcyLykA

 

大厂养虾场开得有多快?

1. OpenClaw模型调用量统计

信源:新立场pro

要想虾儿跑,就要给虾儿吃足够的饲料——要让OpenClaw顺利完成各项指令,需要消耗大量的Token(词元)。3月5日,微信公众号“新立场pro”基于AI模型聚合平台OpenRouter的官方统计数据,分析了OpenClaw调用各大模型的Token消耗量和格局。

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文章数据截图

数据显示,OpenClaw已成为OpenRouter最大的单一应用,其Token消耗量位居平台第一,且是第二位的两倍。究其根本原因,在于OpenClaw的Token消耗模式与传统问答式AI有着本质区别:在对话模式下,用户停止提问,消耗即停止;而在Agent模式下,程序可以在后台持续运行多步骤流程,在多轮自我修正、上下文无限膨胀、工具链级联触发等环节中不断消耗Token。

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文章数据截图

而在这一波Token消耗潮中,月之暗面(Kimi)成为了最亮眼的赢家。OpenRouter数据显示,Kimi K2.5是OpenClaw调用量最高的模型(截至3月5日)。受全球付费用户及API调用量大幅上涨的推动,Kimi K2.5发布不到一个月,近20天的累计收入已超过2025年全年总收入。

信源链接:https://mp.weixin.qq.com/s/-DW_MR_EcjTEfg2AvMYYJA

2. 8款大厂“龙虾”测评

信源:澎湃·对齐Lab

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文章截图

据媒体不完全统计,至少已有13家互联网大厂上线了“龙虾”应用。面对众多“龙虾”产品,普通用户究竟该如何选择?3月12日,澎湃新闻·对齐Lab对智谱、MiniMax、腾讯、字节、Kimi、阿里等厂商的8款类OpenClaw产品进行了实测,重点考察了部署难度、付费方式和实际运行效果。

测评发现,大厂版“龙虾”确实大大简化了配置环境这一硬核门槛。在实测的8款产品中,不论是部署在本地还是云端,均未出现因环境错误导致无法运行的情况。付费方式则主要分为门槛费用(一次性激活服务)和使用费用(多为包月/包年积分制),起点价格在29元至199元不等。

然而在运行效果测试中,8款产品的表现略显拉垮:对齐Lab让8只“龙虾”完成同一项任务——根据性别将10张人物照片整理到不同文件夹,结果仅有1只“龙虾”100%正确地完成了任务,其余龙虾要么出现分类错误,要么卡在调用视觉识别模型或编写代码等环节,未能顺利跑通全流程。

综合测评结果来看,大厂版“龙虾”显著降低了普通人的尝鲜门槛,但距离所谓“一键安装”“零门槛上手”的理想状态尚有较大差距。此外,对齐Lab还提醒用户,Token消耗的透明度以及数据安全性问题仍是不容忽视的潜在风险。

信源链接:https://mp.weixin.qq.com/s/e8uIQos01z4Kfu8Adp7hiw

 

地方政府养虾场有多阔?

1. 哪些地方政府亲自下场“养虾”

信源:财视、新京报

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搜信源基于财视文章列举的地方政府“养虾”扶持政策,使用ChatGPT整理

随着OpenClaw引发“养虾热”,多个地方政府迅速跟进布局。据财视梳理,截至3月11日,深圳、佛山、南京、无锡、杭州、常熟等地已出台相关扶持政策,真金白银下场“养虾”,单项补贴最高达千万元级别。

新京报评论指出,区级政府凭借决策灵活的优势,得以迅速捕捉前沿动态并出台政策抢占先机;同时,作为政策“试验田”,其先行先试也为更广范围的推广积累了经验,但热潮之下仍需警惕泡沫:“龙虾”仍属早期尝试,产业远未成熟,算力成本与安全风险突出。若政策补贴缺乏精准设计与长效评估,不仅难解产业培育之“渴”,反而可能催生行业泡沫与套利空间。

信源链接

 

普通人的养虾指南

不论您否有“错虾焦虑”,我们都要力争给读者找到最新、全面、免费、优质的学习资源。以下几个“养虾指南”供您参考

1. OpenClaw从入门到精通

信源:作者不详,Gitbook

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网页截图

本电子书分为基础入门、进阶使用、实现原理与工程落地、实战与优化深度指南四部分,并为不同类型的读者制定了学习路线图。

信源链接:https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide

2. OpenClaw资源教程汇总

    信源:微信公众号“AI搬码工”

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    文章链接

    3月13日,微信公众号“AI搬码工”整理了OpenClaw官方资源、国内Claw服务、云上及自部署、养虾教程和技能库等内容及链接,读者可自行取用。

    信源链接:https://mp.weixin.qq.com/s/fdh5_6p1xWheDwwTNRXDpg

    3. OpenClaw橙皮书:从入门到精通

      信源:花叔

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      飞书文档截屏

      B站知名UP主、app开发者花叔整理出一份超100页的“橙皮书”,从OpenClaw是什么、为什么火、技术架构到底有什么不同,到部署方案(本地/Mac mini/云服务器)、飞书、钉钉等渠道接入、Skill技能系统、模型选择与成本控制、安全避坑指南,再到国内外养虾生态和社区文化,全部覆盖,并在飞书文档上持续更新。

      信源链接:https://my.feishu.cn/wiki/H27Iw9ussiaYbokymhncExtjnAh