刚过去的半个月,国内互联网圈的画风有些诡异。
腾讯、阿里、百度、字节跳动等巨头掀起的“AI红包大战”余波未平,媒体和大众在津津乐道地复盘“战果”,答案似乎并不乐观:日活在除夕过后迅速回落,坊间甚至出现了“ 红包一停,增长归零”的调侃。
而在硬币的另一面,全球硬核极客和AI创业者见证了一场史诗级盛况:一个名为OpenClaw的开源项目,极短时间内狂揽超过25万颗Star,不仅把盘踞榜首多年的React拉下马,甚至超越了Linux,一跃成为GitHub历史上Star数最高的非聚合类软件项目。

让人没想到的是,春节复工后的一个礼拜里, OpenClaw的热度就不再局限于极客圈,几乎所有“互联网打工人”都关注到了这只“小龙虾”,在新一轮的FOMO情绪下,各种“龙虾讨论会”人满为患、Open Claw的部署教程动辄10万+、甚至在线下排起了安装Open Claw的长队......
AI原生的时代,以一种出人意料的方式降临了。
影响最大的,除了几十亿红包可能打水漂的互联网巨头,可能就是在百模大战中幸存的智谱、MiniMax和Kimi,终于从大厂围猎的流量游戏中撕开了一道口子,不再为“活下去”烦恼。
在讨论Kimi们的“生机”前,先简单了解下什么是OpenClaw。
如果你在过去半个月里没有关注AI新闻,可能很难想象OpenClaw在开发者群体中引发的狂热。它的前身是Moltbot,最初只是开发者Peter Steinberger的一个周末黑客客栈项目,但短短几个月,就进化成了当前全球最炙手干热的“个人AI助理运行时”。
与ChatGPT、千问、智谱清言App等“对话框”不同,OpenClaw是一个采用无头架构的自动化智能体框架。

它的核心产品逻辑非常硬核:
1、本地化与掌控权: 你的AI助理不必运行在云端,可以直接部署到自己的设备上,一台陈旧的Mac电脑、在书房里吃灰的 Windows主机,甚至是 几十块钱的VPS,都可以是 OpenClaw的载体。
2、全渠道渗透: 不需要打开特定的App,OpenClaw作为一个网关(Gateway),可以接入飞书、钉钉、企微、iMessage等等,平时在哪里聊天,你的AI就在哪里待命。
3、灵魂注入(SOUL.md): 抛弃了繁琐的System Prompt调试,用一个极其极客的 SOUL.md 文件来定义AI的身份、性格、记忆和权限边界。
4、工具调用(Tool Use): 可以静默地读取本地文件、执行Shell脚本、控制浏览器渲染,甚至自己决定在凌晨3点帮你定时抓取指定的新闻并生成简报。
为什么OpenClaw会在节后复工的半个月里彻底引爆?
因为“天下苦对话框久矣”。
从2023年到2025年,我们使用AI的方式是被动的——必须坐在屏幕前,打开网页,输入指令,等待生成,然后再复制粘贴。这种“一问一答”的模式,极大地限制了AI作为生产力工具的想象力,像是一个被锁在笼子里的超级大脑,没有手脚,没有耳朵,只有一张嘴。
OpenClaw给了这个超级大脑“手脚”。
过去半个月里,千万打工人带着节后综合征重返工位时,无数个部署在云端或本地的OpenClaw实例已经悄无声息地运转起来。它们自动处理上传的文档、 在后台监控着大盘波动、自动生成并分发着各类简报......
OpenClaw的爆红证明了一点:真正的AI原生应用,不是一个更好的聊天软件,而是一个隐形的、全天候运行的基础设施。
让我们把视角拉回到国内的大模型厂商。
在OpenClaw爆火之前,智谱、MiniMax、Kimi们其实度过了相当长一段痛苦的“身份焦虑期”。在移动互联网时代的惯性思维下,几乎所有中国科技巨头和VC都笃信一个铁律: “得流量者得天下” 。
正如我们所看到的:过去三年时间里,大模型创业者 陷入了一场惨烈的“百模大战”和“买量战争”。为了打造出AI时代的“微信”或“抖音”,各家都在疯狂地烧钱做2C的超级App。电梯广告、抖音信息流、B站UP主商单,铺天盖地都是各种AI助手的推广。
对初创公司而言,这种模式一开始就是致命的。论财力,他们发不起动辄几亿的红包;论生态,他们没有微信、抖音等国民级App的天然流量池。
在巨头流量绞肉机的碾压下,曾经风光无限的“大模型六小虎”,已经被逼到了墙角,并在2025年下半年悄然洗牌成了当前的“三小虎”。百川智能退守垂直B端医疗与金融,零一万物将重心全面转向海外市场,阶跃星辰也失去了前两年的巨大声量。

如果继续沿用Web2.0时代的“买量逻辑”,剩下的“三小虎”,所面临的注定是死局:
一是极高的获客成本与极低的留存率: 花费上百元买来的一个App下载用户,往往只是为了薅一波红包羊毛,用完即走。
二是可怕的边际成本: 传统App多一个用户只是多一点带宽;但AI大模型多一个免费的C端用户,就意味着实打实的算力消耗。用户越多,如果不能转化为付费订阅,公司亏得就越惨,属于典型的“流血狂奔”。
三是脆弱的护城河: 今天用户觉得Kimi的长文本好用,明天智谱清言更新了功能,后天千万发出了十几亿红包......用户立马切换阵营,毫无忠诚度可言。
OpenClaw的出现,以及它所代表的Agentic生态的爆发,为“三小虎”提供了一个完美的“逃生舱”。
OpenClaw的设计机制是 BYOK (Bring Your Own Key)。用户或开发者自己在本地运行框架,然后需要配置底层模型的API。而且OpenClaw对中国的大模型企业相当友好,智谱、Kimi、MiniMax的模型都在第一时间支持,并被官方在X上多次推荐。
意味着智谱、MiniMax、Kimi们不需要亲自下场做那个又脏又累、还要跟大厂拼刺刀的2C应用了,广大的开源社区、极客、中小企业,会利用OpenClaw这样的框架,去打造千奇百怪、适应无数垂直场景的个人助理和自动化工作流。
其实 OpenClaw在国内大红大紫前,“三小虎”就已经尝到了甜头。
来自 全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据显示,截至2026年2月28日,前十模型总Token消耗量已突破28.7万亿,其中中国模型贡献超过14.69万亿,单月Token调用占比首次过半。
特别是2月16日到22日的一周内,中国模型周调用量达5.16万亿Token,同期美国模型跌至2.7万亿,调用量排名前五的模型中,中国占据了四席,分别是MiniMax M2.5、月之暗面 Kimi K2.5、DeepSeek V3.2和智谱GLM-5。

彼时的中文互联网上,OpenClaw还是一个小众词汇,“小龙虾”的热度主要集中在X等海外社交平台上。
也就是说,在国内的“互联网打工人”涌入前,MiniMax们已经征服了海外的开发者。
原因并不难解释——性价比。
在输入价格上,MiniMax M2.5和智谱GLM-5都是0.3美元/百万Token,同一时间的Claude Opus 4.6,百万Token的价格高达5美元;在输出价格上,MiniMax-M2.5为1.1美元/百万Token,智谱GLM-5为2.55美元/百万Token,Claude Opus4.6高达25美元/百万Token。
而OpenClaw代表的Agent生态,可以说是名副其实的“Token吞噬机”。
传统的人机对话,一天能在对话框里刷掉几万个Token,就已经算是重度用户了。单单给OpenClaw安排一个“监控全网关于‘AI 2026趋势’的长篇研报,提取核心观点,交叉对比后生成一份十万字的中英文双语行业洞察,并自动配图排版发送到飞书”的任务,每次就将消耗几百万Token。
因为在执行这个任务的过程中,OpenClaw会在后台疯狂地进行:
网络搜索与网页抓取(数百万Token的输入)
总结与信息抽取(高频的短上下文调用)
反思与纠错(Self-Reflection)(Agent自我对话,Token消耗翻倍)
最终长文本生成(高昂的长上下文输出)
同时也印证了一个底层逻辑:在AI原生时代,生产力的提升是实打实的,不需要买量来变现。
大模型公司最健康的商业模式,就是回归技术基础设施的本质——做“水电煤”。而非照搬Web2.0时代是“注意力经济”,以“抢占入口”为名,拼命打造一个封闭的“游乐场”(App),然后把注意力卖给广告商。
OpenClaw只是第一枪。
只要生态在繁荣,只要机器还在思考,底层模型的Token计费表就会一直飞转,源源不断地向底层的模型厂商发送API请求。
AI时代的Killer App,或许根本不是App,而是无处不在的API。
折射到资本市场上,同样上演了疯狂的一幕。
智谱的股价在2月20日单日大涨42.72%,总市值突破3200亿港元,较招股价上涨超4.6倍;MiniMax在3月2日晚交出了巨亏18.7亿美元的年报后,股价却逆势大涨了19%。
不可否认OpenClaw的价值,却也可能上演一场混合着极客自嗨与大众跟风的“非理性繁荣”。
首先,OpenClaw的场景依然有限,大众存在跟风嫌疑。
绝大多数人费尽心思部署OpenClaw,不过是让它充当一个高级版“自动机器人”,在后台跑跑简单的信息抓取。目前解决的痛点依然偏向极客玩具,距离真正规模化接管复杂企业级工作流、实现完全的“自动驾驶”,还有很长的路要走。
用一句话总结,很多人只是在“为了用AI而用AI”。
其次,安全形同“裸奔”,本质是个半成品。
从工程落地来看,目前的OpenClaw是一个极其危险的半成品。

赋予一个“无头AI”直接读取本地文件、执行Shell脚本的最高权限,在缺乏完善沙盒(Sandbox)隔离机制的情况下,一旦遭遇恶意的提示词注入(Prompt Injection),让AI执行了错误的代码,用户的私钥、API Key乃至整个硬盘的数据,都可能面临灭顶之灾。
需要承认的是,即使漏洞百出、场景初级,并不妨碍外界给予OpenClaw极高的评价。
它的粗糙和越界,用最野蛮的方式验证了一个正确的产品方向:大模型不需要自己长出漂亮的脸蛋(App界面),只需要提供最强劲的大脑(API),开源生态自然会为它拼凑出无数双不知疲惫的手脚。
