90%任务是“养虾” 大模型Token通胀 谁在收割红利?

1个月前 (03-13)财经热点5

  出圈,当新技术从实验室走入工厂、走入资本市场,深度耦合实体经济后,智能经济叙事正进入前所未有的“超级时刻”。

  OpenClaw(国内翻译成“小龙虾”)这款诞生于个人开发者之手的AI助手,上个月还只是少数全球技术极客手里把玩的潮品。这几天,在一众大厂竞相入局推广下,跃升为全民追捧的FOMO(Fear of Missing Out,害怕错过)新奇观。

  值得思考的是,现象级爆火的背后,一场由Token需求指数级增长引发的“算力通胀”,正在产业链上下游蔓延。而在这轮由OpenClaw开启的新周期中,谁在承担压力,谁又将率先品尝红利?

  Clawdbot的运行逻辑,可以简单分为三部分,即指令、网关、执行。用户可在自己的APP端随时发布指令,通过Gateway网关本地运行,可以通过自己购置的大模型API接口,直连本地文件和应用,也可以在本地操控浏览器、运行Shell脚本电脑应用等。

  简单说,这是一个本地运行,帮你办事,随时交互,拥有记忆,自我进化的24小时AI助手。虽然对用户帮助极大,但是从技术角度而言,部署需要一定的门槛,而且存在安全风险,所以此前并没有大范围破圈。

  嗅觉敏锐的一众云厂商,也瞄准了这个争夺AI新入口的历史性机会。3月9日,腾讯旗下全场景WorkBuddy正式上线,完全兼容OpenClaw的技能,最快1分钟即可完成配置并连接,并可接入QQ、飞书、钉钉等工具。

  同日,字节的火山引擎也正式上线ArkClaw,作为开箱即用的云上SaaS版OpenClaw,支持多种主流即时通讯 APP,并深度适配飞书OpenClaw官方插件。

  小米技术团队率先发文宣布推出自研端侧Xiaomi miclaw,并启动邀请制封闭测试,计划推动AI智能体在小米“人车家”生态的移动终端实现大规模落地。

  从生产力场景分析,这轮AI的分布并不均匀。某头部金融科技公司业务总监对记者坦言,考虑到成本收益,有明确的可重复性流程的业务,会更容易被OpenClaw“接管”。

  而从实际来看,OpenClaw正率先渗透进金融投研、政务等领域。其中金融投研领域,可以说是目前“养龙虾”养得最火热的领域之一。此前,多家券商发布专题研报,手把手教从业者如何部署和使用OpenClaw。

  OpenClaw可以化身为不知疲倦的分析师助理,处理大量重复性、高频次的工作。例如,自动化抓取A股公告进行分类并汇总成Excel文件和简报、智能盯盘与选股、深度报告撰写与研报复现、量化策略开发、梳理汇总实习生招聘邮件及回复邮件等。

  日前,深圳福田区已率先基于政务外网,本地化部署本土自主研发的“政务龙虾”。目前,其已在公共场所卫生许可办理、民生诉求调研分析两个高频民生服务岗位投入使用。

  OpenClaw在缺乏有效权限控制、审计机制和安全加固的情况下,可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管,执行越权操作,造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险。

  MITRE ATLAS团队2026年2月发布的《OpenClaw调查报告》显示,截至报告发布时,安全研究人员发现了超过4.2万个暴露在公共互联网上的OpenClaw实例,其中90%以上可以被攻击者直接绕过身份验证,窃取API密钥和私人通讯记录。

  就连Meta实验室的AI对齐总监Summer Yue,在为OpenClaw 开放邮箱权限后,也因AI丢失约束指令,导致收件箱被批量清空。

  对用户来说,成本问题同样突出。OpenClaw执行任务时消耗Token的速率极快。根据用户实测,普通用户中度使用一个月费用轻松过百,重度玩家动辄成百上千,而一旦接入Claude等昂贵模型,甚至会达到上万元。

  由于OpenClaw的任务执行必须调用底层模型,因此,被OpenClaw开发者Peter Steinberger盛赞的MiniMax,其业绩表现成为绝佳的观察窗口。

  记者从MiniMax获悉,其M2系列文本模型在2026年2月的平均单日Token消耗量,已增长至2025年12月的6倍以上,其中来自Coding Plan的Token消耗量增长超过10倍。去年,AI原生产品收入为5300万美元,同比增长143%;开放平台收入接近2600万美元,同比增长198%。

  2月18日,月之暗面抢先落子,上线了一键部署工具“Kimi Claw”,支持 ClawHub 5000+社区插件,包括开发与代码类、浏览器相关、办公工作流、专家角色等。

  3月10日,智谱也发力了,正式上线AutoClaw,并表示“这是国内首个真·一键安装的本地版OpenClaw,预置50+热门Skills,支持一键接入飞书等即时通讯工具。”

  此外,随着一众云厂商加速入局,纷纷推出一键部署,降低用户门槛,云服务也可能成为直接的获益对象。

  比如1月下旬,优刻得就率先推出了部署OpenClaw的相关镜像,为行业内率先实现云端部署的厂商,相关服务已上线美国、新加坡、日本等多个海外节点,并且还进一步推出开箱即用的OpenClaw轻量应用云主机。截至3月10日,其最近60个交易日,股价已实现翻倍上涨。

  2月,顺网科技也推出了AI云电脑,内置DeepSeek、Qwen、OpenClaw等多类AI基础应用,覆盖图片/视频/音乐生成、编程辅助等应用,用户无需复杂部署即可拥有“云端AI一体机”。最近两个交易日,其股价也暴涨超20%。

  值得一提的是,为应对用户在OpenClaw等应用上的海量Token需求,无问芯穹在新春期间推出的Coding Plan在无推广情况下,Token消耗量在20天内增长了500%,其相关负责人对记者透露,从用户调研来看,用户中有90%都在“养龙虾”。

  对于产业来说,OpenClaw掀起的这股风潮到底是一次性狂欢还是结构性红利,关键在于用户的生产力端收益,能否超过Token的消耗费用。

  正如CIC灼识咨询董事总经理柴代旋对记者所言,“长期看,成本将逐步向下游传导,而C端/B端应用的付费意愿成为终极瓶颈。”

  前述无问芯穹负责人也认为,“用户在选择模型或第三方API时的共性忧虑,本质上是对成本与体验的双重敏感。”

  在他看来,Agent的运行会触发多轮交互、多工具调用与复杂推理,Token消耗量呈指数级暴涨,模型使用成本大幅攀升,用户在实际使用中不仅倍感“烧钱”压力,还普遍面临模型降智、输出效果不稳定、推理精度不达预期等问题,从而影响模型信任。用户希望用更少的钱买到更好的体验,却不得不面对这种“便宜不好用,贵的用不起”的矛盾困境。

  因此,某种程度而言,用户的核心需求是模型需要足够智能,使更多任务得以完成,同时成本更低廉以实现“Token自由”。

  前述无问芯穹负责人称,“作为中立且独立的第三方MaaS,我们致力于为用户提供可匹配原厂同源体验的模型服务。不搞隐性降质,力争模型能力与原厂标准对齐,输出稳定可靠;同时在保持推理质量的前提下,通过推理效率与成本的优化,帮助下游客用户实现费用可控。”

  MiniMax创始人闫俊杰的思考是,“Coding是Agent的一部分,它是Agent在生产力场景中最早被验证的能力。我们认为办公在接下来一年,将复刻去年编程领域那样的进步速度。AI智能体在办公领域的交付能力和渗透率会显著提升。”

  从这个逻辑延伸,叠加编程领域可能出现的L4—L5级别的智能,多模态创作将走向“直出可交付”的中长内容等,Token量级极有可能出现1—2个数量级的增长。90%任务是“养虾” 大模型Token通胀 谁在收割红利?

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