時代變化太快。如果說前兩年，人們還在琢磨怎麼用略顯幼稚的AI賺錢。今年人們要考慮的問題，已經是怎麼賺錢才能養好自己的AI了。這兩天，網路上出現一種新的AI「電子寵物」。有人說它是AI目前最接近科幻片的成品，有人寧可花上萬塊錢也要把它放進電腦。它是AI時代的新中產三件套裝之首：OpenClaw。為“養龍蝦”，人們花了多少錢？老G這兩天上網的時候，總覺得自己走進了水產養殖大棚。因為所有網友，都在討論「養龍蝦」。其實，這隻龍蝦的本名叫OpenClaw。是一個由奧地利軟體工程師彼得・斯坦伯格開發的AI智能體軟體。因為軟體的logo是一隻龍蝦，網友暱稱為龍蝦。〓圖源小紅書用戶@虧完十萬刀就去上班人們手上能用的AI這麼多，為何對OpenClaw這麼狂熱？要知道，OpenClaw不是千問、豆包、DeepSeek這樣的傳統AI產品。光憑它自己，根本沒有搜尋資訊、總結資訊然後回答問題的功能。也因此安裝OpenClaw之後，軟體會強迫你選擇一個大模型接入進去。之後所有任務的搜尋和總結資訊的過程，預設全部透過這個被接取的AI來完成。然而，這個看似「無用」的AI非常特別：它雖然不能獨立思考，但只要給它足夠的權限，它就可以完成人能在電腦上完成的幾乎所有操作。舉個例子。你想讓豆包產生上周業績的報表，需要先把上周的業績提供給它，然後豆包就會產生一份PDF文件供你下載。可是假如讓OpenClaw產生一份上周業績報表，它會先自動讀取你保存在電腦中的上周業績文件，然後把文件裡的信息傳給豆包，讓豆包代替思考生成一份PDF文檔，再把這份文件保存在電腦D盤中。最後，它還會用豆包的語言寫一封郵件，連同這份報表一起送到你的手機上。這感覺，是不是一下就「科幻」了？〓圖源小紅書用戶@Kael.im說穿了，以前的AI都是收到工作、工作、交出成果的「下屬」。而OpenClaw，則是那個真正有權利佈置工作、消化部屬工作成果的「上級」。也不怪網路上的朋友都管OpenClaw叫「AI管家」或「AI代理」。原來其他AI是去取代搜尋引擎，但OpenClaw是來取代我自己的呀！OpenClaw已經有很多非常驚人的「戰績」了。根據多家媒體的報導，一位住在美國的軟體工程師想在年初買輛新車，但又懶得自己去跟4S店砍價。於是，他給自己的「龍蝦」發了一條簡單指令：在50英里內找到所有指定配色的車型的賣家，然後聯絡每家店要到最低價格。結果，OpenClaw接手後，先去網路論壇讀取了當地的真實成交價，然後自動在所有店家的網站上填寫詢價表單。還在各家店回覆郵件之後，自動把更低價的郵件轉寄給其他店家，請他們「再便宜一點」。經過三天的自動化郵件談判，最後成交價比工程師預想的要低了整整7,000美元。整個過程裡，它不光沒打過電話，更是連汽車店的門都沒進過。〓圖為工程師的OpenClaw和汽車店交流的郵件假如你沒有那麼多商務需求讓OpenClaw操作，它甚至可以自動幫你在網路上談戀愛。等關係進展到要線下約會時，再來通知你。這可能就是AI時代的戀愛盲盒吧。在見面之前甚至都不用“補課”，因為你的AI龍蝦跟對方聊天的時候可以模仿你的語氣。〓圖源小紅書用戶@Alpha-強大的綜合能力，讓聞者心動。然而，它不是豆包千問那種可以在手機上一鍵安裝的軟體。它對硬體效能的要求高，而且剛需一定的網路和電腦技能，一般人能順利裝好的並不多。這就讓安裝OpenClaw，突然成了一門生意。還是下到幾百塊、上到幾萬元的「大生意」。還是那句話。第一批用AI賺到錢的人，永遠是教別人怎麼用AI的人。做OpenClaw的第一筆「標配」支出就是蘋果的Mac mini。作為高手口中最適合搭建OpenClaw的平台，Macmini集性能和小巧於一體，作為一個沒有個人隱私的新電腦，還能確保資訊安全。4,300多元的低配版本，已經在各大電商平台上全面缺貨了。「上門裝蝦」的服務價格，更是經歷了幾波動盪。從剛開始驚現的「萬元天價」但包裝不包會，捲到現在逐漸穩定在300到500之間管安裝管教學，外加附送一堆龍蝦的技能包（skills）。業務水準更全面一點的，甚至還能免費幫你做一頓飯。報班學課的流水線，更是已經搭建完成。一切的一切，就像幾個月前人們狂熱學習那些AI生圖或生影片的咒語一樣。然而，辛苦把OpenClaw裝好，裝好技能包的朋友們怎麼也沒想到──把它裝進你的電腦，只是這隻龍蝦「吞金」的開始。再不努力打工，就養不起AI了很多人以為養AI就像養一隻電子寵物，費點電就行。但當你用OpenClaw這種「重裝智能體」時，你才會發現，它簡直是吞金巨獸。部署OpenClaw只是你為它花的第一筆錢，也很可能是最少的一筆錢。真正讓你肉痛的，是它那比ChatGPT貴出幾十倍的Token燃燒量。在社群媒體隨便一搜Token，就能出現大量燒不起Token、養不起AI的感慨。在搞清楚OpenClaw有多燒錢之前，我們得先知道什麼是Token。AI不直接讀漢字，而是把文字切成碎片來理解。例如輸入“恭喜你發財”，可能會被切成“恭/喜/你/發/財”等碎片，這些碎片就是Token。無論你是用ChatGPT還是DeepSeek，大多數廠商都是按Token數量收錢的。我們可以簡單粗暴地把它理解為：Token是AI的計費單位。一般來說，英文1000個Token約等於750個字；中文比較貴，一個漢字往往要佔用1到2個Token。Token的每一分消耗，都直接對應帳單。為了方便理解，我們可以把Token比喻為油耗。普通的ChatGPT像是輕便自行車，你問它一句話，它就回你幾個字，油耗很低。但OpenClaw像是一輛百噸重卡——它每次開口前，會加載大量背景資訊、框架指示和技能。放在現實世界，相當於你才和運輸公司說了一句你好，就有一個工人團隊把你的大量貨物裝車，即便你們沒有達成合作，這個裝車的過程也是收費的。因為它起步，就要消耗數千到上萬個Token。這就好比你家車庫門一開，還沒上路呢，5塊的油費就先燒沒了。毫不誇張地說，Token是真正的AI油老虎。家裡負責繳電費的人大多都思考過這個問題：開冷氣是開機費電，還是運轉費電？這個問題放在OpenClaw身上也成立，答案很野蠻：啟動耗油、運轉更耗油。抓網頁、閱讀文件、自我修正......OpenClaw處理複雜任務需要重複思考。 尷尬的地方就在於：它每思考一步，都要把剛才那幾萬字的背景訊息重新讀一遍。第1 分鐘：它在讀你需要的文件，燒了10萬Token。第2 分鐘：它在分析網頁，又帶著剛才的文件讀了一遍，燒了20萬Token。第3 分鐘：它在寫報告，結果又把之前的內容複習了一遍…如果你用的是像騰訊雲DeepSeek這樣高效能的模型，在OpenClaw的這種「高頻重讀」模式下，一分鐘可以燒掉幾十萬個Token。折算成人民幣，它意味著：AI自動工作一分鐘，後台已經悄悄劃走了你20多塊。注意，這只是它一分鐘的花費，還沒算它思考時產生的「思維鏈」額外費用。現實生活裡，OpenClaw不只一次被網友比做是會「呼吸」的鈔票。有網友的OpenClaw，一天「吃飯」要花400塊。有人6小時消耗9000萬Token，帳單$170（約1172元人民幣）。有人一個月基礎工作流程，成本$400（約人民幣2759元）......2026年，Token比黃金更有價值。在AI圈裡，這不是危言聳聽。有開發者在測試類似OpenClaw的自動化智能體時，由於沒有限制任務循環，且未開啟“緩存省錢模式”，首月消耗了1.8億個Token。以當時高績效模型（含輸入/輸出權重）的綜合單價計算，這筆帳單最終高達2萬多元人民幣。而根據中金發布的數據，2025年度，只有0.05%的中國人月收入超過2萬元。使用OpenClaw，就像在僱用一個不計成本的員工。由於它執行任務是全自動的，你無法即時監控它在這一秒鐘裡到底燒了多少Token。很多時候，當你發現任務邏輯偏離、想要按下停止鍵時，它可能已經背著你偷偷刷掉了幾百塊。現階段，大多數人需要面對的現實是：本想讓AI幫自己打工，結果薪水全給AI交了「伙食費」。前文我們就說過，普通的AI是在陪你聊天，而OpenClaw是在替你「僱用一個專業的自動化團隊」。這個團隊雖然強悍，但它們每一秒鐘的呼吸都在計費。如果沒有優化好它的技能包，或是沒開啟快取模式省錢，那麼OpenClaw燒錢的速度，大機率比你賺錢的速度還要快。OpenClaw最貴的地方，不是錢貴，不是使用OpenClaw唯一的成本。使用OpenClaw的成本遠遠不止於金錢，更重要的是隱私和財產安全。現在全網已經達成了一個共識：絕對不要在辦公室、學習或儲存資料的主力電腦上部署OpenClaw。為了確保OpenClaw能24小時跑服務，電腦的CPU和記憶體會拉滿，佔用電腦的大量效能。如果電腦同時運行OpenClaw和其他任務，運行起來時你大概率會聽到風扇的轟鳴聲，然後就會出現每個人都熟悉的畫面：Word卡死，網頁崩潰，連滑鼠的遊標都無法挪動。甚至有網友在自己的舊MacBook上部署OpenClaw以後，讓它去裝一個skills，結果安裝失敗，第二天打開一看，機器滾燙，屏幕燒了。當然，這不是網友們呼籲為OpenClaw提供專屬電腦的主要原因。想讓OpenClaw真正成為你的助理，就不可避免地對它開放你的電腦權限。它會暢通無阻地讀取你的檔案、操作你的瀏覽器，甚至存取你的系統後台。OpenClaw就像一個掌握了你家所有鑰匙的管家，在它面前，你的訊息基本上是裸奔。在數據就是金錢的2026，這些被AI爬取、處理過的個人私密數據，是否會被打包、去重，最後出現在某個黑產平台上「明碼標價」？沒人能保證。不過從網路上已有的大量關於OpenClaw的貼文看，隱私外洩似乎不是什麼新鮮事。繼不要在主力電腦上安裝OpenClaw的共識之後，網路又陸續出現了：不要把錢包密碼給OpenClaw。否則，你卡里的錢可能直接被它刷走。當你發現時，你的錢往往已經無法追回。甚至，在人類學習和馴化OpenClaw的過程中，已經打響了一場新時代的資產保衛戰。除了隱私外洩和傾家蕩產的風險，OpenClaw的出現也正在催生每個人的職場焦慮。看著朋友圈裡刷螢幕的“智能體”“分散式抓取”“自動化流”，我們很容易陷入恐慌：如果今天還不去研究OpenClaw，明天自己就是AI時代的新文盲了。但是當我們熬夜翻遍各種Github教程，折騰環境變量，在黑色的代碼框裡反复橫跳，終於可以弄懂別人社交媒體在說什麼時，又會陷入新一輪的焦慮：越是深入學習AI，就越容易覺得自己即將失業。親眼看到OpenClaw僅用幾分鐘就完成了自己一周的工作量時，很多人的第一反應就是恐慌：“如果它已經能做到這個程度，那我的價值到底在那裡？”外界的訊息也不斷強化這種恐慌。2024年到2026年間，美國股市頻繁出現非常「冷酷」的現象：裁員消息一出，股價應聲上漲。打工人們在電腦前焦慮地學習如何配置OpenClaw幫助自己更好工作的時候，華爾街的分析師們正盯著公司的財報。只要公司宣布用AI取代了人的工作崗位，公司的股價就會立刻拉出一個漲停。在資本市場看來，企業裁員幾乎等於擁抱高效率生產的未來。也正因如此，新時代的賺錢方式已經小範圍變成了：從學習AI和使用AI，到從資本市場購買AI相關的股票。也包括那些大規模裁員的公司。當然，這只是一種方法論，而且實操起來頗有風險。回歸一般人目前的AI焦慮，其實很可能是杞人憂天。畢竟AI的發展速度快到令人髮指。這個月你還在為部署OpenClaw翻遍教學、折騰環境，可能下個月，它就被優化成了「一鍵安裝」甚至是「網頁即用」。 AI的目的是要把複雜的流程簡單化，讓每個普通人都能擁有自動化團隊，而不是把一般人拒於門外。科技進步的終極目的始終是服務於人，而不是給人製造門檻。對多數一般人來說，與其擔心被AI迭代掉，不如先擔心怎麼賺夠這個月的Token費。畢竟，在AI真正變得「零基礎、零成本」之前——我們還得努力打工，才能養得起自己的AI。(鳳凰衛視)
