OpenClaw在中国：一场魔幻现实主义的技术狂欢

引言：违背常识的热潮

每个环节的参与者都言不由衷，都揣着明白装糊涂，都在制造焦虑、恐慌和现实扭曲场。

OpenClaw 在中国的流行正在变成一场魔幻现实主义的剧情。

OpenClaw 的多重矛盾

• 它明明是一款需要靠命令行配置和安装，手动配置 docker 和 API key 的小众极客工具，却让平时连电脑都用不明白，刷手机就是日常赛博生活的学生仔、打工人和大爷大妈都趋之若鹜，排队安装。

• 它明明不是一款完整封装的科技产品，就是一个挂在 GitHub 上的原型，却被塑造成了能够解决身边一切问题的成熟解决方案，人人触手可得的超级神器。

• 它明明非常耗时间和精力组装和维护，同时很费钱（token），却因为“开源” ，被包装成免费且省时省事儿成本低的懒人利器（Agent），什么活儿都能干。

• 它明明把你的私有数据，包括但不限于文档、照片、视频等都发送给了被调用 API 的模型厂商，但因为装在了自己电脑上，故事就讲成了数据主权属于用户，让大多数人产生了“模型跑在自己设备上”的虚假安全感。

• 它明明有一套被反复披露的安全漏洞和后门最多的架构，但有科技大厂敢搞街头地推，给缺乏基本信息安全常识的普通人安装这玩意儿；有地方政府部门大张旗鼓搞龙虾培养计划，用裸奔代替了信创。

• 它明明已经衍生出了各种“Claw”，国内主要的大语言模型玩家都推出了套壳版，至少更容易上手，也更安全，但龙虾原教旨主义者只推崇原装天坑版。平时版权意识淡薄，对开源项目倒是大方。

• 它明明应该是开源的灵感，从 Chat 到 Coding 再到 Claw，Agent 的自主能力增强、不依赖人机沟通界面是个趋势，也激发了创业者重构未来的 Agent。但大多数人不关心这些，只为龙虾本体焦虑或狂欢。

• 它明明是让少数人变得更强大的工具，但大众现在觉得它是赛博宠物。对一小撮人类来说，Agent 是解放和发展生产力的工具；而对大多数人来说，Agent 是他们的替代者。把替代品当趋之若鹜的玩具，是耗子给猫当三陪。

登味儿十足的现象

……

一场热潮，一阵狂欢，每个环节都朝着违背常识的方向发展，而所有违背常识的事儿几乎都成了共识。

事体如此诡异，只有一种可能：每个环节的参与者都言不由衷，都揣着明白装糊涂，都在制造焦虑、恐慌和现实扭曲场。

我从来没见过哪个原本强极客属性的技术或产品，比 OpenClaw 在中国的扩散和普及更有“登味儿”。

登不分老少。一个人如果“登味儿”冲，他/她大抵会有如下表现：假装站得高看得远，彰显知识渊博，好为人师，擅长 PUA 制造焦虑，总想着拉别人一把，带别人上船，让别人跟着自己混，然后有利可图。

“登味儿”过冲的人，难免会自带一些神棍或诈骗犯的气质。

OpenClaw 在中国，就是带着特别冲的登味儿火到今天这个程度的。我冷眼旁观，OpenClaw 在中国从极客游戏到群魔乱舞，大抵分为四个阶段。每个阶段有不同的参与者，利益相关方，以及公开或隐秘的诉求。

第一阶段：极客与技术圈的探索

第一阶段，大概从1月中旬到2月初，OpenClaw 还在不断改名，从 Clawbot 到 Moltbot 再到 OpenClaw。这一阶段国内和海外 OpenClaw 主要用户非常接近，主要是开发者和技术圈极客。

那是中国开发者高频给 OpenClaw 提交 PR，开发扩展项目的阶段。随着 OpenClaw 在开发者群体的流行。Kimi 2.5、MiniMax 2.5 和 GLM-5 也都成了 OpenClaw 集成的主力开源模型——这会显著增加它们的 API 调用量，这是竞争的关键指标。

围绕 OpenClaw 的线下聚会和黑客马拉松也开始举办，氛围还是挺正常的。风险投资机构（如真格）和 AI 社区（如 Way to AGI）办“龙虾局”，看重的还是 OpenClaw 给 Agent 创业者带来的想象力，可以借机收割一些基于 OpenClaw 开源衍生的创业项目，或潜在可能创业的个体。毕竟 OpenClaw 在持续运行的 Agent loop、本地文件化的记忆系统、Agent to Agent（A2A）的通信协议等技术亮点，是非常值得进一步实践和完善的。

值得一提的是，杭州的 Agent to Agent 创业公司 SeconMe 在春节前举办了一场龙虾主题的黑客松，我还当了评委，亮相的项目基本都紧扣这些技术关键点，我感觉是相当有建设性的。

这个阶段 OpenClaw 在 AI 生态里已经越来越火了，但还没什么登味儿。开发者天然有分享欲，他们还是想打造更好的产品或原型，交流和启发是第一位的。

第二阶段：技术刻奇与登味儿初现

第二阶段，基本在春节前到长假期间，也就是2月初到2月中，这个阶段事情发生了重要的转折和变化。我称之为 early adopter 的技术刻奇阶段，也是龙虾有了登味儿的初级阶段。

这一阶段 OpenClaw 的用户，已经扩张到了国内的整个泛 AI 生态，开发者和社区贡献者已经不是用户主力，取而代之的是专注 AI 赛道的投资人、AI 圈 KOL、渴望第二春的互联网老兵、AI 产品经理和运营等。说句挑事儿的话就是：文科生占多数。

我就是这个阶段忍不住入坑，又快速弃坑的。

这些人共有的特征是：本身缺乏对大语言模型和 Agent 研发的一线直接体感，但具备一定的 AI 基础知识，了解不同的模型特性，用过多个 Agent，知道什么是 API 什么是 MCP，对搭建一个云端或本地的个人 Agent 有概念，其中不少人可以直接上手。

这些人共同的隐秘心理特征是：特别想证明自己是极客，也懂技术，站在 AI 前沿，是一切 AI 新物种的好奇宝宝。他们特怕别人说他们不懂，也很担心自己落伍。他们很 FOMO，而能把龙虾玩转，并且展示给别人看，是他们获得在 AI 生态里身份认同和心里安全感的重要来源。

因此你会看到，有些还懂那么一点技术、能自己上手部署龙虾的互联网老兵，以一种带有强烈表演性质的直播、发贴和文章的方式，分享自己驾驭龙虾无所不能，大抵是出于这种心态。不死的老兵扮演好奇宝宝，画面有的时候是相当惊悚的。

而耐人寻味的 OpenClaw 上门安装和部署服务，也是在这个阶段出现的。

要知道，泛 AI 生态里的文科生，很多是跨不过劝退 99% 普通人的龙虾安装部署门槛的。他们不会装，但对自己能用到飞起绝对自信。只要被上门服务一次，他们就能硬起来。可是他们又不想让别人知道他们接受了上门安装服务。您千万别问，问了就都是自己装的。所以这个阶段尽管已经开始有上门安装龙虾的服务了，但偷感很重，难以公开流行。

在有了自己的“龙虾”，用过一段时间之后，他们当中的很多人会做以下几件事：

• 劝身边还没有部署龙虾的人，尽快部署龙虾，跟上 AI 前沿潮流；

• 积极分享自己使用龙虾的感受和心得，很多案例是被夸张渲染，甚至编造过的；

• 在社交媒体接连发文，预测一个 AI 新纪元的来临，而自己站在了新纪元的时代坐标上；

• 制作龙虾教程，准备卖课，成为 AI 网红；

• 穿梭在各大城市星罗棋布的龙虾聚会，分享养虾心得。

你看，这登味儿马上就出来了。

第三阶段：早期大众的反常识狂欢

第三阶段，从春节长假结束到3月5日左右，是 OpenClaw 的真正破圈期，我称之为“早期大众的反常识狂欢阶段”，这个阶段，中国完成了 2026年 AI 新叙事的 KPI。

这一阶段，OpenClaw 已经从泛 AI 生态圈“出师”了，大有 DeepSeek 在 2025年春节前的感觉。如果你觉得你还是一名脑力劳动者，受过高等教育，算是社会的弄潮儿，不甘心当沉默的大多数，你高低也得听说过 OpenClaw，怎么也得亲自尝尝梨子的味道。

为龙虾彻底出圈推波助澜，再添一把火的接力棒，已经从 AI 圈内的社交达人和 KOL 们，交给了更能呼风唤雨的一些人，最标志性的信号是：搞 Web 3.0 的那群币圈神人登场了。

到了混过币圈这帮人这儿，OpenClaw 直接挂钩 Web 4.0 入场券。

• “Web 1.0：只读；Web 2.0：互动；Web 3.0：确权；Web 4.0：行动”。

• “OpenClaw 让普通人拥有数字员工/ AI 分身，一人+ AI=超级个体/超级公司”

• “掌握它，你就从内容消费者变成规则制定者、任务执行者、价值创造者”

• “创造者 v.s. 旁观者：能用 AI 工具自主生产、执行、变现的人 v.s. 只消费内容、被动接受服务的人”

• “2026，人类不分男女，只分创造者和旁观者。掌握 OpenClaw，才是 Web 4.0 时代的入场券”

我一边复制粘贴这些话，一边手都在发抖，感觉自己已经犯事儿了。我用后脚跟都能想出来这帮诈骗成性的人接下来要干什么。

即便不上 Web 4.0 的贼船，这套话语体系也足够具有普世煽动性了。那些大 KOL 随便发发，币圈混出来的大长腿“币媛”， 摇身一变成为“龙虾媛”，在社交媒体上念念经，就能勾到很多人的肠子。

所以你看，春节之后的龙虾聚会变得更多了，而且是卖门票的那种，场场水泄不通。来的很多人连 Agent 都不知道，但一个个跃跃欲试，都要用龙虾。于是，龙虾的上门安装服务就真火起来了，因为那些被上门服务的人不再偷偷摸摸的，他们光明正大，不介意承认自己不会，心安理得地被上门，就好像春香院一夜之间从德黑兰搬到了阿姆斯特丹。

你都可以想象那个画面：新晋大长腿“龙虾媛”等着满脸堆笑的技术宅男上门安装，学习能力强的大长腿“龙虾媛”给油腻的中年传统企业老板上门安装，几百人挤在多功能厅里，一个个都戴着龙虾帽，听台上的龙虾布道师唾沫横飞，训导他们要做创造者不做旁观者……你能想象有比这些更油腻更登的场面么？

我观察到身边很多95后和00后的同学腻歪 OpenClaw，就是从春节之后开始的，他们觉得现在再谈怎么玩龙虾，就跟进了老鼠会似的。

更重要的是，到了这个阶段，“龙虾”是什么已经不重要了。

第四阶段：全民参与的盛况

第四阶段，是最近两个礼拜，北京和深圳都出现了大爷大妈排队安装龙虾的盛况。龙虾是街头巷议话题，主流媒体和党政机构下场关注。从 GitHub 代码仓库里的一个简易项目，到一头扎入中国人民群众的汪洋大海，OpenClaw 拢共就用了4个月。

美国组织理论家 Geoffrey Moore 在那本著名的《跨越鸿沟》中，将技术产品的普及周期，划分创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者五个阶段。而 Moore 的核心理论贡献，是指出了技术应用在“早期采用者”和“早期大众”之间存在着天然的、需要跨越的鸿沟，因为两者之间没有天然传导。前者要的是变革的可能性，接受产品的不完美，而后者要的是成熟的解决方案。

放到龙虾在中国，这套理论常识，居然就破产了。早期采用者与早期大众之间的鸿沟，一个春节就跨过去了。

早期大众到后期大众过渡的曲线，更是瞬间拉直。那些在单位被领导要求“研究一下龙虾”的 HR 和行政，被朋友圈龙虾刷屏刷到焦虑的小业主，刷抖音刷到龙虾又喜欢扎堆排队的大爷大妈，以及最有意思的，那些推出“养龙虾”激励政策的地方政府部门......他们开养龙虾的初衷当然不是热爱，而是焦虑，怕被时代抛下。

几件事把这个阶段的氛围推到了极致：深圳某互联网巨头楼下排队给市民提供龙虾安装服务，深圳某区和江苏省某市推出“养虾”激励政策。

这个阶段发生的事儿，我已经解释不了了……它超出了我日常理解这个世界的逻辑框架。

我就想说几个常识：

第一，给不具备任何计算机安全知识的普通市民安装龙虾，出现信息盗用、信用卡盗刷、隐私泄露、文件丢失等问题，涉嫌破坏计算机系统罪。我真是希望这些叔叔阿姨兄弟姐妹安了龙虾回家就把它供起来，真用了出事儿算谁的。这不是别的，这是管杀不管埋。

第二，某市区出台政策，要为开发者提供龙虾部署服务。我不知道这项政策的制定者是不是已经前卫到把“开发者” 定义成用 vibe coding 整活的那群人了。否则，什么样的“开发者”需要亲自部署的服务呢？这是在给游泳运动员套救生圈么？

第三，某市的政策：基于 OpenClaw 架构研发出制造业可用工业大模型，奖励50万元。我都吓哭了：我见过那么多基于基座模型研发 Agent 的案例。可这是我头回看到有人鼓励用 Agent 架构研发底层模型，竟然还有这么倒反天罡的事儿？这是把 OpenClaw 当成 Transformer了。

世界还可以这么……有趣呐。

最有意思的是：“龙虾” 已经被话语建构成了一个无所不能的 AI 神器。它能帮你搞定一切，你可以要求它搞定一切。

这股妖劲儿是一年前 DeepSeek 热浪席卷的时候也不曾出现过的。尽管也出现过很多围绕着 DeepSeek 和梁文锋的街头段子，可人们最夸张的认知充其量也就是：DeepSeek 是个完虐 ChatGPT 的国产大模型，让硅谷颤抖。没人指望 DeepSeek 包治百病，没人拿 DeepSeek 当大力丸，没人指望着被 DeepSeek 救赎。

而现在的 OpenClaw，几乎被塑造成了普通人为了不错失 AI 浪潮，而唯一能抓住的机会。这就已经很神棍了。

我是个出生在上世纪80年代的老年人，见过上世纪90年代的气功热，那也是包治百病缓解焦虑的利器，也是登味儿很重的一项全民运动。但气功和龙虾的最大区别就在于：前者你可以说服自己信，没用也觉得有用；而后者没用就是没用。对大多数人来说，龙虾没用，这本应该是一个常识。你不跟他们讲没关系，他们自己会知道的。

“OpenClaw 概念股集体收跌”、全网求龙虾卸载攻略…… 故事差不多就到头了。如果黄仁勋能在接下来英伟达 GTC 开场演讲中再往回拉它一把，那就幸甚至哉了。

老黄说 OpenClaw 是近30年来最重要的软件发布，这当然没错。毕竟 OpenClaw 用了三周就超过了 Linux 成为全球下载量最高的开源软件。OpenClaw 作为最重要的软件发布的意义在于：它是 AI 的范式革命。

它的启示在于：一个真正属于个人的 Agent，应该如何生长在属于自己的设备上，连接模型与其它 Agent，解决个人的问题和需求。它是一个草稿，一个原型，等着更多创业公司去加工、完善和超越。

而忽悠全民安装裸奔的原生版龙虾，办龙虾培训班，将拥有龙虾和掌握财富机会绑定，不仅反常识，而且暴露了登味儿极重、极度落后的思维方式。总有人想扮演先知，标榜自己是掌握了最先进 AI 知识和技能的人，然后制造认知差，再用认知差套利——很难成为 AI 进入公众世界的正确打法。

你很难想象到处卖 OpenClaw 的，居然跟30年前办气功班的共享一套操作 SOP，但这就是事实。

我有一个极度悲观的看法：AI 是没法教的。

你不可能教会另一个碳基生物该怎么用 AI，这不是编程。自然语言创造世界是没法教的。每一个人的参数不同、语料不同、预训练方式不同、外挂的向量数据库不同，每个人都是完全不同的预训练模型，他们的后训练和推理是永远没法对齐的。

你尝试过教你妈怎么用 AI 么？估计怹老人家问你“什么是提示词”的时候你就暴走了吧？但事实是，你妈根本不需要你教，自己照样会用 AI。人家打开豆包，用语音输入提示词，直接从相册里上传图片，不需要你教。

在你妈眼里，豆包是百度的替代品，不是什么 Seed 2.0。你在那儿讲 Nano Banana 和 Seedance 2.0 的故事一致性和画面一致性，你妈在离你1000公里的地方用剪映 AI 功能和 ListenHub 做视频号做到飞起。你们之间的故事并不相通。

就这，你凭什么觉得自己能教会那么多人用龙虾？你凭什么觉得你们那些整理电脑桌面、推送资讯、自动回复邮件的功能是别人需要的？你真的有那么多回不过来的邮件么？你在台上布道龙虾能替你干掉所有重复性工作的时候，有没有想过台下那些人根本连重复性工作都没有——他们需要的是找到工作？

如果您真的实在是好为人师，那就 build in public，在社交媒体上展示一下自己每天都干了什么，做了什么有点酷的东西，该看到的人自然看到，可以被启发的人自然会受到启发。教别人用 AI 这么登的事儿，别再干了。

想用 AI 的人，也别 FOMO，别给自己找罪受。

最后讲我的一个朋友。

女生，已婚育，大长腿，虽蓬头垢面亦不掩国色，名校毕业，智商130+；互联网大厂非技术岗，我们都嘲笑她信息技术素养极差，她自己也承认。去年，她在群里问我们什么是 Manus，那时候 Manus 都出来一礼拜了。最近换了一辆蔚来 ES8，不用 Nomi，不会用自动驾驶，甚至不会开启座椅加热和自动按摩。我们都跟她说你的 ES8 就值4万，因为只用了1/10的功能。但这不妨碍她 DeepSeek、豆包、飞书会议纪要等等 AI 产品用到飞起。

就在一周前，她在群里问我们什么是龙虾？我们都沉默装死，真懒得科普。她说她想用龙虾，我们都吓哭了，问为什么这么想不开。她说因为看我发了朋友圈，说龙虾已经下沉到大长腿圈层了，她身为一名大长腿，怎么能不用用看。我当时都想剁了自己的手。

她先是自己瞎扑腾，在应用商店下载了一个 LOGO 为龙虾的盗版软件。群里终于有一名舔狗气质浓郁的男性朋友看不下去了，决定手把手教她。半个小时后通报：她真的用上了。我们说再探再报，又过了半个小时，说其实还是卡在授权环节了，教不会。

然后，她非常愉快地就放弃了，问我们怎么卸载。我们说你都没授权连上，就是个精子虾，卸个啥。她说毕竟还有个对话框，挺烦人的。

这就是一名高知女性大长腿短暂的一日龙虾之旅，她卸载了之后一点儿都不 FOMO，我们觉得这很好。