谁，能给“养龙虾”降降火？

提要：真正的好东西，不需要用焦虑逼你买。

3月10日，国家互联网应急中心深夜发文。

直指当下最火的“养龙虾”，藏着致命隐患。

同一时间，A股OpenClaw概念板块逆势冲高。优刻得-W触及20厘米涨停，两天涨超30%；宁波建工连板涨停，封单金额26.19亿元。

一边是监管紧急示警，一边是资本疯狂炒作。

这股“养龙虾”的热潮，到底疯到了什么地步？

优刻得当晚发了公告，语气罕见地冷静：搭载OpenClaw镜像的轻量云主机产品，尚未形成规模化的产品体系，收入占比极低，短期内对公司业绩影响有限。

公司还补了一句：可能存在非理性炒作风险。

但市场不管这些。—— 涨停，还是涨停。

1、虚火，从哪儿烧起来的

“养龙虾”，火得有点邪乎。

3月初，深圳腾讯大厦北广场，近千人排起长队，等着免费安装OpenClaw。队伍从下午排到晚上，场面堪比限量球鞋发售。

同一时间，深圳龙岗区发布“龙虾十条”，无锡高新区发布“养龙虾十二条”。地方政府争着抢跑，像极了当年的区块链、元宇宙。

资本市场更热闹。青云科技、优刻得、顺网科技集体涨停，算力板块全线躁动。投资者赌的是：这只龙虾，会吃掉海量算力。

国产“龙虾”一夜之间冒出来。KimiClaw、MaxClaw、CoPaw、ArkClaw、AutoClaw……名字长得像孪生兄弟，让人眼花缭乱。

上门安装服务成了新生意。价格从30元到1.6万元不等，有人自称几天赚了26万。社交媒体上，教人“养虾”的课程铺天盖地，评论区置顶的往往是“内部部署手册”或“模型调用付费链接”。

话术也很统一：“不用龙虾就是职场原始人”、“被标记为老登淘汰”、“AI时代你不养虾等什么”。

焦虑被精准地制造出来，打包成课程、模板、Token套餐，卖给害怕掉队的人。

有业内人士看得直摇头：这跟当年的区块链、元宇宙热潮，有什么本质区别？

区别可能是，这次速度更快。

从爆火到争议，只用了60天。

2、谁在给龙虾“加佐料”

这轮虚火的背后，站着全链条的推手。

第一味佐料，叫“叙事胜利”。

OpenClaw的故事太性感了。一个能替你干活的AI助手，7×24小时不间断运行，你睡觉它工作，像养了个数字员工。这击中了这个时代最诱人的技术想象：躺着，也有人替你赚钱。

但问题是，叙事感染力和技术成熟度，是两码事。

有开发者亲测后算了一笔账：花3500元买个二手Mac mini，加上部署成本、Token消耗，最终产出效率，远不如花3000元雇个实习生。

“当一项技术需要专人授课、专业师傅协助才能使用时，它本质仍是专业工具，而非大众应用。”

第二味佐料，叫“全链条狂欢”。

这轮“龙虾热”背后，都是利益驱动。

模型厂商需要Token消耗，上市公司需要估值题材，卖课的需要新概念，自媒体需要新流量，硬件厂商乐见用户为了跑Agent再买台机器。

阿里出了CoPaw，腾讯上了WorkBuddy，字节火山引擎推了ArkClaw。巨头们喊着“降低门槛”，实际是抢着圈地——谁也不想把入口让给一个开源框架。

创业者更兴奋。王慧文发了“英雄帖”，招揽OpenClaw相关团队。风险投资重新躁动，仿佛下一个独角兽已经在路上。

真正承担成本的，是末端的普通用户。

他们花几百几千块装上“龙虾”，却发现不会用，用不起，甚至用出问题。

第三味佐料，叫“FOMO”——害怕错过的恐惧。**

一位IT网站创始人说了句大实话：“如果我说最近没开‘龙虾’，可能意味着我被踢出圈子了。”

这种心态，让很多人陷入“努力幻觉”：通宵研究skill、MCP这些术语，却连工具和工具反制的关系都分不清。完成部署就发朋友圈展示，至于解决了什么实际问题，没人问，也没人答。

当被问起Token消耗量或任务产出时，常见回应是“还没对接API”或“在打磨skill”。

虚火最旺的时候，没人愿意承认：自己养的龙虾，其实不怎么干活。

3、龙虾不干活，还闯祸？

真正的问题，不是龙虾不干活。

是它干活的时候，可能把家拆了。

第一桩祸：安全漏洞。

国家互联网应急中心3月10日详细披露了OpenClaw的四大风险：

——“提示词注入”风险。攻击者在网页中构造隐藏恶意指令，诱导OpenClaw读取后，可能泄露用户系统密钥。

——“误操作”风险。OpenClaw可能错误理解用户指令，把电子邮件、核心生产数据彻底删除。

——功能插件投毒风险。多个插件已被确认为恶意，安装后可窃取密钥、部署后门，让设备沦为“肉鸡”。

——安全漏洞风险。OpenClaw已曝出多个高中危漏洞，可导致系统被控、隐私泄露。

这不是危言耸听。

Reco AI安全博客此前披露，ClawHub插件市场约12%的技能含恶意代码，341个插件有问题。

思科Talos团队1月发报告：OpenClaw把认证令牌和凭证以明文JSON格式存磁盘，定性为“a recipe for disaster”——灾难配方。

全球扫描发现，超23万个OpenClaw实例公网暴露，其中8.78万个已发生数据泄露。150万个API密钥明文“裸奔”，覆盖Anthropic、OpenAI、AWS等服务，波及52个国家。

Meta一位AI安全总监的经历更吓人：她部署的OpenClaw，因为收件箱太大，触发了“上下文压缩”，开始批量删邮件，最终删掉200多封。

删邮件还算轻的。有开发者把浏览器通过VNC开放到公网，几天后信用卡被盗刷。

三星、SK等韩国科技企业，2月就禁止员工在办公设备运行OpenClaw。

第二桩祸：成本黑洞。

OpenClaw免费，但“喂”它的Token不免费。

有用户晒账单：一个月花了近3万。有人一晚上自动发了69块钱的邮件。还有人说，装完一天额度就烧光，开始欠费。

问题在于，很多用户装的时候，压根不知道这东西要持续烧钱。

有服务商提供免费安装，结果用户第二天傻眼：Token没了，钱没了，问题没解决。

更扎心的是一个老板的结论：养龙虾的成本，够雇两个实习生，产出还不如实习生靠谱。

第三桩祸：失控的伦理。

有人用OpenClaw自动邀约女主播吃饭、打赏，全程零人工干预。工具被用来“偷懒式撩骚”，引发公众对伦理边界的担忧。

这还不是最严重的。

真正让核心开发者愤怒的，是开源社区被当成“免费的屎山处理场”。

之前那个“文科生靠AI成贡献者”的故事，开发者翻出记录：他提交的134个PR，只有21个被合并。通过率27%。剩下113个，需要志愿者一个个审核、关闭。

有知乎网友算了笔账：21个成果，是用113次对别人时间的消耗换来的。

GitHub为此改了规则——限制每位作者最多10个开放状态的PR，理由是遭遇了“大量AI生成低质代码的冲击”。

批评者说，这是一条完整的营销链路：用AI刷PR，蹭上榜，编故事，引流，最终指向自家产品。

当事人回应：我不是炒作，只是想验证一种新的范式。

但争议已经“烧”起来了。

4、虚火之下，谁在裸泳

3月10日，A股收盘。

网络安全概念异动拉升。天融信涨停，国华网安涨停。

市场用钱投票，给“龙虾热”降了降温。

但泡沫的故事，才刚刚开始。

有媒体总结得很到位：这轮热潮，要避免一哄而起、一哄而散。

回顾历史，O2O、P2P、区块链、元宇宙，哪一次不是从全民狂欢，到一地鸡毛？

区别在于，前几次烧的是概念，这次烧的是真金白银和隐私安全。

更值得警惕的是，政务场景也开始蹭热度。

深圳龙岗发了“龙虾十条”，无锡跟了“十二条”。有专家提醒：政务场景涉及公民个人信息、行政审批流程，一旦出问题，影响面比个人用户大得多。

“抢抓机遇不是跟风。如果在没有产业基础、人才储备、应用场景的情况下盲目上马项目、招商引资，最后很可能造成财政资源浪费，甚至引发其他风险。”

这话说得够直白了。

优刻得那晚的公告，其实已经点破了关键：相关业务尚未形成规模化的产品体系，收入占比极低，技术迭代及商业化进展可能不及预期。

翻译成人话就是：炒归炒，别当真。

5、真正的AI，不靠焦虑驱动

虚火归虚火，OpenClaw本身不是坏东西。

周鸿祎说了三点：它确实代表了智能体的发展方向，但现在还有三个问题没解决——安全、配置复杂、技能依赖。

一位开发者说得更实在：OpenClaw像L3级自动驾驶，勉强能用，但经常需要人接管。鼓吹“全自动干活”的，跟去年某些车企忽悠司机“开车睡觉放心用智驾”一样不负责任。

区别是，只谋财，不害命。

那普通人该怎么办？

枢机科技创始人李雲帆给了一个标准：判断AI值不值得追，就看两条——第一，它是不是让原本做不到的事变得能做；第二，它是不是让原本要做的事，以更低成本、更高效率完成。

按这个标准，OpenClaw对大多数普通上班族，没提供足够清晰的价值。

“它当然能做一些操作，甚至偶尔还能给人一种‘快要成了’的兴奋感，但这种兴奋感并不等于可持续的生产力。”

真正值得期待的AI，不是看上去像人在忙，而是能稳定、低成本地创造真实价值。

结语：谁能降温？

3月10日深夜，国家互联网应急中心的文章还在发酵。

优刻得的公告挂在交易所网站上，白纸黑字写着：可能存在非理性炒作风险。

但第二天开盘，股价会怎么走，没人知道。

“养龙虾”火了两个月。有人赚了钱，有人亏了钱，有人丢了隐私，有人被删了邮件。

虚火最旺的时候，没人愿意承认：这东西还不成熟。

但降温的迹象，已经有了。

工信部3月8日先发了预警。国家互联网应急中心3月10日跟了详细风险提示。银行拒绝部署。三星封杀了。谷歌封杀了。GitHub改了规则。

越来越多的人开始问一个朴素的问题：

我花几千块养的这只龙虾，到底替我干了什么活？

如果答案只是“发朋友圈显摆”，那这火，确实该降降了。

回到标题那个问题：谁，能给“养龙虾”降降火？

答案可能是那些真实的教训——被盗刷的信用卡，被删掉的邮件，被消耗的志愿者时间。

也可能是监管机构的深夜发文——把风险一条条列清楚，让用户自己判断。

还可能是一家上市公司的公告——在股价涨停的时候，主动站出来说：这东西还没赚钱，别瞎炒。

更可能是一个简单的常识：

真正的好东西，不需要用焦虑逼你买。

AI也是。