“養(yǎng)龍蝦，上火山，開通方舟Coding Plan即刻贈送?！边@是火山引擎新上線產(chǎn)品ArkClaw的宣傳語之一。與此同時，騰訊內(nèi)測的QClaw也主打類似賣點，在云端一鍵部署OpenClaw框架。
幾乎在同一時間，國內(nèi)多家互聯(lián)網(wǎng)公司開始把這個原本屬于開發(fā)者社區(qū)的開源項目迅速包裝成產(chǎn)品。除了火山引擎的ArkClaw，騰訊形成了包括WorkBuddy、QClaw在內(nèi)的“養(yǎng)蝦矩陣”，阿里云、百度智能云等云廠商也紛紛掏出了自家版本的OpenClaw。
昨天凌晨，馬化騰轉(zhuǎn)發(fā)了一則《騰訊全系“龍蝦”產(chǎn)品矩陣來了，個人可直接調(diào)用》微信推文，并表示：“自研龍蝦、本地蝦、云端蝦、企業(yè)蝦、云桌面蝦，安全隔離蝦房、云保安、知識庫……還有一批產(chǎn)品陸續(xù)趕來。”
隨著各家的“龍蝦矩陣”迅速擴張，市場也對AI企業(yè)開啟了一輪再估值。
但相比騰訊、字節(jié)這樣的“龍蝦大戶”，短期內(nèi)最大的贏家反而來自模型側(cè)——MiniMax、Kimi和智譜。因為各個“龍蝦”基本都支持多家模型接入，這三家的模型剛好是目前Agent場景中最受歡迎的。
本周以來，MiniMax和智譜連續(xù)上漲。截至11日收盤，MiniMax市值已超過百度的港股發(fā)行市值。
另一邊，字節(jié)和騰訊在做大蛋糕的同時，也在用戶交互前端分別接入了各自最核心的流量入口：飛書、企業(yè)微信和QQ。
這一輪由云廠商掀起的“龍蝦局”，正在逐漸演變成一場產(chǎn)業(yè)級競賽。
幾乎所有頭部AI廠商都在涌入這個賽道，試圖把OpenClaw變成新的AI應(yīng)用入口。
對于字節(jié)和騰訊這樣的AI+云廠商而言，真正的答案或許并不在模型本身，而在Agent時代新的入口位置。
01
字節(jié)騰訊的龍蝦局里，是小龍先吃飽？
這輪“龍蝦熱”里，一眾AI廠商相繼入場，但版圖擴張最為激進的，還是幾家頭部的AI+云廠商，尤其是字節(jié)和騰訊。
字節(jié)把ArkClaw做成了火山引擎上的云端SaaS：用戶幾乎不用折騰本地環(huán)境，打開網(wǎng)頁就能跑一個7×24小時在線的Agent，并直接接入飛書插件和多種模型。
騰訊同樣選擇讓QClaw在云端部署，同時打通了自家的生態(tài)入口。安裝后可以接入QQ、企業(yè)微信，用戶在手機上發(fā)一句話，就能遠程指揮電腦上的Agent干活。
“無縫接入”既有的C端生態(tài)，這是頭部互聯(lián)網(wǎng)+云廠商才有資本做的事情。字節(jié)和騰訊之外，阿里在此前發(fā)布了QoderWork和JVS Claw，智譜、MiniMax、Kimi也相繼推出自家OpenClaw生態(tài)產(chǎn)品，百度趕在11日推出了自家的DuClaw。
一時間，中國AI圈的養(yǎng)蝦池里群英薈萃。但如果只從模型層面來看，這一波大廠龍蝦局里，先“吃飽”的其實是幾家獨立模型公司。
基于OpenClaw生態(tài)，ArkClaw并不只支持Seed-Doubao 2.0，QClaw也不是只能跑混元系列；相反，這些平臺普遍支持外部模型接入，ArkClaw的技術(shù)文檔里就公開列出了Doubao-Seed、Kimi 2.5、MiniMax 2.5、GLM等選項。
以O(shè)penRouter（全球第一大第三方模型API聚合平臺）為例，過去一段時間里，在OpenClaw生態(tài)的驅(qū)動下，該平臺上最熱門的模型中，幾乎大半來自國產(chǎn)模型。
在目前的OpenRouter月榜單上，MiniMax M2.5已經(jīng)燒掉了驚人的8.1萬億Token，領(lǐng)跑該榜單。前十名中還有Kimi K2.5、DeepSeek V3.2、GLM 5和Step 3.5等國產(chǎn)模型。
直接的結(jié)果是，雖然像騰訊因為QClaw的推出一度市值重回5萬億，但MiniMax和智譜被視為這輪調(diào)用增長的最大受益者，市值也水漲船高，MiniMax甚至超過了百度在港股的發(fā)行市值。
代入到字節(jié)和騰訊等大廠視角，不難得出這樣一個判斷：眼下OpenClaw最稀缺的不是模型，而是把開源Agent從極客玩具變成可用產(chǎn)品的能力。
眼下最重要的，是趁著熱度做大以“龍蝦”為代表的Agent生態(tài)蛋糕。所以在過去一周中，我們可以看到這樣的場面：
上周，騰訊云在深圳總部辦免費線下安裝活動，吸引了上千人排隊；財新的報道中披露的數(shù)據(jù)稱，到3月初，安裝在騰訊云上的OpenClaw用戶已經(jīng)超過10萬。
字節(jié)這邊則不是搞“擺攤裝蝦”，而是通過火山引擎、Coze和飛書教程直播，把OpenClaw迅速做成一個低門檻工作流工具。
近日，百度也在自家工區(qū)門口舉辦了“龍蝦”市集活動。數(shù)十名百度工程師一對一為近千名用戶提供了云端OpenClaw免費安裝服務(wù)。
帶著龍蝦“破圈”，大廠們的目標一致：先把部署、接入、使用成本砍到最低，把“養(yǎng)蝦”從開發(fā)者小圈子推到更大的人群和企業(yè)場景里。
為什么會這樣？因為OpenClaw形態(tài)的Agent顛覆了傳統(tǒng)Chatbot的運作邏輯。
傳統(tǒng)的Chatbot邏輯是一問一答，OpenClaw這樣的通用Agent則是一整條任務(wù)鏈：規(guī)劃、調(diào)用工具、執(zhí)行、讀取結(jié)果、再規(guī)劃。
模型一旦被嵌進這種循環(huán)里，在調(diào)用量激增的同時，各類龍蝦Skill生態(tài)也應(yīng)運而生。
所以，以字節(jié)和騰訊為代表的大廠“龍蝦局”，表面上是帶著MiniMax、智譜、Kimi這些“小龍”一起做大蛋糕，實際上是想從平臺視角建立起用戶認知，擴大Agent用戶基礎(chǔ)和自家產(chǎn)品品牌形象。
換言之，要理解OpenClaw時代的Agent生態(tài)，我們需要先將其分解成平臺層和模型層。至少在眼下的開源生態(tài)下，平臺層和模型層不一定來自同一家公司：打造平臺的企業(yè)瞄準的是獲客和做大市場，而被調(diào)用最多的模型公司，變現(xiàn)能力則大幅提升。
但這并不意味著，大廠們是在給別人做嫁衣。騰訊和字節(jié)圍繞OpenClaw的動作，本質(zhì)上是在鎖定云用戶、沉淀調(diào)用數(shù)據(jù)，并盡可能把Agent使用習(xí)慣綁定到自己的辦公和社交生態(tài)里。
這也是為什么，在幾大云廠商的“自營”龍蝦中，我們要把QClaw和ArkClaw單獨拿出來看。大部分企業(yè)的操作是支持或接入OpenClaw，而這兩家頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)接入了自家IM（即時社交）生態(tài)，先找到用戶和場景，再慢慢落地需求。
“小龍”們吃飽了全行業(yè)一同做大的用戶體量，但這只是第一回合。Agent的平臺層和模型層之間，不同體量企業(yè)的生態(tài)差異正在顯現(xiàn)。
02
“自營”Claw背后，是飛書和企微的護城河
眼下，OpenClaw很火，但到底好不好用，這個問題一直在各大社媒上眾說紛紜。
一個不可忽視的現(xiàn)實是：很多普通用戶部署了OpenClaw，卻并不知道它到底可以做什么。
在一些內(nèi)容社區(qū)，點開OpenClaw相關(guān)話題逛上一圈，會發(fā)現(xiàn)目前大多數(shù)用戶的需求仍停留在比較基礎(chǔ)的任務(wù)，例如整理郵件、查詢信息或生成簡單文檔，而真正復(fù)雜的企業(yè)級自動化場景仍然非常少。
近期在某平臺上，AI博主JET發(fā)了這樣一篇筆記：“深圳養(yǎng)龍蝦現(xiàn)場回來，給大家潑點冷水?！?/p>
JET的主頁提到，他曾有兩家頭部AI企業(yè)從業(yè)經(jīng)歷。所以他以業(yè)內(nèi)人士視角寫道——現(xiàn)場和會后，很多朋友會來問我類似的問題：
“我有一個小龍蝦，我怎么用它做XXX？”
“我能不能用龍蝦做一個產(chǎn)品？”
“當你手里有一個錘子，看什么都像釘子?！痹诠P記的最后，JET這樣總結(jié)“龍蝦熱”下的眾生相。
與技術(shù)層面的0到1相比，用戶心智和主動開拓需求的0到1更難完成。
在這種情況下，ArkClaw和QClaw的意義，其實并不是讓OpenClaw一下子變得更好用，而是給“龍蝦”提供可以施展拳腳的現(xiàn)實場景。
把Agent接入現(xiàn)有的辦公軟件體系，看起來只是一次簡單的適配，但這恰恰是頭部互聯(lián)網(wǎng)集團的最大優(yōu)勢。
騰訊與QClaw一同推出的WorkBuddy，可以直接連接QQ、飛書、釘釘?shù)绒k公工具，并支持多Agent并行執(zhí)行任務(wù)，例如自動整理資料、處理日程或生成文檔。
而ArkClaw依托火山引擎資源，在使用中可以直接調(diào)用飛書插件體系，讓Agent自動處理會議紀要、文檔表格或工作流程。
換言之，龍蝦眼下最適合鋪開的場景，其實是依托辦公軟件生態(tài)幫人“打雜”。
而在B端即時通訊+辦公套件領(lǐng)域，過去十幾年里，中國企業(yè)軟件生態(tài)其實已經(jīng)形成了非常穩(wěn)定的格局：飛書、企業(yè)微信和釘釘。
這些平臺本身就承擔著企業(yè)協(xié)作、文檔管理和流程審批等功能。而依托云端部署的OpenClaw Agent，可以在安全相對可控的情況下，為個人開發(fā)者和企業(yè)客戶提供自動化能力支持。
至于為什么更偏B端而非C端，OpenClaw的特性已經(jīng)解釋了這一點。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，OpenClaw之所以能做到“Open”，是建立在“Computer Use”基礎(chǔ)上的；在PC端用戶授權(quán)的前提下，Agent可以接管系統(tǒng)層的一眾能力和用戶信息。
拋開OpenClaw的安全隱患暫且不談，PC市場在過去10余年中一直處于用戶流失狀態(tài)。在移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮中，PC用戶多少有些“小眾”；反而在B端，PC仍然承擔著生產(chǎn)力主力的角色。
因此，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，字節(jié)和騰訊推動Claw產(chǎn)品化，其實已經(jīng)在瞄準B端的辦公協(xié)同場景，爭奪Agent時代的入口位置。
在這種競爭結(jié)構(gòu)中，大廠的優(yōu)勢非常明顯。
首先是平臺生態(tài)。飛書和企業(yè)微信已經(jīng)積累了大量企業(yè)用戶，也天然沉淀了大量各類Skill的使用需求。其次是云資源，OpenClaw在執(zhí)行任務(wù)時需要持續(xù)調(diào)用模型API，復(fù)雜任務(wù)往往需要大量Token計算。
投行 Barclays 的研究顯示，AI Agent在執(zhí)行任務(wù)時需要多輪推理與工具調(diào)用，其 Token消耗可達聊天機器人的約25倍。與此同時，NVIDIA 的技術(shù)文章指出，復(fù)雜推理模式下，一次完整的多步推理流程可能帶來 最高約100倍的計算與Token消耗，使Agent系統(tǒng)成為當前大模型應(yīng)用中最消耗算力的形態(tài)之一。
智譜此前就因調(diào)用量激增，導(dǎo)致Coding Plan使用不穩(wěn)定，因Token消耗異常向用戶致歉，并對訂閱用戶予以補償。字母AI了解到的一些行業(yè)內(nèi)部消息顯示，部分獨立AI公司已經(jīng)開始回流第三方云廠商，以獲取更多云資源支持，維持API調(diào)用服務(wù)穩(wěn)定。
更重要的是用戶習(xí)慣。一旦企業(yè)開始習(xí)慣在飛書或企業(yè)微信中使用Agent自動完成任務(wù)，例如整理數(shù)據(jù)、生成報告或運行腳本，這些自動化流程就會逐漸沉淀在平臺上。
這也是為什么，在當前的OpenClaw生態(tài)中，模型反而更像是一種可替換組件；而需求和使用場景，目前看還需要廠商們想辦法喂到用戶嘴邊。
開發(fā)者今天可以調(diào)用MiniMax，明天也可以切換到GLM或Kimi，但任務(wù)仍然運行在同一套Claw平臺上。
就在前天，釘釘也宣布全面接入OpenClaw，并且到本月底，企業(yè)和個人開發(fā)者在使用OpenClaw時，調(diào)用釘釘相關(guān)API、Webhook或Stream服務(wù)，可獲得不限量的免費調(diào)用額度。
這場入口級龍蝦之戰(zhàn)的三大頭部選手，終于湊齊了。
03
從“養(yǎng)蝦”到交付：終局還是拼基模
OpenClaw的第一階段是部署競賽，而第二階段會變成交付能力的競賽。
這一點其實已經(jīng)開始在產(chǎn)業(yè)討論中浮現(xiàn)。目前，OpenClaw的爆發(fā)很大程度上來自開發(fā)者社區(qū)和個人用戶：一鍵安裝、自動瀏覽網(wǎng)頁、調(diào)用工具執(zhí)行任務(wù)，這些能力讓Agent看起來像一個可以“干活”的AI。
但這種熱度并不意味著企業(yè)級落地。Agent與傳統(tǒng)聊天模型最大的不同在于，它天然需要訪問郵箱、瀏覽器、文件系統(tǒng)和API憑證，這些高權(quán)限操作一旦出錯，風(fēng)險就會直接落到某些業(yè)務(wù)動作上，而不只是一次回答錯誤。
換句話說，OpenClaw兼具風(fēng)險和價值的特性，能否依托云平臺的安全機制實現(xiàn)平衡，目前還要打一個問號。
另一方面，政策和監(jiān)管側(cè)對“龍蝦熱”仍然是一種相對理性的推動狀態(tài)。
最近一段時間，我國多地都對OpenClaw相關(guān)生態(tài)提供算力和資金支持。例如深圳、無錫、合肥、蘇州等城市都推出了針對Agent生態(tài)的補貼和孵化計劃。
與此同時，工信部等監(jiān)管機構(gòu)發(fā)文強調(diào)，OpenClaw在部署時存在“信任邊界模糊”問題，要求加強數(shù)據(jù)訪問控制、身份認證和日志審計等安全要求。
換言之，目前的“養(yǎng)龍蝦潮”仍然帶有明顯的試錯特征，穩(wěn)定跑通的企業(yè)級鏈路還沒有出現(xiàn)。
對于以騰訊和字節(jié)為首的AI云一體頭部廠商，保持耐心、持續(xù)鋪開Agent生態(tài)，將是一個長期命題。
保持耐心的第一層因素，是用戶生態(tài)和付費機制的培養(yǎng)還需要更多時間演進。不管是B端還是C端，“龍蝦生態(tài)”的巨額Token調(diào)用量始終是一個影響其普惠的難題。
瀟湘晨報近期的報道顯示，有用戶反映使用OpenClaw回答了僅30個問題，就燒掉了100萬Token。
目前，字節(jié)、智譜在內(nèi)的多家AI廠商，對模型調(diào)用采取了與Coding Plan結(jié)合的模式。模型調(diào)用也不再是傳統(tǒng)的按Token收費，訂閱制+按用戶請求數(shù)計費的模式，正在多個平臺同步推進。
第二層是OpenClaw架構(gòu)的安全性。目前大部分廠商都提供了云端部署能力，在云端設(shè)置了訪問控制、數(shù)據(jù)隔離、沙箱等安全措施。而在主流AI廠商中，只有智譜的AutoClaw選擇了全本地部署的模式。
但目前以O(shè)penClaw為代表的通用Agent生態(tài)還比較早期，“龍蝦”掌握的Skill庫仍在不斷擴張中，日后Agent能力的每一輪迭代，都需要安全層面的實時匹配。
不管是C端還是企業(yè)用戶，建立信任往往都需要一個相對較長的周期。
馬化騰最新的朋友圈也表明，這場新一輪Agent之爭才剛剛開始，目前要做的事只有一個，就是給“龍蝦”找場景、搭需求。
耐心的另外一面，是等模型。目前，OpenClaw生態(tài)下，幾家頭部廠商的模型相比小龍公司的模型并無優(yōu)勢，有的甚至還略顯劣勢。
尤其是最近幾個月里，騰訊和阿里都經(jīng)歷了AI部門變動。天才科學(xué)家姚順雨入職后，騰訊在去年年底剛剛完成了AI業(yè)務(wù)架構(gòu)大調(diào)整。而阿里方面，則剛剛經(jīng)歷了Qwen團隊的重組，以及核心人物林俊旸的離職。
而在產(chǎn)品側(cè)，一旦試跑完一輪找場景、搭需求的過程，AI驅(qū)動產(chǎn)品的核心競爭力就會變成基模技術(shù)實力和性價比的比拼。
“對于那幾家公司（MiniMax、Kimi、智譜），眼下這種調(diào)用量暴漲的勢頭不一定能長期維持?！币晃粊碜阅愁^部AI廠商的資深業(yè)內(nèi)人士向字母AI表示，近期的龍蝦熱有行業(yè)刺激的成分，但已經(jīng)足夠幾家“小龍”把營收做起來。“現(xiàn)在市場足夠大，有10萬日活就能扛起百萬API營收了。”
而對于未來通用Agent領(lǐng)域競爭的核心因素，該業(yè)內(nèi)人士表示，模型仍然會是長期競爭力。并且由于OpenClaw形態(tài)的開放屬性短期內(nèi)不會改變，平臺之上的模型市場，仍將是各路廠商正面競爭的態(tài)勢。
“辦公市場的IM已經(jīng)飽和了，沒有廠商會想搞霸王條款，所以不管哪個平臺都會繼續(xù)支持外部模型?！痹摌I(yè)內(nèi)人士這樣說道。
如果把時間維度拉長，我們會發(fā)現(xiàn)，今天的OpenClaw崛起，很像互聯(lián)網(wǎng)歷史上一個熟悉的模式：
在Android早期，真正賺錢的是應(yīng)用開發(fā)者，而不是Google本身。
但隨著用戶規(guī)模擴大，Google逐漸通過應(yīng)用分發(fā)、服務(wù)入口和廣告體系掌握了生態(tài)控制權(quán)。
有能力做平臺的企業(yè)先擴生態(tài)，長期來看，終會迎來價值回流。
也許下一次回流，就是Agent時代的新入口開啟之時。
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