OpenClaw从全民狂欢到悄然退潮，只用了短短数月。这只'数字龙虾'为何能引爆社交网络？又是如何从'养虾热'迅速滑向'放生潮'？本文深度拆解OpenClaw爆火背后的四层产品逻辑，并揭示其退潮的三大真实原因——从Token账单的残酷现实，到'开箱即用'的美好幻灭，再到FOMO焦虑驱动的非理性入场。在这场AI工具崇拜的集体狂欢中，我们或许需要重新思考：工具的价值究竟在哪里？
春节前后，我的微信群发生了一件挺有意思的事情。
一个平时很少在群里发言的朋友突然连发了三条消息，全是截图——他在深夜部署好了OpenClaw，助手回了他一句”你好，我已就绪”，他的配字是：”兄弟们，龙虾养活了！！！”下面跟了十几个人点赞，还有人回”求教程”。
我当时盯着那个截图看了挺久。
那几天，差不多就是这样一种氛围。你打开任何一个科技社群，打开小红书，打开B站，甚至打开朋友圈，满眼都是”养龙虾”。保姆级教程铺天盖地，安装截图成了某种身份证明，连完全不懂技术的人都开始问”我能不能养一只”。腾讯云在深圳和上海的大厦楼下设了”龙虾安装站”，据说现场排了三百多人，就为了在自己电脑上装一个软件。
这个东西最早叫ClawdBot，后来改名叫Moltbot，最终定名OpenClaw。以龙虾为图标，图标本身就带着一种莫名的亲切感，”养龙虾”这个说法也就自然而然流传开了。发布四个多月，它在GitHub上积累了超过28.7万Star，成为平台上最受关注的开源项目，超越了React，超越了Linux。
这件事本身就已经很荒诞了。
但更荒诞的是接下来发生的事情。
就在”入坑”帖子还没有冷却的时候，”劝退”内容已经开始悄悄冒头了。”养了龙虾之后发现不知道让它干啥”，”一个月Token费烧了多少钱我都不敢算”，”配置了一整个周末，最后放弃了”。社交媒体上讨论OpenClaw的频率在悄悄下降，不再是每天刷屏，而是偶尔有人提起，然后讨论声音很快沉下去。
从”全民养虾”到”陆续放生”，这个过程比很多人预想的要快得多。
OpenClaw真的退潮了吗？
如果是，为什么？
它为什么能爆？先理解浪潮的起点
在分析退潮之前，我觉得有必要先想清楚它为什么能爆。
否则后面的分析就会变成空中楼阁——你不知道浪从哪来的，就很难理解浪为什么退。
OpenClaw爆火，不是偶然，也不是靠一两个KOL的推送。它背后有一套产品逻辑的叠加，而且这套叠加是层层递进的，每一层都在强化前一层带来的效果。
第一层：记住我（Memory）
大多数AI工具有一个让人抓狂的特点——它不记得你。每次对话都像是第一次见面，你要重新介绍自己，重新交代背景，重新说一遍你的偏好。
OpenClaw不一样。它有四层记忆架构，以文件系统管理长期记忆，它会记住你叫什么，你的工作习惯是什么，你上次交代它做了什么任务，进展到哪里了。这不是小事。一个会记得你的AI和一个每次都要从零开始的AI，用起来是完全不同的感受，一个像朋友，一个像陌生人。
这一层吸引了很多对”个人化AI助手”有想象的人。
第二层：替我干活（Agent）
这是更核心的差异。
OpenClaw不只是聊天，它能做事。发邮件、整理文件、自动化浏览器操作、执行终端命令、跨平台调度任务——它拥有系统级权限，可以像一个真实的数字员工一样在后台工作。
更关键的一个设计是”心跳机制”。它不是被动等待你发指令，而是可以设置为主动运行、主动汇报、主动处理预设任务。这意味着你睡着之后，它可能还在工作。有人分享过一个体验：早上醒来，看到它已经自动整理了昨天积压的邮件，并把今日待办列出来了。
那种感觉，不像在用工具，更像是有了一个数字助理。
第三层：成为身份符号（Identity）
这个层面才是爆火的真正放大器。
技术社群有一种特殊的文化：能配置好一个复杂系统，本身就是一种身份证明。OpenClaw的部署过程并不简单，需要折腾服务器、命令行、API Key、各种配置文件，对非技术背景的人来说简直是”地狱级”难度，顺利的话要一两个小时，不顺利可能卡一整天。
这里有一个反直觉的现象：恰恰是因为部署困难，成功部署的人才会产生强烈的成就感和所有权感。
这就是”宜家效应”——你花了大量时间和精力组装出来的东西，会比直接买来的成品更让你觉得有价值，更想在别人面前展示。装好OpenClaw的截图，成了一种”我是走在前面的那批人”的社交货币。人们不只是在用工具，他们在用工具定义自己。
这种身份认同一旦形成，传播就会自发产生，因为每个完成了部署的人都有分享的冲动。
第四层：生态入口（Platform）
ClawHub的出现把OpenClaw推向了另一个维度。
这是OpenClaw的技能市场，截至2026年3月，上面已经有超过18000个技能。你可以像给手机装App一样给AI装能力——装一个财务汇总技能，装一个自动写周报的技能，装一个抓取学术文献的技能。每装一个，你的助手就多一种能力。
这个设计太聪明了。它让OpenClaw从一个工具变成了一个平台，从一次性的部署体验变成了持续深化的使用关系。它有点像早期的App Store，刚开始你可能只是好奇，但每次发现一个新的好用技能，你就会更深地陷进去。
这四层叠加起来，能量是巨大的。
但能量越大，反噬也越强
退潮的第一道裂缝——Token账单的现实打击
好，现在来说说退潮的事情。
退潮的第一道裂缝，是账单。
很多人是在收到账单的那一刻，才从狂热里清醒过来的。
OpenClaw有一个经常被忽略的底层事实：它本身是开源免费的，但驱动它运转的大模型API不是免费的，而且比大多数人预想的要贵得多得多。
我看到一个被广泛引用的数据：普通AI聊天工具每月大概消耗5万Token，费用大约3块钱；而OpenClaw中度使用，每月可以轻松消耗5000万Token，费用超过3000元，相差了整整1000倍。
为什么会这样？
这是OpenClaw的工作机制决定的。它不是”一问一答”的对话模型，而是一个任务执行引擎。当你给它一个指令，它会把这个指令拆解成若干子步骤，然后和大模型进行高频的自我对话、反馈验证、工具调用，每一个环节都在消耗Token。你发一句”帮我整理今天的邮件”，背后可能发生了几十次模型调用。
还有几个额外的消耗点：
上下文累积。OpenClaw维护着一条单线对话，对话历史会随时间滚雪球一样增长，如果不主动截断，每次任务都会携带全量的历史上下文，Token消耗会指数级增加。
心跳机制。即使你不主动发指令，OpenClaw也会定期自检，保持”待机状态”。仅这一项，每月可能消耗超过4000万Token，产生几十甚至上百元的费用。
顶级模型的选择。OpenClaw最理想的搭配是顶级大模型，而这些模型的API价格相当可观。有用户审计了自己的Agent支出，发现73%的费用是让最贵的模型处理文件读取、格式化这种完全不需要最强模型的简单任务。
真实案例更直观。有用户一周烧掉了8000万Token，账单4800元。有人半天就花了200美元。有人开了个复杂的自动化任务，发现单次任务消耗超过50万Token。
“免费开源工具”和”上不封顶的隐性订阅”之间的落差，是第一批用户从狂热转向幻灭的核心原因。
你以为你养了一只不用花钱的数字宠物，结果发现它每天的”饲料钱”比你自己吃饭还贵。
这个落差不是产品的欺骗，而是信息不对称造成的认知错位。大多数分享教程的人，在兴奋劲最高涨的阶段，不会主动提Token成本这件事。等你自己用起来，等账单来了，才知道这是一只多么能吃的龙虾。
更值得警惕的是密钥安全问题。如果你的API Key泄露，攻击者可以高频调用模型服务，产生的所有费用都由你承担，这个”无底洞”的上限只取决于攻击者的强度和你账户里的余额。2026年2月，OpenClaw的前身在某平台上发生了严重的密钥泄露事故，大量Agent的API Key被明文暴露。这件事让很多人开始重新审视：我真的想把自己的API Key挂在这个系统上吗？
退潮的第二道裂缝——”开箱即用”是个美丽的谎言
账单是可以看到的，是可以量化的，所以用户反应相对直接——贵了就少用，换便宜的模型，或者直接放弃。
但第二道裂缝更隐蔽，也更难受。
它是一种找不到对手的挫败感。
很多人把OpenClaw装好之后，坐在那里看着对话框，陷入了一种奇怪的茫然：我现在要让它干什么？
这不是产品的失败，但它是产品与用户预期之间的严重错位。
先说OpenClaw的真实上限在哪里。这个框架的真正威力，需要用户根据自己的垂直场景进行深度定制——把自己的工作流程整理成Skills，把自己的SOP写进系统提示词，甚至在某些复杂场景下，需要收集操作轨迹、标注数据，进行监督微调。
这不是”装个App”，这是”从零开始培养一个数字员工”。
一个人工员工，你可以口头交代任务，他会根据经验判断、主动问你细节、在模糊的地方做出合理推测。但OpenClaw不同——你对它不够了解，它对你也不够了解，你们之间的”默契”需要大量的时间、投入和刻意的训练才能建立起来。
那种”配置好之后睡觉，第二天它自动帮你把活干完了”的体验，在真实世界里是存在的，但它属于那些：对自己的工作流有非常清晰认知、能够把流程清晰地表达出来、愿意花几周时间持续调教的用户。
这样的用户在总量里占多少？
我估计不超过5%。
剩下的95%，经历的是这样一条路径：
看到刷屏内容，产生兴趣 → 花了一个周末部署（或者直接花钱请人安装）→ 打开对话框，问了几个问题，还挺有意思 → 试图交代一个复杂任务，它卡住了，或者结果不对 → 不知道怎么调 → 打开了ClawHub，下载了几个Skills → 运行了一下，不太符合自己的场景 → 继续放着，偶尔想起来问一句 → 渐渐不用了。
这个路径里有一个核心问题：用户不清楚自己真正需要什么。
工具的能力超出了用户的需求清晰度。
就像你买了一台专业相机，它可以做到的事情远超你的摄影水平，结果你每次出门只用自动模式，然后抱怨这台相机不比手机强多少。问题不是相机，是你还没有想好自己想要拍什么。
OpenClaw是一个框架，不是一个成品。
这个区别在营销叙事里经常被模糊掉。”数字员工”、”24小时助理”、”睡觉时有人替你干活”——这些描述技术上没有问题，但它们默认了一个前提：你已经知道你想让这个员工干什么，而且你已经教会了它怎么干。
这两个前提对大多数用户来说，都不成立。
退潮的第三道裂缝——FOMO驱动的入场，不是真实需求
账单和茫然，是微观层面的退出原因。但如果往更宏观的视角看，会发现这场退潮有更深的结构性原因。
大量用户入场的动机，本质上是焦虑，而不是需求。
有人把这个问题描述得非常准确：我陷入了典型的FOMO焦虑——害怕错过，却又看不到实实在在的收益。这种状态持续了好几天。
FOMO，Fear of Missing Out，害怕错过。这个词在国内AI圈的2026年，已经到了接近病态的程度。上周你还没搞明白提示词怎么写，这周Agent已经成了新话题；刚刚花一周时间研究了某个框架，下周又出了一个新的”颠覆性”工具。信息过载的环境下，人们越来越难以区分”这东西真的对我有用”和”这东西现在很火我应该跟上”。
杰弗里·摩尔在《跨越鸿沟》里把新技术用户分成了几类：创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者。这个模型已经流传了几十年，但在AI工具的语境下，它比以往任何时候都更有解释力。
OpenClaw目前处于什么阶段？
还在”期望膨胀期”，或者用摩尔的语言说，还没有真正跨越”鸿沟”，还没有进入早期大众的市场。
早期大众，也就是实用主义者，他们的入场标准非常明确：安装成本趋近于零；使用成本低于替代方案（包括人工成本）；效果可预期、失败代价可承受；有足够多的成功案例可以参考。
目前，OpenClaw这四个条件一个都不满足。
安装还需要技术门槛（哪怕有一键部署方案，也需要了解基本概念）；Token成本对于轻度需求来说是高昂的；效果高度依赖用户自己的调教质量，不可预期；成功案例大多是技术背景较强的重度用户，对普通用户的参考价值有限。
这意味着，这一波大量涌入的用户里，有相当一部分其实是被FOMO驱动的”早期大众”提前入场了。他们不是在满足自己的真实需求，而是在回应外部的焦虑叙事。
碰壁之后，他们退出了。
这是非常正常的。技术成熟曲线的每一段都会经历这个过程：期望快速膨胀，涌入的人超过产品能承接的上限，然后大批量退出，热度下降，直到真正有需求的用户和产品之间建立起稳定的匹配关系。
这不是泡沫破裂，是用户分层。
当然，焦虑本身也不全是坏事。它说明这个领域确实在引发人们的关注和思考，说明AI Agent确实触碰到了某种真实的渴望——人们是真的想要一个能干活的数字助手，不只是一个聊天窗口。只是现在的产品形态，和大多数人想象中的”拿来就用”之间，还有相当大的距离。
退潮背后的更深问题——AI焦虑与工具崇拜
跳出OpenClaw本身，我想说一个更大的问题。
OpenClaw的退潮，折射出一种已经在AI圈弥漫很久的集体病症：工具崇拜。
症状是这样的：一个新工具出现，铺天盖地的”它来了”、”颠覆了”、”不用就落后了”；人们争先恐后去安装、去体验、去分享，然后很快又转向下一个热点，把上一个工具丢在那里，半用不用。这个循环越来越快，快到”Agent元年”这个词还没过12个月，就已经有人开始说”那是上个时代的话题了”。
这背后有一个值得认真追问的问题：我们到底是在用工具，还是在崇拜工具？
工具应该是手段，不是目的。
一把锤子的价值，不在于你把它买回来放在工具箱里，而在于你用它钉了多少钉子，修好了哪些东西。同样，OpenClaw的价值不在于你部署成功了，不在于你的ClawHub里装了多少技能，而在于它帮你解决了什么真实问题，省了你多少时间，替你承担了哪些你不想做又不得不做的事情。
但现实是，很多人完成部署的那一刻，已经是他们使用OpenClaw最兴奋的时刻了。成就感在安装的瞬间达到顶峰，然后随着实际使用中的挫折和茫然，迅速开始消退。
这不只是OpenClaw的问题，这是整个AI工具热潮里的普遍现象。
我注意到一个有趣的信息过载现象：中文互联网上有关AI工具的内容，正在越来越多地被两类内容占据——”我发现了一个神器”和”我被这个神器坑了”。这两类内容轮番上阵，一个推一个，然后很快又轮到下一个”神器”。
没有多少人在认真回答那个最基本的问题：我的工作或生活里，有哪个真实存在的痛点，需要用一个新工具来解决？
在真正回答这个问题之前就冲进去，是这一轮很多用户最终失望的根本原因。
还有一个值得单独说的现象，是”元年”概念的通货膨胀。
“Agent元年”在2025年被提出，确实有一定的道理——那一年确实涌现出了很多在垂直场景真正跑通的Agent产品。但这个概念被反复传播之后，开始被滥用，开始被用来制造紧迫感和焦虑：”这是Agent元年，不入场就晚了”。
然后到了2026年，新的热点出现，新的”元年”被提出，上一个”元年”变成了历史。
这种速度，是正常的产业加速，还是焦虑的自我生产？
我倾向于认为，两者都有，但后者的比例在增加。
信息过载导致的追风心态，本质上是一种注意力的恐慌性配置——因为来不及思考，所以把”跟上热点”当成了”保持竞争力”的替代品。这个逻辑的问题在于，追风本身并不能给你带来真正的竞争优势，只能给你带来”没有落后”的短暂安慰。
真正的问题不是”要不要用OpenClaw”，而是”我有没有一个用它能显著提效的具体场景”。
这个问题，很多人在入场之前，从来没有认真想过。
退潮之后，真正的机会才刚开始
退潮不等于终结。
这一点需要说清楚，因为现在有一种情绪在蔓延——从过度乐观到过度悲观，从”这是未来”到”这只是昙花一现”，两种极端都是不准确的。
Gartner的技术成熟度曲线告诉我们，几乎所有有价值的技术，都会经历同样的路径：技术触发→期望峰值→幻灭低谷→启蒙爬升→生产成熟。
OpenClaw现在经历的，大概率是幻灭低谷的前段。而幻灭低谷之后，才是启蒙爬升期——那才是真正的、务实的用户大规模入场的时机，才是产品从”实验性工具”变成”真正的生产力基础设施”的节点。
那真正的机会在哪里？
技能生态在持续繁荣
ClawHub上的技能已经超过18000个，而且还在持续增长。真正有垂直场景需求的用户，正在这个生态里找到自己需要的工具组合。研究人员用它自动抓取学术文献构建知识图谱，客服团队把12种标准回复转化成Skill让它接管重复性工作，内容创作者配置好了自动整理素材、生成初稿的工作流。这些人用得很安静，不刷屏，不分享截图，但他们是真正在用它解决真实问题的人。
部署门槛在持续下降
“傻瓜版”方案正在快速出现。各种一键云部署服务解决了90%用户被Node.js、Docker、SSH劝退的问题；一些集成平台已经把OpenClaw和其他工具打包成开箱即用的产品，用户甚至不需要知道底层是什么。这个趋势会继续，安装门槛迟早会趋近于零。当那个门槛消失的时候，真正的大规模普及才会开始。
成本结构在持续优化
早期很多人是在用最贵的模型处理最简单的任务。随着用户对Token消耗的理解加深，模型分级路由（让复杂任务用好模型，简单任务用便宜模型）、智能记忆压缩、心跳频率优化这些手段的普及，一些方案已经能够将API成本降低60%-80%。成本优化有明确的路径，不是无解题。
B端市场的真实需求
消费端用户的退场，反而让B端的信号更清晰了。企业用户对OpenClaw的需求是非常真实的：私有化部署保证数据安全，定制化技能覆盖垂直业务场景，不依赖单一模型的灵活架构对接内部系统。这条路线不会有消费端的狂热传播，但它的商业价值远比个人用户市场更扎实。
有一个数字很有参考价值：2月到3月，基于OpenClaw的创业项目里，最赚钱的不是搭底层框架的工程师，而是解决”最后一公里”部署问题的人。一键上云托管的项目，在30天内就能形成稳定收入，有项目甚至以30万美元被挂牌出售。这说明围绕OpenClaw的商业生态是真实的，市场需求是存在的，只是需求的形态跟很多人想象的不同。
讲个题外话。我有一个做企业服务的朋友，他在OpenClaw最火的时候反而选择不做任何公开发言，就在那几周默默研究怎么把它用在客户的场景里，测试了七八个垂直工作流。热度退去之后，他把测试结果整理出来，开始跟潜在客户聊。他说：等风口过去，真正想解决问题的人才会出现，那时候才是正经谈事的时候。
我觉得这是对的。
退潮背后的那个根本问题
写到这里，我想绕回来说一个更本质的东西。
OpenClaw的SOUL.md文件里有一句话，被很多人引用过，但我觉得它值得被更认真地对待：
“You’re not a chatbot. You’re becoming someone.”
你不只是一个聊天机器人，你正在成为某人。
这句话是写给AI的，但我觉得它同样可以反过来问我们：在使用AI工具这件事上，我们是不是也在”becoming someone”？我们在成为一个更清楚自己需要什么的人，还是在成为一个永远在追逐下一个工具的人？
OpenClaw的退潮，从技术层面看，有账单、有部署门槛、有预期错位；从心理层面看，有FOMO、有工具崇拜、有信息焦虑。但从最底层看，这场退潮其实是一次集体的校正——从工具崇拜回归需求本位的校正。
一个工具能火，靠的是传播势能。一个工具能留存，靠的是真实价值交付。
这两件事不是一回事。
爆火靠的是那句”你的龙虾上线了”截图带来的传播快感，靠的是FOMO驱动的集体涌入，靠的是”宜家效应”带来的短暂成就感。
但留存要靠的是：这个东西真的帮你省了时间，真的接管了你不想做的事情，真的在某个具体的场景里让你感受到了”有它跟没它不一样”。
退潮，恰恰是在检验后者。
检验那个”becoming someone”的过程，是不是真实的，是不是可信的。
信任，才是产品真正的护城河
这篇文章写到这里，我意识到自己其实一直在回答一个问题：OpenClaw退潮了吗？
我的答案是：部分退潮了，但这是正常的。
退的那部分，是被焦虑驱动进来、被现实打回去的人。他们从来不是这个产品真正的用户，只是一次声势浩大的传播浪潮里的过客。
没退的那部分，是真正有需求、愿意投入、能把框架变成生产力的人。他们不刷屏，不发截图，但他们是OpenClaw真正的用户基础。
更大的机会，在幻灭低谷之后的启蒙爬升期。那时候部署门槛会更低，成本结构会更合理，生态会更成熟，也会有更多真实的使用案例可以参考。那才是实用主义者真正大规模入场的时机。
但在那之前，我觉得有必要说一件事：
不要把追工具当成追赶时代。
真正让你有竞争力的，不是你率先安装了一个工具，而是你比别人更清楚自己需要什么，然后把正确的工具用在正确的地方，用出真正的效果。
这个能力跟工具的更新速度无关，跟你的需求清晰度有关。
OpenClaw会走向成熟，AI Agent会走向普及，这些都是大概率事件。但什么时候走向成熟，以什么样的形态普及，不是传播势能决定的，是无数次真实的价值交付堆出来的。
退潮，是产品走向成熟的必经之路。
每一只龙虾，都要经过这片滩涂。
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