时代变化太快。
如果说前两年，人们还在琢磨怎么用略显幼稚的AI赚钱。
今年人们要考虑的问题，已经是怎么挣钱才能养好自己的AI了。
这两天，互联网上出现一种新的AI“电子宠物”。
有人说它是AI目前最接近科幻片的成品，有人宁可花上万块钱也要把它装进电脑。
它就是AI时代的新中产三件套之首：OpenClaw。
为“养龙虾”，人们花了多少钱？
老G这两天上网的时候，总感觉自己走进了水产养殖大棚。
因为所有网友，都在讨论“养龙虾”。
其实，这个龙虾的本名叫OpenClaw。
是一个由奥地利软件工程师彼得・斯坦伯格开发的AI 智能体软件。
因为软件的logo是一只龙虾，网友昵称其为龙虾。
〓 图源小红书用户@亏完十万刀就去上班
人们手里能用的AI这么多，为啥对OpenClaw这么狂热？
要知道，OpenClaw不是千问、豆包、DeepSeek这样的传统AI产品。
光凭它自己，根本没有搜索信息、总结信息然后回答问题的功能。
也因此安装OpenClaw之后，软件会强行让你选择一个大模型接入进去。
之后所有任务的搜索和总结信息的过程，默认全部通过这个被接入的AI来完成。
然而，这个看似“无用”的AI非常特别：
它虽然不能独立思考，但只要给它足够的权限，它就可以完成人能在电脑上完成的几乎所有操作。
举个例子。
你想让豆包生成上周业绩的报表，需要先把上周的业绩提供给它，然后豆包就会生成一份PDF文档供你下载。
可是假如让OpenClaw生成一份上周业绩报表，它会先自动读取你保存在电脑中的上周业绩文件，然后把文件里的信息传给豆包，让豆包代替思考生成一份PDF文档，再把这份文件保存在电脑D盘中。
最后，它还会用豆包的语言撰写一封邮件，连同这份报表一起发送到你的手机上。
这感觉，是不是一下就“科幻”了？
〓 图源小红书用户@Kael.im
说白了，以前的AI都是收到工作、干活、交出成果的“下属”。
而OpenClaw，则是那个真正有权利布置工作、消化下属工作成果的“上级”。
也不怪互联网上的朋友都管OpenClaw叫“AI管家”或者“AI代理”。
原来其他AI是去取代搜索引擎，但OpenClaw是来取代我自己的呀！
OpenClaw已经有很多非常惊人的“战绩”了。
根据多家媒体的报道，一位住在美国的软件工程师想在年初买辆新车，但又懒得自己去跟4S店砍价。
于是，他给自己的“龙虾”发布了一条简单指令：
在 50 英里内找到所有有指定配色的车型的卖家，然后联系每家店要到最低价格。
结果，OpenClaw 接手后，先去网络论坛读取了当地的真实成交价，然后自动在所有店家的网站上填写询价表单。
还在各家店回复邮件之后，自动把更低价的邮件转发给其他店家，要求他们“再便宜点”。
经过三天的自动化邮件谈判，最终成交价比工程师预想的要低了整整7000美元。
整个过程里，它不光没打过电话，更是连汽车店的门都没进过。
〓 图为工程师的OpenClaw和汽车店交流的邮件
假如你没有那么多商务需求让OpenClaw操作，它甚至可以自动帮你在网上谈恋爱。
等关系进展到要线下约会时，再来通知你。
这可能就是AI时代的恋爱盲盒吧。
在见面之前甚至都不用“补课”，因为你的AI龙虾跟对方聊天的时候可以模仿你的语气。
〓 图源小红书用户@Alpha-
强大的综合能力，让闻者心动。
然而，它不是豆包千问那种可以在手机上一键安装的软件。
它对硬件性能的要求高，并且刚需一定的网络和电脑技能，普通人能顺利装好的并不多。
这就让安装OpenClaw，突然成了一门生意。
还是下到几百块、上到几万元的“大生意”。
还是那句话。
第一批用AI赚到钱的人，永远是教别人怎么用AI的人。
做OpenClaw的第一笔“标配”支出就是苹果的Mac mini。
作为高手口中最适合搭建OpenClaw的平台，Macmini集性能和小巧于一体，作为一个没有个人隐私的新电脑，还能保证信息安全。
4300多元的低配版本，已经在各大电商平台上全面缺货了。
“上门装虾”的服务价格，更是经历了几波动荡。
从刚开始惊现的“万元天价”但包装不包会，卷到现在逐渐稳定在300到500之间管安装管教学，外加附送一堆龙虾的技能包（skills）。
业务水平更全面一点的，甚至还能免费帮你做一顿晚饭。
报班学课的流水线，更是已经搭建完成。
一切的一切，就像几个月前人们狂热学习那些AI生图或者生视频的咒语一样。
然而，辛辛苦苦把OpenClaw装好，装好技能包的朋友们怎么也没想到——
把它装进你的电脑，只是这只龙虾“吞金”的开始。
再不努力打工，就养不起AI了
很多人以为养个 AI 就像养只电子宠物，费点电就行。
但当你用上OpenClaw这种“重装智能体”时，你才会发现，它简直是个吞金巨兽。部署OpenClaw只是你为它花的第一笔钱，也很可能是最少的一笔钱。
真正让你肉疼的，是它那比 ChatGPT 贵出几十倍的Token燃烧量。
在社交媒体随便一搜Token，就能出现大量烧不起Token、养不起AI的感慨。
在搞清楚OpenClaw有多烧钱之前，我们得先知道什么是Token。
AI不直接读汉字，而是把文字切成碎片来理解。比如输入“恭喜你发财”，可能会被切成“恭/ 喜 /你/发/财”等碎片，这些碎片就是Token。
无论你是用ChatGPT还是DeepSeek，大多数厂商都是按Token数量收钱的。我们可以简单粗暴地把它理解为：
Token是AI的计费单位。
一般来说，英文1000个Token约等于750个单词；
中文更贵，一个汉字往往就要占用1到2个Token。
Token的每一分消耗，都直接对应账单。
为了方便理解，我们可以把Token比作油耗。
普通的ChatGPT像是一辆轻便自行车，你问它一句话，它就回你几个字，油耗很低。
但OpenClaw像是一辆百吨重卡——它每次开口前，会加载大量背景信息、框架指令和技能。
放在现实世界，相当于你才和运输公司说了一句你好，就有一个工人团队把你的大量货物装车，即便你们没有达成合作，这个装车的过程也是收费的。
因为它起步，就要消耗数千到上万个Token。
这就好比你家车库门一开，还没上路呢，5块钱的油费就先烧没了。
毫不夸张地说，Token是真正的AI油老虎。
家里负责交电费的人大多都思考过这个问题：开空调是开机费电，还是运行费电？这个问题放在OpenClaw身上也成立，而且答案很野蛮：
启动耗油、运行更耗油。
抓网页、读文件、自我修正......OpenClaw处理复杂任务需要反复思考。 尴尬的地方就在于：
它每思考一步，都要把刚才那几万字的背景信息重新读一遍。
第 1 分钟：它在读你需要的文件，烧了10万Token。
第 2 分钟：它在分析网页，又带着刚才的文件读了一遍，烧了20万Token。
第 3 分钟：它在写报告，结果又把之前的所有内容复习了一遍……
如果你用的是像腾讯云DeepSeek这样高性能的模型，在OpenClaw的这种“高频复读”模式下，一分钟可以烧掉几十万个Token。折算成人民币，它意味着：
AI自动干活一分钟，后台已经悄悄划走了你20多块钱。
注意，这只是它一分钟的花费，还没算它思考时产生的“思维链”额外费用。
现实生活里，OpenClaw不止一次被网友比做是会“呼吸”的钞票。
有网友的OpenClaw，一天“吃饭”需要花400块。
有人6小时消耗9000万Token，账单$170（约合人民币1172元）。
有人一个月基础工作流，成本$400（约合人民币2759元）......
2026年，Token比黄金更值钱。
在AI圈子里，这不是危言耸听。
有开发者在测试类似OpenClaw的自动化智能体时，由于没有限制任务循环，且未开启“缓存省钱模式”，首月消耗了1.8亿个Token。
按照当时高性能模型（含输入/输出权重）的综合单价计算，这笔账单最终高达2万多元人民币。
而根据中金发布的数据，2025年度，只有0.05%的中国人月收入超过2万元。
使用OpenClaw，就像在雇用一个不计成本的员工。
由于它执行任务是全自动的，你无法实时监控它在这一秒钟里到底烧了多少 Token。很多时候，当你发现任务逻辑跑偏、想要按下停止键时，它可能已经背着你偷偷刷掉了几百块钱。
现阶段，大多数人需要面对的现实是：
本想让AI帮自己打工，结果工资全给 AI 交了“伙食费”。
前文我们就说过，普通的AI是在陪你聊天，而OpenClaw是在替你“雇用一个专业的自动化团队”。
这个团队虽然强悍，但它们每一秒钟的呼吸都在计费。
如果没有优化好它的技能包，或者没开启缓存模式省钱，那么OpenClaw烧钱的速度，大概率比你赚钱的速度还要快。
OpenClaw最贵的地方，不是钱
贵，不是使用OpenClaw唯一的成本。
使用OpenClaw的成本远远不只金钱，更重要的是隐私和财产安全。
现在全网已经达成了一个共识：
绝对不要在办公、学习或存资料的主力电脑上部署 OpenClaw。
为了保证OpenClaw能24小时跑服务，电脑的CPU和内存会拉满，占用电脑的大量性能。如果电脑同时运行OpenClaw和其他任务，运行起来时你大概率会听到风扇的轰鸣声，然后就会出现每个人都熟悉的画面：
Word卡死，网页崩溃，甚至连鼠标的光标都无法挪动。
甚至有网友在自己的旧MacBook上部署OpenClaw以后，让它去装一个skills，结果安装失败，第二天打开一看，机器滚烫，屏幕烧了。
当然，这不是网友们呼吁为OpenClaw提供专属电脑的主要原因。
想让OpenClaw真正成为你的助理，就不可避免要对它开放你的电脑权限。它会畅通无阻地读取你的文件、操作你的浏览器，甚至访问你的系统后台。
OpenClaw就像一个掌握了你家所有钥匙的管家，在它面前，你的信息基本在裸奔。
在数据就是金钱的2026，这些被AI爬取、处理过的个人私密数据，是否会被打包、去重，最后出现在某个黑产平台上“明码标价”？
没人能保证。
不过从互联网已有的大量关于OpenClaw的帖子里看，隐私泄露似乎不是什么新鲜事。
继不要在主力电脑上安装OpenClaw的共识之后，互联网又陆续出现了：
不要把钱包密码给OpenClaw。
否则，你卡里的钱可能直接被它刷走。
当你发现时，你的钱往往已经无法追回。
甚至，在人类学习和驯化OpenClaw的过程中，已经打响了一场新时代的资产保卫战。
除了隐私泄露和倾家荡产的风险，OpenClaw的出现也在催生每个人的职场焦虑。看着朋友圈里刷屏的“智能体”“分布式抓取”“自动化流”，我们很容易陷入恐慌：
如果今天还不去研究 OpenClaw，明天自己就是 AI 时代的新文盲了。
但是当我们熬夜翻遍各种Github教程，折腾环境变量，在黑色的代码框里反复横跳，终于可以弄懂别人社交媒体在说什么时，又会陷入新一轮的焦虑：
越是深入学习 AI，就越容易觉得自己即将失业。
亲眼看到OpenClaw仅用几分钟就完成了自己一周的工作量时，很多人的第一反应就是恐慌：“如果它已经能做到这个程度，那我的价值到底在哪里？”
外界的信息也在不断强化这种恐慌。
2024年到2026年间，美国股市频繁出现一种非常“冷酷”的现象：裁员消息一出，股价应声上涨。
打工人们在电脑前焦虑地学习如何配置OpenClaw帮助自己更好工作的时候，华尔街的分析师们正在盯着公司的财报。
只要公司宣布用AI替代了人的工作岗位，公司的股价就会立刻拉出一个涨停。在资本市场看来，企业裁员几乎等于拥抱高效率生产的未来。
也正因如此，新时代的赚钱方式已经小范围变成了：
从学习AI和使用AI，到从资本市场购买AI相关的股票。
也包括那些大规模裁员的公司。
当然，这只是一种方法论，而且实操起来颇有风险。回归普通人目前的AI焦虑，其实很可能是杞人忧天。
毕竟AI的发展速度快到令人发指。
这个月你还在为部署OpenClaw翻遍教程、折腾环境，可能下个月，它就被优化成了“一键安装”甚至是“网页即用”。AI的目的是要把复杂的流程简单化，让每一个普通人都能拥有一个自动化团队，而不是把普通人拒之门外。
科技进步的终极目的始终是服务于人，而不是给人制造门槛。
对大多数普通人来说，与其担心被AI迭代掉，不如先担心怎么赚够这个月的 Token费。
毕竟，在AI真正变得“零基础、零成本”之前——
我们还得努力打工，才能养得起自己的AI。
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