最近，由开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）引发的“养虾热”还在持续，但已经进入了下半场。

这股从技术圈蔓延至大众的热潮，让嗅觉敏锐的国内大厂们几乎在第一时间闻风而动，其反应速度和投入力度，甚至超过了刚刚过去的春节“AI红包大战”。

但OpenClaw这个星星之火，在进一步照亮AI行业未来的同时，也再次暴露了中国AI产业一个深层次的结构性矛盾：为何每一次颠覆性的技术创新，都源于灵活的创业公司，而非手握重金、技术和海量用户的科技大厂？当“拿来主义”成为捷径，习惯了用资本和渠道优势“抄作业”，中国AI的自主创新动力又将何去何从？

01 “养虾热”下，大厂下场争做“卖铲人”

AI时代的商战，还是那么的朴实而惊人。

一个月前的春节期间，大厂们撒出近百亿真金白银，发起了AI红包战争抢用户。而“养虾热”的旋风，更是让各个互联网大厂集体亢奋，甚至更猛烈、更疯狂。

1月底，阿里云、腾讯云几乎同步上线OpenClaw一键部署服务；2月，百度智能云推出相关镜像；3月，腾讯云工程师在深圳腾讯大厦门口“摆摊”，免费为开发者安装OpenClaw，马化腾在朋友圈感慨“没有想到会这么火”；字节跳动旗下飞书连开“玩虾大会”，火山引擎推出开箱即用的ArkClaw；小米启动“手机龙虾”Xiaomi Miclaw小范围封测，雷军连发三条微博造势；3月11日，百度智能云发布零部署服务DuClaw……

不完全统计，截至3月11日，国内已有15家科技大厂、数十家上市公司密集布局OpenClaw相关服务，甚至引爆了OpenClaw概念股。

表面上看，大厂们是在积极拥抱新技术，满足市场需求。但深入观察不难发现，它们的核心策略高度一致：成为AI时代的“卖铲人”。即通过提供便捷的部署工具、稳定的云服务算力、以及与自身生态的深度绑定，大厂们将用户的“养虾”需求，成功转化为了对自家云资源、模型服务和流量入口的依赖。这种模式轻车熟路，既能快速变现，又能巩固自身生态壁垒，堪称一本万利。

一位云厂商内部人士算过一笔账：一个重度“养虾”用户，日均消耗Token在3000万至1亿之间。而一个普通ChatGPT用户即使天天聊天，月消耗也不过百万级。这意味着，用户每部署一次OpenClaw，背后都在为云厂商贡献着几十倍的算力消耗。

难怪马化腾在朋友圈细数自家产品时难掩兴奋：“自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾，安全隔离虾房、云保安、知识库……还有一批产品陆续赶来。”

从春节红包大战的“撒钱”，到“养虾热”的“收钱”，大厂们似乎找到了AI时代的舒适区。

02 现象级的AI创新，为何大厂频频缺位

回顾过去四年的AI演进史，每一个节点爆发的逻辑却惊人地相似。

2022年，OpenAI以一家非营利研究机构的身份，用ChatGPT撕开了通用人工智能的缺口；2025年初，名不见经传的DeepSeek爆火，其以极致的算法优化和开源策略，打破了大模型的成本壁垒，外界甚至不知道它背后的幻方量化是何方神圣；而今年初，OpenClaw的创始人，来自于一位奥地利的独立开发者，整个项目最初只是2025年11月的一个周末实验，其后在GitHub的星标快速登顶星标历史第一，引爆“养虾热”。

这些系列事件，暴露出一个非常现实但又尴尬的问题：为何每一次现象级的AI创新，总是诞生于名不见经传的创业公司，而非拥有海量数据、雄厚资金和庞大用户基数的国内大厂？

去年11月，字节跳动推出的“豆包手机”，曾被视为国内大厂在AI智能体移动端落地的破局之作。它试图将AI从APP的囚笼中解放出来，直接嵌入操作系统底层，实现真正的意图识别与任务执行。然而，这款极具前瞻性的产品最终因触碰了超级App的生态利益和安全底线，遭到了联合封杀，最终夭折。

对大厂来说，相比豆包手机助手想成为入口的野心，OpenClaw不仅不可怕，反而是个印钞机。用户每用一次OpenClaw，就要消耗大量Token，这些Token最终流向各大云厂商和模型厂商的账户。这就是豆包手机被封杀、OpenClaw被疯抢的本质区别：一个想成为入口，一个甘做管道。

大厂的频频缺位以及利益博弈，也触及到了中国AI产业的核心痛点：大厂的“创新者窘境”。对于腾讯、阿里这样的巨头而言，其核心业务已经形成了稳固的护城河。任何颠覆性的技术创新，首先冲击的往往是其现有的盈利模式。因此，大厂的决策机制天然倾向于保守，KPI导向和对短期回报的追求，让其更倾向于在现有框架内进行微创新，或者选择“稳妥可交付”的项目，而非冒险去开辟一个可能颠覆自己的新战场。相比之下，创业公司一无所有，没有历史包袱，唯有通过技术突破才能生存，这种“向死而生”的压力恰恰是创新的源泉。

可以说，大厂擅长在确定性中收割，而创业公司擅长在不确定性中创造。AI时代的悖论在于，越是拥有资源的人，越不敢押注未来；越是一无所有的人，越敢于定义未来。

03 习惯“拿来主义”后，谁来进行自主创新

观察当下的AI竞赛，大厂们的策略高度同质化：ChatGPT火了，大厂跟进大模型；Sora火了，所有人跟进视频生成；DeepSeek火了，所有人接入DeepSeek模型；如今OpenClaw火了，所有人推出一键部署服务。他们像一群精明的商人，等待创业公司验证方向后，迅速跟进做“卖铲人”——提供算力、模型、流量入口，赚取确定性的基础设施费用，用资本和生态优势将其商业化。

从商业逻辑来看，大厂的“跟随策略”无可厚非。创新需要试错，而试错成本极高。创业公司可以用全部身家赌一个方向，失败了从头再来；但大厂要对股东负责，不能轻易押注未经验证的赛道。等创业公司探明方向、验证市场后，大厂再凭借资金、渠道、用户优势进场，将初创企业的技术成果封装成标准化的云服务、API接口或预装软件，通过强大的销售网络迅速铺开。这种模式在商业上是成功的，它能让大厂在短时间内获得可观的现金流和用户增量。

但长期来看，当“拿来主义”成为一种路径依赖，当“用钱砸用户”成为唯一的竞争手段，那么大厂是否还有足够的动力去做自主创新？因为长此以往，大厂的研发团队可能退化为“适配团队”——适配最新的开源模型，而非创造新的范式，逐渐丧失了做技术的定义者。

OpenClaw的爆火，本质上是社区驱动和技术民主化的胜利，它证明了去中心化的创新力量远胜于中心化的资源堆砌，好产品自己会说话。因为AI产品的核心竞争力是模型能力、场景理解、用户体验的深度打磨，这些并不是通过“砸钱”就能快速获得的。

“养虾热”这面镜子中，我们看到了中国AI产业的活力与隐忧。当“铲子”卖到一定阶段，大厂会发现，只有自己去“挖矿”，才能找到下一个金矿。而破局的关键，在于能否打破现有的路径依赖，重新定义自己在AI时代的角色。这不仅关乎企业自身的命运，更关乎中国在全球AI竞争格局中的地位。

04 结语

OpenClaw的爆火，是AI智能体从“能说会道”到“能干会做”的里程碑。它验证了一个趋势：AI正在从“顾问”变成“员工”，从“工具”变成“代理”。

但对于中国科技产业而言，"养虾热"背后更需要冷思考：当我们的互联网大厂习惯了“拿来主义”，习惯了做“卖铲人”，习惯了用钱砸用户量，谁来承担原创创新的风险？谁来定义下一个十年？这不是大厂的宿命，而是选择。当腾讯、阿里、百度、字节们在“养虾热”中狂欢时，他们或许应该问自己一个问题：下一次，能否让外界为“我们创造了什么”而疯狂，而非“我们接入了什么”？