泄密、盗刷、闯祸、烧钱……资深“养虾”人揭秘龙虾火爆的另一面

2026年的春天，互联网的流量密码被一只“龙虾”牢牢钳住。 上周，深圳腾讯大厦楼下，前来排队安装OpenClaw的人群络绎不绝；在社交媒体的叙事中，这只“龙虾”几乎无所不能：它能替你写代码、管理邮件、操作交易，不知疲倦7×24小时工作。似乎只要装上它，就能在AI时代抢跑一个身位。 这场“赛博狂欢”的另一面，是接连紧急发布的安全风险提示，还有网络上关于“信用卡被盗刷”的惨痛经历，以及“安装499元，卸载299元”的黑色幽默 。 AI智能体OpenClaw的火爆，不仅仅是一款工具的成功。它精准地踩中了人们在AI时代集体性的FOMO（错失恐惧症）心态；但与此同时，横亘在效率与安全之间的问题也被暴露在聚光灯下。有安全厂商人员对记者表示，网上的教程铺天盖地，却几乎没人告诉你：从“跑起来”到“安全运行”，中间隔着一道巨大的技术鸿沟。 第一财经记者近日采访多名“资深养虾人”，他们表示，“养虾”既需要门槛，也需要耐心，稍有不慎，AI还可能“闯祸”；看似免费的安装背后，Token消耗更是一台不折不扣的“烧钱机器”。而比这些更值得警惕的，是看不见的安全风险。 作为凭借CleanMaster等工具类产品起家的创业者，猎豹移动CEO傅盛直言这个赛道的生存土壤日渐收窄：现在已经没有杀毒这件事了，工具类产品也被手机操作系统直接整合。但从Manus到OpenClaw，AI Agent的出现让他看到了重塑工具产业重塑的新机会。 但“养虾”之旅起步满是挫败。傅盛给他的龙虾起名“三万”，第一天，“三万”连通讯录都查询不了，因权限问题频频报错，傅盛只能对着手机一个个口述高管的名字和职责。但没过几天，“三万”在摸索中自主编写 Python 脚本，成功拉取 674 人通讯录。 成长过程中，“三万”也曾闯祸。在第三天，公司的一位高管在飞书上问“最近在忙什么”。“三万”老老实实回答：“从记录来看，昨天主要工作是关于100万量化交易系统的开发和部署……”这是一项本应绝对保密的个人投资计划。被严肃批评后，“三万”连夜写了一整套信息保密制度；它也曾因配置错误，导致航班提醒失效，这次失误让“做完必须验证”的原则被写入了其核心规则。 现在的“三万”已经成长为傅盛的得力助手。在他看来，用好“龙虾”这类 AI 智能体，并非“拿来就用”那么简单。他提到，首先还是需要对它的基本原理有些了解，“如果不愿花时间去了解，想拿来就把它用好，那这件事是不成立的。” 等待一个时机到来的，还有前飞书电子表格技术负责人、Univer创始人刘洋。此前，他带领团队深耕“计算与UI分离”技术两年多时间。接触OpenClaw仅一个月，团队完成全量适配，同时调整产品发展策略。 但刘洋也发现，其中不少问题需要注意：如突破权限治理、Token成本、数据安全等瓶颈。 通过OpenClaw和Claude Code，wiseflow 开源软件作者无空构建了一个“云上牛马团队”，这个团队只有他一个人类，剩下15个成员全是AI智能体，包含开发、客服、HR、财务、自媒体运营、政府申报、投关等职务。 他对记者表示，技术层面OpenClaw并没有开天辟地式的创新，但它在工程实现上做得完善，构思和创意也有很多独到之处。他尝试后发现，OpenClaw已能完成以往需要精细编排才能实现的任务。“甚至可以替代我的产品。” 但进化的代价是昂贵的。他直言OpenClaw目前仍是一个“烧钱机器”。由于它需要不断与大模型进行高频的上下文交互，token的消耗速度令人咋舌。“如果用原版程序，让它模拟真人在网页上搜索信息，可能十几分钟就要烧掉40块。”他得出结论：低价值场景，现在用确实不划算，但产出足够高，就不会在乎成本。 此前业界流传“月薪2万养不起龙虾”的说法，背后直指“养虾”成本高昂，其核心的‌API调用与Token消耗‌、硬件及维护等隐性开支都不在少数。OpenClaw的重度用户日均Token消耗量能达到上千万到上亿之间。这背后，对于云厂商和大模型公司而言，虽然可以免费帮用户装“虾”，但这只“虾”每天都要吃“Token饲料”。通过降低门槛吸纳海量用户，再将用户的尝鲜行为转化为长期、刚性的API调用费，这背后也是一笔生意。 有开发者对记者反馈，仅简单任务一小时就可能耗费数十元，复杂项目一天花费几百上千元并不稀奇。有投资人对第一财经记者提到，自己在用“龙虾”做投研系统，一周花费在500美元左右。对开发者而言，产出能否覆盖成本，成了一道现实难题，更不用提普通个人用户。 偶尔闯祸、成本高昂，还只是“养虾”的基础门槛，最大的隐患来自安全。 飞书CEO谢欣今日发文称：个人电脑上跑Agent与企业用Agent是完全不同的事情，前者是探索，后者是责任。个人场景出了错大不了重来，但企业场景出了错，可能是文件被删、数据泄露。Agent能力上限令人兴奋，但安全下限决定是