AI小二｜难怪西虾东养，中美OpenClaw的成长之路竟如此不同！

自从今年2月以来，国内的大型企业和AI公司像是达成了某种默契，纷纷推出各自的“Claw”产品。比如说，2月15日，月之暗面推出了KimiClaw，紧接着2月26日，MiniMax也发布了MaxClaw。

到了3月，这种发布的节奏更是频繁：阿里云的CoPaw、猎豹的EasyClaw相继登场。3月9日那天，字节跳动的ArkClaw和腾讯的WorkBuddy、Qclaw（还在内测）都一同亮相。最新消息是，3月10日，智谱AI推出了AutoClaw，还起了个很亲民的中文名字“澳龙”。

近期国内主要“龙虾”产品与OpenClaw的对比一览

眼下，国内AI圈热闹得很，各家公司都在宣称自家的“龙虾”更美味、更好用。不过如果我们稍微拉开一点距离，看看“龙虾”的发源地美国（以OpenClaw为代表）和它在中国的“养殖场”，就会发现其实两者的理念和玩法有不少差异。

① 怎么养？自己封闭搞还是云端共享？

OpenClaw的创始人彼得·斯坦伯格纳有个鲜明的观点：最安全、最灵活的方式就是把OpenClaw安装在自己的电脑或服务器上（也就是“本地部署”），然后调用你信任的大模型。这就像是在家里开个私人厨房，所有的食材和厨具都自己掌控，心里才会安心。

而在国内，情况就复杂多了。我们的科技巨头们提供了“自助餐”式的选择。有的坚持“原教旨”本地部署，比如腾讯的Workbuddy和智谱的AutoClaw；还有主打方便快捷的“云端部署”，像KimiClaw、MaxClaw；再有就是灵活的“混合部署”，比如阿里的CoPaw，可以根据需求在本地和云端之间调配。

这背后反映出，国内厂商更关注用户的上手速度和使用的安全性。毕竟对于很多企业来说，自己维护一套本地系统难度不小，能直接“拎包入住”的云服务自然更具吸引力。

② 喂什么饲料？博采众长还是特供定制？

OpenClaw作为个开源平台，兼容性相当广，国内外主流的大模型都能接入，强调的是“海纳百川”。可以把它看作一个万能适配器，插上哪个模型的“插头”都能实现。

相对而言，国内的“龙虾”们在“食谱”上则展现出更强的策略性。一部分产品，比如阿里、腾讯、猎豹的几个Claw，也借鉴了OpenClaw，支持接入多个国产主流模型，给用户更多选择。

但另一些，比如KimiClaw和MaxClaw，目前却主要依靠自家的模型。这不仅仅是为了控制调用成本、优化体验那么简单。业内分析指出，这背后可能暗藏着一场对“新分发权”的角逐。在AI智能体时代，谁掌握了任务分配的入口，谁就有可能成为新的流量中心。优先调用自家的模型，显然是为了打造更紧密的生态闭环。

③ 为什么会有“西虾东养”的现象？

表面上看，国内大厂们之所以如此紧张，生怕错过下一个风口（所谓“FOMO式焦虑”，即Fear Of Missing Out，害怕错过）。但深入分析，这其实反映了中美在AI应用落地生态上的“错位”，而国内此番“龙虾潮”中展现出几个独特的优势。

首先，成本真的是很低。 国产大模型的API调用价格，平均只有海外同类产品的六分之一左右。这一优势可不是白来的，背后是咱们更低的电力成本、更灵活的硬件配置，还有模型厂商之间的价格竞争。便宜意味着可以更广泛地普及和应用。OpenClaw引领了智能体的热潮，结果导致大量计算任务（Token消耗）转向性价比更高的国产模型，形成良性循环。目前来看，以minimax一般模型的个人使用成本为例，大概1元人民币就能使用10万Token。

OpenRouter口径的token消耗周度统计

其次，流量和场景就在身边。 腾讯、阿里、字节这些大厂本身就拥有庞大的用户流量和丰富的应用场景（如办公、社交、营销等）。他们布局“龙虾”，不仅仅是为了赚钱，更是为了占位。他们担心，如果未来人与数字世界的交互入口从现在的APP变成了这些可以自动工作的智能体（Agent），那么自己的流量基础会不会受到威胁？与其被别人颠覆，不如自己先出手。尤其是像腾讯这样的社交巨头，其产品天然具备裂变效应，能让“龙虾”的概念更快地“出圈”，吸引全社会的关注。

最后，政策的支持也是一大助力。 这波热潮中，地方政府的反应快得让人惊讶。3月8日，深圳龙岗区就针对OpenClaw的发展发布了征求意见稿，表示要鼓励建立“龙虾服务区”，免费提供部署服务并给予补贴。第二天，无锡高新区也推出了12条“养龙虾”的措施，单项支持最高能达到500万元。这种“真金白银”的支持信号，无疑为市场注入了一针强心剂，加速了产业资源的集聚。

小结一下

OpenClaw这只“西虾”游到东方，创造出了新花样。与国外强调极客精神、完全开源的路径不同，国内的“养殖业”更接地气，展现出灵活的部署方式、集中化的模型生态，以及与成本优势、流量资源和政策支撑的紧密结合。

这不仅仅是简单的产品模仿或跟风，更像是中国AI产业在应用层的一次集中发力。它预示着，在AI从“玩具”走向“工具”的关键阶段，关于下一代人机交互入口和产业生态主导权的竞争，已经悄然开始。“西虾东养”，不仅养的是技术，更是未来数字世界的生存法则。

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