一只龙虾竟然成了MiniMax、月暗和智谱的财神爷，真是太神奇了！

龙虾经济：OpenClaw掀起的财富风暴

如今，大模型的竞争焦点已经从单纯的参数和对话能力，转向了更灵活的Agent适配性和商业化效率。

文｜《中国企业家》记者 闫俊文

见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡

图片来源｜视觉中国

到了2026年初，一款名为“OpenClaw”的龙虾模型在全球开发者圈里迅速走红，打开了Token使用的全新局面，带来了财富的狂潮。

短短一个多月，MiniMax、智谱和月之暗面三家公司凭借与OpenClaw的紧密结合，从技术提供商转变为AI基础设施的重要参与者。

根据《中国企业家》的调查，全球顶级AI模型API聚合平台OpenRouter的数据表明，整个2月的排名中，月之暗面和MiniMax交替占据了前列。2月9日至22日的两周中，MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5和DeepSeek的V3.2占据了前五名中的四个席位，而在2月的最后几天，MiniMax M2.5的调用量连续三周名列榜首。

在香港股市，MiniMax和智谱的市值都突破了3000亿港元。月之暗面凭借在OpenClaw生态系统中的强劲表现，其海外收入迅速超过了国内市场：K2.5模型发布不到20天，其API收入就已经超过了2025年全年的总和。随后，月之暗面在短短一个多月内完成了两轮融资，总额超过12亿美元，估值翻了一番，突破100亿美元。

那么，为什么这款来自海外的“龙虾”会让中国的模型厂商成为最大的受益者呢？除了中国的模型公司在多模态和稳定性方面表现突出，性价比也是一个巨大的优势。

一位使用OpenClaw的欧洲开发者在网上分享道：他们的日常推理工作中，80%的任务都是由Kimi K2.5来完成，只有20%的复杂任务才会交给Claude。使用Kimi K2.5的费用大约是每天5到10美元，而如果全用Claude，那个月的花费可能在800到1500美元之间。

OpenClaw的“Token黑洞”特性，也使得中国的模型使用量开始与美国平起平坐。

根据2026年2月24日的OpenRouter数据显示：平台前十名的模型总Token消耗量达到约8.7万亿，其中中国模型就占了5.3万亿，比例高达61%。MiniMax M2.5以2.45万亿Token的消耗位居第一，Kimi K2.5和智谱GLM-5紧随其后，前三名全是中国的产品。

OpenClaw引发的这场模型厂商估值的变革，表明大模型竞争的核心正在向Agent适配性和商业效率转移，这也可能成为中国AI在全球竞争中的新切入点。

“龙虾”经济的崛起

OpenClaw究竟有多火？在GitHub上，它的星标快接近25万，已经超过了所有开源项目，成为历史上最受欢迎的开源软件。

作为一款支持多种聊天应用的Agent工具，OpenClaw可以在本地电脑上运行，与底层的大模型协同工作，通过自然语言接口实现复杂任务的自动执行。

OpenClaw的火热也催生了新的商业模式。在淘宝上，一些商家本地部署OpenClaw的价格为288元；而在小红书上，其安装手册售价也达到了100元。国外某代装公司给出的配置价格为：含Mac Mini硬件的现场安装，售价6000美元。

在企业方面，一家SaaS公司的员工告诉《中国企业家》：老板要求每个人都使用OpenClaw，并为普通员工和技术团队设定了每日150元和1000元的Token补贴，理由是：“很多老板之前的设想，现在都可以被OpenClaw替代。”

猎豹移动的CEO傅盛最近在直播中透露，他在OpenClaw上的日花费超过100美元。

他表示，以前的AI软件只给你一个结果，而OpenClaw则有自己的记忆，且能够不断进化。“‘龙虾’越用越聪明，错误变成经验，经验又转化为技能。每当遇到挑战，都会记录下来，下次就能自动执行。这和人类的学习方式完全不同。”

因此，傅盛将OpenClaw与飞书打通，建立了参谋、笔杆子、运营官等多个Agent。他统计发现，在10天内，他给OpenClaw发送了22万字的消息，按每天10小时的使用时间计算，每小时要发送2000多字，全部是自然语言的交互。

对模型厂商来说，眼下最重要的就是加快与OpenClaw的融合和独立部署，绝不能错过这波Token盛宴。

月之暗面动作最早，2月18日便上线了一键部署工具“Kimi Claw”，高级用户每月至少需支付199元才能使用。

2月26日，MiniMax在平台上推出了MaxClaw，可以直接在云端部署和运行OpenClaw，无需自备服务器或API密钥，MiniMax的基础版订阅用户即可体验。

3月3日，MiniMax发文称，上线后服务器和模型资源曾一度紧张，他们在120小时内紧急进行了四次扩容。MiniMax甚至表示，用户将可以在手机端运行OpenClaw，所有数据与网页端实时同步，实现真正的多端协作。

Token黑洞，算力紧张

OpenClaw之所以能彻底打开模型厂商的市场空间，关键在于，它本身就像一个巨型的Token消耗黑洞。

作为一款桌面级的Agent工具，OpenClaw需要接入大模型调用的API密钥。一般情况下，问答型Chatbot的一次对话消耗不过几百Token，而OpenClaw则需要在后台持续运行。

某IT用户对《中国企业家》表示，使用OpenClaw的费用很高。“为了搜资料、生成2000字的文档，来回计算就花了我700万Token。”还有人为了测试一个简单的爬虫，竟然花了2900万Token。“有的人一天使用OpenClaw，花费达5000万Token。”

这也让谁的模型能力强大、谁的Token费用更具性价比成为了模型厂商争夺的焦点。

以Anthropic为例，其最新的旗舰模型Claude Sonnet 4.6的每百万Token输出费用为15美元。而MiniMax最新的M2.5模型的海外定价为Lightning版本，每百万Token输出仅需2.4美元，差距高达6倍。

3月2日晚间，MiniMax公布了上市后的首份财报。数据显示，其M2系列文本模型在2026年2月的日Token消耗量已经增长至2025年12月的六倍以上；其中来自编程套餐的Token消耗量增长超过10倍。

MiniMax的创始人兼CEO闫俊杰在业绩会上表示：这是一个长期趋势的开始，而不是一次性的红利。“行业的增长是阶梯式的，而非简单的线性扩展。”

闫俊杰还预测，未来Token消耗将会在三个方向上实现超级产品市场匹配度：第一是编程，第二是办公Agent，第三是动态内容生成，即能够交互中长内容。

而月之暗面则因其低廉的价格，成为最大受益者之一。2月28日，月之暗面表示，自1月30日将Kimi Code Plan改为按Token计费，并推出“3倍额度”的限时活动后，其日均Token消耗量和稳定用户数翻了好几倍。

有人欢喜，有人忧愁。

智谱在2月12日发布的GLM-5一度在OpenRouter榜单上名列前茅，凭借在真实编程场景中的使用体验接近Claude Opus 4.5，GLM-5迅速成为海内外开发者的首选。

然而，流量的激增也让智谱的算力面临压力，导致GLM-5的服务出现排队、响应延迟和卡顿现象。尽管智谱多次对国产芯片集群进行扩容，并限量发售GLM Coding Plan套餐，但仍未解决根本问题。

2月21日，智谱发出道歉信，明确指出算力消耗激增、资源扩容滞后、用户体验波动三大问题，并承诺进行优化和改进。在2月23日开盘时，智谱股价一度下跌22%，一天蒸发超过1000亿港元。

虽然之后几天智谱股价逐渐回升，但在2月23日至28日的OpenRouter榜单前9名中，GLM-5的名字已经消失，很多开发者转向了更稳定的模型产品。

谁能获得持久的红利？

OpenClaw引发的热潮也给模型公司敲响了警钟：模型的SOTA能力固然重要，但稳定的算力和Token服务同样不可或缺。这使得实力更雄厚的大型公司加速进入这一市场，尤其是阿里、腾讯和百度等企业表现得尤为积极。

2月4日，百度智能云宣布上线OpenClaw一键部署服务，并通过千帆平台实现与文心、DeepSeek、Qwen等主流大模型的快速接入。

2月6日，腾讯内测上线了“WorkBuddy”，这款产品定位为全场景职场AI智能体桌面工作台，正式加入桌面Agent工具的竞争。

阿里推出开源桌面Agent工具CoPaw，助力开发者定制化应用

就在2月28日，阿里正式推出了一个名为CoPaw的桌面Agent工具，并且这款工具是面向全球的开发者开源的哦。用户可以利用CoPaw进行二次开发，接入自己的本地模型，甚至可以编写技能和接入特定的消息应用，完全可以根据自己的需求来定制。

CoPaw与多个聊天软件和平台如钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage等都能无缝对接，内置了多种实用的技能，用户还可以选择一键进行本地部署，或者通过阿里云的计算巢和魔搭社区创空间轻松实现云端部署，同时也能调用到千问系列等主流模型。

最近，阿里云的Coding Plan订阅服务又新增了几款热门的开源模型，包括Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5和Kimi K2.5。用户订阅后，可以在Qwen Code、Claude Code、Cline、OpenClaw等AI工具之间自由切换，真是方便极了。

对于Coding Plan的基础套餐，新用户在首月只需要支付7.9元，续费也仅需20元每月。而Pro高级套餐的首月费用是39.9元，续费为100元，用户每月可以获得90000次的API请求机会，性价比高得让人心动。

不过，一位开发者在接受《中国企业家》采访时表示，尽管OpenClaw现在很火，但能够真正享受到长期红利的开发者可能不多，最终能否留住用户，还是得看模型的能力，而我们国产的模型目前还在努力追赶国际顶尖水平。

在直播中，傅盛提到，相比于“使用”这个词，他更喜欢用“养龙虾”来形容。他写道：使用工具时，你只需要使用它；但用员工就得培训、制定规矩，还要在他们犯错时给予反馈。龙虾更像是后者——如果你不管它，它就会乱来；但如果你认真对待它，它就会成长。