焦虑的跨境从业者：不“养龙虾”就会被淘汰吗？
若不主动行动，似乎就会被时代抛下。
2026年初，一场由FOMO（错失恐惧）驱动的创业热潮席卷中国市场。在这股热潮中，让自己“动起来”成了对抗焦虑的首选方式。从大厂免费安装到付费卸载“小龙虾”业务上线，不少人还没弄明白“龙虾”是什么，就已被铺天盖地的信息淹没。
小红书上有博主这样描述：“用了OpenClaw，感觉自己成了AI时代的‘范师傅’”，“制造焦虑，步步为营，总有人忍不住‘上架’，也总有人看到别人走到第三步（担架）时，觉得自己至少得跟上前面一两步。”
当带有OpenClaw的标签本身成为流量密码时，它是否好用或许已不再重要。只要蹭上风口，总会有“范师傅”不得已“上架”。有人说2026年的节奏比2025年更疯狂，前一天的信息到了第二天就可能过时。
笔者认为，2026年的实际变化速度并未快到让人无处喘息。声音和情绪的传播，往往比真实发生的改变更快。本文尝试观察普通人“养龙虾”的实际效果，截稿日期为2026年3月16日，为这个不断变化的世界留下时间刻度。风急浪大时，不妨找到自己的节奏，不被外界裹挟。
01. 深圳：每天都有“小龙虾”沙龙
先回答一个问题：OpenClaw到底是什么？与此前的AI Agent（智能体）相比，它的进步之处在哪？
简单来说，OpenClaw让AI不再只是“聊天”，而是能真正“行动”。
华创证券研报这样描述：传统云端大模型像一位远程顾问，只提供文本方案；而OpenClaw拥有与用户等同的系统权限，能直接操作电脑终端、编写代码、管理文件，是真正“有手”能干活的执行者。
与此前的AI Agent相比，OpenClaw内置了规划、记忆和工具使用三大核心能力，代表了新一代“自主Agent”，不再需要人类通过复杂代码或指令远程操控。
因此，OpenClaw的出现被业内称为AI的“第二次范式革命”，是从“动口”到“动手”的跨越。
在中国市场，OpenClaw迅速走红，更多是营销的成功。从云厂商角度看，免费安装背后有着清晰的商业模式。
Agent执行复杂任务时，Token消耗量是普通对话的数百倍。用户规模越大、使用频率越高，模型调用产生的商业价值就越大。帮助更多人用上OpenClaw，本质是扩大AI服务的使用基础。
此时，谁提供部署环境，谁就能把自家模型设为默认选项。阿里云官方部署文档明确说明，在阿里云环境下安装的OpenClaw，默认调用通义千问模型，按Token用量计费。
风口来了，安装就能获客的机会也来了。流量推着流量、热点追着热点，构成了贩卖焦虑的最佳试验场。
3月14日周六，深圳阳光明媚，一场名为《如何安全养虾》的分享会座无虚席。据笔者观察，到场观众不下千人，不少人找不到座位只能站着，还有家长带孩子一起来听。
中国版“OpenClaw”开发者向霞光社表示，开年以来，深圳几乎每天都有“小龙虾”沙龙。这种全民焦虑的源头，更多与情绪相关。大湾区社群“追光群”在心理学分享中，用CBT疗法拆解“龙虾焦虑”：看到大家都开始“养龙虾”，就产生焦虑情绪，进而影响行为。
对普通民众而言，“龙虾”热潮带来的焦虑更多是：它提升了工作效率，原本一小时的手动任务，几分钟就能完成。那么，人和“龙虾”谁会被替换？当“龙虾”能完成人的工作，是否意味着更多岗位被AI替代？未来的劳动者是人工智能，还是智能工人？
“龙虾”的出现，几乎将这种焦虑推向顶峰。但霞光社发现，很多参加沙龙、想装“龙虾”的人，其实没想好要做什么。“可如果不装，好像就会被时代淘汰。”
02. 第一批“吃龙虾”的跨境人已清醒
不过，也有人把“龙虾”用得顺手。
伴渡出海合伙人詹琦分享，她在使用“小龙虾”时，实现了录音音频到营销文案的自动化。流程如下：
下载faster whisper的large-v3模型，降低成本并保障数据安全，避免云端转写费用；
让OpenClaw调用本地模型，完成短音频转写任务，确保流程首次顺利运行；
在本地创建音频文件存放文件夹（如根目录下的voice文件夹，并规划子文件夹结构），复制路径；
向OpenClaw发送任务提示词，比如要求生成代办事项（如归档记忆库、生成逐字稿、撰写公众号文章），并写入上述路径；
试运行工作流，根据问题定位调试，逐步优化自动化效果。
但她也认为，要建立“人格一致性+策略清晰度”的基础，让OpenClaw在长期任务、跨对话与多工具协作中保持稳定风格和可解释决策，需要与AI建立5-10年的长期发展战略。需不断将提示词发给Gemini或GPT，生成《个人认知档案》喂给OpenClaw。
聚焦跨境电商，其主要耗时环节包括选品、上架、发货、售后。其中，市场是方向，平台是通道，选品是关键。
一位跨境电商运营经理表示，她花两周训练“龙虾”，跑通了信号监控-竞品爬虫-选品-listing-持续运营的链条，做了20多个skill和3个web管理页面。不过她也提到，只要工作流清晰，在OpenClaw出现前，用自动化工具也能完成，还不费Token。
Token费用有多贵？一位投放运营告诉霞光社：“在亚马逊的一个广告流程中，从关键词库到竞品广告架构分析，再到自己链接的广告落地，一个产品花了1.1美元。”她补充道：“用了十几个skills，还没算Gemini的费用，真是有钱人才能玩得起。”
至于是否真能提升生产力，多数受访者表示，生产力需考虑供应链、工厂等层面，“这些都得靠人跑出来。”
“龙虾”更像一款养成类产品。詹琦在实操分享中提到“小龙虾”的最优落地方案：一个研究主agent搭配多个专职子agent并行执行，兼顾灵活性、执行深度和成本可控性，如定性研究agent、评论分析agent、爆款监测agent、报告生成agent。
此时，agent成为首席研究统筹官，定义研究命题、分发任务、输出报告。每个agent各司其职，像训练有素的特种部队，共同构建全面的市场与用户洞察能力。
03. AI很远，人生很长
从目前围绕OpenClaw的创业方向看，大致分为tob和toc两类。
tob是为企业做数字员工，企业通常倾向定制化。已成交的企业用户分两类：一是大型企业已有成熟SOP，可在原有流程中提升自动化程度；二是初创企业，希望将工作交给机器优化流程，实现小团队高效作战。
值得一提的是，一家数字员工初创企业告诉霞光社，其企业定制服务定价为原业务人工成本的30%。无论人力成本是否真能节省，企业主已在为焦虑付费。
在更多企业内部，工具使用的安全性被放在首位。OpenClaw的尝试被限制在个人账号或新建账号测试，聚焦电商场景的deskclaw工作人员表示：“来找我们的企业主，更多需求是在原有程序上做自动化尝试。”
至于toc方向的使用，目前成效显著的案例较少。
因为“龙虾”缺点不少：大量无意义Token消耗、系统访问权限高但防御弱、系统设计脆弱、技能市场存在恶意技能威胁、公网端口暴露、关键信息存储缺陷等。《如何安全养虾》分享会现场，AGI-X社群创始人落璇表示，适合安装OpenClaw的人群是懂技术的AI从业者和开发者。
日前，工信部发文《关于防范OpenClaw（“龙虾”）开源智能体安全风险的“六要六不要”建议》，多次提及安全风险。
针对“龙虾”的安全隐患，已有初创企业探索新形态。如硬件产品Violoop，一个月内完成两轮融资。不同于OpenClaw的“部署难题”，Violoop插电即用，内置常用skill，小白也能轻松上手。
这通过物理方式隔离了数据安全问题，不过产品尚未众筹，成效需时间验证。
每一轮工业革命中，旧职业会消失，岗位会减少，但新产业和新职业也会诞生。世界经济论坛《2025年未来就业报告》预测：到2030年，全球虽有9200万个岗位被AI替代，但会催生1.7亿个新岗位。
《工人日报》曾报道：厦门港海润码头，传统模式下装卸10万吨级巨轮需50名工人，负责调度、装卸、叠箱、监护。AI加入后，仅需1名远程操作员。剩下49名工人转型为操作工艺师，参与优化智能调度算法，给AI当“老师”。
这正是AI时代拥抱变化、不断进化的体现。
最后，这篇文章是人类“古法手工制作”的。OpenClaw创始人Peter Steinberger在播客中说，他宁愿看语法生硬的真人文字，也不愿看AI生成的内容，甚至开始欣赏文字里的错别字。和Peter一样，我也无比热爱人类。
本文来自微信公众号 “霞光社”（ID：Globalinsights），作者：洋紫，36氪经授权发布。
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