近日，全网掀起“养龙虾”热潮，普通用户纷纷寄望于“龙虾”，希望借此抓住AI智能体行业风口、提升个人竞争力；大厂也相继推出简易化部署方案，不仅争夺AI流量入口，还瞄准了背后的商业化增量。

但热潮之下，“龙虾”的执行能力不及预期，数据安全等风险接连暴露，监管部门随即发布“六要六不要”安全使用建议，金融业尤其是银行业更是持审慎观望态度，这场AI狂欢的真实底色与行业边界正愈发清晰。

OpenClaw爆火出圈，大厂抢着下场，背后是焦虑和商业算计？

OpenClaw的爆火出圈，或始于上周腾讯在深圳总部开展的免费安装活动。这场活动吸引了上千人到场排队参与，现场安装预约号一度难求，相关情况经媒体报道后，原本只在开发者圈层与AI爱好者群体中走红的OpenClaw，一下子就进入了大众的视野。

据了解，OpenClaw是一个采用“龙虾”图标设计的开源AI智能体项目，其安装与使用过程被网友称为“养龙虾”。该项目定位为个人AI代理，具备操作软件与长期记忆功能。和市面上只会聊天的AI机器人不同，它是能真正帮用户落地干活的AI助手——阅读文档、处理邮件、运营账号，甚至自动修复程序bug。

伴随“龙虾”热度持续攀升，各大社交平台上涌现出大量OpenClaw的实战分享。有网友发布实操案例，称借助“龙虾”实现公众号的自动化运营，两日实现涨粉400人、变现300元，类似的内容迅速在全网发酵。财经作家吴晓波旗下的知识平台发布分析指出，该热潮背后的深层动因，是全社会普遍存在的FOMO（错失恐惧）情绪。不少普通用户希望借助“龙虾”抓住AI智能体风口，提升自身竞争力，避免在AI浪潮中被淘汰。

但高涨的使用热情，撞上了OpenClaw极高的部署门槛。普通用户若想在个人电脑上运行满血版“龙虾”，不仅需要掌握Python、Node.js环境配置、Docker操作能力，还需手动填写复杂的API密钥与系统参数，多数人根本无从下手。不过，这为互联网大厂与大模型厂商带来了机会，相关企业相继为用户推进简易化部署方案。

据《智探AI应用》梳理，除了本地化部署方案外，目前多数互联网大厂旗下的云厂商和大模型厂商，针对OpenClaw推出的简易化部署方案，大致可以分为云服务器部署和云端托管两类。

一、云服务器部署：由腾讯云、阿里云、百度智能云、火山引擎等云厂商主导，基于原生OpenClaw完成环境适配，用户租用云服务器即可一键部署，价格从几十元到上百元不等。

二、云端托管：由云厂商和大模型厂商主导，主要有百度智能云推出的DuClaw、火山引擎推出的ArkClaw、月之暗面推出的Kimi Claw、稀宇科技推出的MaxClaw等，这些产品均基于OpenClaw进行本土化二次开发与安全加固，采用订阅制计费，用户零门槛开箱即用。

此外，吴晓波知识平台指出，市场上还存在一类纯自研的“类龙虾”应用，是无需部署的桌面智能体，同样能自主规划任务，背后是国产服务器和大模型。例如腾讯的WorkBuddy、网易有道的LobsterAI等。

事实上，互联网大厂和大模型厂商积极推进OpenClaw，还有现实层面的考量。

2026年春节期间，腾讯、阿里巴巴、字节跳动、百度等互联网大厂发起了总价值超80亿元的“AI红包大战”，吸引用户使用旗下AI应用，争夺下一代流量入口，但节日过后用户流量快速退去，产品留存率不及预期；与此同时，大模型厂商的商业化变现仍处于爬坡期，行业普遍面临亏损困境。

有分析认为，“龙虾”这类产品的快速普及，将凭借强任务属性带来更高的用户粘性与使用频次，直接推高大模型Token消耗与云调用量，为互联网大厂和大模型企业的商业化注入新动力。

总的来看，“龙虾”在国内的热度远超全球，背后暗藏着技术炒作下的认知误导风险。中央网信办数据与技术保障中心指出，这种脱离技术实质的狂热，部分源于技术焦虑和商业化炒作，既可能误导用户盲目投入、空耗精力，也会让用户因追逐伪概念偏离真正有价值的技术方向。

“龙虾”智能体风险频发，监管发布“六要六不要”建议，银行业保持审慎观望态度

不过，就在多数用户还沉浸在“养龙虾”的热潮中时，首批尝鲜的用户已开始卸载这款智能体应用。社交平台上，多位用户反馈，OpenClaw不仅复杂任务的执行能力不及预期，还存在高延迟、Token消耗快的问题；更为严重的是，已有多起安全事故被曝光：有用户因开放浏览器公网权限导致信用卡被盗刷、有用户电脑内的重要文件被误删、还有企业员工在公司内部管理平台接入“龙虾”智能体后，出现了误读用户指令、生成错误内容并以用户名义自动发送的高危问题。

随着“养龙虾”相关风险频发，监管层面也开始释放理性信号。工信部提示，OpenClaw开源实例在默认配置或不当配置下，存在系统权限被非法接管的安全风险。

工信部表示，已组织智能体提供商、漏洞收集平台运营单位、网络安全企业等，研究提出OpenClaw“六要六不要”建议，具体包括：一、要从官方渠道下载最新稳定版本，不要使用第三方镜像版本或历史版本；二、要定期自查是否存在互联网暴露情况，不要将“龙虾”智能体实例暴露到互联网；三、要根据业务需要授予完成任务必需的最小权限，不要在部署时使用管理员权限账号；四、要审慎下载ClawHub“技能包”，不要使用要求“下载ZIP”“执行shell脚本”或“输入密码”的技能包；五、要使用浏览器沙箱、网页过滤器等扩展阻止可疑脚本，不要浏览来历不明的网站、点击陌生的网页链接、读取不可信文档；六、要定期检查并修补漏洞，不要禁用详细日志审计功能。

据《智探AI应用》了解，作为数据安全与合规要求严格的行业，金融业面对此次“全民养虾”热潮，始终保持审慎观望态度，并未出现此前大模型浪潮中的抢跑式布局。

以银行业为例，多家银行明确表态，在内网不允许部署OpenClaw，安全是首要考虑因素。与此同时，彭博社引述知情人士报道，包括大型银行在内的政府机构和国有企业已收到官方通知，出于安全考虑不得在办公设备上安装OpenClaw软件。

此外，据银行人士透露，目前行业内仅技术部门对其开展少量测试，一线员工基本不使用，核心业务场景更是禁止接入；即便有部分员工出于尝鲜完成个人部署，也大多缺乏明确的应用规划，行业内大多数员工还是以观望为主。

某地方农商行科技部门人士在接受《北京商报》采访时表示，行业之所以没有跟进“龙虾”热，是因为银行对开源项目布局的两大顾虑，一是数据安全风险，开源代码公开导致漏洞多、“后门”难排查，存在数据泄露隐患；二是操作管控风险，跨设备、跨网络控制存在被劫持、截屏、录屏、越权操作的可能，这些行为都直接触碰金融安全“红线”，银行不会冒险使用。

目前，银行业对开源AI智能体的使用，仅局限于不涉及核心隐私、不触碰资金交易的辅助环节，包括智能客服、智能催收等场景；而该类智能体在核心业务体系还不具备落地条件，或与责任界定规则尚未完善有关。

中国银行原行长李礼辉曾表示，必须尽早确立金融智能体的法律定位，明确金融智能体与金融客户的法理关系，厘清金融机构管理者的决策责任，明确智能体决策失误后的责任承担主体。

《城市金融网》指出，随着监管规范的逐步完善，银行或许会在可控范围内探索相关AI应用，但短期内，审慎保守仍将是银行业对待OpenClaw的主流态度。