【菜科解读】

最近这段时间，无论你是否身处科技圈，大概率都在各大社交平台上刷到过一只异常火爆的“AI龙虾”。

伴随着大量无编程基础、甚至极少接触大模型的小白用户开始兴致勃勃地加入到“沉浸式养龙虾”的行列中，国内众多科技厂商也迅速跟进，密集发布了一系列低门槛、强交互的同类应用。

在这个春天，人工智能终于剥离了晦涩的代码外衣，真真切切地以一种工具的形态，涌入了普通人的手机和工作台。

然而，在这个产业端高歌猛进、全民欢呼AI终于“好用”的沸腾时刻，二级市场却展现出了惊人的冷静：既然 AI Agent的应用已经跑通，全行业景气度持续上行，大家都在疯狂使用，为什么相关上市公司的股价却在近期陷入了震荡，迟迟未能迎来预期中的全线大涨？

今天，我们就从这只火出圈的“AI龙虾”入手，再盘一盘万众瞩目的英伟达 GTC 大会，到底释放了什么核心信号，看看资本市场到底在担忧什么，又在期待什么。

为什么最近AI龙虾持续火爆股价却不涨？市场在担忧什么？

“AI龙虾”是近期爆火的一类AI智能体（行业内称之为 AI Agent）的昵称，相比于传统的AI聊天对话框，“AI龙虾”不仅能听懂人类语言指令，还能直接代替用户干活。

例如，你让它“把今天邮箱里关于二季度规划的附件下载并总结成表格发给老板”，它能在后台自主打开邮箱、下载文件、新建表格、提取信息并发送。

“AI龙虾”跨越了被动问答的对话框时代，变成了一个能把人从繁琐日常劳动中解放出来的超级助理。

这就是为何全网都在疯狂“养龙虾”、拥抱Agent的底层逻辑。

“AI龙虾”的运行消耗了大量的算力，带来了全行业需求快速提升，但为什么市场反响平平，部分公司甚至还出现短期调整？除了短期风险偏好下降的影响，还有一个问题是“AI龙虾”太贵了，市场担忧提供AI服务的公司入不敷出，也担心高昂的成本使消费者尝鲜过后不再续订，也就是说，市场吃不准“繁荣”的持续性。

很多深度体验的用户发现，现在的“AI龙虾”极其费钱，一天可能就要消耗掉大量Token。

如果权限配置不慎，养一天龙虾或要花费上千美元。

这是因为“AI龙虾”需要在后台自己跟自己不断对话来完成任务。

它越聪明、越像真人，完成一个任务消耗的算力就是以前聊天机器人的十倍甚至上百倍。

因此，市场开始担忧AI企业提供“龙虾”收到的订阅费很难覆盖对应的算力支出。

而如果现在就向用户收取过高的费用，又容易在行业发展早期吓跑客户，让大家放弃持续探索使用AI。

总结来说，“AI龙虾”的出现使算力需求激增，但市场担心收入增长无法匹配算力支出，也担忧用户在当前的价格下更多是尝鲜，缺乏持续订阅，也就难以形成持续的“繁荣”。

短期股价回调，不是否认行业的景气度和AI的长期空间，而是在对这种短期的不确定性进行定价。

后续要观察什么？期待算力成本的进一步下降

如何解决当前的担忧呢？既然不能让AI变笨，唯一的办法就是进一步降低算力成本，让更多用户能可持续地“养龙虾”。

这正是全球投资者紧盯昨夜英伟达GTC大会的原因，在行业发展的关键节点，我们看到产业界正以极快的速度降低算力成本。

其一，是传统芯片架构的升级，让推理成本下降10倍。

在昨夜的GTC大会上，黄仁勋正式揭晓了基于Vera Rubin架构的 R100 GPU。

这颗超级芯片不仅在推理性能上实现了较上一代Blackwell提升5倍的跨越，更是将单次推理Token的成本整整降低了10倍。

其二，是推出专门为“龙虾”类应用订制的推理芯片。

为了彻底打下推理成本，老黄不仅在升级GPU，还在大会上重点展示了此前重金收购的Groq团队及LPU（语言处理单元）技术的新进展。

LPU是一条专为生成Token而建的极速定制流水线。

这种专为推理而生的底层架构，吞吐量和超低延迟大幅提升，同样降低了推理成本。

其三，是算法层面的升级，用更少的算力跑出更聪明的模型。

以国内DeepSeek等为代表的优秀大模型企业，也在底层架构上贡献了诸多亮眼发明。

通过巧妙的算法优化，用更少的算力跑出更聪明的模型，从软件端压缩了“养龙虾”的开销。

AI产业中长期发展空间依然广阔，这种发展离不开基础设施的支持

一项颠覆性的技术在普及之初，往往都伴随着高昂的基础设施成本。

早期的4G网络如此，早期的云计算如此，AI也不能例外。

尽管短期面临一定波动，但AI中长期的投资逻辑其实非常清晰，主要看两股力量的交汇：

一方面，是成本端的进一步压缩，为更多用户持续使用AI创造基础。

以英伟达Rubin架构、被其吸收整合的Groq LPU技术、以及DeepSeek算法创新为代表，底层算力推理成本正速度加速下行，为更多用户持续地使用AI提供支撑。

另一方面，是收入端的规模效应，通过吸引更多用户来摊薄每个人的成本。

众多科技大厂正在一起借助不断下降的算力门槛，打造更平民化的Agent产品，吸引更多小白用户加入，用庞大的用户基数去摊薄固定成本。

当整个行业因为 Agent 大规模应用而产生的收入预期，实打实地跨过了支撑它运转的算力总投入时，这个行业就真正越过了盈利的临界点。

到那一天，我们将看到一大批AI产业链企业业绩增长的确定性大幅提升。

在这个从“投入期”向“兑现期”跨越的关键阶段，无论前台的应用形态如何演变，底层的算力消耗都是必须的。

未来一到两年内，整个产业链中业绩确定性最强、能最先兑现利润、能够扛过短期不确定性的，大概率依然是上游的算力芯片及AI Infra（基础设施）方向。

对于想高效把握这一投资者主线的投资者，建议关注下列ETF产品，整体打包产业趋势：

半导体设备ETF易方达（159558）：国产算力的基石，国产化水平快速提升，业绩确定性强；

科创芯片设计ETF易方达（589030）：聚焦AI芯片领域，投向“中国的英伟达们”；

云计算 ETF 易方达（516510）：AI Infra（基础设施）占比超过50%，同时包含AI应用重点领域；

科创创业人工智能ETF易方达（159140）：全AI产业链布局，AI算力基础设施占比高（65%）。

表：四大高算力基础设施占比指数对比

资料来源：WIND，数据截至2026/3/16，不作为个股推荐

以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。

据此操作，风险自担。

腾讯版“小龙虾”正式上线，字节版“小龙虾”也来了

来源：极目新闻 3月9日，腾讯旗下全场景AI智能体WorkBuddy正式上线。

据介绍，它完全兼容OpenClaw的技能，在官网下载安装后，直接输入指令就能让WorkBuddy帮干活；

如果用户想通过企业微信远程“遥控”，最快1分钟即可完成配置并连接。

此外，它还能接入QQ、飞书、钉钉等工具。

WorkBuddy 操作界面 WorkBuddy不是一个只会聊天的网页框，而是“能听懂人话、带脑子思考”的桌面智能体。

它内置了超20种Skills技能包与MCP协议。

无论是海报生成还是自动化报表，你都能一键导入或零代码新建，能力可以做到无限扩展。

它甚至支持多窗口、多Agent并行工作。

把复杂任务动态拆解，几个AI同步开工，让生产力直接拉满。

字节火山引擎上线ArkClaw“龙虾” 今日，火山引擎正式上线ArkClaw，据官方介绍，这是一款开箱即用的云上SaaS版OpenClaw。

无需任何复杂配置，打开网页即可使用724小时在线的AI 助手，轻松养“虾”。

官方表示，“火山方舟Coding Plan”用户可以抢先体验 ArkClaw，“Coding Plan Pro”用户登陆即可同步使用 ArkClaw，“Coding Plan Lite”用户可以免费体验7天。

订阅后，ArkClaw“龙虾”可以畅享 Doubao-Seed-2.0系列、Kimi2.5、MiniMax2.5和 GLM 等主流模型，ArkClaw 协同 Doubao-Seed 2.0 Pro，复杂任务效果突出。

除了在网页端进行交互，ArkClaw 已支持多种主流即时通讯 APP，并深度适配飞书 OpenClaw 官方插件。

用户使用飞书处理任务更丝滑，无需反复配置权限或者复制上下文给 ArkClaw，即可轻松处理飞书日程安排和提醒、复杂文档/表格处理等任务。

openclaw github installation guide：手把手教你如何养小龙虾！

2026-04-08 11:07:56 作者：狼叫兽 OpenClaw 全平台私有化 AI 部署标准化指南正式开源发布。

我们针对 Windows、macOS、Linux 三大操作系统分别编写了经过反复验证的可复现流程，同时解决了国内外网络环境下的依赖拉取、服务访问等常见问题。

教程详细拆解了私有化部署的核心环节：包括反向代理网关配置、多租户安全认证体系搭建、以及与主流大模型 API 的标准化对接方案。

考虑到国内开发者的实际需求，我们重点优化了 Kimi 大模型的集成流程，充分发挥其长上下文与工具调用优势；

同时保留了对 OpenAI 系列模型的原生支持，为海外用户提供最佳体验。

按照本指南操作，开发者可在 5 分钟内完成私有化 AI 智能体的落地部署，实现企业级数据隐私保护与 OpenClaw 强大执行能力的结合。

一、关于什么是 OpenClaw（龙虾）？ 2026 年，大模型技术演进的重心已从模型本身的参数规模优化，全面转向智能体的端到端执行能力构建。

行业终于突破了长期以来 "能说不能做" 的瓶颈，从纯对话交互阶段迈入了任务执行阶段。

在开源智能体领域，有着 "龙虾" 昵称的 OpenClaw，凭借其出色的工具调用与任务编排能力，成功实现了从自然语言理解到实际动作执行的闭环。

核心特点： 全链路任务闭环：具备“意图理解 任务拆解 路径规划 工具调用 执行校验 结果反馈”的完整能力，无需人工二次干预，即可自主完成多步骤复杂工作流。

系统级操作权限：可直接驱动本地设备，完成文件管理、命令行执行、浏览器自动化、代码编写部署、邮件收发、日程管理等几乎所有手动可执行的系统操作。

多渠道统一交互：支持 50+ 主流通讯平台接入，用户可通过日常使用的聊天软件下达指令，无需安装额外专属客户端。

多智能体协同：支持构建专属 AI 团队，多个智能体可分工协作，适配多角色、多环节的复杂工作场景。

二、安装前准备 系统要求：Windows 10+/macOS 12+/主流 Linux 发行版（Ubuntu 22.04+ 推荐） 依赖条件：Node.js v22（一键脚本会自动安装）、npm/pnpm、Git（源码安装需要） 内存要求： 2GB（推荐 4GB+） 网络环境：需联网下载安装包和依赖 权限要求：Windows 需 PowerShell 管理员权限，Linux/macOS 需 sudo 权限三、安装 OpenClaw1、官方一键脚本安装（推荐新手，全平台） 这是最简单、最不易出错的安装方式，脚本会自动检测并安装缺失依赖。

1.1 Windows 系统 右键开始菜单，选择终端 (管理员)或 Windows PowerShell (管理员)，在 UAC 弹窗点击 “是”。

执行官方一键安装命令：iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1|iex 国内用户若下载缓慢，可使用国内镜像加速脚本：iwr -useb https://open-claw.org.cn/install-cn.ps1|iex 等待安装完成，全程无需手动操作，脚本会自动完成 Node.js 检测、核心程序安装、环境变量配置。

1.2 macOS / Linux / WSL2 系统 打开系统终端，直接执行官方一键安装命令：curl-fsSLhttps://openclaw.ai/install.sh|bash 国内加速镜像命令：curl-fsSLhttps://open-claw.org.cn/install-cn.sh|bash 等待脚本执行完成，全程自动完成环境配置。

2、包管理器安装（npm/pnpm，适合开发者） 适合已安装 Node.js 环境，想要精准控制版本的用户。

2.1 先确认 Node.js 版本，终端输入以下命令验证，需输出 >=22.0.0： node-v 2.2 全局安装 OpenClaw（二选一即可） npm 安装：npminstall-gopenclaw@latest pnpm 安装（速度更快，依赖更稳定）：pnpmadd-gopenclaw@latest 2.3 国内用户可添加镜像源加速，示例： npminstall-gopenclaw@latest--registry=https://registry.npmmirror.com 四、初始化配置安装后初始化向导 安装完成后，配置以下代码执行初始化向导 openclawonboard--install-daemon 入门向导新手引导 入门向导会引导你完成以下核心设置: 完成引导过程中配置大模型 OpenClaw 需要连接大模型才可以使用，以下是国内（海外）的常用配置： Kimi API 配置（国内用户优选方案） { env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "kimi-coding/k2p5" } }, }, } OpenAI API 配置（海外用户选择方案） { agents: { defaults: { model: { primary: "openai/gpt-5.4" } } }, }五、使用 TUI 快速体验，开始畅聊 选择 TUI 并敲击回车 六、配置完成后查看 OpenClaw 状态： 完成网关、模型通道、管理员配置（推荐添加 --install-daemon 安装后台守护进程）： 执行环境诊断命令，检查安装是否完整、环境是否正常：openclawdoctor 查看网关运行状态：openclawstatus 打开本地可视化控制台：openclawdashboard 七、常见问题及解决方案：未找到 OpenClaw 如果安装成功但在终端中找不到 openclaw：node -v # Node 是否已安装？ npm prefix -g # 全局包位于何处？ echo “$PATH” # 全局二进制目录是否在 PATH 中？ 如果未包含在 PATH 中，请将其添加到 shell 启动文件（或）中：$(npm prefix -g)/bin$ PATH~/.zshrc~/.bashrcexport PATH="$(npm prefix -g)/bin:$ PATH" 然后打开一个新的终端。

八、结语 至此，OpenClaw 全链路本地化部署保姆级教程已全面收官，从环境配置到服务上线的全流程教学形成完整闭环。

恭喜你成功完成 OpenClaw 从 0 到 1 的私有化部署，正式掌握这款开源社区顶流的智能体执行框架！你的专属 "小龙虾" 节点已通过全链路校验，服务正式上线运行，所有功能模块已全面开放调用，支持无限制自定义二次开发与全场景拓展。

愿这款原生开源的智能体工具，助你深挖 AI 落地的无限可能，在私有化智能体的探索征程中解锁更多全新价值。