编者按：OpenClaw在国内走红不过两三个月，研究“龙虾”的专著就已面世。近日，杜雨的《养龙虾：OpenClaw与AI智能体时代》出版，其对智能体经济的敏锐度和新技术范式的社会影响从这本书的出版速度都可见一斑。经济学家朱嘉明为本书撰写了一篇长序。朱嘉明说，杜雨是他所见过的AI领域最具代表性的“快人”之一，坚持日更短视频账号“杜雨说AI”，以一人之力持续追踪整个赛道的每日动态，OpenClaw热潮兴起未几，杜雨便已组织团队、深度研究、成稿付梓。这本书的出版速度本身，就体现了AI智能体时代的逻辑——“快”本身便是一种稀缺的核心能力。

当然，一本厚重的图书的价值不仅仅在于“快”，更在于对流行现象背后的深层次思考。OpenClaw会不会红极一时后快速退潮甚至成为泡沫？朱嘉明的长文给出了自己的观点，他认为不会，更认为OpenClaw对于传统经济的稀缺性、公司制度等的影响是深刻的和长远的。杜雨的新书从努力把一个技术热点还原为一个时代问题的角度，也给出了相似的答案。

《养龙虾：OpenClaw与AI智能体时代》

杜雨  著

中译出版社

2026年3月

朱嘉明︱文

2026年1月至3月，OpenClaw成为全球人工智能领域最有影响力和冲击力的大事件。正是在OpenClaw时刻，杜雨撰写的《养龙虾：OpenClaw与AI智能体时代》出版。该书不仅内容丰富，而且具有强烈的历史感和思想深度。

系统性的商业机制创新

OpenClaw的商业意义，不在于它有多少新功能，也不在于它在多大程度上制造了市场热度，创造了怎样的商业模式。当前，AI行业正处在商业模式的结构性困境之中。尽管AI技术在生成式内容、智能搜索、自动化决策等领域实现了突破性进展，但“免费使用”已成为用户端的普遍预期。据行业统计，目前约99%AI用户依然依赖免费版本服务。

这一格局导致AI企业处于长期“烧钱不赚钱”的经营状态。换言之，AI技术的高速迭代与企业财务回报之间，存在着显著错位。随着用户规模持续增长，AI公司的算力消耗呈指数级上升。高密度的模型推理请求，使得服务器集群、电力及GPU租赁成本飙升，而收入结构却未能同步扩大。这种“运营压力倒挂”现象，已成为制约行业发展的关键瓶颈。依靠风险投资补贴或广告收入的旧模式，显然无法支撑高成本的推理任务运行，AI企业迫切需要通过制度化的变现机制，建立可持续利润模型。

OpenClaw的商业模式是一种系统性的商业机制创新。一方面，软件免费开源，用户在本机、私有服务器或VPS（虚拟专用服务器）上部署，没有传统SaaS（软件即服务）的按账号/按用量订阅收费结构，不绑定模型，真正的大型语言模型（LLM）由用户自己选择，如OpenAI、Claude、DeepSeek、本地模型等；另一方面，通过“强制Token机制”重新定义了AI服务的使用规则：用户必须购买Token才能调用各类模型接口，无论是文本生成、代码辅助还是图像分析服务。这一设计本质上是将以往“自愿付费”的商业模式转化为“使用即付费”的闭环结构，从而直接打通AI服务的商业化通道。

在技术层面上，OpenClaw通过底层协议绑定，使模型调用、计费、结算融为一体，实现AI产品的强制付费化。长期而言，OpenClaw模式预示AI行业正在迈向以用户真实使用行为为基础的闭环经济体系，完成从“免费引流”到“强制变现”的结构转型。

OpenClaw的核心价值在于通过制度设计，使AI技术的社会价值与经济价值趋于一致。这一变革或将成为AI产业走出盈利困境、迈向成熟阶段的重要标志。

文明级浪潮的第一朵浪花

在OpenClaw如此爆火的时刻，人们还是要问：OpenClaw会不会只是又一次技术狂欢，热度散去之后一切归于平静？这一次，应该不同。      

历史上的技术泡沫，往往发生在技术能力与实际需求之间存在根本性错配之时。20世纪90年代末的互联网泡沫的破裂，是因为基础设施尚未就绪，商业模式尚未成熟。而OpenClaw所代表的AI智能体浪潮，恰恰在大语言模型技术已趋成熟、终端算力已大幅降低成本、用户对自动化需求已极其强烈的交汇点上爆发——它顺应的，是技术曲线、经济规律与人类本能需求三重力量的共振。

在OpenClaw的背后是人工智能的爆炸式演化。以大模型为例，其发展越来越像一种具有技术生命力的鼠群，或者病毒，具有了近乎失控的自我繁殖能力：一个模型分化成许多版本，一个版本再衍生出更多变体。大模型不是单个和个别模型能力的跃迁，而是“模型自我繁殖”。人们看到的不是一个个孤立的模型，而是一个能够不断裂变、复制、衍生和扩散的模型生态；在这个意义上，人类既是它的制造者，也正在迅速成为被它裹挟的对象。      

至今，人工智能今天已经不能再被理解为某个单项领域中的技术进展，它已经深入知识生产、科学研究、产业组织、社会治理乃至文明想象的深层结构。      

特别要理解为什么“养龙虾”在中国比硅谷更火。这不仅是文化现象，更是结构性优势。中国拥有全球最完整的制造业体系、最密集的超级App生态、最庞大的数字劳动力市场，以及在效率与速度上近乎本能的文化基因。当AI智能体能够真正将“一人公司”变为可能，在中国市场爆发出的能量将远超任何人的预测。      

我在2026年初曾撰文指出，以Agentic AI为核心的Web 4.0不是遥远的未来，而是正在涌现的现实。OpenClaw不过是这场文明级浪潮的第一朵浪花。浪花会碎，但浪潮不会退。人工智能本来需要环境。现在人工智能成为环境。它并非孤立存在，而是在逐步形成“人工智能＋人＋环境”的复杂生态系统。

关键生产要素权重的再分配

OpenClaw创造了新的需求，并在实践层面重新界定全新的“稀缺性”内涵。

在OpenClaw出现之前，许多应用场景对算力的消耗呈现间歇性、突发性的特点，因此企业在资源规划中往往采用弹性按需的思路，将算力视作可随时扩张的公用资源。OpenClaw的普及改变了这一逻辑：稳定、可负担且具有长期锁定能力的算力供给反而成为新的稀缺品。

这种变化带来的结果，是资本与产业在基础设施层面的配置重心从应用端的想象力转向底层资源的可保障性，算力基础设施的谈判能力和战略地位显著提升。进一步，从制度与安全视角看，OpenClaw所展现出的真正稀缺性在于可被智能体可信操作的任务与数据接口。真正稀缺的不是可以被访问的数据量，而是经严格权限设计，具备可追溯与可合规保证特质的数据与任务接口。能够在保持业务灵活性的同时，对Agent的行为进行精细化约束和可解释审计的技术与制度安排，成为新的关键资源。

此外，OpenClaw导致人才结构中的稀缺性也发生了质变。真正稀缺的人才是能够在工程、业务和治理三方面进行统筹设计的OpenClaw工程实践者。从更高层次看，OpenClaw的大范围使用所引起的稀缺性变化，实质上是一场“生产函数中关键要素权重”的再分配。

在公司制度层面，OpenClaw触及的是科斯意义上“公司为何存在”的根本问题。传统公司之所以优于完全市场，是因为在公司内部用管理命令协调，比在市场上频繁签订契约的交易成本更低。

如今，智能体将大量协调、信息处理与标准化决策工作自动化，使得个体在没有雇员，甚至没有正式公司实体的前提下，也能完成过去需要小团队或微型企业才能完成的工作。

大规模涌现的“一人公司”与高度碎片化的云雇佣关系，形成少数掌握高阶技能、数据资源和自动化工作流的“超个体生产者”，使现有基于雇佣关系、企业注册地与物理常驻的货币体系和税收制度面临制度性迟滞。人们的收入来源更加碎片化，身份在雇员、个体户与企业之间模糊化，而智能体带来的准指数级生产率提升又可能推动收入分布向“长尾+超级头部”演化。

如何在不扼杀这种新生产力形态的前提下，将其纳入税基并通过再分配缓冲极端不平等，极有可能成为未来十年最棘手的政策议题之一。

回到《养龙虾：OpenClaw与AI智能体时代》这本书的写作初衷，作者杜雨并不是为了让读者理解一只“龙虾”，而是为了理解，一个由智能体深度参与现实世界的新阶段，已经开始。也就是说，作者杜雨所关心的，并不只是OpenClaw这个现象本身，而是试图借由这一现象，去理解智能体浪潮会怎样进入现实社会，会怎样改变普通人的工作方式、创业方式和生活方式。（本文有删减，标题和小标题为编者所加。）