全民“养虾潮”退去C端日常智能体即将出现

本文来自微信公众号： IT时报 ，作者：郝俊慧，原文标题：《全民“养虾潮”退去 C端日常智能体即将出现》

2026年伊始，OpenClaw（龙虾）引发全民“养虾热”，但很快安全风险预警响起，第一批“养虾人”花钱请人卸载的消息让这股热潮迅速退去。不过，在产业层面，各巨头对于AI智能体的探索却没有退潮。近期，荣耀发布首款终端侧“龙虾”AI智能体，阿里巴巴全力推进“智能体经济”……

“养虾”退潮，AI智能体的下一站在哪里？4月15日，《IT时报》主编郝俊慧做客第一财经“财经午间道”节目，与主持人谭帅聊了聊这个话题。

能力不足才是真门槛

谭帅：“养虾热”没多久就冷却了，监管部门和各大企业都发出了安全警示。这个热潮退却的真正原因是什么？

郝俊慧：安全问题并不是让大家退场的主要原因。事实上，各大国产厂商迅速做了大量补丁工作，相比一开始的“裸奔”状态已好了很多。真正的问题是能力，OpenClaw本质上是一个极客工具，它的使用依然需要一定技术门槛，对模型能力要求极高，要调用多个不同模型，还要你授权电脑里几乎所有的权限，这个过程漫长且并非人人都会。

3月27日至28日，《IT时报》记者沉浸式采访了全球开发者先锋大会（GDPS），“养龙虾”是最大热点，但养得好的依然是大厂工程师。在现场，也有很多叔叔阿姨抱着电脑请人“装虾”，装完之后却不知道拿这只虾来做什么。工程师废寝忘食，普通人毫无感知，反差非常大。

成本是另一道门槛。龙虾的所有动作都要烧Token，而Token现在全线涨价，从腾讯云到阿里云，再到智谱，概莫能外。一位真正让龙虾干活的工程师表示，她一个月大概要烧1万元人民币，海外用户每月烧1万美元以上也很正常。更关键的是，普通人因为不懂工程化用法，发出去大量无效命令，两条命令之间可能有80%的Token被白白浪费。真正会用的人反而更省钱，烧1万元的Token，抵得上一个月薪5万元的下属，这才是工程师的那本账。

互联网大厂各走各路

谭帅：普通人“养龙虾”正在慢慢冷却，因为确实不适合所有人。但在产业端，有能力开发相关工具或应用的企业，并没有停止发力。各大厂商目前的路径有哪几条？

郝俊慧：“养龙虾”是用一个入口调用多个智能体和Skill协同，龙虾的长处是自主决策和执行任务的能力。

各家国产龙虾的“养成”路径跟自身优势基因密切相关：腾讯做的是“龙虾全家桶”，以微信为核心入口，通过QClaw让用户在手机上随时下达指令；字节用飞书拉着龙虾跑；阿里以千问为AI入口，打通外卖和电商，主推“智能体经济”。

此外，国内各家大厂在基模上的能力和路线也不一样，有的靠生态先跑量，有的花重金引入顶尖科学家补基模短板，我觉得最终竞争还是会落到基础模型能力上。

基础大模型的技术迭代速度极快，随着智能体能力提升，龙虾的护城河并不宽。最近，全球Coding能力最强的Anthropic Claude，已经拒绝龙虾调用它的基模，而这会使龙虾的能力大幅下降。

我用某大厂龙虾做PPT，结果差强人意；同样的需求提给能力强的基础大模型，结果却超出预期。对用户来说，目前一个足够好的基础模型就够了，不需要龙虾。

这也是智能体公司的真实风险，基础大模型一旦强到覆盖你的能力，就不需要你了。

硬件厂商的两条路

谭帅：硬件设备厂商的路线又是怎样的？

郝俊慧：硬件厂商不会在基础模型上做太多投入，他们的逻辑是：让AI成为硬件销售的引擎。目前有两条路径：第一条是专用设备，联想推出了专门用来养虾的主机，分个人版和企业版，让用户把龙虾隔离在专用设备里操作，消解对权限泄露的顾虑。第二条是内置集成，荣耀把龙虾封装进硬件，一键开机自动配置，像装Windows系统一样，让普通用户零门槛上手。接下来，vivo等厂商都可能推出类豆包手机产品，这条路真正面向的是大众消费市场。

谭帅：大众对专用设备的接受度是否有限？毕竟大部分人不会为了“养虾”专门买一台设备。

郝俊慧：联想产品主要面向商务人士。硬件厂商做智能体还有一个独特优势：互联网大厂布局智能体，天然会遭遇其他平台的对抗；而硬件厂商作为中立基础设施，可以在系统底层做安全防范，推动各大平台在不泄露数据的前提下实现互通，谈判筹码更好。至于AI眼镜这类新载体，逻辑上讲得通，但真正跑起来面临续航、时延、算力等大量实际问题，距离成为“第二个大脑”的愿景还很远。

从买商品到买决策

谭帅：阿里提出的“智能体经济”的逻辑是什么？

郝俊慧：阿里提出的“智能体经济”，和华为此前讲的“Token经济”，逻辑是类似的——Token最终要成为消费品。现在很多AI工具主要靠会员订阅，一个月20美元到100美元不等，但未来API模式可能会成为主流。

各家厂商都希望把Token变成按需消费，用多少花多少，这个价值远大于月付20美元的会员费。关键在于，消费者付100元是觉得它值500元，商业正循环跑通了，才算真正进入下一阶段。

未来，用户将从“买商品”变成“买决策”。以前买东西要花半小时挑选比较，这个决策成本由用户自己承担。不久的将来，智能体会告诉你，哪个最符合你的需求、性价比最高，决策从半小时缩短到一分钟。你会愿意为这一分钟的决策每月付100元会员费，或者每次付10元买Token。这就是“智能体经济”的想象空间。

B端先行

谭帅：从AI智能体商业化应用的阶段来讲，B端和C端哪个更容易推进？

郝俊慧：B端更容易推进，但要求也更高。企业和政府愿意进行高投入，呼叫中心、金融等AI基础好的行业可以快速叠加新能力。智能体能否进入B端核心业务工作流，还是要看谁家的基础模型和类龙虾智能体的工程化能力更强。

C端要等大模型能力到位，门槛足够低，用户的需求才会被真正激发。我自己就弃养了两只龙虾，半途而废，因为它给的结果不够好。

我的个人判断是，今年年底会出现一些让普通人日常使用的C端智能体。

跑通OPC的只有少数人

谭帅：从就业和经济贡献的角度来看，“智能体经济”会产生怎样的影响？

郝俊慧：凯恩斯曾预测，到2030年，人类社会的生产总值将比他那个时代增加4～8倍，平均工作时长将减少到每周15小时。但现实是，离2030年还有5年，人均GDP已经增长了7倍以上，但全球的主流工作时长还是每周35～40小时。凯恩斯这套测算框架可能不再适合AI时代。

乐观地看，现在很多大厂程序员已经不再写代码了，他们从“操作者”变成“决策者”，人的角色在向分析、判断、提问的方向迁移。

“OPC”（一人公司）也是这个逻辑。靠AI工具，一个人就能完成过去需要团队协作的项目，把个人创意充分激发出来。但能真正跑通OPC的，一定是有能力的少数人，而且变现也是个难题，要考虑创新的东西如何被大众所知并转化为收入。

从投资角度来看，大模型走的是“0到1”阶段，跑出来的是算力、芯片和基础大模型；智能体走的是“1到N”阶段，放大了个人和中小企业的能力，经济将整体得到提升。

但这个阶段不再是齐涨共跌，要去伪存真。AI应用这个赛道，我是整体看好的，但具体到某个企业，一定要看清楚它是否拥有真正的能力，而不是靠概念炒作。

作为普通人，现在焦虑很正常，但不拥抱AI，可能会在时代浪潮中失去很多机会。哪怕现在效果还没那么好，只要你有意愿、有好奇心，都建议你去“手搓”一下AI。