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深水研究

DeepWater Research

深度影响决策

这篇文章你不会获得Openclaw的装机指南，但你能够获得一颗面对技术焦虑的定心丸。

文丨Trans

这几天，我的朋友圈被 OpenClaw 刷屏了。准确地说，是被关于 OpenClaw 的“指南”刷屏了。

如果说前段时间moltbook火的时候我还真打算看看小龙虾到底是怎么回事，现在我对于这个新闻在中文互联网中出现的密集程度，已经产生了生理性厌恶。

现在，无论你打开中文互联网的任何一个科技类的社交平台，你会觉得，AI的世界又要变天了。

无数的教程在流传。无数的博主在欢呼。仿佛只要掌握了 OpenClaw，你就拿到了通往未来的门票。

但如果你此刻打开全球主流科技媒体的网站时会发现，有的头条是 Anthropic 被封杀。有的头条也是Anthropic。有的上的讨论热点，依然围绕着 Claude 的推理能力和 OpenAI 的新动态。

在Github上，OpenClaw当然还是很受关注，但对于Openclaw的风险提示和研究正在变得越来越多。

有监测数据显示，OpenClaw近一半用户来自中国。也就是说，看起来火遍全球的小龙虾，其实更多还是只在中国火了。

01

疯狂的 Openclaw与冷淡的硅谷

在中国，OpenClaw 已经不只是一个开源项目了。它几乎快要成为一个图腾。一个能够缓解所有人“技术落后焦虑”的药方。

打开B站，满屏都是《OpenClaw 改变一切》《手把手教你部署 OpenClaw》。打开知乎，全是《如何评价 OpenClaw 的神级表现》。甚至在某些付费社群里，已经有人在卖 OpenClaw 的“变现课”了。

不仅如此，最近看到最夸张的一条新闻，是已经开始有很多人上门安装OpenClaw，500元一次，按照这个节奏，可以实现年入百万。

这种热度，甚至超过了当初 GPT-4 发布时的盛况。大家都在讨论它的本地部署，讨论它的中文适配。大家都在赞叹它的“轻量级”和“高性能”。

但海外的热度，明显不如国内。大厂的态度最能说明问题。

Meta曾试图挖角其创建者彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)，不过他最终加入了OpenAI。而谷歌和Anthropic等巨头甚至直接在内部屏蔽了对OpenClaw的访问。

谷歌和 Anthropic的内部屏蔽 OpenClaw，并非仅仅因为竞争。在硅谷成熟的软件生态中，对开源代码的“血统”和“合规性”有着极高的审计要求。

OpenClaw 在数据抓取和处理上的边界模糊，对重视数据隐私（如 GDPR）的海外巨头来说，是不可控的合规风险。

相比之下，国内很少有人讨论隐私和安全问题，更看重的是“即插即用”的效率，在安全与速度之间，我们总是更愿意先选择速度。

硅谷对一个开源项目的评价标准，往往在于其是否提供了“原发性的技术范式（Paradigm Shift）”。比如 Transformer 架构或PyTorch 框架。在 Hacker News 的讨论中，资深开发者更倾向于研究底层逻辑，而非部署教程。

所以，硅谷热度减低也是情理之中。因为他们认为 OpenClaw 更多是一个“工程学的集大成者”，而非“科学上的突破”。

这就有点类似什么呢？如果你看过生活大爆炸，硅谷关心的是Sheldon关心的，我们关心的是Howard关心的。

为什么会这样？是因为 OpenClaw 真的不够好吗？也不完全是。

最核心的原因在于，OpenClaw 爆火更多是基于一种“特定语境”下的热度。它精准地击中了国内用户对于“门槛”和“所有权”的渴望。

它好部署，不挑硬件，而且它是我们“触手可及”的。

在 Hacker News 的讨论语境里，像 OpenAI o1 或 Claude 3.5 Sonnet 这种能在底层逻辑上产生突破的技术才是“正餐”。而 OpenClaw 这种侧重于数据提取、工程调优和任务自动化的工具，被视为偏向“体力劳动”的辅助工具。

一句话总结，硅谷在追求 AI 的“大脑”，而国内则急于给 AI 装上“手脚”。这其实也符合我们一直以来的国产AI叙事。

02

FOMO焦虑

那么接下来的问题是，为什么我们如此着急、有如此之强的 FOMO 焦虑？

FOMO（Fear of Missing Out），害怕错过。这种情绪，在中国 AI 圈已经到了病态的地步。

我们太害怕掉队了。

从AI的视角来看，可以理解。

在硅谷，算力资源的获取相对通畅。对于 Anthropic 或 OpenAI 的开发者来说，直接调用昂贵的 API 或在 H100 集群上跑模型是常规操作。但在国内，受限于高端GPU 门槛，开发者对“算力效率”有着近乎吝啬的追求。

OpenClaw宣称的极致轻量化，精准地击中了国内“用消费级显卡（如 4090 甚至更低）跑出生产力”的刚需。

在硅谷看来这可能只是“性能优化”，但在国内这叫“生存平权”。

但事实上，其实不止是AI带来的算力焦虑，这种FOMO焦虑，其实一直植根于我们的互联网基因里。

从移动互联网时代的 O2O、共享单车，到元宇宙、Web3。我们习惯了抢滩登陆，习惯了“快鱼吃慢鱼”。

在 AI 时代，这种焦虑被成倍放大了。因为这一次，技术迭代的速度不是以年计，而是以周计。

上周你还没弄明白 Prompt，这周 Agent 已经满大街跑了。这种速度感，让每一个从业者都如坐针毡。

所以，当 OpenClaw 这样一个具有“爆发相”的项目出现时，所有人都会不由自主地扑上去。不管它是否真的适合自己的业务，先占坑再说。

不管它是否真的比 Claude 强，先转发再说。这种焦虑的背后，是深深的危机感。

我们害怕再次面对那种“核心技术被卡脖子”的无力。我们也害怕在这个巨大的财富再分配过程中，自己成了那个被遗忘的路人。

于是，我们疯狂地消费信息。我们把每一个技术热点都当成最后一根稻草。

但这种 FOMO 真的能转化为生产力吗？

未必。

我们花了大量时间去部署、去折腾，却唯独没有花时间去思考：我到底要用它解决什么问题？

如果没有真正的场景落地，OpenClaw 哪怕再火，大概率也只会是一阵风。

现在的中文互联网，就像一个巨大的压力锅。所有人都在沸腾，我们被流量牵着鼻子走，被“不看就晚了”的标题党恐吓。

这种集体的躁动，让我们失去了判断力。我们甚至分不清，到底是因为这个技术真的强，还是因为卖课的人说它强。

03

真正重要的是什么

那么，到底什么才是真正重要的？是 OpenClaw 吗？是 Anthropic 吗？

我觉得都不是。技术永远只是手段，不是目的。

在疯狂的追逐中，我们往往忘记了最基本的逻辑。

真正重要的第一点，是“真实的需求”。

你是在解决一个真实存在的问题，还是在为一个伪需求寻找技术的借口？

很多人折腾半天本地部署，最后发现自己的业务需求，其实一个简单的 API 调用就能搞定。

为了省那一点点点调用费，搭进去巨大的时间成本和硬件折腾。

这在商业上是不成立的。

真正重要的第二点，是“独立的审美”。

什么是好的模型？什么是好的交互？不要人云亦云。你应该有能力去测试、去感知。

当所有人都在吹捧一个项目时，你是否有勇气去指出它的缺陷？当大媒体都在报道 Anthropic 时，你是否有耐心去研究它背后的技术路线？

我们需要的是判断力，而不是复读机的能力。

真正重要的第三点，是“持续的构建”。

AI 圈有一个很坏的毛病，就是“PPT 式创新”。看个新闻就觉得自己懂了，转发个文档就觉得自己掌握了，有个新概念就觉得世界又要变了。

我不否认AI是人类历史上前所未有的史诗级变革，但不是每一朵浪花都是洋流。

世界正在变得越来越嘈杂，变化也越来越快，对于个人来说，面对AI最后的竞争力，反而可能还是长期主义的耐心。

FOMO某一两个AI风口，其实不会让你真的变成麻瓜。

END

排版运营｜洋洋

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