当智能体开始替人干活，Token消耗正进入指数级时代

作者丨包可萌

2026年初，一只“红色龙虾”突然在全球技术圈和中国社交平台爆火。它并不是一种新型宠物，也不是网络梗，而是用户们熟知的“AI智能体工具新贵”——OpenClaw，只因其图标是一只红色龙虾，国内网友很快把部署和使用它的过程戏称为“养龙虾”。

这个原本属于程序员社区的技术项目，在短短几个月时间里，从GitHub技术圈迅速扩散到政务、企业办公乃至普通互联网用户的日常讨论中，成为2026年最具话题性的AI现象之一。

OpenClaw一经推出，Github星标数在极短的时间内以几乎直线的方式飙升，截至3月8日，OpenClaw在Github星标数已达到26万、Fork数近4.8 万，其星标数量已经超过了React和Linux，且热度还在持续攀升。

其火爆程度通过第三方模型api路由平台数据也有所体现，2026年2月5日-2026年3月5日这一个月期间，OpenClaw是OpenRouter平台上消耗Token数最多的应用，其Token消耗量高达7.63T，远大于第二名。

除了OpenClaw之外，各大模型厂商也纷纷加大Agent布局，AI Agent已经进入实际落地阶段。例如，Minimax Agent不仅可以处理PPT、Excel、Word和PDF等文件，还上线了桌面端与专家Agent，其中桌面端可以让Agent进入用户的工作环境来直接帮用户整理文件、梳理信息；专家Agent在注入特定的知识和行为模版，学习具体的SOP后，能够在某类任务中干得更加漂亮。

OpenClaw的爆火，只是智能体迎来行业风口的冰山一角，在其背后，是一个行业的变革和配套设备的爆发式增长。

01 一只广受各方关注的“龙虾”

OpenClaw的核心能力，是让AI不再只是聊天工具，而是变成真正可以“替人干活”的智能体。

OpenClaw迅速走红的原因，与其开源属性密切相关。该项目由奥地利软件工程师彼得·斯坦伯格开发，早期版本名为Clawdbot和Moltbot，后来逐渐演化为OpenClaw。

传统AI只是“会说话的大脑”，那么OpenClaw更像是“会思考、还能动手的数字助理”。用户只需要给出目标，例如“整理本周客户投诉并生成分析报告”，系统就可以自动打开表格、整理数据、调用模型分析并生成文档，实现跨软件自动化。

用户通过本地部署并接入大语言模型后，OpenClaw可以接管用户电脑的鼠标和键盘操作，跨越各种软件和平台之间的壁垒执行任务，例如自动整理文档、批量处理数据、回复邮件、生成报告，甚至在多个应用之间自动完成复杂流程。

正因为这种能力，OpenClaw在多个行业迅速出现实际应用场景。例如在政务领域，深圳部分公务员已经开始尝试使用被称为“政务龙虾”的版本处理民生诉求和行政许可辅导，通过自动整理市民投诉、分类问题、生成处理建议来提升效率；在企业办公场景中，许多团队用它完成报表整理、客服回复和运营数据分析，大幅减少重复性工作。

继深圳龙岗区、无锡高新区之后，苏州常熟市也建好“龙虾池”，摇人去当地“养龙虾”。据市政府新闻办官微“i常熟”3月9日晚推文，该市已发布加快打造OpenClaw 等开源社区，推动产业高质量发展的《若干措施（征求意见稿）》，推出13条举措，支持OPC（一人公司）运用OpenClaw 生产经营，对入选各级人才计划的OPC项目，最高给予600万元综合支持。

在近期召开的全国会议上，多位代表和委员也提到这一现象。360集团创始人周鸿祎就表示，类似OpenClaw的智能体正在把“云上的软件能力变成每个人的专属助手”；这种技术的爆火速度甚至连马化腾都未曾预料。

2026年3月，腾讯在深圳总部提供免费OpenClaw安装体验服务，引发上千人排队体验。同一时期，深圳龙岗区还发布专项政策支持OpenClaw生态发展，对相关创新应用项目最高给予100万元奖励，试图将这一开源项目转化为新的产业机会。从政府、企业到个人开发者，围绕OpenClaw正在形成一个全新的技术生态。

技术爆火的另一面，是一场围绕“养龙虾”的灰色服务市场迅速出现。由于OpenClaw需要本地部署环境、模型配置以及权限设置，对普通用户来说门槛较高，于是大量技术人员开始提供安装服务。

在国内社交平台上，很快出现了各种“上门养虾”“远程养虾”的广告，价格从几十元到上千元不等：远程安装服务通常收费50至100元，而上门部署和调试则在300至1000元之间。一些从业者甚至宣称，通过帮助他人安装OpenClaw，几天内收入就达到26万元。

但对于个人用户而言，这安装费只是开始，后续租服务器还要收费，一个月50元起步，200元左右可以租到一个比较顺的配置，自己组装“虾笼”，4000元也不过是用的顺手。而且只有硬装还不能让“龙虾”随时待命，你必须要不断提供支撑龙虾运行的token，30元只是入门，上不封顶，用的模型越聪明，花费也就越多，想让你的龙虾完成基础任务，一月花费万把块也不是不可能，对此，有网友直言：“只要你的陷阱足够新颖，就有割不完的韭菜。”更有网友评论称：对普通人来说，完全没用。

图源：硅基智能体视频号

除了费用高外，对于个人用户而言，“养龙虾”还具备极大安全隐患。

02“养龙虾”的安全隐忧

OpenClaw具备持续运行、自主决策以及调用系统资源的能力，如果配置不当，其风险远高于普通软件。

工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台近期监测发现，部分OpenClaw实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险。在部署OpenClaw时信任边界模糊，系统往往拥有较高权限，一旦受到恶意指令诱导或被攻击者接管，可能执行越权操作，导致敏感信息泄露、系统被远程控制甚至成为网络攻击节点。

首先是权限滥用风险，AI可能在指令诱导下访问企业核心数据或删除关键文件；二是信息泄露风险，开源版本缺乏完善的数据加密和访问审计机制；三是恶意接管风险，一些实例因公网暴露可能被黑客利用，成为攻击企业系统的入口；四是不可预测行为风险，例如误删数据、自动执行未授权操作甚至被不法分子用于垃圾信息传播和网络诈骗。

因此，专家建议在部署OpenClaw时尽量使用隔离环境或云端沙盒，关闭不必要的公网访问，并建立身份认证、权限管理、数据加密和安全审计机制，以降低潜在的网络安全风险。

从安全隐患不难看出，AI智能体与传统软件最大的不同，在于它不仅能“被使用”，还具备一定程度的“自主行动能力”。如果缺乏完善的权限控制、身份认证、日志审计和数据加密机制，这类系统一旦被利用，后果可能远比普通软件漏洞更严重。

正因如此，官方建议相关单位和个人用户在部署OpenClaw时关闭不必要的公网访问接口，严格设置身份认证与访问控制机制，同时对数据进行加密并建立安全审计体系，并持续关注官方发布的安全公告和加固建议，以降低潜在网络安全风险。

不过站在行业角度来看，任何技术的革新都是一把双刃剑，有风险的同时一定有优势。“养龙虾”现象反映的其实是人工智能应用形态的一次转变：AI正从“对话工具”走向“行动代理”。过去，人们使用AI更多是提问和获取答案，而现在，AI开始直接参与工作流程并执行具体任务。

当一个能够理解目标、规划步骤并自动操作软件的智能体出现时，个人与计算机之间的关系也正在发生变化。或许正如许多业内人士所说，OpenClaw的爆火并不只是一次开源项目的成功，更可能是AI时代工作方式变革的一个前奏。

如果说互联网时代的关键词是“连接”，移动互联网时代的关键词是“平台”，那么在AI智能体时代，一个新的关键词正在浮现——“代理”。当越来越多的任务由智能体代理完成，人与技术之间的协作方式也将被重新定义。

而那只意外走红的“红色龙虾”，或许正是这一轮AI Agent时代开启的一个信号，普通人用不起的token，恰恰是AI企业未来的业绩增长点。

03“养龙虾”带来的行业变革

随着智能体在办公、开发、运营等场景中的普及，大量任务将通过AI自动调用模型、工具和数据接口来完成，这也意味着算力与Token消耗将持续增长。

根据IDC预测，中国活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿，年复合增长率高达135%以上，增速领跑全球。伴随任务密度与复杂度提升，智能体Token消耗将迎来年均超30倍的指数级跃升。

目前中国市场的企业端的Token消耗仍以对话与生成式AI为主，但随着智能体运行规模与任务复杂度的同步提升，活跃智能体的Token消耗进入高速增长期。根据第一新声智库，以企业Agent的Token消耗量、场景覆盖广度和对核心业务的影响权重，可以将Agent分为五个等级，目前中国处于从普及向融合过渡的阶段，年Token用量仍有10-100倍的提升空间，中国Agent正处于陡峭增长而空间尚足的爆发前夜。

从个人助手到企业“数字员工”，AI Agent每一次任务执行、数据分析和流程协同，都需要调用模型能力作为支撑。当智能体数量和使用频率不断提升时，Token消耗很可能迎来指数级跃升，并推动新的AI应用生态形成。

作为中国大模型的头部厂商，临近年末，字节跳动在AI领域交出一张颇为醒目的成绩单，截至2025年12月，豆包大模型日均Token使用量突破50万亿，较去年同期增长超过10倍，目前已有超过100家企业客户累计Token使用量超过一万亿。

亿欧智库研究认为，AI Agent在KA及SMB企业渗透率分别从2023年的3%/0.5%提升至2028年的25%/10%，中国AI Agent市场规模也将以125%的年复合增长率迅猛扩张，预计从2023年的574亿元飙升至2028年的33009亿元。

据华为ICT BG CEO杨超斌演讲，全球日均Token消耗量过去两年增长近300倍；据科创板日报，中国整体日均Token消耗2024年初为1000亿，2025年中突破30万亿，2026年2月主流大模型合计日均Token消耗已到180万亿级别。

重新聚焦OpenClaw，Open Router平台上发布的Token消耗量表明，一个月间Token消耗量翻4倍以上，值得注意的是，OpenClaw自2026年1月29日正式问世至今也不超过两个月。

根据Open Router平台用户的使用数据，OpenClaw应用的Token消耗量自2026年2月3日的80.6B，一路飙升至2026年3月4日358B，其Token消耗量在一个月间翻了约4.4倍，足可见AI Agent对Token的天量消耗。

由于Agent天然多工具调用+长上下文+多流程工作的特性，AI Agent其Token消耗量增长速度极快。根据未尽研究测算，以单词对话机器人为基准，图像生成、推理、视频生成、深度研究的算力需求分别为10x/100x/3000x/1000000x，算力需求随着任务难度的增长而加速爆发，带动Token消耗的数量级跃迁。

AI Agent通过调用不同工具进行工作，而在工作过程中，针对某一指令，常见范式则是将其分解成不同流程，分阶段进行操作，天然具备长上下文，这一范式导致AI Agent的Token消耗量增长极快。

结语

智能体的核心开销集中在推理阶段，Agent渗透率提升带动算力需求重心从训练转向推理。推理算力主要负责AI模型的推理任务，主要用于处理和执行已经训练好的模型进行实际应用，关注低延时和低功耗。

随着AI从训练为重走向推理为主，私有化环境及边缘的部署需求都在迎来爆发。根据IDC数据显示，随着AI从训练为重走向推理为主，推理场景的需求日益增加，推理负载占比预计从2024年的65%提升至2028年的73%。

AI 推理需求扩容，中国推理市场2028年预计增长至2931.2亿元。AI应用从缺模型训练向“缺推理服务迁移，推理算力作为AI商业化的核心基础设施，其市场规模将直接受益于智能体产业化、行业大模型落地等长期趋势。

根据沙利文和头豹研究院，中国推理市场2024年市场规模为175.2亿元，2028年预计增长至2931.2亿元，2024-2028年年复合增速约为102%。

在此背景下，电力需求和算力需求势必会迎来爆发，值得市场持续关注。

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