凤凰网科技讯 3月11日，腾讯云就旗下OpenClaw（龙虾）系列产品，集中回应用户关心的安全、收费、内测码、线下活动及产品布局等问题，澄清多项市场传言。 腾讯云表示，OpenClaw为开源Agent框架，部署环境、任务执行与工具调用均由用户自主控制，支持本地部署。官方建议用户使用闲置或备用设备，谨慎使用工作电脑；也可搭配WorkBuddy、QClaw等本地Agent，在直连OpenClaw的同时获得安全防护。 针对网传“费用偷跑”问题，腾讯云澄清，网传高额费用为用户历史模型调用产生，与腾讯公益装机活动无关。OpenClaw安装免费，仅在调用大模型时产生Token费用。 此外，腾讯云透露，内网版OpenClaw已有超万名员工使用，通过Agent参与研发正成为新的开发模式。

IT之家 3 月 11 日消息，埃隆 · 马斯克当地时间周二表示，社交媒体平台 X 旗下的数字支付系统 X Money 将于下月进入早期公测阶段。这位亿万富豪正推动将 X 打造成一款“超级应用”。 此举正值这位特斯拉 CEO 希望借助该平台庞大的用户基数，以及数字支付与应用内金融交易的增长趋势，为 X 开辟新的收入来源。 X 去年已与支付公司 Visa 达成合作，为该社交媒体应用的用户提供直接支付服务。 自 2022 年以 440 亿美元（IT之家注：现汇率约合 3025.68 亿元人民币）收购前身为推特（Twitter）的 X 以来，马斯克一直宣扬要将该平台打造成“全能应用”，计划提供流媒体、即时通讯、图片、视频及支付等众多功能。

IT之家 3 月 11 日消息，海外有大量用户反馈称，智能电视上的 YouTube 出现了无法跳过的 30 秒强制广告。 IT之家查询发现，谷歌广告业务部门在 3 月 2 日曾为此发布过一篇博客，确认已面向全球 YouTube 用户推出 30 秒的 VRC 不可跳过广告，包括 Google Ads、Display & Video 360。 据谷歌官方介绍，这些“不可跳过”广告是平台针对“大屏幕”优化内容的更广泛战略的一部分。谷歌正大力借助其人工智能技术来管理这些广告时段。 谷歌表示，Google AI 系统会在 6 秒短广告、标准 15 秒广告以及新增的 30 秒电视端专属长广告之间动态切换，目标是确保广告主在用户最放松、参与度最高的时刻触达目标受众。 谷歌强调，AI 的参与，有助于实现广告精准投放、提高多种非跳过广告格式的效率，与手动组合单一格式的广告系列相比，可带来更独特的覆盖面和影响力。 这一调整并非偶然。金融研究公司 MoffettNathanson 的数据显示，YouTube 的增长势头迅猛，预计到 2025 年其营收可能达到 620 亿美元（IT之家注：现汇率约合 4263.45 亿元人民币） —— 这一数字将超越迪士尼等传统媒体巨头。这一成功很大程度上源于客厅已成为 YouTube 增长最快的“观看场景”。 更好地变现客厅场景 随着平台逐步向传统广播电视模式演进，电视端观众的观看时长往往更长。但对于普通观众而言，这意味着熟悉的“跳过广告”按钮将变得越来越少见。除非是 YouTube Premium 订阅用户，免费用户只能选择完整观看 30 秒广告。 这些更长的强制广告与 YouTube 持续限制广告拦截软件的努力同步推进。对许多用户来说，这些变化将人们推向一个清晰的十字路口：要么接受带有更长广告的“传统”电视体验，要么选择付费订阅。 有趣的是，YouTube 一直在尝试不同的订阅模式来应对这一局面。虽然完整的 Premium 体验仍是主要目标，但一个更实惠的“Premium Lite”层级 —— 定价约为 7.99 美元（现汇率约合 54.9 元人民币） —— 已开始在特定区域提供部分减广告功能。 全球范围内的反弹 不过，并非所有市场都能接受这种广告模式。例如在越南，监管机构将 TV 片前广告和弹窗广告严格限制在 5 秒以内。尽管存在这些地方性规定，但谷歌仍选择推出 30 秒长广告。 随着 YouTube 连续三年保持美国流媒体平台榜首位置，这些 AI 广告模式很可能会持续存在。这是否会促使更多用户放下遥控器转向付费订阅，仍有待观察，但在大屏幕上快速跳过广告的日子已逐渐成为过去式。

刚刚，风投机构a16z发布了一份榜单，结果瞬间引来百万网友围观。 挤进前排才知道，原来这是在盘点“迄今最受消费者喜爱的Top100 AI应用”。 先说一个和咱国内最相关的—— 前50个移动AI应用里，几乎有一半都来自中国团队。 而且和很多人想象的不一样，这些工具虽然是中国公司做的，但大量用户其实来自海外。 放在全球AI应用版图里看，这个现象其实挺有意思： AI应用的生产大国和消费大国，正在慢慢分离（而且竟能如此不一致）。 这不，最新数据表明，人均第一消费大国竟是新加坡？第二第三分别是阿联酋和中国香港，美国更是排到了第20。 而说到中美，榜单还盘点了全球三大AI市场，本以为会是网上呼声最高的中美欧洲（主要指西欧这一块）。 结果第三大市场是俄罗斯，和美国ChatGPT、中国DeepSeek类似，他们本土也有Alice、GigaChat这样的代表AI应用。 还有还有，原来ChatGPT和宿敌Claude争抢的不是同一批用户（重叠率仅11%）。 啊这？前脚两家CEO的“世界名画”还历历在目，结果你俩在核心利益上其实没冲突啊。 Anyway，除了上面这些，榜单给人的“反转”和“惊喜”还是太多了。 别走开，咱火速开扒。 先看完整榜单，中国移动AI应用占据半壁江山 简单说一下榜单背景。 三年前，也就是ChatGPT刚带火AI之后，a16z就着手制作这份“百大消费者AI应用榜”了。 作为硅谷知名风投机构，那时他们只有一个目标： 找出哪些生成式人工智能产品真正被主流消费者所使用。 由于核心聚焦AI，所以他们当时决定只统计那些原生（AI Native）AI应用，比如早期的ChatGPT、Midjourney和Character.AI这些——均围绕基础模型而构建。 不过AI的发展实在太快了，如今很多非原生AI应用也做得风生水起，所以在最新的第六版，他们把Canva、Notion这些也纳入了统计范围，所以很多以生成式AI为核心体验的消费产品这次也上榜了。 这其中就有网友们多次cue到的美团。（a16z报告作者还在评论区列举了美团的AI成就） 前15名中就有3款非原生AI应用（Canva、Notion、Freepik）： 而说到这次发布的第六版“百大消费者AI应用榜”，其实它一共分俩，分别统计网页端和移动APP端前50。 时间呢截止到2026年1月，涵盖ChatGPT横空出世到AI大发展的整个时期。 完整榜单结果如下： 注：与以往一样，榜单网站排名基于SimilarWeb截至2026年1月的月独立访客数；移动应用排名则基于Sensor Tower截至2026年1月的月活跃用户数。 掰手指一数，在移动AI应用榜里，咱国产力量确实占据了半壁江山。 除了豆包、DeepSeek这样的聊天机器人，其他基本都是影像和视频工具，包括但不限于美图家的Wink、快手家的可灵AI、李白实验室的Cutout Pro。 而对照完整榜单，咱还发现了以下几个有意思的结论。 ChatGPT遥遥领先，但“默认AI”之争已经打响 故事的前半段我们依旧熟悉——ChatGPT仍然是遥遥领先的消费级AI应用。 在网页端，其月流量是排名第二的Gemini的2.7倍；在移动端，其月活跃用户数是Gemini的2.5倍。 仅过去一年，其周活跃用户数就暴涨了5亿，如今已达到9亿。 更直白点，目前全球超过10%的人口每周都在使用ChatGPT。 然而我们也看到，挑战者们正来势汹汹—— 过去一年里，尽管付费用户规模与ChatGPT相比仍相形见绌，但Gemini和Claude在美国的付费用户数增长更快了。 根据Yipit Data的数据，Claude的付费用户同比增长超过200%，而Gemini的同比增长率则高达258%。 而且需要注意，每周约有20%的ChatGPT用户也在同时使用Gemini。 根据分析，之所以出现这种情况，主要是因为挑战者们都拿出了新东西、新玩意儿。 谷歌这边，Nano Banana上线第一周就生成了2亿张图像，并为Gemini带来了1000万新用户；并且Veo 3也被广泛认为是AI视频领域的突破性进展。 Anthropic则瞄准专业用户群体，持续推出Cowork、Claude Code这些“大杀器”。 接下来，竞争的关键在于上下文——谁对用户了解越多，谁就能提供越好的结果，用户也会更频繁地使用它。 在这方面，ChatGPT毫无疑问具有领先优势。 网页端，虽然Gemini的月均用户会话数正在攀升，但ChatGPT仍比它高出1.3倍；移动端，ChatGPT则以2.2倍的月均用户会话数遥遥领先。 不过补充一点，根据Yipit Data的数据，这两家公司在美国的付费用户留存率基本都属于大TOP那种。 另外，如果把目光聚焦在ChatGPT和Claude这对宿敌身上，事情更有意思。 透过它们，报告也给出了一个核心判断—— AI助手正在从“聊天工具”变成“平台操作系统”，而ChatGPT和Claude正在走两条不同路线。 简单来说，这两家几乎都在忙着搭建类似“应用商店”的体系，通过GPT、Apps、MCP、Connectors等接口，让AI能连接日历、邮箱、CRM等工具。 这样做的好处在于，一旦用户把工作流程都绑定到助手上，切换平台的成本就会迅速提高。 同时开发者也会优先投入用户最多的平台，从而形成类似早期平台竞争中的“飞轮效应”。 在这一背景下，两家公司的战略方向正在明显分化。 ChatGPT想做的是面向大众的AI入口，而Claude则更偏向专业用户。 受此影响，报告意外发现这两家的应用目录重叠度只有约11%，共同部分基本都是通用生产力工具，但在核心之外，二者几乎完全不同—— ChatGPT的生态更偏消费场景，Claude的生态更偏专业工具。 这也诞生了我们开头提到的结论，其实两家争的大概率不是同一批用户。 报告最后还给出了一个预测： 如果AI助手不仅仅是一个聊天窗口，而是一个操作系统环境，那么这场竞赛最终可能看起来不像搜索大战（一家公司占据90%的市场份额），而更像是移动操作系统大战。 不过，不管是哪一个，曾经两个理念截然不同的平台都建立了价值万亿美元的生态系统。 全球正在诞生三大AI市场 从国家或地区看，报告发现： AI市场正在衍生出三个截然不同的生态系统，而且它们之间的差距正在扩大。 首先就是西方，像ChatGPT、Claude、Gemini和Perplexity的主要市场，基本都来自同一批国家—— 美国、印度、巴西、英国和印度尼西亚（排名不分先后）。 而DeepSeek是唯一一款全球都能用、都在用的产品。 其网页端流量分布在中国（33.5%）、俄罗斯（7.1%）和美国（6.6%），移动端流量分布也与之类似。 并且在中国，豆包和Kimi也吸引了大量用户。 而在中美之外，俄罗斯一跃成为新上榜的第三大市场（在之前的报告中几乎算不上一个独立市场）。 其本土第一大搜索引擎Yandex浏览器集成的AI助手Alice月活达到约7100万，跻身全球十大移动AI产品之列，并且本土最大银行Sber旗下的GigaChat也首次上榜。 看完整体再说人均。 报告构建了一个简单的指数，该指数综合考虑了榜单上所有产品的人均网站访问量和人均移动端月活跃用户数，并以0到100分进行评分。 结果发现，人均AI消费大国的排名依次是—— 新加坡、阿联酋、中国香港、韩国，而且美国这个AI生产大国竟然排到了第20。 玩家都在卷创意工具，不过图像逐渐“没落” 说完谁用得多、谁用得少，接下来就是用什么。 由于Midjourney、DALL-E和Stable Diffusion这三款AI入门产品都诞生于ChatGPT之前，所以图像基本是创意工具类的“老大哥”。 包括a16z发布的前三份榜单，图像AI也基本都名列前茅。 但现在情况变了。 三年前图像还能拿下创意工具类的7席（一共9席），现在却仅剩3席（一共7席）。 火速补位的变成了视频、音乐和语音产品。 而且以前图像大多有独立应用，但现在都流行“捆绑式发展”，比如直接把Nano Banana整合进Gemini。 曾经跻身前十的Midjourney，如今也已跌至第46位，这些无不是图像转变发展模式以及稍显“没落”的信号。 不过，东边不亮西边亮。图像之后，视频生成AI开始强势崛起。 尤其在本届榜单上，视频AI格外活跃—— 可灵AI、海螺AI和Pixverse都取得了显著进展，“中国自主研发的模型在输出质量方面始终保持领先地位”。 不过本次榜单缺了两个大家熟悉的选手：Seedance 2.0和Sora。 前者主要是统计时间限制，下一届榜单可能才有；后者主要是“高开低走”，现在下载量太低所以未能入选（目前日活跃用户超过300万）。 除了视频，搞AI音乐和语音也更容易获得用户认可。报告表示： 巨头们都在搞基础模型和图像，他们尚未涉足的领域（音乐、语音），往往存在更多发展空间。 vibe coding平台增速放缓、OpenClaw爆火 再说今年大火的智能体。 其实从去年“vibe coding”出现开始，AI从聊天机器人转向智能体的趋势就已经明朗了。 发展到目前，最初呈现爆发式增长的前五大vibe coding平台已经增速放缓。 注：本次前五大分别是Cursor、Replit、Lovable、Bolt、Claude Code。 统计之外，可以预见接下来的主场属于以OpenClaw为代表的“龙虾们”。 报告表示，如果分析时间推迟到二月（而非一月），OpenClaw将会跻身网站榜单的前30名。 不过也需要提醒，OpenClaw目前还不是面向消费者的产品，所以除非未来推出一个简易版本，否则榜单仍然无法对其进行统计。 而除了OpenClaw，Manus和Genspark这次上榜了。 至于它们未来能否和ChatGPT、Claude这些通用AI的智能体功能展开竞争，可能还要等一段时间才有答案。 消费者是否会选择其中一款产品作为其主要Agent？未来六个月将为我们揭示答案。 AI浏览器至今无法“独立行走” 值得一提的是，这次榜单还看到了那些曾经无法对其统计的产品，比如AI浏览器。 要知道AI排名主要看两项指标：网站访问量和移动端月活跃用户数。 但浏览器类产品一直很难单独统计——用户的行为往往被计入具体网站，或者直接算进传统浏览器的整体流量里，AI能力本身很难被拆分出来。 也正因如此，很多主打“AI浏览器”的产品，过去都很难在类似榜单中获得独立位置。 直到最近，一些产品开始把AI能力做成明确的入口和独立应用，数据才逐渐能够被统计出来，所以这也让这一赛道第一次出现在榜单视野里。 过去九个月里，OpenAI推出了Atlas、Perplexity发布了Comet，而Browser Company（已被Atlassian收购）则推出了Dia。 数据显示，Perplexity的Comet目前拿下了最大市场份额，但还没有哪款AI浏览器出现持续加速增长的情况。 换言之，这些独立AI浏览器至今无法“独立行走”。 或许也正是因为看到这种“惨状”，很多玩家都选择了另一条路—— 在浏览器里直接集成AI。 传统老玩家如谷歌， 直接把Gemini集成到Chrome浏览器中，并发布了Disco的测试版； 新玩家Anthropic也选择和谷歌合作，在Chrome浏览器中发布Claude，它可以连接到用户的Claude或Claude Code会话，从而驱动用户在网络上进行操作。 当然，随着AI取得惊人进步，浏览器这种形式也开始逐渐被用户淘汰了。 随之崛起的是桌面版原生AI应用，典型如Claude Code和Codex，它们均在开发者领域大获成功。 不过对普通消费者而言，最常见的桌面级AI应用大多还是和语音相关，比如Fireflies、Fathom、Otter等语音转文字的笔记应用。 BTW，虽然这份榜单给出了很多新观察，但报告作者提醒： 现在的数据统计方式已经跟不上AI的发展了，导致很多真正热门的AI产品被严重低估。 以前统计一个产品火不火，主要看它的网站有多少访问量，但现在AI的形态过于多变。 就拿上面提到的Claude Code和语音笔记工具来说，这些人虽然是“重度AI用户”，但他们的使用行为完全不被传统的“网页流量”统计捕捉到，所以在数据上看起来像是“隐形”的。 但不管怎样，这份榜单还是为我们提供了很多新视角、新思考。 你说呢？你学废了么？(doge）

IT之家 3 月 11 日消息，英伟达与 Nebius 集团今日宣布达成战略合作，面向 AI 原生企业及各类机构，开发并部署面向人工智能市场的新一代超大规模云计算服务。 英伟达将向 Nebius 投资 20 亿美元（IT之家注：现汇率约合 137.53 亿元人民币），彰显出英伟达对 Nebius 业务及其在全栈人工智能技术领域深厚工程技术实力的充分信心。 为满足全球高速增长的高性能算力需求，双方将深化在全栈人工智能技术领域的合作，覆盖从 AI 工厂架构到生产级软件的完整链条，助力 Nebius 加速构建其全栈式人工智能云平台。 本次合作基于 Nebius 已在其全球平台内部署的英伟达基础设施，包括位于美国的多个吉瓦级 AI 工厂。为支持 Nebius 在 2030 年底前实现超过 5 吉瓦算力部署的目标，英伟达将协助 Nebius 率先采用其最新一代加速计算平台。 根据合作协议，双方将在以下领域展开协作： AI 工厂设计与支持：包括合作伙伴设计资料开放、设计评审流程与验收、早期样品及系统软件支持、平台启动支持，以及定期的系统合作伙伴业务与技术评审。 推理服务：借助英伟达最新软件技术、优化模型与开发库，为开发者与企业打造业界一流的推理及智能体 AI 技术栈。 AI 基础设施部署：通过率先采用英伟达新一代计算架构，包括英伟达 Rubin 平台、英伟达 Vera 中央处理器及英伟达 BlueField 存储系统，在 Nebius 平台上部署多代英伟达基础设施。 算力集群管理：通过部署英伟达最新的图形处理器健康监测与软件优化建议，提升 Nebius 整体算力集群运行稳定性。 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“人工智能正迎来又一个关键转折点 —— 智能体 AI 催生了海量算力需求，并加速基础设施建设。Nebius 正在打造面向智能体时代的人工智能云，实现从芯片到软件的全面整合，并由英伟达下一代加速计算技术驱动。我们将携手扩容云服务，以满足全球激增的智能算力需求。” Nebius 首席执行官 Arkady Volozh 表示：“Nebius 从创立之初就专为人工智能而生 —— 并非由通用云服务改造而来，而是真正围绕开发者的实际需求设计。如今，我们与英伟达携手，将这一优势延伸至全技术栈，从吉瓦级 AI 工厂到推理服务与软件，致力于打造全球首批、规模领先、面向所有人工智能开发者的云平台。” 据IT之家了解，Nebius 是一家人工智能云服务公司，专注打造全栈式平台，助力开发者与企业掌控自身人工智能未来，覆盖数据处理、模型训练到生产部署全流程。

IT之家 3 月 11 日消息，各大主流应用商店已被 AI 类应用淹没，开发者或许会认为，将人工智能技术融入自家产品是实现盈利的最佳选择。然而，一项针对 iOS、Android 及网页端订阅类应用生态的最新研究，对这一假设提出了质疑。 为超过 75,000 名应用开发者提供订阅管理工具的 RevenueCat 公司，在其《2026 年订阅应用现状报告》中指出，集成 AI 并不能保证长期留存用户。报告显示，恰恰相反，AI 驱动的应用在留住订阅用户方面表现吃力，其中位年度订阅流失率（即用户退订率）比非 AI 应用高出 30%。 该报告基于对使用 RevenueCat 工具的订阅应用提供商的分析，这些应用处理着超 10 亿次应用内交易，每年为开发者创造超 110 亿美元（IT之家注：现汇率约合 756.42 亿元人民币）收入。作为该领域较受欢迎的工具之一，其数据在趋势分析上具备良好的样本代表性。 报告中有多项值得关注的发现：使用该公司平台的大多数应用尚未采用 AI 技术。在所有分类中，AI 驱动的应用仅占 27.1%，非 AI 应用占 72.9%。尽管如此，AI 应用仍是一个持续增长的品类，目前大约每四款应用中就有一款为 AI 应用。 （需要说明的是，AI 驱动应用类别既包括 ChatGPT、Gemini 等热门 AI 聊天机器人，也涵盖所有主打 AI 功能的应用。） 照片与视频类应用中 AI 应用占比最高，达 61.4%；游戏类最低，仅 6.2%。旅游类（12.3%）与商务类（19.1%）同样是 AI 渗透率较低的领域。 更令人意外的数据，出现在 AI 应用对付费用户的留存能力上。RevenueCat 数据显示，AI 应用在月度留存与年度留存上均表现不佳。 以 12 个月后仍留存的订阅用户衡量的年度留存率，AI 应用为 21.1%，而非 AI 应用为 30.7%；月度留存率方面，AI 应用为 6.1%，非 AI 应用为 9.5%，相差 3.4 个百分点。 AI 应用在留存上唯一领先的维度是周留存：AI 应用为 2.5%，非 AI 应用为 1.7%。值得注意的是，周订阅并非 AI 应用的主流付费模式。 这些指标可能受到 AI 技术快速迭代的影响：用户会更快地在不同 AI 应用之间切换，试图找到搭载最新技术的产品。 随着用户尝试越来越多的 AI 应用，他们也更容易发现部分应用无法满足自身需求。报告指出，AI 应用的退款率比非 AI 应用高出 20%（中位值分别为 4.2% 与 3.5%）。 AI 应用退款率上限也更高（15.6% vs 12.5%），报告认为这表明其实际收入波动性更大，在用户价值、使用体验与长期质量上存在更深层问题。 数据同时显示，跻身 AI 应用阵营也存在一定优势。 RevenueCat 发现，AI 应用将试用用户转化为付费用户的效果比非 AI 应用高出 52%（中位值 8.5% vs 5.6%），下载变现率高出约 20%（中位值 2.4% vs 2%）。 AI 应用的月度实际用户终身价值（RLTV，衡量付费用户长期净价值的指标）也高出 39% 以上：AI 应用中位值为每月 18.92 美元，非 AI 应用为 13.59 美元。年度 RLTV 方面，AI 应用同样高出 41% 以上，分别为 30.16 美元与 21.37 美元（均为中位值）。 该报告的核心结论是：AI 可以带来强劲的早期变现，但这类应用难以长期维持其对客户的价值。

深圳腾讯大厦楼下，上百人排队抱着电脑等待免费安装OpenClaw；闲鱼、淘宝平台上，“OpenClaw安装”和“OpenClaw一体机”搜索量猛增，有的代装店铺还没来得及把名字里的“DeepSeek”改掉；而在小红书上，写着“上门部署OpenClaw，500元一次”的标题和封面，被精准推送到本地用户的首页…… 年前OpenClaw还只是极客圈子里的小众开源项目，如今已然实现全民破圈。OpenClaw让人们看到的不只是AI的迭代速度，还有社会舆论连带整个产业的“响应速度”。然而这场史无前例的“养龙虾”狂潮之下，到底谁在买单，谁又在爆赚？ 01 上门装龙虾，一周赚26万？ 惊蛰研究所注意到，OpenClaw早在去年11月就已发布。彼时由于其能够自主调用工具、执行任务“真干活”，与“光动嘴”的Chatbot形成鲜明对比，因此在科技圈引发了不小的关注。但是OpenClaw真正在公众层面出圈是在3月初，并且推动OpenClaw出圈的并不完全是技术，还有“养龙虾”的网络梗。 在技术社区里，人们把运行OpenClaw叫做“养龙虾”：因为它像一个自动干活的数字员工——只要部署好，它就能自己执行任务。于是，一个极具互联网特色的叙事开始出现：普通人也可以养一只AI替你打工。 对于已经在ChatGPT、DeepSeek、豆包等大模型身上，亲眼看到AI进化和功能迭代的中国用户，“雇AI打工”的想象也成功点燃了大众情绪。但是，很多没有计算机基础的小白用户很快发现，部署OpenClaw成了阻碍他们跟上AI发展步伐的第一道难关。比如基础运行环境搭建、环境变量配置、API密钥绑定、技能插件安装，每个字都认识，但完全不知道是什么东西。 于是，一条奇怪的产业链出现了：上门部署/远程安装OpenClaw、OpenClaw一体机、OpenClaw安装课程。AI从技术产品，变成了一种“服务消费”。某种意义上，这和早年的“装宽带”“装NAS”非常相似。但当下已经跳出小众科技圈层的OpenClaw，显然有着更大的魅力，也被寄托了更复杂的情绪。 在社交媒体上，“上门部署OpenClaw一周赚26万”的截图曾广泛传播——尽管背后的真实性与合理性无人验证，但这并不妨碍其他人把OpenClaw部署服务做成一门生意。更重要的是“一周赚26万”的数字，也在社交媒体上成为某种价值信号，持续吸引更多想要从OpenClaw身上分一杯羹的人，加入到“吃龙虾”的队列里来。 至此，AI热点、大众需求、技术门槛构成了OpenClaw突然爆火的充分条件。于是，闲鱼、淘宝代装店铺的累计订单轻松过千；为了“抢单”，上门部署OpenClaw的业务还搞起了“跨界组合”，除了现场“装龙虾”还赠送收纳整理或是上门做饭的到家服务；而上门收费的价格，也从300元横跨到数千元不等——如此大的价格差异足见“养龙虾”的水有多深。 实际上，主动为上门部署OpenClaw付费的主要有两类人。第一种就是想要利用AI辅助日常工作的职场个人。 从事市场工作的赵旭伟告诉惊蛰研究所，ChatGPT爆火的时候，他就已经在了解和尝试运用AI来协助完成工作任务。“比如说有时候我会用AI搜集一些专业信息，在创意策划和制定传播策略的时候，也可以询问AI给出一些参考方向，获得启发。” 而在“养龙虾”流行之后，赵旭伟也很快投身其中，不但为自己的龙虾购买了云空间等付费服务，还尝试对比Mini Max、火山引擎以及阿里等不同平台和版本的“小龙虾”，“虽然目前我还没有想好要用它具体干什么，但是我已经看到了AI的进阶能力。之后我可能会先尝试让它帮助我整理文档、制作周报，然后探索能否运用AI完成从图片生成到广告投放的执行链路。” *赵旭伟接入到飞书里的各种“龙虾” 第二种愿意为OpenClaw付费的，是希望通过先进的AI技术降低人工成本、提升运营效率的中小企业及其管理者。 曾担任复旦大学AIGC研修班课程授课讲师的唐木告诉惊蛰研究所，在过去将近两年半的时间里，他一直在研究如何使用AI技术和产品帮助企业降本增效。此前，他已借助AI Bot开发平台“扣子”搭建智能体，成功帮助公司的小红书KOS培训业务提效。而在10天前，他开始正式探索OpenClaw对提升企业运营效率的价值。 “在接触OpenClaw之前，我就已经是各种大模型的付费用户，包括火山引擎、即梦、Kimi我都是在上手阶段就充值了。因为要想在实际的商业场景拿到结果，就需要有完整的AI服务。实际上，我们为AI付费也的确是受益的。” 唐木还提到，AI领域的更新迭代特别快，同样的大模型，现在产出的小红书笔记质量明显更好。“而OpenClaw能够理解通过对话的方式来执行任务，并且即便给到它的是一些模糊的话术和语言，它最后依然能够生成相对精准的内容。这是我觉得它特别厉害的一点优势，也是我们愿意尝试部署OpenClaw并且继续投入资源、花精力‘养虾’的一个原因。” 02 AI真干活，谁在“真养虾”？ 当职场个体和企业经营者，因为看到“雇AI打工”的机会而“养虾”，这似乎为OpenClaw出圈后的持续发展提供了良好的基础，但现实真的如此吗？ “其实个人普通用户包括大多数企业使用OpenClaw，都还是有一些门槛的。”唐木表示，从配置到实际使用OpenClaw的过程中，有太多非专业用户无法快速解决的问题，而这种门槛首先就筛选掉了一批没有耐心、嫌麻烦的小白用户。 *唐木组织的“跑通龙虾-小红书闭环”线下活动 “另外，OpenClaw要执行一项任务时需要调用很多种权限，其中还有不少是需要额外付费的内容或功能，这意味着工作流的每一步都在消耗资源。这对于还没有跑通商业化路径的普通用户来说，会是一笔难以忽视的成本。” 对于企业用户来说，OpenClaw也不是部署之后就能及时启用的。据惊蛰研究所了解，包括OpenClaw在内，目前很多AI Agent还无法稳定完成复杂任务。因此，企业在部署完OpenClaw之后，往往仍然需要持续调试、维护，才能够满足“投产”的需求。所以部署OpenClaw只是第一步，真正困难的是运营——这也是很多普通用户很快放弃“养虾”的原因。 需要指出的是，由于技术门槛的原因，以及部署、配置、调试的过程特征，不少追赶“养虾潮”的用户真正意识到运营成本的问题时，恐怕已经投入了不少时间和资金，而当他们开始思考要不要放弃“养虾”的时候，“其他人”已经从中获益了。 事实上，如果把“养龙虾”这件事拆开来看，就会发现一个典型的技术产业链结构：普通用户还在讨论如何部署AI、如何用AI赚钱，但率先赚到钱的，却往往是底层技术提供者、平台公司和硬件厂商。 换句话说，“龙虾热”看似是个人AI革命，本质上却是一场基础设施红利的再分配。从目前的市场格局来看，至少有三类玩家已经直接吃到这波红利。 首先获利的是大模型公司。本质上，OpenClaw这类AI代理框架只是一个“调度系统”，真正为用户完成任务的，其实是背后的大模型。不论用户给到“龙虾”的指令是写报告、整理资料，还是执行自动化任务，每一步都需要调用模型API。而每一次调用，都意味着token消耗——这恰恰是大模型公司最稳定的商业模式。 以AI产品Kimi为例。2月23日有媒体报道，Kimi旗下K2.5大模型发布不到一个月，Kimi近20天累计收入已超过2025年全年总收入，其中主要增长源自全球付费用户及API调用量的大涨。另据OpenRouter数据显示，Kimi K2.5的调用量持续保持领先，并在OpenClaw的模型调用榜中排名第一。 类似的情况，ChatGPT也经历过。2024年，ChatGPT推出企业API后，大量AI应用开始基于其接口开发。根据市场研究机构CB Insights的统计，2024年至2025年间，大量AI创业公司实际上都在充当“API中间层”，而ChatGPT成了AI应用的幕后赢家。OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼更在今年1月通过X平台透露，过去一个月内，公司API业务新增超10亿美元年化经常性收入。 换句话说：应用越多，模型越赚钱。这也是为什么所有大模型公司都在推动Agent生态。因为Agent意味着更多的任务、更长的调用链和更高的token消耗。而AI代理在某种意义上，就是放大模型收入的杠杆。 第二个因为“养虾潮”受益的是科技大厂。 “上门部署”能变成一门生意，就是因为技术门槛导致普通用户使用OpenClaw仍然不够友好。而从产品层面来看，OpenClaw完全可以被打包成一个更易用的AI产品。另外，科技发展史还有一个规律：任何复杂技术，只要需求足够大，很快就会被平台化。 于是可以看到，在OpenClaw全民出圈后，腾讯、阿里等企业迅速推出AI Agent开发平台、一键部署服务以及企业AI自动化工具。这类产品的核心逻辑非常简单：把原本需要工程师完成的事情，变成一个按钮。在中文互联网，创新虽然难于登天，但“后来者居上”的剧本总能不断上演。 “养龙虾”的另一个受益者，是硬件厂商。原因也很简单：不太懂技术的普通用户，要的只是一个能够稳定运行的AI代理，至于是本地部署还是部署在云空间，他们不一定会关心。而稳定运行的基础是算力，所以Mac mini这类适合本地AI计算的设备，从一开始就受到追捧。据媒体报道，目前Mac mini M4主机多个型号已在得物App上售罄，最近一周Mac mini M4价格最高增长649元，涨幅达到13%。 与此同时，一些厂商甚至推出了所谓的“OpenClaw一体机”。这种设备本质上是：本地服务器、预装AI模型、配套部署软件，用户买回去就能运行AI应用。此前DeepSeek爆火时，市场上也出现过“DeepSeek一体机”。 *淘宝平台上的OpenClaw一体机产品 而据媒体报道，去年7月时，高端机型市场就已经基本结束，只剩下中低端市场。从产业发展来看，这类产品往往只是阶段性需求。因为云算力通常比本地设备更便宜、更灵活。而随着云服务价格下降，本地一体机的优势往往会逐渐减弱。 03 养虾潮和AI代理时代 回顾OpenClaw近段时间爆火后的舆论氛围，惊蛰研究所发现，对“养虾潮”产生狂热情绪的人们，似乎一开始都对AI抱有期待，但这种情绪很快又转化成了一种担心被AI抛弃的焦虑。这让“购买上门部署OpenClaw服务”的本质，从关心技术本身及其产生的价值并为此买单，变成了寻求不被AI淘汰的心理安慰。 换句话说，很多人为部署OpenClaw付费的原因，其实是害怕被AI淘汰。 这也不怪大家。自从OpenAI发布ChatGPT以来，AI带来的职业冲击就一直是热门话题。2023年，高盛就曾发布研究报告称，全球约3亿个岗位可能受到生成式AI影响。2025年，Meta累计裁员数千人，CEO扎克伯格明确表示“用技术替代部分岗位”，采用AI自动化内容审核和合规审查，以减少人工需求。此外，微软、谷歌也在大量采用AI的同时，执行了裁员计划。 这种叙事持续强化了一种情绪：如果不会用AI，就会被时代淘汰。于是，“养一只AI替自己工作”不但是一种新的社交货币，也成了一种心理防御。但问题在于，如果大多数用户并没有明确的应用场景，只是觉得“别人都在养，我也应该养”，这也就错判了AI的价值。 从社交媒体讨论的话题来看，OpenClaw的爆火也暴露了一个普遍误解：很多人以为AI的意义是——替自己打工。但现实恰恰相反。如果一个工作可以完全交给AI完成，那说明这个岗位本身就高度可替代。换句话说：当你雇佣AI替你工作，本质上是在证明自己也可以被AI替代。 因此，因为AI焦虑而“养龙虾”的逻辑其实是矛盾的。真正有效的AI应用场景，往往不是替代，而是增强。例如：程序员用AI写代码，设计师用AI生成草图，编辑用AI做资料整理。这些应用的共同特点是：AI负责重复劳动，人类负责创造性决策。从这个角度看，OpenClaw真正的价值并不是让普通人“雇佣AI”，而是让人类能够把时间从机械工作中解放出来。 “养虾潮”的魔幻之处，并不仅仅在于商业模式，更在于它折射出的社会情绪。就好像“上门部署OpenClaw”原本是技术圈的一个梗——需要上门部署OpenClaw的人，大概率用不到OpenClaw。但如今这个梗不但成为现实，还让不少人无视安全风险“蒙眼狂奔”，这恰恰是社会情绪干预人类理性决策的结果。 2025年以来，AI几乎成为所有行业讨论的中心。从企业到个人，都在思考一个问题：AI会不会取代我？这种焦虑催生了一种奇特的消费：为“不会被淘汰”买单。因此，很多人购买部署服务，并不是因为他们真的需要AI代理。而是因为他们不想显得落后。但技术史告诉我们：焦虑从来不是生产力。真正改变世界的，从来不是追热点的人，而是理解技术的人。 OpenClaw的爆火，看似是一场AI圈的荒诞故事。但如果放在更大的历史视角中，它其实是技术浪潮中的典型现象：新技术出现，大众焦虑放大，中间商套利，平台最终收割。而目前，“养龙虾”的故事似乎已经开始进入到后半程。 3月10日，小红书平台发布公告称，严格禁止任何利用技术手段模拟真人、进行非真实内容创作或虚假互动的行为，将对采用AI托管模式运营的账号进行打击。 当晚，国家互联网应急中心发布《关于OpenClaw安全应用的风险提示》，指出该AI智能体应用因‌默认安全配置薄弱‌且‌系统权限过高‌，存在四类核心安全风险，可能导致系统被完全控制，建议相关单位及个人用户采取严格防护措施。‌‌随后，该条消息被人民日报等官方媒体转发。 平台限制和官方权威机构、媒体的风险提示，无疑给当下的“养虾潮”泼了一盆冷水。而在社交媒体上，“299元上门卸载OpenClaw”的服务，也开始接过“上门部署OpenClaw”的流量。 可以预见，“养龙虾”的人可能很快就会减少。但AI代理时代，才刚刚开始。 真正重要的问题不是要不要养一只“龙虾”，而是你能不能找到那些只有人类才能完成的工作。因为在AI时代，最重要的能力从来不是让机器替你工作，而是让机器为你的创造力服务。

IT之家 3 月 11 日消息，随着开源 AI 智能体 OpenClaw（“龙虾”）在技术圈持续走热，如何让其从单纯的“聊天玩具”转变为能真正处理实际工作的“数字员工”，成为业界关注的焦点。 今日，商汤科技宣布为旗下“办公小浣熊”加入 OpenClaw 生态双路径赋能方案，通过开放核心办公能力与推出软硬一体化的 AI Box，推动 AI 从“会回答”向“会完成”迈进，并解决部署复杂与成本不可控等落地难题。 OpenClaw 作为 2026 年初走红的开源项目，凭借其强大的任务执行与自动化调度能力，在 GitHub 上已获得超过 27 万星标，引发了全球范围内的“养龙虾”热潮。然而，许多开发者和团队在实际引入时，却常被技术门槛高、本地部署复杂以及调用云端大模型 API 带来的高昂且持续的 Token 费用所困扰。 针对这些痛点，商汤小浣熊首先是在生态接入层面，将其在办公场景中积累的核心能力，如智能表格处理、数据深度分析、报告自动生成等，封装为一组名为“Raccoon Skills”的可调用技能，并正式上架至 OpenClaw 生态平台。 商汤表示，这意味着所有 OpenClaw 用户都可以为他们的“龙虾”直接安装这一“办公钳”，使其能够像熟练的办公助理一样，执行具体的 Excel 处理、数据提炼与信息分析任务，快速增强智能体在复杂文档及数据处理方面的实操能力。 其次，针对希望深度、安全部署 AI 能力的小微企业与创业团队，商汤小浣熊联合趋境科技推出了“AI Box 一体化方案”。这套方案采用了“本地部署 + 云端扩展”的模式，将 OpenClaw 作为智能体执行层，整合了办公小浣熊的专业能力与趋境科技的本地 AI 算力设备，打造出一个开箱即用的“AI 办公专用机”。 在该架构中，OpenClaw 负责任务调度与执行，办公小浣熊提供专业办公技能与扩展服务，并通过趋境 AI Box 承载本地化推理、安全部署与运维支持。 商汤介绍称，该方案的核心优势在于成本与安全：采用一次性买断模式，核心办公与推理能力均在本地运行，无需为持续的云端 Token 调用付费，将不可预测的运营成本转化为清晰的一次性投入；同时，所有数据处理均在本地完成，保障了数据隐私与合规性，且预配置的软硬件大幅降低了部署与运维的技术门槛。

IT之家 3 月 11 日消息，博主 @数码闲聊站 今日发文询问是否有人想要豆包 AI 手机。他表示打听了一下，有国产 TOP5 手机厂商已合作。 据IT之家此前报道，字节跳动旗下 AI 助手豆包和中兴通讯在 2025 年 12 月 1 日宣布，搭载豆包手机助手技术预览版的工程样机努比亚 M153 少量发售。该机搭载骁龙 8 至尊版芯片，配备 6.78 英寸 LTPO 显示屏 + 6000mAh 电池。 据官方介绍，豆包手机助手是豆包和手机厂商在操作系统层面合作的手机 AI 助手。基于豆包大模型的能力和手机厂商的授权，豆包手机助手能够为用户带来更方便的交互和体验。

快科技3月11日消息，近日，蚂蚁集团正式启动2026年度春季校园招聘。 据官方消息，本次春招技术类岗位占比高达85%，其中超70%的岗位与人工智能直接相关。 岗位重点聚焦在大模型算法、多模态生成、数据智能及基础平台研发、AI安全等核心领域。 工作地点覆盖杭州、上海、北京、香港、旧金山、伦敦等全球多个城市。 截至今年，蚂蚁已连续六年春招技术类岗位占比超过80%。 蚂蚁集团CEO韩歆毅在近期的公开采访中表示，蚂蚁希望用AI守护用户的财富与健康，这一愿景被概括为“有钱花”与“有命花”的AI战略。 其中支付宝“AI付”成为全球首个支付笔数与用户人数双双破亿的AI原生支付产品。 与此同时，“蚂蚁阿福”App的总用户数也迅速突破1亿，跃升为全球第一大健康AI应用。

快科技3月11日消息，高通计划在今年9月正式推出新一代旗舰级芯片，即骁龙8 Elite Gen6系列。此次高通在制程工艺上实现了质的飞跃，直接迈入了备受瞩目的2nm时代。 根据最新消息，高通将同时带来两款2nm手机芯片，分别是标准版的骁龙8 Elite Gen6以及规格更高的Pro版本。其中，Pro版本型号为SM8975，作为目前高通最顶级的满血旗舰，它将率先支持LPDDR6内存。 这意味着安卓阵营将在今年正式开启LPDDR6内存的商用进程。新一代内存的传输速率提升了约11.5%，速率可达10.7Gbps，将为手机带来更流畅的多任务处理体验。 在核心配置方面，骁龙8 Elite Gen6系列全系都将配备高通自研的Oryon CPU。该架构拥有8个核心，采用2+3+3的设计，并集成了强大的Adreno 850图形处理器。 最令人震撼的是骁龙8 Elite Gen6 Pro的运行频率，其CPU主频一举突破了5GHz。这使其成为目前行业内主频最高的手机芯片，标志着移动端性能进入了全新的竞争量级。 然而，极致的性能提升也伴随着成本的显著增加。市场消息显示，由于台积电2nm晶圆的代工价格超过3万美元，几乎是4nm晶圆的两倍，因此新一代芯片的售价大概率会大幅上涨。 这意味着下半年发布的安卓旗舰手机将面临巨大的成本压力，终端产品的起售价或许会随之上调。对于追求极致性能的用户来说，购机预算可能需要进一步提高。 按照行业惯例，小米18系列有望全球首发骁龙8 Elite Gen6 Pro旗舰平台。相关的终端产品预计最快会在9月份正式亮相，正式开启2nm手机芯片的性能时代。

IT之家 3 月 11 日消息，联想拯救者今日官宣将带来“未曾设想的花活”—— 联想 AI 平板拯救者 Y700 采用双 Type-C 接口设计，搭配 9000mAh 电池可同时为两台手机充电。 联想拯救者官方强调，这款平板可带上飞机。 据IT之家此前报道，联想 AI 平板发布会已官宣定档 3 月 18 日举行，将带来第五代拯救者 Y700、小新 Pro13 系列等产品。联想官方介绍称，第五代拯救者 Y700 有着该系列史上最强性能，而小新 Pro13 系列则有着史上最大最好屏幕。

IT之家 3 月 11 日消息，OPPO 今天下午举行了“无感折痕技术沟通会”，介绍了 Find N6 折叠屏手机在屏幕方面的技术。 IT之家注意到，OPPO 首席产品官、一加创始人刘作虎今日发文，称 OPPO 从 2018 年研发折叠屏起，就成立「OPPO 天穹实验室」，目前已经在折叠屏上累计投入研发资金超 30 亿元，专利超 3500 项，专利数量跻身全球 TOP3。 值得一提的是，OPPO Find 系列产品负责人周意保今日透露，OPPO 门店下午会陆续上 Find N6 真机，用户可直接上手感受。

IT之家 3 月 11 日消息，在今晚的一加 15T 真机全球首曝直播中，新机真机正式亮相，该机号称新一代「小屏大魔王」，目前已公布三款配色外观，包括纯粹可可、松弛抹茶，以及治愈白巧。 据悉，一加 15T 治愈白巧配色采用全新“微弧氧化工艺”，实现金属中框与玻璃背板通体纯白，工艺难度高且成本昂贵，为目前行业唯一全白小屏机。“纯粹可可”（深棕）、“松弛抹茶”（抹茶绿）灵感则源自巧克力，背板为 AG 磨砂玻璃，触感细腻抗指纹。该机金属中框与背板衔接无断层，边缘圆润滑溜，横握不硌手。镜头 Deco 采用“金属魔方”设计，轻薄不凸出。 官方此前表示，新机采用 6.32 英寸小屏 + 71.82mm 窄机身设计，重约 194g；金属魔方小 Deco 模组具备不挡手不硌手的特点；50:50 配重可避免“头重脚轻”的情况出现。 IT之家注意到，一加中国区总裁李杰此前爆料，新机搭载 6.32 英寸小直屏、黄金大 R 角，具备 7500mAh 冰川电池，支持 100W 超级闪充、全场景旁路供电；升级 LUMO 潜望长焦，摄像头凸起小，支持 IP66/IP68/IP69/IP69K 满级防水，升级 50W 无线充电、3D 超声波指纹等外围配置。 除此之外，这台手机还带有磁吸配件生态，有充电器、保护壳、散热器等，正面采用超窄黑边设计，拥有 1.xx mm 的物理极窄四等边。 一加 15T 将在本月发布。

IT之家 3 月 11 日消息，由于 Mario 与 "Mar10" 写法接近，因此每年的 3 月 10 日也被 IP 爱好者视为“马力欧日”。而在今年的“马力欧日”上，外设制造商，乌龟海岸宣布推出原生支持任天堂 Switch 2 游戏主机的马力欧 & 路易吉联名款 Rematch 无线手柄。 这款联名手柄的一大特色是其面盖下方隐藏着四种可调 ARGB 灯效系统，在暗色环境中用户可点亮该控制器，让马力欧 IP 中的经典图标进一步丰富游玩体验。 此外，这款联名手柄控制器配备 TMR 摇杆、可编程背键，还拥有一键访问聊天功能的 C 键。其内置电池可在关灯模式下提供 40 小时续航，若开灯游玩则续航降至 12 小时。 乌龟海岸马力欧 & 路易吉款 Rematch 无线手柄售价为 64.99 美元（IT之家注：现汇率约合 446.9 元人民币）。

作者 | 陈骏达 编辑 | 李水青 智东西3月11日报道，过去24小时，关于OpenClaw（昵称：龙虾）的新闻焦点几乎都集中在安全事件上——恶意Skill、信用卡盗刷、设备劫持、账号被操控等，各种问题给许多“养虾人”们带来了财产损失、数据损毁、API密钥与隐私泄露、社交账号封禁、业务流程中断等众多麻烦。 今天下午，飞书CEO谢欣便在朋友圈发文称：“Agent的能力上限让人兴奋，但安全下限决定了它能不能进入工作场景。不解决信任和安全的问题，越强大，越危险。”值得一提的是，飞书是不少国内用户与OpenClaw进行交互的平台之一。 飞书CEO谈OpenClaw（图源：新浪科技） 实际上，OpenClaw的安全问题由来已久，此前马斯克都下场内涵了这一问题，称把自主权交给AI，就像是给猴子递了一把上膛的枪。直白点说，就是这件事极其不可控。 即便你不亲自使用OpenClaw，它的安全隐患也正在以越来越隐蔽和危险的方式渗透进现实生活。 首先是无意间的破坏性误操作。昨天就有小红书网友反映，一位同事在本地安装了OpenClaw，这只龙虾在执行“清空聊天记录”指令时，竟错误地删除了其他重要文件，且因日志缺失而无法追溯原因。这类AI幻觉引发的误判，虽非恶意，却可能带来无法挽回的数据损失。 还有外部恶意指令利用OpenClaw漏洞引发的财产风险。这两天国内不少微信群中就热传着这么一条指令，可以操纵别人的小龙虾发送一个200元红包，让对方在不知情的情况下产生财产损失。类似的攻击在海外币圈也出现了，情况甚至更严重，OpenAI Codex团队的一名成员就因一条提示词攻击，损失了价值45万美元的数字货币。 最后，也是最值得警惕的是通过Skill文件植入后门的系统性攻击。海外网安媒体CSN曝光，有攻击者将恶意逻辑封装成看似无害的“技能包”上传至Skill市场，某热门OpenClaw技能实为一个能帮助黑客绕过防火墙的恶意程序。而Koi Security对ClawHub市场的审查更是触目惊心：2857个Skill中，超过12%属于恶意条目。 国内多个相关机构已对OpenClaw的风险发出警示。国家互联网应急中心在昨天发布的警示中，列举了4大类，包括提示词注入、用户误操作、Skill投毒和OpenClaw自身的高中危漏洞。对企业而言，这种风险可能导致核心业务数据、商业机密和代码仓库泄露，甚至会使整个业务系统陷入瘫痪，造成难以估量的损失。 继上门安装OpenClaw后，上门卸载OpenClaw也成了热门服务，如何把这个入侵物种从电脑里彻底清除，成了不少用户面临的新问题。 一、八大风险全网横行：有人损失45万美元，有人账号被清空、封禁 在社交媒体上，OpenClaw带来各种风险和损失的案例已经刷屏。这些案例大致可以归纳成八大类，包括财产损失、token大量消耗、隐私泄露、电脑中毒、信息公网暴露、数据丢失、OpenClaw崩溃和平台封号。 1、“龙虾”受骗还失忆，用户被转走45万美元 不少网友拿OpenClaw进行自动化交易，风险也随之而来。 OpenAI Codex团队员工Nik Pash分享，自己打造的一只名为Lobstar Wilde的龙虾被网友蒙骗，想给某位网友打赏大约四个SOL币，价值大约300美元。然而，一次会话崩溃导致它失去了之前的记忆，最终它转走了5200万枚加密货币，当时价值25万美元，随后升值到大约45万美元左右。 另一位X平台上网友分享，他授予了OpenClaw进行链上自动交易的权限，但遭遇了“地址投毒”。OpenClaw在抓取了错误的地址后，把2万美元打到了黑客的账户上，已经难以追回。 2、龙虾成算力黑洞，一天烧掉5000万个token OpenClaw等Agent在执行任务时会消耗大量token，尤其是在本地跑任务需要处理海量上下文的时候。 某IT使用者在接受《中国企业家》采访时称，使用OpenClaw“搜资料、生成个2000字的word，因为来回跑计算，就花了我700万Token。”更有甚者，做一个小爬虫测试，便花了2900万Token。“有人跑一天OpenClaw，花了5000万Token。” 还有网友称自己上午刚在某企业的活动里安完OpenClaw，下午就发现自己的云服务一直在小额高频的扣费，已经扣掉211元。Agent调用工具更费token无可厚非，但用户在懵懂情况下掉入“token消费陷阱”，值得警惕。 3、OpenClaw被轻松哄走隐私，还拉帮结派搞破坏 美国东北大学、斯坦福、哈佛等高校的研究员最近给OpenClaw做了一次“红队测试”，并将结果以论文形式发布。他们发现，只要假装自己急需相关信息，就可以让OpenClaw轻松交出社保号等隐私信息，甚至还有Agent会拉帮结派搞破坏，不仅执行了研究员提供的破坏手册，还把这一手册转发给其他Agent。 4、Skill市场成黑客狩猎场，恶意程序潜入电脑泄露数据 区块链安全公司SlowMist的研究发现，ClawHub缺乏完善的审查机制，攻击者正滥用SKILL.MD文件作为执行入口，将恶意命令伪装成依赖安装或环境设置步骤，文档的内容实际上变成了可执行的攻击链。之后，隐秘安装的木马会寻找系统密码，采集本地文件，并将数据泄露到外部服务器，带来安全风险。 ClawHub上的恶意Skill 5、OpenClaw公网暴露VNC，遭黑客远程盗刷信用卡 授予OpenClaw公网权限也是一个高危操作。有网友在社交媒体上分享，自己的OpenClaw在开放端口后没删干净，x11vnc暴露在公网上，任何人连上VNC就能直接操作浏览器，攻击者在一个位于美国的IP地址盗用他的Stripe支付，盗刷信用卡买了29美元的GPU VPS，还试图升级100美元/月起步的Claude Max订阅套餐。 6、OpenClaw“滥用职权”，邮件、文件、小红书帖子被删光 OpenClaw误删文件问题频发。一位小红书网友分享，OpenClaw把自己的D盘给彻底清空了。这位网友原本在使用OpenClaw装Skill，遇到问题后网友交代它自己修复，没注意OpenClaw在执行什么命令，最后出现大问题。 OpenClaw自己承认：“我不会再执行任何自动删除命令，因为这可能会造成更多问题。”但OpenClaw的话也不能全信，因为它的记性不太好，很可能前脚刚说不会再自动删文、乱发红包，后脚又开始犯同类错误。 微信公众号“进化三部曲”的运营者则遇到了OpenClaw误删小红书帖子的问题。他打造的OpenClaw小红书自动发文工作流接入了真实生产账号，但在给出“删除内容”的指令时没有明确边界，最终所有帖子都被清空了。 Meta的AI对齐主管Summer Yue的OpenClaw也闯了祸：它忽视命令，删除了所有邮件，连发消息阻止都来不及。 7、OpenClaw频繁崩溃，陷入死循环、“性情大变” 还有不少网友把龙虾给“养死了”、“养疯了”，这指的是OpenClaw因各种原因而崩溃、陷入死循环的现象。 下方这只名叫快乐小狗的“龙虾”就遇到了接口卡死崩溃的问题，这位网友一通抢救后把它从生死关头拉回来了，但是它的性格也变得很冷漠，感觉就像是失忆了。 下图这只“龙虾”在处理一个记账系统遇到的问题时，重复检查了多次MCP配置，返回类似的结果，但始终未能解决问题，还在疯狂消耗token。这位网友最后诊断它“疯了”，只能拔网线治疗了。 8、OpenClaw接入社交媒体，引发平台封号 不少用户试图通过OpenClaw爬取社交媒体信息、运营账号，但这类行为已经遭到平台的重点监管。已经有网友分享自己的小红书账号、Telegram账号被平台封禁，自动化行为、API调用等模式可能是平台判定AI账号的重要依据。 二、国内有关部门发布警示，网友分享10条安全秘籍 广大OpenClaw用户该如何规避安全风险？这两天，国内不少相关机构已经分享了实操指南。昨天，国家互联网应急中心建议相关单位和个人用户在部署和应用OpenClaw时，采取以下安全措施： 1、强化网络控制，不将OpenClaw默认管理端口直接暴露在公网上，通过身份认证、访问控制等安全控制措施对访问服务进行安全管理。对运行环境进行严格隔离，使用容器等技术限制OpenClaw权限过高问题； 2、加强凭证管理，避免在环境变量中明文存储密钥；建立完整的操作日志审计机制； 3、严格管理插件来源，禁用自动更新功能，仅从可信渠道安装经过签名验证的扩展程序。 4、持续关注补丁和安全更新，及时进行版本更新和安装安全补丁。 中国信息通信研究院副院长魏亮也在接受央视采访时给出六点建议，包括使用官方最新版本、严格控制互联网暴露面、坚持最小权限原则、谨慎使用技能市场、防范社会工程学攻击和浏览器劫持、建立长效防护机制等等。 还有网友整理了更可执行的10点建议： 1、在VPS或Mac mini上运行，不要在你的主力电脑上运行。 2、切勿以 root 用户身份运行。 3、更改默认端口（18789 是公开信息） 。 4、安装Tailscale（对互联网不可见，免费）。 5、SSH密钥+Fail2ban（3次错误尝试=24小时封禁）。 6、使用UFW防火墙 。 7、将你的用户添加到允许列表（其他所有用户都将被忽略）。 8、让你的OpenClaw审核自身的安全性。 9、设置实时警报（当出现故障时会向您发送消息） 。 10、仅限私信（群聊=所有人都可以控制）。 结语：Agent安全面临“致命三角” 从近期频发的事故可以看出，OpenClaw等AI Agent带来的安全问题，并不是简单的“使用不当”或“软件漏洞”，而是源于智能体系统本身的结构性矛盾。知名独立程序员Simon Willison就用一个框架来解释这一现象——“致命三角”。 在当前技术架构下，Agent只要同时具备以下三种条件，系统风险就会显著放大。可以访问敏感数据或系统权限，暴露于来自互联网等渠道的不可信内容，拥有对外通信的能力。 AI Agent正在把自动化能力推向新的高度，但如何在效率与安全之间找到新的平衡，已成为未来一段时间所有Agent产品必须面对的核心问题。

作者｜许丽思 编辑｜漠影 一台机器人，昨天还在仓库里熟练地分拣包裹，今天换了个货架就懵了，这是眼下不少机器人面临的尴尬处境：稍微改变一下工作环境，机器人的干活能力就像失效了一样，没法举一反三。 这背后折射出的，正是主流VLA路线的局限性：VLA曾被视作通往通用机器人的关键路径，但越来越多人意识到，其在面对物理世界千变万化的实时交互时，显得力不从心，泛化能力有限，难以举一反三。 在这样的背景下，一家成立于2025年的上海创企眸深智能独辟蹊径，沿着生成式路线打造机器人原生通用大脑，该公司也是全球首家生成式通用具身大脑公司。 眸深智能由三位复旦校友联手创办：首席科学家陈涛为复旦教授、原华为海思AI图像算法引擎负责人，CEO穆泽林是连续创业者，张益民为英特尔中国前首席科学家及英特尔首席工程师，掌舵工程与架构。 “眸深”这个公司名字背后，也带着团队对具身智能的理解：英文源于团队核心技术的“Motion GPT”（动作生成大模型），中文“眸”代表以视觉为基石，让机器人手眼并用，真正在物理世界动起来。 独特技术路线、完备且资深的团队让眸深智能受资本青睐，今年1月，该公司刚连续完成数千万人民币天使轮追加投资，由上海国和投资领投。穆泽林在接受智东西专访时透露，该公司基本上每个月都会交割一轮融资。 眸深选择对标美国Skild AI，这两家公司的产品思路都强调“一脑多形”，只是技术范式和能力重点有所不同。眸深智能的终极目标，是要成为“具身智能时代的Windows”，打造市值千亿以上的通用大脑平台。 一、复旦“铁三角”联手创业，要让机器人真正在物理世界动起来 眸深智能的诞生，源于CEO穆泽林对更大机会的追寻，以及首席科学家陈涛将学术成果落地为产业价值的渴望。 穆泽林有着丰富的创业经历，曾创办了聚焦于AI外呼领域的木心智能。在成功将木心智能做到年营收过亿后，他敏锐地看到了业务的天花板，选择卖掉公司，继续在AI领域寻找一个能做十年、二十年的方向。 陈涛的动机则更像一个学者对产业化的主动转身。他曾任职华为新加坡中央研究院、现任复旦大学教授。在长期的学术研究过程中，他觉得，高校科研与产业结合度低，难以将成果落地，应该要借助产业资源将原创理论落地；反过来，真实场景中遇到的挑战还可以倒逼高校研究更有针对性。 事实上，两人早在2019年就已经有过共同创业的念头。只是当时陈涛刚从海外和企业回到复旦，科研平台刚起步，还不适合马上投入创业。 直到2023年ChatGPT出现后，创业的想法经过几年的沉淀后终于开始走向落地，两人决定聚焦具身智能模型的相关领域。 团队“铁三角”的补齐，得益于前英特尔中国首席科学家张益民的加入。张益民与穆泽林、陈涛同是复旦校友，是前英特尔中国研究院首席科学家及英特尔首席工程师，原机器人交互实验室高级总监，从2015年起负责服务机器人研发。 至此，眸深智能形成了“模型算法+商业化+工程架构”的互补组合：穆泽林负责商业化与组织，陈涛主导模型算法，张益民补上工程与架构。 据了解，眸深智能的团队规模并不大，全职员工不到20人。但其背后依托着与复旦大学的校企联合研究中心，拥有一支60余人的强大博士研究团队。这种“小型公司+大研究院”的结构，构成了它与大部分创业公司不同的组织基础。 具身智能行业迭代速度快，为了平衡短期成功压力与长期基础研究的投入，眸深智能内部形成了独特的“顶天+立地”的双线研发阵型。 “顶天”的研究由高校联合实验室的博士团队负责前沿探索，聚焦从0到1的创新技术研发；而“立地”则偏向于工程化落地，由公司内部的工程师团队结合成熟技术与自研模块，以客户为中心进行交付。这两条线形成闭环，前沿探索为工程落地提供技术储备，工程实践又为前沿研究指明方向。 陈涛谈道，眸深智能在开展研究前期，就通过考察国内外头部机构的研究进展，坚决避开VLA等已过度内卷的同质化赛道，专注于生成式和端侧部署等更具特色的深层研究。 但不碰同质化，不等于闭门造车。眸深同时也秉持兼容并包、取长补短的理念，借鉴外界出色的研究成果优点，并与自研技术融合，在差异化中形成自身特色。更重要的是，团队坚持技术与场景同步推进，不等技术100%成熟才考虑落地，而是主动寻求场景和业务。 二、不走寻常路，坚持生成式是人机互动的理想范式 眸深选择生成式技术路线，根植于陈涛早期形成的技术信仰。 在他看来，AI的终极目标是服务人，人首先需要的是互动的价值，传统模仿学习或预编程机器人缺乏互动性，而生成式是实现人机互动的理想范式。 以ChatGPT为例，生成式模型能够根据人的问题和反馈不断修正和完善自己的回应，这种动态交互的能力正是具身智能所需要的核心特质。 眸深自主研发的全球首个数字人动作生成模型MotionGPT，首创了“动作基元”技术，将复杂的动作序列拆解为上千个基础元素，模型可根据自然语言指令，动态调用并组合这些基元，生成全新的、未训练过的动作序列。 MotionGPT框架图 为了攻克数据瓶颈，眸深开创性地采用了“三段式训练架构”：先用90%的互联网视频让模型理解通用运动规律，再用仿真数据微调适配，最后仅需极少量的真机数据进行强化学习校准，大幅降低了数据成本，提升训练效率。 机械臂抓取物体，相比目前最前沿的Pi0.5模型效率高80% 针对互联网视频数据质量参差不齐的问题，陈涛团队还自研了一套半自动的数据筛选、标注以及自动化数据搜索与蒸馏技术，让模型在学习过程中动态选择最适合当前阶段的数据，最后用价值观对齐和真机微调提升模型性能。 在模型轻量化与端侧部署上，眸深研发了全球首个多模态模型轻量化方案MADTP动态令牌剪枝算法，目前已经升级到第三代MADTP++,实现将模型压缩至原来的1/8、推理速度提升10-20倍的效果，实现百亿参数模型在机器人端侧芯片上的高效运行。 眸深具身大模型算侧压缩框架获得IJCAI 2025全球最佳论文奖 这个算法能够把模型变“轻”，不仅可以通过压缩，把体量大的模型压到端侧可承载的规模，还能在推理阶段做动态调用，按任务复杂度调动不同参数量，避免端侧每次满负荷运转，从而把算力消耗压到可控区间。 眸深智能还提出了全球首个“世界动作模型（World Motion Model）”。它使机器人拥有理解物理规律和动作原理的通用能力，能够根据外部环境做出实时反应，生成最符合当下环境的动作。 多机协同运动演示 归根结底，眸深智能一直坚持生成式路线，瞄准的就是让机器人具备像人一样在交互中理解环境、生成决策并即时行动的能力，这也是机器人真正走出实验室、进入复杂现实场景的核心前提。 三、找准生态位，以原生大脑赋能千行百业落地 当前，不少具身智能项目容易卡在POC或Demo阶段，穆泽林认为，主要有两大原因：一是技术本身泛化性不足，产品难以从示范走向规模化；二是POC设计之初就没有考虑规模化后的节拍、续航、工作寿命等现实问题，一个Demo或许可以忽略这些约束，但现实商业化落地不能。 所以，眸深智能的商业化打法，就是选择那些技术能领先市场6-12个月、容错率较高的领域，作为技术的最佳试验场，逐步实现规模化落地，避免陷入纯技术演示的困境。 围绕这一思路，眸深目前明确聚焦两个垂直方向：工业物流等多场景搬运，以及家庭健康养老。前者重点对应动态避障、多机协同等需求，后者则会从安全监护逐步延伸到肢体辅助等更复杂服务。 在接订单这件事上，眸深智能显得有些克制。穆泽林提到，眸深智能在订单选择上有着清晰的三大标准：只与千亿级以上的产业龙头合作；只合作单一类型有万台以上潜在订单的规模化项目；只投入面向国家重大需求、具有战略意义的领域。不符合标准的订单一概不接，确保资源集中投入到长期价值项目中。 目前，眸深智能的技术已快速进入产业化验证阶段。据了解，该公司在成立第一年就获得了来自宇树科技、国地中心、禾川科技、小米集团等头部客户的青睐，去年已确认三千万元的订单收入。 展望今年，穆泽林对订单增长有明确预期，预计将达到六七千万元，主要增长将来自其核心产品“大脑模组”和ODM机器人出货，目前已签约两家行业龙头企业，将带来数千万元的收入。 穆泽林觉得，具身智能产业将像PC时代和自动驾驶时代一样走向分工协作，机器人本体长期将是多种物理拓扑结构共存，很难由单一结构的机器人适应所有需求。因此，眸深立志成为机器人领域的通用“大脑”供应商，专注赋能下游本体厂商和终端客户。 对于是否会涉足硬件本体，首席科学家陈涛表示，当前阶段将非常专注大脑及端侧模组，打造软硬结合的系统。未来，眸深智能不排除根据特定场景需求，与本体厂商合作DIY定制本体，但不会从头到尾自研机械结构。 结语：破解架构瓶颈，眸深智能以第一性原理为机器人重塑可持续学习的原生大脑 谈及当前影响具身模型为何难以收敛，陈涛认为，关键在于缺乏一个为机器人原生的模型架构。现有模型多从语言模型演化而来，原生能力是时序语言建模，其“基因”注定难以应对具身领域高度非结构化的数据和场景。 具身智能领域好的训练目标，也不应仅仅是预测下一个动作token，而是应该实现对视觉、语言意图和行为动作这三类token的精准预测与深度融合，这才是通往通用物理智能的关键。 所以，具身智能需要专为其打造的原生大脑，根据第一性原理，从机器人操作的本质和物理规律出发来设计模型。同时要能够实现机器人大脑的端侧部署闭环，可以实现像人一样边干边学，在执行的过程中不断提升模型能力，这恰恰是眸深长期以来一直在做的事情。 据了解，未来三年，眸深智能已经有了明确的规划：客户端今年实现10家以上上市公司的战略合作签约，5-6家以上进入小批量产，3家实现规模化放量，并最终在三年内服务约20家头部客户。资本层面，完成3-4轮新的融资，迅速跻身行业头部。 技术上，眸深智能即将发布全球首个人类思维方式的世界模型（HL3DWM），未来将继续致力于减少物理幻觉、增强交互实时性，并进一步升级其生成式架构，朝着测试即训练、在执行中进化的机器人原生大脑迈进。

IT之家 3 月 11 日消息，vivo 通信科技有限公司产品经理韩伯啸今日分享了 vivo X300 Ultra 的直出无修原图拍摄样张，展示新机在 3 个焦段点位所拍摄到的 2 亿超高像素画面。 据韩伯啸介绍，vivo X300 Ultra 将全球首发 LYTIA-901 传感器 2 亿像素主摄，并配备蓝图 HP0 2 亿长焦，拥有大炮 400 与口红 200 增距镜，成为行业首个也是唯一在 35mm、85mm、200mm、400mm 四大光学点位，都能直出光学 2 亿像素画面的手机，宣称“超远增距带来极致的构图能力”。 据IT之家此前报道，vivo X300 Ultra 预计将搭载第五代骁龙 8 至尊版处理器，全球首发索尼 2 亿像素 LYT-901 主摄（200Mp 1/1.12" 35mm）及 1G+6P 玻塑混合镜头，支持 CIPA 6.5 防抖，高动态范围，4X 无损变焦，ISZ 质量更高；配备 3.5X 潜望长焦，还有手机行业最强的超广角镜头以及 200mm+400mm 双组合增距镜。 此外，vivo X300 Ultra 将采用京东方 6.82 英寸 2K 120Hz LTPO 极窄四等边直屏，配备直角金属中框，取消了拍照键；电池低于 7000mAh；后置摄像头模组则是大圆形，凸起程度和上一代 X200 Ultra 差不多。

IT之家 3 月 11 日消息，科技媒体 PCMag 昨日（3 月 10 日）发布博文，报道称在周二举办的财报电话会议上，华硕联席 CEO 许先越直言，苹果推出其最便宜 MacBook Neo 笔记本，对整个 PC 行业而言无疑是一次“巨大冲击”。 面对这一强劲威胁，微软、英特尔和 AMD 等 PC 生态巨头均已严阵以待。许先越透露，对于 MacBook Neo，整个 PC 生态系统内部近期进行了大量讨论，试图寻找有效的竞争反击策略。 不过许先越也对这款低价 MacBook 的实际受众范围提出了质疑，指出 MacBook Neo 仅配备了 8GB 的“统一内存”且不支持用户自行升级，这极大限制了其性能上限。 他认为该设备本质上更像是一台类似于 iPad 的“内容消费”终端，与能够处理高强度计算任务的主流笔记本电脑存在显著差异。此外，由于存在软件生态壁垒，习惯 Windows 系统的用户未必会轻易倒戈。 在应对苹果低价攻势的同时，Windows PC 阵营还面临着供应链危机。IT之家此前报道，受 AI 需求爆发驱动，全球内存陷入严重短缺，导致消费电子产品成本飙升。 华硕在财报中警告称，其内存采购成本环比暴涨已超 100%，这与惠普等厂商早前发布的成本预警完全一致。 许先越坦言，一旦华硕现有的低价内存库存耗尽，公司将不得不重新评估并极有可能上调终端产品售价。 图源：华硕官网