月薪2万,我养不起自己的“AI员工”
2026-03-06 21:25:41 · chineseheadlinenews.com · 来源: 凤凰周刊
时代变化太快。
如果说前两年,人们还在琢磨怎么用略显幼稚的AI赚钱。
今年人们要考虑的问题,已经是怎么挣钱才能养好自己的AI了。
这两天,互联网上出现一种新的AI“电子宠物”。
有人说它是AI目前最接近科幻片的成品,有人宁可花上万块钱也要把它装进电脑。
它就是AI时代的新中产三件套之首:OpenClaw。
01
为“养龙虾”,人们花了多少钱?
老G这两天上网的时候,总感觉自己走进了水产养殖大棚。
因为所有网友,都在讨论“养龙虾”。

其实,这个龙虾的本名叫OpenClaw。
是一个由奥地利软件工程师彼得?斯坦伯格开发的AI 智能体软件。
因为软件的logo是一只龙虾,网友昵称其为龙虾。

〓 图源小红书用户@亏完十万刀就去上班
人们手里能用的AI这么多,为啥对OpenClaw这么狂热?
要知道,OpenClaw不是千问、豆包、DeepSeek这样的传统AI产品。
光凭它自己,根本没有搜索信息、总结信息然后回答问题的功能。
也因此安装OpenClaw之后,软件会强行让你选择一个大模型接入进去。
之后所有任务的搜索和总结信息的过程,默认全部通过这个被接入的AI来完成。

然而,这个看似“无用”的AI非常特别:
它虽然不能独立思考,但只要给它足够的权限,它就可以完成人能在电脑上完成的几乎所有操作。
举个例子。
你想让豆包生成上周业绩的报表,需要先把上周的业绩提供给它,然后豆包就会生成一份PDF文档供你下载。
可是假如让OpenClaw生成一份上周业绩报表,它会先自动读取你保存在电脑中的上周业绩文件,然后把文件里的信息传给豆包,让豆包代替思考生成一份PDF文档,再把这费棠件保存在电脑D盘中。
最后,它还会用豆包的语言撰写一封邮件,连同这份报表一起发送到你的手机上。
这感觉,是不是一下就“科幻”了?

〓 图源小红书用户@Kael.im
说白了,以前的AI都是收到工作、干活、交出成果的“下属”。
而OpenClaw,则是那个真正有权利布置工作、消化下属工作成果的“上级”。
也不怪互联网上的朋友都管OpenClaw叫“AI管家”或者“AI代理”。
原来其他AI是去取代搜索引擎,但OpenClaw是来取代我自己的呀!

OpenClaw已经有很多非常惊人的“战绩”了。
根据多家媒体的报道,一位住在美国的软件工程师想在年初买辆新车,但又懒得自己去跟4S店砍价。
于是,他给自己的“龙虾”发布了一条简单指令:
在 50 英里内找到所有有指定配色的车型的卖家,然后联系每家店要到最低价格。
结果,OpenClaw 接手后,先去网络论坛读取了当地的真实成交价,然后自动在所有店家的网站上填写询价表单。
还在各家店回复邮件之后,自动把更低价的邮件转发给其他店家,要求他们“再便宜点”。
经过三天的自动化邮件谈判,最终成交价比工程师预想的要低了整整7000美元。
整个过程里,它不光没打过电话,更是连汽车店的门都没进过。

〓 图为工程师的OpenClaw和汽车店交流的邮件
假如你没有那么多商务需求让OpenClaw操作,它甚至可以自动帮你在网上谈恋爱。
等关系进展到要线下约会时,再来通知你。
这可能就是AI时代的恋爱盲盒吧。
在见面之前甚至都不用“补课”,因为你的AI龙虾跟对方聊天的时候可以模仿你的语气。

〓 图源小红书用户@Alpha-
强大的综合能力,让闻者心动。
然而,它不是豆包千问那种可以在手机上一键安装的软件。
它对硬件性能的要求高,并且刚需一定的网络和电脑技能,普通人能顺利装好的并不多。
这就让安装OpenClaw,突然成了一门生意。
还是下到几百块、上到几万元的“大生意”。

还是那句话。
第一批用AI赚到钱的人,永远是教别人怎么用AI的人。
做OpenClaw的第一笔“标配”支出就是苹果的Mac mini。
作为高手口中最适合搭建OpenClaw的平台,Macmini集性能和小巧于一体,作为一个没有个人隐私的新电脑,还能保证信息安全。
4300多元的低配版本,已经在各大电商平台上全面缺货了。

“上门装虾”的服务价格,更是经历了几波动荡。
从刚开始惊现的“万元天价”但包装不包会,卷到现在逐渐稳定在300到500之间管安装管教学,外加附送一堆龙虾的技能包(skills)。
业务水平更全面一点的,甚至还能免费帮你做一顿晚饭。
报班学课的流水线,更是已经搭建完成。

一切的一切,就像几个月前人们狂热学习那些AI生图或者生视频的咒语一样。
然而,辛辛苦苦把OpenClaw装好,装好技能包的朋友们怎么也没想到——把它装进你的电脑,只是这只龙虾“吞金”的开始。
02
再不努力打工,就养不起AI了
很多人以为养个 AI 就像养只电子宠物,费点电就行。
但当你用上OpenClaw这种“重装智能体”时,你才会发现,它简直是个吞金巨兽。部署OpenClaw只是你为它花的第一笔钱,也很可能是最少的一笔钱。
真正让你肉疼的,是它那比 ChatGPT 贵出几十倍的Token燃烧量。

在社交媒体随便一搜Token,就能出现大量烧不起Token、养不起AI的感慨。

在搞清楚OpenClaw有多烧钱之前,我们得先知道什么是Token。
AI不直接读汉字,而是把文字切成碎片来理解。比如输入“恭喜你发财”,可能会被切成“恭/ 喜 /你/发/财”等碎片,这些碎片就是Token。
无论你是用ChatGPT还是DeepSeek,大多数厂商都是按Token数量收钱的。我们可以简单粗暴地把它理解为:Token是AI的计费单位。
一般来说,英文1000个Token约等于750个单词;
中文更贵,一个汉字往往就要占用1到2个Token。
Token的每一分消耗,都直接对应账单。

为了方便理解,我们可以把Token比作油耗。
普通的ChatGPT像是一辆轻便自行车,你问它一句话,它就回你几个字,油耗很低。
但OpenClaw像是一辆百吨重卡——它每次开口前,会加载大量背景信息、框架指令和技能。
放在现实世界,相当于你才和运输公司说了一句你好,就有一个工人团队把你的大量货物装车,即便你们没有达成合作,这个装车的过程也是收费的。
因为它起步,就要消耗数千到上万个Token。
这就好比你家车库门一开,还没上路呢,5块钱的油费就先烧没了。
毫不夸张地说,Token是真正的AI油老虎。

家里负责交电费的人大多都思考过这个问题:开空调是开机费电,还是运行费电?这个问题放在OpenClaw身上也成立,而且答案很野蛮:启动耗油、运行更耗油。
抓网页、读文件、自我修正......OpenClaw处理复杂任务需要反复思考。 尴尬的地方就在于:它每思考一步,都要把刚才那几万字的背景信息重新读一遍。
第 1 分钟:它在读你需要的文件,烧了10万Token。
第 2 分钟:它在分析网页,又带着刚才的文件读了一遍,烧了20万Token。
第 3 分钟:它在写报告,结果又把之前的所有内容复习了一遍……

如果你用的是像腾讯云DeepSeek这样高性能的模型,在OpenClaw的这种“高频复读”模式下,一分钟可以烧掉几十万个Token。折算成人民币(专题),它意味着:AI自动干活一分钟,后台已经悄悄划走了你20多块钱。
注意,这只是它一分钟的花费,还没算它思考时产生的“思维链”额外费用。
现实生活里,OpenClaw不止一次被网友比做是会“呼吸”的钞票。
有网友的OpenClaw,一天“吃饭”需要花400块。

有人6小时消耗9000万Token,账单$170(约合人民币1172元)。
有人一个月基础堡作流,成本$400(约合人民币2759元)......
2026年,Token比黄金更值钱。
在AI圈子里,这不是危言耸听。
有开发者在测试类似OpenClaw的自动化智能体时,由于没有限制任务循环,且未开启“缓存省钱模式”,首月消耗了1.8亿个Token。
按照当时高性能模型(含输入/输出权重)的综合单价计算,这笔账单最终高达2万多元人民币。
而根据中金发布的数据,2025年度,只有0.05%的中国人月收入超过2万元。

使用OpenClaw,就像在雇用一个不计成本的员工。
由于它执行任务是全自动的,你无法实时监控它在这一秒钟里到底烧了多少 Token。很多时候,当你发现任务逻辑跑偏、想要按下停止键时,它可能已经背着你偷偷刷掉了几百块钱。

现阶段,大多数人需要面对的现实是:
本想让AI帮自己打工,结果工资全给 AI 交了“伙食费”。
前文我们就说过,普通的AI是在陪你聊天,而OpenClaw是在替你“雇用一个专业的自动化团队”。
这个团队虽然强悍,但它们每一秒钟的呼吸都在计费。
如果没有优化好它的技能包,或者没开启缓存模式省钱,那么OpenClaw烧钱的速度,大概率比你赚钱的速度还要快。
03
OpenClaw最贵的地方,不是钱
贵,不是使用OpenClaw唯一的成本。
使用OpenClaw的成本远远不只金钱,更重要的是隐私和财产安全。
现在全网已经达成了一个共识:绝对不要在办公、学习或存资料的主力电脑上部署 OpenClaw。

为了保证OpenClaw能24小时跑服务,电脑的CPU和内存会拉满,占用电脑的大量性能。如果电脑同时运行OpenClaw和其他任务,运行起来时你大概率会听到风扇的轰鸣声,然后就会出现每个人都熟悉的画面:Word卡死,网页崩溃,甚至连鼠标的光标都无法挪动。
甚至有网友在自己的旧MacBook上部署OpenClaw以后,让它去装一个skills,结果安装失败,第二天打开一看,机器滚烫,屏幕烧了。

当然,这不是网友们呼吁为OpenClaw提供专属电脑的主要原因。
想让OpenClaw真正成为你的助理,就不可避免要对它开放你的电脑权限。它会畅通无阻地读取你的文件、操作你的浏览器,甚至访问你的系统后台。
OpenClaw就像一个掌握了你家所有钥匙的管家,在它面前,你的信息基本在裸奔。

在数据就是金钱的2026,这些被AI爬取、处理过的个人私密数据,是否会被打包、去重,最后出现在某个黑产平台上“明码标价”?
没人能保证。
不过从互联网已有的大量关于OpenClaw的帖子里看,隐私泄露似乎不是什么新鲜事。

继不要在主力电脑上安装OpenClaw的共识之后,互联网又陆续出现了:不要把钱包密码给OpenClaw。
否则,你卡里的钱可能直接被它刷走。

当你发现时,你的钱往往已经无法追回。
甚至,在人类学习和驯化OpenClaw的过程中,已经打响了一场新时代的资产保卫战。

除了隐私泄露和倾家荡产的风险,OpenClaw的出现也在催生每个人的职场焦虑。看着朋友圈里刷屏的“智能体”“分布式抓取”“自动化流”,我们很容易陷入恐慌:
如果今天还不去研究 OpenClaw,明天自己就是 AI 时代的新文盲了。
但是当我们熬夜翻遍各种Github教程,折腾环境变量,在黑色的代码框里反复横跳,终于可以弄懂别人社交媒体在说什么时,又会陷入新一轮的焦虑:越是深入学习 AI,就越容易觉得自己即将失业。
亲眼看到OpenClaw仅用几分钟就完成了自己一周的工作量时,很多人的第一反应就是恐慌:“如果它已经能做到这个程度,那我的价值到底在哪里?”
外界的信息也在不断强化这种恐慌。
2024年到2026年间,美国股市频繁出现一种非常“冷酷”的现象:裁员消息一出,股价应声上涨。

打工人们在电脑前焦虑地学习如何配置OpenClaw帮助自己更好工作的时候,华尔街的分析师们正在盯着公司的财报。
只要公司宣布用AI替代了人的工作岗位,公司的股价就会立刻拉出一个涨停。在资本市场看来,企业裁员几乎等于拥抱高效率生产的未来。
也正因如此,新时代的赚钱方式已经小范围变成了:从学习AI和使用AI,到从资本市场焙买AI相关的股票。
也包括那些大规模裁员的公司。
当然,这只是一种方法论,而且实操起来颇有风险。回归普通人目前的AI焦虑,其实很可能是杞人忧天。
毕竟AI的发展速度快到令人发指。
这个月你还在为部署OpenClaw翻遍教程、折腾环境,可能下个月,它就被优化成了“一键安装”甚至是“网页即用”。AI的目的是要把复杂的流程简单化,让每一个普通人都能拥有一个自动化团队,而不是把普通人拒之门外。
科技进步的终极目的始终是服务于人,而不是给人制造门槛。
对大多数普通人来说,与其担心被AI迭代掉,不如先担心怎么赚够这个月的 Token费。
毕竟,在AI真正变得“零基础、零成本”之前——我们还得努力打工,才能养得起自己的AI。