你電腦裡養的"龍蝦",其實在給大廠打黑工

2026-03-11 | 來源: 碼頭青年 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

而中國已經在嘗試將 AI 大模型深度嵌入縣域治理、電商直播和工業制造。

在這種文化環境裡，Agent技術幾乎天然具有吸引力。

但這還不是全部原因。

中國互聯網還有一種很獨特的文化，折騰。

很多技術在其他國家是專業工具，在中國卻會變成一種大眾愛好。路由器刷機、自動化腳本、智能家居，這些東西在國內一直有非常龐大的用戶群體。很多人使用技術的樂趣，並不只是效率，而是過程本身。

OpenClaw在某種意義上正好繼承了這種傳統。它既是AI工具，也是一個新的折騰玩具。

你可以給Agent起名字，讓它自動跑任務，看它一步步嘗試、出錯、修正，像養一個半成品的數字助手。於是技術工具慢慢變成一種游戲，一種參與感很強的社會行為。

當這種行為進入短視頻平台之後，傳播速度就會突然加快。

中國的社交媒體有一種很典型的擴散路徑，技術圈的東西一旦進入抖音，就會迅速變成一種梗。人們開始曬截圖、錄視頻、互相模仿，一個原本屬於極客社區的工具，很快就會變成一種全民話題。

“養龍蝦”就是這種傳播機制的產物。

中國互聯網還有一個獨特現象，那就是工程師文化非常普及。中國程序員總數去年已經突破940萬，當之無愧的世界第一。程序員多，技術社區極其活躍。很多技術擴散路徑是，從程序員到同事，再到家人。所以經常會出現,，程序員先玩，普通人跟進。

這次“養龍蝦”也是這種模式。

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另外，中國是全球唯一一個同時擁有三種條件的國家：最大的互聯網用戶規模、極其活躍的開發者社區，以及低廉的AI推理成本。

截至2025年12月，中國網民規模已達到 11.25億人，互聯網普及率達 80.1%。

低廉的AI推理成本這一點值得多說幾句。

很多人討論AI時，習慣關注模型能力，比較誰更聰明、誰參數更多。但真正決定AI能否普及的，其實是成本。

過去兩年，大模型的主要使用方式是聊天。一個人一天可能問十幾次問題，這樣的使用頻率，對算力的消耗其實非常有限。

2026年，阿裡、字節、騰訊三家加起來，預計要在算力上砸四五百億美元。數據中心裡有成千上萬張AI加速卡，如果缺少足夠的調用需求，這些昂貴的設備就會處於低利用率狀態，消耗電力、產生折舊，卻無法產生相應收入。

ChatGPT爆紅之後，大模型最常見的使用場景其實只是聊天。用戶偶爾讓AI寫封郵件、畫張圖、做個短視頻，這類輕量級任務消耗的Token非常有限。對於那些已經投入巨額資金建設算力中心的大廠來說，這樣的使用強度遠遠填不滿服務器的負載。它們真正需要的，是一種能夠持續運行、自動調用模型的應用形態，一個可以不斷吞噬Token的怪物。

這時候，“龍蝦”就來了。

一個Agent在執行任務時，會不斷向模型發起請求：理解任務、拆解步驟、搜索信息、調用工具、檢查結果、再進行下一輪推理。一個復雜任務跑下來，調用次數可能是普通聊天的幾十倍甚至上百倍。

換句話說，Agent本質上是一種持續燃燒算力的機器。

對於大廠來說，真正的暴利不僅僅是賣 Token 的錢。

當幾百上千萬個“龍蝦”在全中國的電腦裡跑任務時，它們其實在幫大廠做一件最值錢的事：收集真實的、非結構化的、跨軟件的交互數據。這種數據是訓練下一代更強模型的“原油”。大廠提供廉價的算力，換取了全社會幫它標注任務流程。