月薪2萬,我養不起自己的"AI員工"......
時代變化太快。
如果說前兩年，人們還在琢磨怎麼用略顯幼稚的AI賺錢。
今年人們要考慮的問題，已經是怎麼掙錢才能養好自己的AI了。
這兩天，互聯網上出現壹種新的AI“電子寵物”。
有人說它是AI目前最接近科幻片的成品，有人寧可花上萬塊錢也要把它裝進電腦。
它就是AI時代的新中產叁件套之首：OpenClaw。
為“養龍蝦”，人們花了多少錢？
老G這兩天上網的時候，總感覺自己走進了水產養殖大棚。
因為所有網友，都在討論“養龍蝦”。
其實，這個龍蝦的本名叫OpenClaw。
是壹個由奧地利軟件工程師彼得?斯坦伯格開發的AI 智能體軟件。
因為軟件的logo是壹只龍蝦，網友昵稱其為龍蝦。
〓 圖源小紅書用戶@虧完拾萬刀就去上班
人們手裡能用的AI這麼多，為啥對OpenClaw這麼狂熱？
要知道，OpenClaw不是千問、豆包、DeepSeek這樣的傳統AI產品。
光憑它自己，根本沒有搜索信息、總結信息然後回答問題的功能。
也因此安裝OpenClaw之後，軟件會強行讓你選擇壹個大模型接入進去。
之後所有任務的搜索和總結信息的過程，默認全部通過這個被接入的AI來完成。
然而，這個看似“無用”的AI非常特別：
它雖然不能獨立思考，但只要給它足夠的權限，它就可以完成人能在電腦上完成的幾乎所有操作。
舉個例子。
你想讓豆包生成上周業績的報表，需要先把上周的業績提供給它，然後豆包就會生成壹份PDF文檔供你下載。
可是假如讓OpenClaw生成壹份上周業績報表，它會先自動讀取你保存在電腦中的上周業績文件，然後把文件裡的信息傳給豆包，讓豆包代替思考生成壹份PDF文檔，再把這份文件保存在電腦D盤中。
最後，它還會用豆包的語言撰寫壹封郵件，連同這份報表壹起發送到你的手機上。
這感覺，是不是壹下就“科幻”了？
〓 圖源小紅書用戶@Kael.im
說白了，以前的AI都是收到工作、幹活、交出成果的“下屬”。
而OpenClaw，則是那個真正有權利布置工作、消化下屬工作成果的“上級”。
也不怪互聯網上的朋友都管OpenClaw叫“AI管家”或者“AI代理”。
原來其他AI是去取代搜索引擎，但OpenClaw是來取代我自己的呀！
OpenClaw已經有很多非常驚人的“戰績”了。
根據多家媒體的報道，壹位住在美國的軟件工程師想在年初買輛新車，但又懶得自己去跟4S店砍價。
於是，他給自己的“龍蝦”發布了壹條簡單指令：
在 50 英裡內找到所有有指定配色的車型的賣家，然後聯系每家店要到最低價格。
結果，OpenClaw 接手後，先去網絡論壇讀取了當地的真實成交價，然後自動在所有店家的網站上填寫詢價表單。
還在各家店回復郵件之後，自動把更低價的郵件轉發給其他店家，要求他們“再便宜點”。
經過叁天的自動化郵件談判，最終成交價比工程師預想的要低了整整7000美元。
整個過程裡，它不光沒打過電話，更是連汽車店的門都沒進過。
〓 圖為工程師的OpenClaw和汽車店交流的郵件
假如你沒有那麼多商務需求讓OpenClaw操作，它甚至可以自動幫你在網上談戀愛。
等關系進展到要線下約會時，再來通知你。
這可能就是AI時代的戀愛盲盒吧。
在見面之前甚至都不用“補課”，因為你的AI龍蝦跟對方聊天的時候可以模仿你的語氣。
〓 圖源小紅書用戶@Alpha-
強大的綜合能力，讓聞者心動。
然而，它不是豆包千問那種可以在手機上壹鍵安裝的軟件。
它對硬件性能的要求高，並且剛需壹定的網絡和電腦技能，普通人能順利裝好的並不多。
這就讓安裝OpenClaw，突然成了壹門生意。
還是下到幾百塊、上到幾萬元的“大生意”。
還是那句話。
第壹批用AI賺到錢的人，永遠是教別人怎麼用AI的人。
做OpenClaw的第壹筆“標配”支出就是蘋果的Mac mini。
作為高手口中最適合搭建OpenClaw的平台，Macmini集性能和小巧於壹體，作為壹個沒有個人隱私的新電腦，還能保證信息安全。
4300多元的低配版本，已經在各大電商平台上全面缺貨了。
“上門裝蝦”的服務價格，更是經歷了幾波動蕩。
從剛開始驚現的“萬元天價”但包裝不包會，卷到現在逐漸穩定在300到500之間管安裝管教學，外加附送壹堆龍蝦的技能包（skills）。
業務水平更全面壹點的，甚至還能免費幫你做壹頓晚飯。
報班學課的流水線，更是已經搭建完成。
壹切的壹切，就像幾個月前人們狂熱學習那些AI生圖或者生視頻的咒語壹樣。
然而，辛辛苦苦把OpenClaw裝好，裝好技能包的朋友們怎麼也沒想到——
把它裝進你的電腦，只是這只龍蝦“吞金”的開始。
再不努力打工，就養不起AI了
很多人以為養個 AI 就像養只電子寵物，費點電就行。
但當你用上OpenClaw這種“重裝智能體”時，你才會發現，它簡直是個吞金巨獸。部署OpenClaw只是你為它花的第壹筆錢，也很可能是最少的壹筆錢。
真正讓你肉疼的，是它那比 ChatGPT 貴出幾拾倍的Token燃燒量。
在社交媒體隨便壹搜Token，就能出現大量燒不起Token、養不起AI的感慨。
在搞清楚OpenClaw有多燒錢之前，我們得先知道什麼是Token。
AI不直接讀漢字，而是把文字切成碎片來理解。比如輸入“恭喜你發財”，可能會被切成“恭/ 喜 /你/發/財”等碎片，這些碎片就是Token。
無論你是用ChatGPT還是DeepSeek，大多數廠商都是按Token數量收錢的。我們可以簡單粗暴地把它理解為：
Token是AI的計費單位。
壹般來說，英文1000個Token約等於750個單詞；
中文更貴，壹個漢字往往就要占用1到2個Token。
Token的每壹分消耗，都直接對應賬單。
為了方便理解，我們可以把Token比作油耗。
普通的ChatGPT像是壹輛輕便自行車，你問它壹句話，它就回你幾個字，油耗很低。
但OpenClaw像是壹輛百噸重卡——它每次開口前，會加載大量背景信息、框架指令和技能。
放在現實世界，相當於你才和運輸公司說了壹句你好，就有壹個工人團隊把你的大量貨物裝車，即便你們沒有達成合作，這個裝車的過程也是收費的。
因為它起步，就要消耗數千到上萬個Token。
這就好比你家車庫門壹開，還沒上路呢，5塊錢的油費就先燒沒了。
毫不誇張地說，Token是真正的AI油老虎。
家裡負責交電費的人大多都思考過這個問題：開空調是開機費電，還是運行費電？這個問題放在OpenClaw身上也成立，而且答案很野蠻：
啟動耗油、運行更耗油。
抓網頁、讀文件、自我修正......OpenClaw處理復雜任務需要反復思考。 尷尬的地方就在於：
它每思考壹步，都要把剛才那幾萬字的背景信息重新讀壹遍。
第 1 分鍾：它在讀你需要的文件，燒了10萬Token。
第 2 分鍾：它在分析網頁，又帶著剛才的文件讀了壹遍，燒了20萬Token。
第 3 分鍾：它在寫報告，結果又把之前的所有內容復習了壹遍……
如果你用的是像騰訊雲DeepSeek這樣高性能的模型，在OpenClaw的這種“高頻復讀”模式下，壹分鍾可以燒掉幾拾萬個Token。折算成人民幣(专题)，它意味著：
AI自動幹活壹分鍾，後台已經悄悄劃走了你20多塊錢。
注意，這只是它壹分鍾的花費，還沒算它思考時產生的“思維鏈”額外費用。
現實生活裡，OpenClaw不止壹次被網友比做是會“呼吸”的鈔票。
有網友的OpenClaw，壹天“吃飯”需要花400塊。
有人6小時消耗9000萬Token，賬單$170（約合人民幣1172元）。
有人壹個月基礎工作流，成本$400（約合人民幣2759元）......
2026年，Token比黃金更值錢。
在AI圈子裡，這不是危言聳聽。
有開發者在測試類似OpenClaw的自動化智能體時，由於沒有限制任務循環，且未開啟“緩存省錢模式”，首月消耗了1.8億個Token。
按照當時高性能模型（含輸入/輸出權重）的綜合單價計算，這筆賬單最終高達2萬多元人民幣。
而根據中金發布的數據，2025年度，只有0.05%的中國人月收入超過2萬元。
使用OpenClaw，就像在雇用壹個不計成本的員工。
由於它執行任務是全自動的，你無法實時監控它在這壹秒鍾裡到底燒了多少 Token。很多時候，當你發現任務邏輯跑偏、想要按下停止鍵時，它可能已經背著你偷偷刷掉了幾百塊錢。
現階段，大多數人需要面對的現實是：
本想讓AI幫自己打工，結果工資全給 AI 交了“伙食費”。
前文我們就說過，普通的AI是在陪你聊天，而OpenClaw是在替你“雇用壹個專業的自動化團隊”。
這個團隊雖然強悍，但它們每壹秒鍾的呼吸都在計費。
如果沒有優化好它的技能包，或者沒開啟緩存模式省錢，那麼OpenClaw燒錢的速度，大概率比你賺錢的速度還要快。
OpenClaw最貴的地方，不是錢
貴，不是使用OpenClaw唯壹的成本。
使用OpenClaw的成本遠遠不只金錢，更重要的是隱私和財產安全。
現在全網已經達成了壹個共識：
絕對不要在辦公、學習或存資料的主力電腦上部署 OpenClaw。
為了保證OpenClaw能24小時跑服務，電腦的CPU和內存會拉滿，占用電腦的大量性能。如果電腦同時運行OpenClaw和其他任務，運行起來時你大概率會聽到風扇的轟鳴聲，然後就會出現每個人都熟悉的畫面：
Word卡死，網頁崩潰，甚至連鼠標的光標都無法挪動。
甚至有網友在自己的舊MacBook上部署OpenClaw以後，讓它去裝壹個skills，結果安裝失敗，第贰天打開壹看，機器滾燙，屏幕燒了。
當然，這不是網友們呼吁為OpenClaw提供專屬電腦的主要原因。
想讓OpenClaw真正成為你的助理，就不可避免要對它開放你的電腦權限。它會暢通無阻地讀取你的文件、操作你的瀏覽器，甚至訪問你的系統後台。
OpenClaw就像壹個掌握了你家所有鑰匙的管家，在它面前，你的信息基本在裸奔。
在數據就是金錢的2026，這些被AI爬取、處理過的個人私密數據，是否會被打包、去重，最後出現在某個黑產平台上“明碼標價”？
沒人能保證。
不過從互聯網已有的大量關於OpenClaw的帖子裡看，隱私泄露似乎不是什麼新鮮事。
繼不要在主力電腦上安裝OpenClaw的共識之後，互聯網又陸續出現了：
不要把錢包密碼給OpenClaw。
否則，你卡裡的錢可能直接被它刷走。
當你發現時，你的錢往往已經無法追回。
甚至，在人類學習和馴化OpenClaw的過程中，已經打響了壹場新時代的資產保衛戰。
除了隱私泄露和傾家蕩產的風險，OpenClaw的出現也在催生每個人的職場焦慮。看著朋友圈裡刷屏的“智能體”“分布式抓取”“自動化流”，我們很容易陷入恐慌：
如果今天還不去研究 OpenClaw，明天自己就是 AI 時代的新文盲了。
但是當我們熬夜翻遍各種Github教程，折騰環境變量，在黑色的代碼框裡反復橫跳，終於可以弄懂別人社交媒體在說什麼時，又會陷入新壹輪的焦慮：
越是深入學習 AI，就越容易覺得自己即將失業。
親眼看到OpenClaw僅用幾分鍾就完成了自己壹周的工作量時，很多人的第壹反應就是恐慌：“如果它已經能做到這個程度，那我的價值到底在哪裡？”
外界的信息也在不斷強化這種恐慌。
2024年到2026年間，美國股市頻繁出現壹種非常“冷酷”的現象：裁員消息壹出，股價應聲上漲。
打工人們在電腦前焦慮地學習如何配置OpenClaw幫助自己更好工作的時候，華爾街的分析師們正在盯著公司的財報。
只要公司宣布用AI替代了人的工作崗位，公司的股價就會立刻拉出壹個漲停。在資本市場看來，企業裁員幾乎等於擁抱高效率生產的未來。
也正因如此，新時代的賺錢方式已經小范圍變成了：
從學習AI和使用AI，到從資本市場購買AI相關的股票。
也包括那些大規模裁員的公司。
當然，這只是壹種方法論，而且實操起來頗有風險。回歸普通人目前的AI焦慮，其實很可能是杞人憂天。
畢竟AI的發展速度快到令人發指。
這個月你還在為部署OpenClaw翻遍教程、折騰環境，可能下個月，它就被優化成了“壹鍵安裝”甚至是“網頁即用”。AI的目的是要把復雜的流程簡單化，讓每壹個普通人都能擁有壹個自動化團隊，而不是把普通人拒之門外。
科技進步的終極目的始終是服務於人，而不是給人制造門檻。
對大多數普通人來說，與其擔心被AI迭代掉，不如先擔心怎麼賺夠這個月的 Token費。
畢竟，在AI真正變得“零基礎、零成本”之前——
我們還得努力打工，才能養得起自己的AI。
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如果說前兩年，人們還在琢磨怎麼用略顯幼稚的AI賺錢。
今年人們要考慮的問題，已經是怎麼掙錢才能養好自己的AI了。
這兩天，互聯網上出現壹種新的AI“電子寵物”。
有人說它是AI目前最接近科幻片的成品，有人寧可花上萬塊錢也要把它裝進電腦。
它就是AI時代的新中產叁件套之首：OpenClaw。
為“養龍蝦”，人們花了多少錢？
老G這兩天上網的時候，總感覺自己走進了水產養殖大棚。
因為所有網友，都在討論“養龍蝦”。
其實，這個龍蝦的本名叫OpenClaw。
是壹個由奧地利軟件工程師彼得?斯坦伯格開發的AI 智能體軟件。
因為軟件的logo是壹只龍蝦，網友昵稱其為龍蝦。
〓 圖源小紅書用戶@虧完拾萬刀就去上班
人們手裡能用的AI這麼多，為啥對OpenClaw這麼狂熱？
要知道，OpenClaw不是千問、豆包、DeepSeek這樣的傳統AI產品。
光憑它自己，根本沒有搜索信息、總結信息然後回答問題的功能。
也因此安裝OpenClaw之後，軟件會強行讓你選擇壹個大模型接入進去。
之後所有任務的搜索和總結信息的過程，默認全部通過這個被接入的AI來完成。
然而，這個看似“無用”的AI非常特別：
它雖然不能獨立思考，但只要給它足夠的權限，它就可以完成人能在電腦上完成的幾乎所有操作。
舉個例子。
你想讓豆包生成上周業績的報表，需要先把上周的業績提供給它，然後豆包就會生成壹份PDF文檔供你下載。
可是假如讓OpenClaw生成壹份上周業績報表，它會先自動讀取你保存在電腦中的上周業績文件，然後把文件裡的信息傳給豆包，讓豆包代替思考生成壹份PDF文檔，再把這份文件保存在電腦D盤中。
最後，它還會用豆包的語言撰寫壹封郵件，連同這份報表壹起發送到你的手機上。
這感覺，是不是壹下就“科幻”了？
〓 圖源小紅書用戶@Kael.im
說白了，以前的AI都是收到工作、幹活、交出成果的“下屬”。
而OpenClaw，則是那個真正有權利布置工作、消化下屬工作成果的“上級”。
也不怪互聯網上的朋友都管OpenClaw叫“AI管家”或者“AI代理”。
原來其他AI是去取代搜索引擎，但OpenClaw是來取代我自己的呀！
OpenClaw已經有很多非常驚人的“戰績”了。
根據多家媒體的報道，壹位住在美國的軟件工程師想在年初買輛新車，但又懶得自己去跟4S店砍價。
於是，他給自己的“龍蝦”發布了壹條簡單指令：
在 50 英裡內找到所有有指定配色的車型的賣家，然後聯系每家店要到最低價格。
結果，OpenClaw 接手後，先去網絡論壇讀取了當地的真實成交價，然後自動在所有店家的網站上填寫詢價表單。
還在各家店回復郵件之後，自動把更低價的郵件轉發給其他店家，要求他們“再便宜點”。
經過叁天的自動化郵件談判，最終成交價比工程師預想的要低了整整7000美元。
整個過程裡，它不光沒打過電話，更是連汽車店的門都沒進過。
〓 圖為工程師的OpenClaw和汽車店交流的郵件
假如你沒有那麼多商務需求讓OpenClaw操作，它甚至可以自動幫你在網上談戀愛。
等關系進展到要線下約會時，再來通知你。
這可能就是AI時代的戀愛盲盒吧。
在見面之前甚至都不用“補課”，因為你的AI龍蝦跟對方聊天的時候可以模仿你的語氣。
〓 圖源小紅書用戶@Alpha-
強大的綜合能力，讓聞者心動。
然而，它不是豆包千問那種可以在手機上壹鍵安裝的軟件。
它對硬件性能的要求高，並且剛需壹定的網絡和電腦技能，普通人能順利裝好的並不多。
這就讓安裝OpenClaw，突然成了壹門生意。
還是下到幾百塊、上到幾萬元的“大生意”。
還是那句話。
第壹批用AI賺到錢的人，永遠是教別人怎麼用AI的人。
做OpenClaw的第壹筆“標配”支出就是蘋果的Mac mini。
作為高手口中最適合搭建OpenClaw的平台，Macmini集性能和小巧於壹體，作為壹個沒有個人隱私的新電腦，還能保證信息安全。
4300多元的低配版本，已經在各大電商平台上全面缺貨了。
“上門裝蝦”的服務價格，更是經歷了幾波動蕩。
從剛開始驚現的“萬元天價”但包裝不包會，卷到現在逐漸穩定在300到500之間管安裝管教學，外加附送壹堆龍蝦的技能包（skills）。
業務水平更全面壹點的，甚至還能免費幫你做壹頓晚飯。
報班學課的流水線，更是已經搭建完成。
壹切的壹切，就像幾個月前人們狂熱學習那些AI生圖或者生視頻的咒語壹樣。
然而，辛辛苦苦把OpenClaw裝好，裝好技能包的朋友們怎麼也沒想到——
把它裝進你的電腦，只是這只龍蝦“吞金”的開始。
再不努力打工，就養不起AI了
很多人以為養個 AI 就像養只電子寵物，費點電就行。
但當你用上OpenClaw這種“重裝智能體”時，你才會發現，它簡直是個吞金巨獸。部署OpenClaw只是你為它花的第壹筆錢，也很可能是最少的壹筆錢。
真正讓你肉疼的，是它那比 ChatGPT 貴出幾拾倍的Token燃燒量。
在社交媒體隨便壹搜Token，就能出現大量燒不起Token、養不起AI的感慨。
在搞清楚OpenClaw有多燒錢之前，我們得先知道什麼是Token。
AI不直接讀漢字，而是把文字切成碎片來理解。比如輸入“恭喜你發財”，可能會被切成“恭/ 喜 /你/發/財”等碎片，這些碎片就是Token。
無論你是用ChatGPT還是DeepSeek，大多數廠商都是按Token數量收錢的。我們可以簡單粗暴地把它理解為：
Token是AI的計費單位。
壹般來說，英文1000個Token約等於750個單詞；
中文更貴，壹個漢字往往就要占用1到2個Token。
Token的每壹分消耗，都直接對應賬單。
為了方便理解，我們可以把Token比作油耗。
普通的ChatGPT像是壹輛輕便自行車，你問它壹句話，它就回你幾個字，油耗很低。
但OpenClaw像是壹輛百噸重卡——它每次開口前，會加載大量背景信息、框架指令和技能。
放在現實世界，相當於你才和運輸公司說了壹句你好，就有壹個工人團隊把你的大量貨物裝車，即便你們沒有達成合作，這個裝車的過程也是收費的。
因為它起步，就要消耗數千到上萬個Token。
這就好比你家車庫門壹開，還沒上路呢，5塊錢的油費就先燒沒了。
毫不誇張地說，Token是真正的AI油老虎。
家裡負責交電費的人大多都思考過這個問題：開空調是開機費電，還是運行費電？這個問題放在OpenClaw身上也成立，而且答案很野蠻：
啟動耗油、運行更耗油。
抓網頁、讀文件、自我修正......OpenClaw處理復雜任務需要反復思考。 尷尬的地方就在於：
它每思考壹步，都要把剛才那幾萬字的背景信息重新讀壹遍。
第 1 分鍾：它在讀你需要的文件，燒了10萬Token。
第 2 分鍾：它在分析網頁，又帶著剛才的文件讀了壹遍，燒了20萬Token。
第 3 分鍾：它在寫報告，結果又把之前的所有內容復習了壹遍……
如果你用的是像騰訊雲DeepSeek這樣高性能的模型，在OpenClaw的這種“高頻復讀”模式下，壹分鍾可以燒掉幾拾萬個Token。折算成人民幣(专题)，它意味著：
AI自動幹活壹分鍾，後台已經悄悄劃走了你20多塊錢。
注意，這只是它壹分鍾的花費，還沒算它思考時產生的“思維鏈”額外費用。
現實生活裡，OpenClaw不止壹次被網友比做是會“呼吸”的鈔票。
有網友的OpenClaw，壹天“吃飯”需要花400塊。
有人6小時消耗9000萬Token，賬單$170（約合人民幣1172元）。
有人壹個月基礎工作流，成本$400（約合人民幣2759元）......
2026年，Token比黃金更值錢。
在AI圈子裡，這不是危言聳聽。
有開發者在測試類似OpenClaw的自動化智能體時，由於沒有限制任務循環，且未開啟“緩存省錢模式”，首月消耗了1.8億個Token。
按照當時高性能模型（含輸入/輸出權重）的綜合單價計算，這筆賬單最終高達2萬多元人民幣。
而根據中金發布的數據，2025年度，只有0.05%的中國人月收入超過2萬元。
使用OpenClaw，就像在雇用壹個不計成本的員工。
由於它執行任務是全自動的，你無法實時監控它在這壹秒鍾裡到底燒了多少 Token。很多時候，當你發現任務邏輯跑偏、想要按下停止鍵時，它可能已經背著你偷偷刷掉了幾百塊錢。
現階段，大多數人需要面對的現實是：
本想讓AI幫自己打工，結果工資全給 AI 交了“伙食費”。
前文我們就說過，普通的AI是在陪你聊天，而OpenClaw是在替你“雇用壹個專業的自動化團隊”。
這個團隊雖然強悍，但它們每壹秒鍾的呼吸都在計費。
如果沒有優化好它的技能包，或者沒開啟緩存模式省錢，那麼OpenClaw燒錢的速度，大概率比你賺錢的速度還要快。
OpenClaw最貴的地方，不是錢
貴，不是使用OpenClaw唯壹的成本。
使用OpenClaw的成本遠遠不只金錢，更重要的是隱私和財產安全。
現在全網已經達成了壹個共識：
絕對不要在辦公、學習或存資料的主力電腦上部署 OpenClaw。
為了保證OpenClaw能24小時跑服務，電腦的CPU和內存會拉滿，占用電腦的大量性能。如果電腦同時運行OpenClaw和其他任務，運行起來時你大概率會聽到風扇的轟鳴聲，然後就會出現每個人都熟悉的畫面：
Word卡死，網頁崩潰，甚至連鼠標的光標都無法挪動。
甚至有網友在自己的舊MacBook上部署OpenClaw以後，讓它去裝壹個skills，結果安裝失敗，第贰天打開壹看，機器滾燙，屏幕燒了。
當然，這不是網友們呼吁為OpenClaw提供專屬電腦的主要原因。
想讓OpenClaw真正成為你的助理，就不可避免要對它開放你的電腦權限。它會暢通無阻地讀取你的文件、操作你的瀏覽器，甚至訪問你的系統後台。
OpenClaw就像壹個掌握了你家所有鑰匙的管家，在它面前，你的信息基本在裸奔。
在數據就是金錢的2026，這些被AI爬取、處理過的個人私密數據，是否會被打包、去重，最後出現在某個黑產平台上“明碼標價”？
沒人能保證。
不過從互聯網已有的大量關於OpenClaw的帖子裡看，隱私泄露似乎不是什麼新鮮事。
繼不要在主力電腦上安裝OpenClaw的共識之後，互聯網又陸續出現了：
不要把錢包密碼給OpenClaw。
否則，你卡裡的錢可能直接被它刷走。
當你發現時，你的錢往往已經無法追回。
甚至，在人類學習和馴化OpenClaw的過程中，已經打響了壹場新時代的資產保衛戰。
除了隱私泄露和傾家蕩產的風險，OpenClaw的出現也在催生每個人的職場焦慮。看著朋友圈裡刷屏的“智能體”“分布式抓取”“自動化流”，我們很容易陷入恐慌：
如果今天還不去研究 OpenClaw，明天自己就是 AI 時代的新文盲了。
但是當我們熬夜翻遍各種Github教程，折騰環境變量，在黑色的代碼框裡反復橫跳，終於可以弄懂別人社交媒體在說什麼時，又會陷入新壹輪的焦慮：
越是深入學習 AI，就越容易覺得自己即將失業。
親眼看到OpenClaw僅用幾分鍾就完成了自己壹周的工作量時，很多人的第壹反應就是恐慌：“如果它已經能做到這個程度，那我的價值到底在哪裡？”
外界的信息也在不斷強化這種恐慌。
2024年到2026年間，美國股市頻繁出現壹種非常“冷酷”的現象：裁員消息壹出，股價應聲上漲。
打工人們在電腦前焦慮地學習如何配置OpenClaw幫助自己更好工作的時候，華爾街的分析師們正在盯著公司的財報。
只要公司宣布用AI替代了人的工作崗位，公司的股價就會立刻拉出壹個漲停。在資本市場看來，企業裁員幾乎等於擁抱高效率生產的未來。
也正因如此，新時代的賺錢方式已經小范圍變成了：
從學習AI和使用AI，到從資本市場購買AI相關的股票。
也包括那些大規模裁員的公司。
當然，這只是壹種方法論，而且實操起來頗有風險。回歸普通人目前的AI焦慮，其實很可能是杞人憂天。
畢竟AI的發展速度快到令人發指。
這個月你還在為部署OpenClaw翻遍教程、折騰環境，可能下個月，它就被優化成了“壹鍵安裝”甚至是“網頁即用”。AI的目的是要把復雜的流程簡單化，讓每壹個普通人都能擁有壹個自動化團隊，而不是把普通人拒之門外。
科技進步的終極目的始終是服務於人，而不是給人制造門檻。
對大多數普通人來說，與其擔心被AI迭代掉，不如先擔心怎麼賺夠這個月的 Token費。
畢竟，在AI真正變得“零基礎、零成本”之前——
我們還得努力打工，才能養得起自己的AI。
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
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