从推崇到放弃,龙虾为何会被“红衣教主”打入冷宫

怎么突然就没人聊“OpenClaw(龙虾)”了?这个问题由360创始人周鸿祎来回答恐怕是最合适的。6月24日举行的第十四届互联网安全大会ISC.AI 2026期间,周鸿祎在接受媒体采访时表示,以往常规问答流程仅消耗数千Token(词元),而“龙虾”在处理相同任务时的资源损耗则高出原有模式的几十至一百倍。

从推崇到放弃,龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫?

据悉,在360安全龙虾的实际测试改造中,团队发现哪怕是查询天气这类简单需求,“龙虾”运行就要耗费上千万Token,要是制作一份PPT,整体的Token消耗甚至会突破一亿,由于大量算力被无意义消耗,使得其商用落地的成本压力极大。


但就在几个月前,周鸿祎是这样评价龙虾的,“我宣传了一两年的智能体理念,没想到被‘龙虾’在两三个月内完美破圈了。”


当时在周鸿祎口中,“龙虾”凭借全新的产品范式,实现了从“被动执行”到“主动进化”的转变,是智能体从“工具”升维为“物种”的关键标志。紧接着,360方面宣布向全体员工每人发放1亿Token用于使用“360安全龙虾”AI智能体平台,推动“人人都是超级个体”的人机协同新模式。


其实不仅周鸿祎,马化腾、李彦宏等人都曾对“龙虾”赞誉有加。怎么仅仅过了几个月,周鸿祎就改口了?实践是检验真理的唯一标准,“龙虾”光速过气,恰恰是360等厂商实践后的结果。


事实上,“龙虾”的强大建立在Token供给量大管饱的基础上。可奈何命运开了个玩笑,遍地开花的“龙虾”反而让AI厂商看到了倾销过度建设AI算力的机会。

从推崇到放弃,龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫?

早在2025年春季,阿里巴巴集团主席蔡崇信还对算力基建泼冷水,“开始看到人工智能数据中心建设出现泡沫的苗头,美国许多数据中心的投资公告都是‘重复’或相互重叠的”。一边是壕掷3000亿美元押注AI,一边是“投资超前于实际需求”的警告,显然蔡崇信不是精神分裂,而是看到了AI行业非理性扩张所带来的风险。


有趣的是,到了2025年秋季,关于AI算力过度建设的声音突然变小了。这是因为Anthropic的AI编程工具‌Claude Code走红,在连续自主编程的基础上还保持了超高的准确率,吸引了无数程序员为其付费。The Information的相关报道显示,Claude Code的年化营收在去年12月就达到10亿美元,今年2月则升至25亿美元,近期的提升速率更是再度加倍。


虽然Claude Code、CodeX、Copilot等AI编程工具确实表现优秀,但它们的应用场景相对单一,绝大多数用户都是程序员,所以这类产品只能缓解算力建设过度的问题。而“龙虾”的出现,就让AI行业看到了一个将算力卖给更多普通用户的契机。

从推崇到放弃,龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫?

强大的自主性和进化能力就是“龙虾”爆火的缘由,通过技能(Skill)的灵活组合,它既能做PPT,还能写公众号,甚至能炒股。然而“龙虾”支撑随时在线特质的心跳(Heartbeat),以及为实现自主调用工具被迫将简单任务复杂化,导致它存在成本失控的先天性缺陷。


“太费Token”几乎是每一位“龙虾”使用者的共同感受,由此还衍生出各式各样低价购买Token的攻略,其中最便捷、最高效的就是订阅不同AI厂商的Coding Plan。如果说普通的AI模型API调用是按量计费,那么Coding Plan则是固定月费套餐。

从推崇到放弃,龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫?

从某种意义上来说,“龙虾”的爆红是建立在Coding Plan的基础上,毕竟几十元就能买到上亿Token让普通人也有了随便折腾智能体的底气。如若不然,又有多少普通人能下狠心买10元/百万Token的常规API呢?


既然AI厂商需要大量消耗Token的场景,“龙虾”又恰好是“吞金兽”,二者不正是“金风玉露一相逢”吗?问题其实出在了Coding Plan上,它就像是餐饮行业惯用的引流套餐,噱头的作用大于实际。在“龙虾”诞生之前,只有用Claude Code的程序员会薅Coding Plan的羊毛,可有了“龙虾”,一下变成了全民薅羊毛。

从推崇到放弃,龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫?

不久前,Anthropic提到90%的Coding Plan用户处于亏损状态,前5%的高频用户甚至消耗了340%的成本。自从今年5月开始,上至阿里、腾讯、字节跳动等大厂,下至智谱、Kimi、DeepSeek等AI独角兽,Coding Plan停售已经成为了潮流,业界正逐步用按消耗量的Token Plan来替代Coding Plan。


例如在Copilot换为按量计费后,微软的GitHub直接就创下了史上最佳月度业绩。一旦业界主流的算力供给模式从包月无限量换为按量计费,没有了便宜的Token后,“龙虾”就立刻暴毙。在成本敏感的企业级用户眼中,需要耗费大量的智力资源与算力成本的“龙虾”也变成了鸡肋。

从推崇到放弃,龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫?

有了“龙虾”作为前车之鉴,目前的智能体设计思路也有了变化,已经不再追求AI包办一切,而是转向凡是传统应用能干的事情,就不麻烦AI。


【本文图片来自网络】

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