视频 | 外国AI极客专程来 中国"养龙虾"为何比美国火？

“养龙虾”热潮持续，黄仁勋称它将是“下一个ChatGPT”；对于“养龙虾”，中国为何比美国更火？普通人该不该“养龙虾”？

上个周末，我在上海徐汇参加了一场AI开发者活动。现场，排队“装虾”、交流“养虾”经验，人气相当火爆。

不只是上海，这段时间在北京、杭州、深圳等国内多个城市都办起了“龙虾大会”，甚至许多国外的AI爱好者和技术专家，也特地跑来，中国的“养龙虾”热潮也让他们相当震惊。

“中国的技术发展实在太快了，我原本以为自己对DeepSeek很了解了，没想到又兴起了‘养龙虾’的热潮，我一定得试试看。”现场，一位来自澳大利亚的AI爱好者告诉我。

外媒也迅速跟进报道这一现象。CNN称，在中国被称为“养龙虾”的OpenClaw AI智能体受到了AI爱好者和新手们的热烈欢迎。根据纽约一家网络安全公司的分析，中国的OpenClaw用户数量全球第一，活跃度是第二名美国的两倍。

“龙虾”之父、OpenClaw创始人彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)也注意到了这波“中国养虾热”，他在接受彭博社采访时说：“在美国，用了OpenClaw可能会被开除；在中国，不用反而可能被开除”，并表示美国应该向中国学学AI应用。

为什么“养龙虾”会在中国这么火爆？我和国内外的AI爱好者、技术专家们聊了聊，总结出中国AI的三个关键词：落地快、创新活、性价比。

第一，中国AI落地快、玩得转。

“小龙虾”刚火起来的时候，很多人抱着电脑排队找人安装，安装程序看上去也很复杂，还有一个大问题：安全。把它部署在本地电脑上，可能会泄露你的个人资料、银行卡账户信息；一不小心，它还可能把你邮件或通讯录删了。

对此，国内厂商们反应很快，迅速开发出多个部署在云端的小龙虾应用。这样一来：省去了本地安装的麻烦，“养龙虾”就像是下载、操作手机APP一样，更简单了；同时，也把安全风险从用户本地转移到了专业平台。

这次的AI开发者大会上，我体验了一款“声控龙虾”，200多兆的安装包，网速好的话，几十秒就能完成下载和安装；在开展任务的时候，它能根据你发出的中文、英语、甚至是上海话等语音指令，帮你做调研、发邮件，甚至识别出你说话的情绪，自动触发任务。

现在，不少AI企业还尝试把智能体放进家电、汽车等终端上，让“养龙虾”更简单。

第二，中国AI创新氛围拉满。

我注意到，在这场“养龙虾”热潮当中，有好奇的民众、有科技焦虑的职场人士和企业决策者，有技术服务商，也有希望从新技术中分得流量的内容创作者。大多数人对新技术，都抱着“想试试”的心态。

现场，有AI爱好者告诉我：“养是养了，但我不太会养过来，我看看大家有什么养的技巧，包括对于论文的理解，做一些总结摘要。”

有企业AI部门负责人表示：“‘龙虾’可以把我们每周干的活大概总结一下，然后生成一个草稿，我们针对草稿改，这样会方便很多；还有帮我们做会议纪要、PPT整理，这是我们在公司内探索的。”

同时，上海、深圳、苏州等不少城市动作也很快，迅速推出了针对OpenClaw项目的补贴政策、向AI“一人公司”提供资金支持，为新技术的转化应用加把劲。

第三，也是最重要的一点，中国AI便宜又好用。

这里，我们来说个热词：token，中文名字：词元，它是AI处理信息的最小单位。比如“我要养龙虾”可能被AI大模型切成“我”“要”“养”“龙虾”几个小碎片来阅读理解。通常来说，1.5个汉字或0.75个英文单词约等于1个词元。你问得越长、它答得越长，消耗的词元就越多。

过去，简单问答也就需要几十个词元，现在不一样了，“养龙虾”这类AI智能体，它们和聊天机器人的重要区别是：从“回答问题”变成“替你干活”，回邮件、写代码、发朋友圈，全天候搞定复杂任务。活多了，词元消耗也暴涨，AI智能体自主执行需要的词元高达百万级。半年以来，国内日均词元消耗已经涨了5倍。

这么大规模的词元消耗，关键的支撑是什么？电力。背后的逻辑可以通俗理解为：电力 → 驱动GPU → 计算 → 生成词元。换句话说，没电，词元为零；电越便宜，词元也越便宜。

这就让我们掌握了优势。这些年，中国的光伏、储能技术迭代得很快，同时还大力推“算电协同”，通过智能技术，让算力和电力“双向奔赴”。把非紧急的算力从东部搬到绿电丰富的西部；同时，让算力中心变成“灵活的大电池”，白天光伏充足时满负荷运转，到了晚上用电高峰，自动降低功率。这些，让来自美国的资深技术专家也很“眼红”。

“在美国，能源正成为一个非常大的挑战。我们的预算严重不足，规划也严重滞后，因此如何解决这个问题，还是一个巨大的未知数。再看看中国，AI生态系统，比如在人才、能源方面都拥有巨大优势，其它国家想要追赶上中国是非常困难的，”AI公司NeuralFabric联合创始人、微软前总经理约翰·德瓦多斯（John deVadoss）告诉我。

英国《泰晤士报》最近算了笔账：中国的DeepSeek-V3.2模型，每输出一百万个词元收费0.28美元，而美国OpenAI的GPT-5.4呢，要收15美元，相差超过了50倍。

价格便宜、体验也不错，让“小龙虾”这类AI智能体在中国迅速走红，国产AI大模型也跟着火。今年2月以来，中国AI大模型每周词元调用量已反超美国；3月中旬，在全球大模型聚合平台OpenRouter上，调用量前九的大模型中，包括上海AI大模型企业MiniMax、阶跃星辰，还有小米、DeepSeek和智谱，中国占了5席。

“我的回答是，这不仅仅是定价的问题，更是一个经济层面的考量。像月之暗面(Moonshot)等中国AI企业发布的大模型，它们就处于顶尖水平。模型能力很强、足够好用，因此如果你在使用OpenClaw这类智能体，完全没有必要非得去调用国外大模型，它们的词元收费很贵。”约翰·德瓦多斯说。

回头看，这些年从移动支付到新能源汽车，一波波新技术在中国快速落地、铺开，早就不是第一回了。所以“养龙虾”能火起来，其实也不算意外，正是AI技术在中国快速落地应用的又一次生动体现。不过，在我看来，热闹归热闹，AI大厂和研究机构在强应用的同时，还是得对基础研究足够重视。而对普通“养虾户”来说，热潮之下，对于数据泄露、AI行为失控这些风险，更要时刻绷紧安全这根弦。

你们打算“养龙虾”吗？欢迎在评论区留言。