龙虾 是否会影响ai应用

从鹅厂大门口火到全国两会，龙虾凭什么爆火出圈，大厂巨头纷纷下场安利，究竟是 ai 应用的全面爆发，还是抢占用户的资本狂欢呢？ 近日，养龙虾成了热门话题，但此龙虾非彼龙虾。这只龙虾是奥地利软件工程师彼得师太英贝格尔独立开发的开源 ai 智能体，因产品图标像只龙虾，因此喜提中文名龙虾。 那这款才出生两个月的 ai 产品，究竟有什么能耐，让这么多人吹爆？据说拥有它，你就拥有了二十四小时打工的数字分身。不同于豆包元宝，还停留在你问我答的阶段， 龙虾可以真正动手干活，让他接管电脑之后处理邮件、帮写周报、查阅网页、预定餐厅，甚至自动修复程序 bug， 相当于给你的电脑装上了大脑。这么强势的表现，也被视为 ai 技术从背 接动响应跨越到主动执行的分水岭。正是这种可以高效能、低成本处理大量繁琐重复任务的表现，让龙虾迅速获得业内的推崇和青睐。甚至有程序员就此发现商机，一次安装三百到八百元不等， 但这桶金估计不会赚太久，因为各家大厂已经下场，腾讯云、百度智能云、阿里云、火山引擎、京东云等相继宣布上线云端极速部署，解决一键安装问题， 降低使用门槛。小米封册手机龙虾还将其接入米家设备生态。而腾讯云作为第一个吃龙虾的云平台，成为不少孕妇的首选。这也是为什么三月六日，腾讯大厦北广场人满为患， 大家都在争做养虾人，甚至深圳公务员已经近水楼台先得月，开始养政务龙虾，把海量民意诉求吃进去，快速吐出一份体检报告。那这场 ai 变革对普通人又意味着什么呢？有 ai 行业从业者就直言，龙虾的最佳应用场景其实是企业级的自动化流程，对于普通人的生产力提升可能没什么作用。 而养龙虾的成本，包括请人部署的费用、持续产生的大模型 tok 消耗、硬件升级的压力，以及后续的技术故障处理等， 反而可能让你觉得鸡类甚至成为负类。所以，当下的养虾热，更是一种技术变革期的集体焦虑和盲目跟风。此外，多家官方安全机构对龙虾的安全漏洞接连发布警报。 三月八日下午，央视发文， ai 养龙虾警惕安全风险。工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台也明确指出，在默认或不当配置情况下，龙虾存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。也有用户 提到，在使用过程中出现一些匪夷所思的操作。科技从来都是双刃剑，伴随着便捷诞生的一定有需要警惕和迷和的风险。但 这并不意味着该汇集记忆，反而是要求行业在大踏步前行的时候更审慎、更理性。狂欢总会退潮，如何趋利避害，才是让 ai 真正变身生产力的终极密码。

最近，开源 ai 智能体 opencloud 持续爆火，安装部署非常火热，部分政务和企业也开始尝试部署，它可以根据自然语言直接操作电脑，成为越来越多开发者和企业的数字员工。但与此同时， 国家相关机构也发布风险提示，由于拥有较高系统权限，一旦配置不当或被攻击，可能导致设备被控制、隐私泄露，甚至企业核心数据外泄，网络上甚至出现了所谓的卸载潮， 智能体安全问题迅速引发关注。针对这一新型安全挑战，三六零人工智能安全团队发布国内首份 open club 安全部署与实践指南。 指南系统梳理了智能体应用面临的七大安全风险，并提供从安全部署到运营管控的一整套实践方法，提出通过容器隔离、最小权限、插件审计以及零信任架构等安全方案，帮助个人、开发者、中小团队、政企机构在提升效率的同时，实现智能体应用的安全可控。 在 ai 智能体快速发展的背景下，安全正成为智能体落地应用的关键一环，三六零将持续为智能体时代构建可靠的安全底座，记得点赞关注哦！

前几天挤破头花钱装 ai 龙虾的人，现在哭都来不及，正连夜找人疯狂卸载。这款被称为龙虾的 ai 界顶流，已能接管操作系统、自动处理邮件、写代码甚至管理日常的超强能力瞬间点燃全网。可狂热来的有多猛，翻车就有多快。就在大家还沉浸在雇个数字牛马帮自己打工的美梦里时， 先是一条消息全网疯传，只要在微信群里发特定指令，装了龙虾的用户就会自动往外发红包。这迅速引发了用户对全线安全的担忧。工信部也监测发现， openclaw 开源 ai 智能体部分实力在默认或不当配置情况下，存在较高安全风险，极易引发网络攻击、 信息泄露等安全问题。其实回看这场热潮，很多入局者甚至没搞懂这款龙虾 ai 到底能给自己带来什么长期价值，只是怕错过风口。可真正的技术红利，从来都不属于盲目跟风的人，只属于那些保持冷静、理性判断的人。当 ai 能拿到的权限越来越高，我们真正需要的，从来不是多全能的学徒，而是一个真正安全靠还用得起的 ai 系统。

千万不要着急给 ai 开权限，如果你养了一只小龙虾，不要着急将它接入到你的私人账户当中。作为一名网络安全专业的博士生，我有必要提醒你以下安全风险。 很多人以为 ai 只是帮我出出主意，写写内容，但是像 open color 这种智能体不是只能给你提供建议， 他是能执行的，他会先听懂你的需求，再把任务拆解成步骤，通过具体的接口去真的操作你的机器或者电脑，比如查知识库、整理数据、发消息以及同步系统。 他做的很快，但是问题是他错起来也是同样的快，而且一错就会自动扩散。风险主要有三类，第一，就是权限过大，容易越权，误删、误改、误发，甚至看到一些不该看的数据。 第二，数据进入上下文或者日制，敏感的信息可能会被带出，合规和审计也会变得很麻烦。第三，缺少人工确认，一旦流程自动跑起来，错误就会被连续放大，最后可能会变成系统级事故。小龙虾不是不能用，而是别一上来我们就放养。 第一，我们只给他完成任务必须的权限。第二，在发消息、改表同步系统这种关键动作之前，我们要点一下确认。第三，我们要全程留取他的记录，他读了什么，改了什么我们都要能查找。 下期我们将更新具体场景，讲清楚如何选择具体合适的权限。感兴趣的朋友欢迎点赞关注，也欢迎在评论区说说你用的最多的场景是什么？

ai 应用的板块火了，居然和一只龙虾有关系？最近很多关注 a 股的朋友肯定发现了 ai 应用板块接连有异动，不少呢，还逆势走强了。可是与此同时，科技权和投资权都在聊一个问题，龙虾软件应用，资本市场的行情，跟餐桌上吃的龙虾八竿子打不着的事。 一句话给大家理清楚逻辑，把，龙虾到底是什么，它怎么能撬动 ai 应用的板块？普通人该怎么看懂，一次性给大家讲透此龙虾呢？非彼龙虾，跟海鲜半毛钱的关系都没有，它是当下全球开源 ai 智能体系框架 open crop， 因为龙虾的造型英文名带有钳字的意思，被网友呢直接戏称为龙虾使用这个工具呢，大家开玩笑叫它养龙虾。咱们平时用的 ai 大 多只能聊天回答问题，而这只龙虾实打实的是实用型的 ai 执行工具，不用复杂的代码，普通人、小企业都能用， 能自动跑任，自动做内容处理数据对接业务，直接解决了以往 ai 好 看不好用，落地门槛高的一个痛点， 短短的时间就火遍全网了，连各大云服务商都忙的要推出配套的部署任务了。那问题来了，一个 ai 的 工具，怎么就能带动整个 ai 应用板块呢？核心的逻辑特别简单，龙虾是 ai 应用落地的加速器， 带火了整条 ai 应用的产业链，这也是资本市场盯上这个板块的核心原因。那之前 ai 板块炒了很久的概念，最大的问题就是应用落地的问题，商业化比较慢，大企业用不起，小企业又不会用，那 ai 技术没办法变成实实在在落地的营收， 市场一直缺乏信心。而龙虾出现 ai 应用，终于从纸上概念变成了能用好用的产品，直接突破。龙虾带动的是 ai 应用的板块，主要靠两点，第一，龙虾就得调用 ai 大 模型，直接利用上游大模型的厂商、算力的云服务企业。 那第二点，下游的各类 ai 应用的产品能快速的推广相关的应用类公司的业绩预期直接拉高了，资金一看到有实际落地的逻辑，自然就会扎堆的往 ai 应用类公司的一个异动， 是龙虾梗带活的本质是市场。终于等到了 ai 应用落地的突破口，龙虾刚好成为了这个导火索，让资金看到了从 ai 炒概念转向了炒业绩的一个希望。龙虾是一个降低 ai 应用门槛的工具， 它本身不是 ai 应用板块的核心，但是它可以解决行业最大的落地的难题，激活了整个板块的市场预期。 但是 ai 行业的风口从来不是靠梗来支撑的，最后还是要靠商业化和业绩来兑现的。那这波行情能不能够持续，关键看 ai 应用的业绩能不能实现，来点个关注不迷路，你觉得这波 ai 应用的行情能够走多远呢？

龙虾刷屏以后给大家泼盆冷水，现在关于这条龙虾帮忙安装的赚钱了，卖汤坑的大厂赚钱了，卖硬件的华强北也赚钱了，甚至连卖帽子的都赚钱了，就剩下玩龙虾的还没赚钱，而现在大部分在找别人帮忙安装龙虾的。其实你仔细揣摩一下这句话就很睿智， 就像文化工作者，你前提是得先有文化吧。很多人以为帮忙安装上龙虾就能替你去打工，替你去赚钱了，所以最近看到更多的案例，并不是说智能提走进了千家万户， 赋能了大众散户，而更多的是一种圈外人在圈钱，而市场在后知后觉的两个月后才把它当做一波炒作的概念。那事实是什么情况呢？我用这一条视频给大家讲清楚。首先， opencll 不是 上个周末才火的，从去年十一月份推出， 在一月份就火了，那时候我们还专门给大家拍过视频去强调 agent 智能体带来的算力爆发。然后再从今年的二月份开始给大家去讲 top 出海，其实都是围绕着智能体的火爆出圈来展开进行解读的。 最早在十月份发布的时候叫 motbook， 然后因为商标和抢注的问题，在一月二十七日改名为 clubbot， 又在一月三十日改名为现在的 open club。 龙虾智能体从一月底推出到三月，创下了在全球最大的开源社区里历史增长最快的记录。那么为什么增长这么快呢？因为这个智能体 标志着我们的 ai 大 模型从能聊变成了能干这个拐点，大模型从简单的对话交互转变成了工具调用的指挥官的角色， 拓展了应用场景和各种解决方案。从功能实用性来看，如果说去年三月份发布的 minus 是 agent 智能体的雏形，那么今年的小龙虾智能体就是标志着智能体正式进入量产方向。但是在这也要泼一盆冷水，这个小龙虾智能体 不是对大众散户都有用的，它真正的有效人群不足百分之五，因为这个智能体它是一个工具。做生意的人都知道，工具它从来不创造场景，而场景它决定了工具的命运。 所以小龙虾智能体在本来就有生意的人手里，它是一种杠杆，在没有场景的人手里，它就是一个玩具。如果你觉得小龙虾没用，其实那不是小龙虾的问题， 而是你本来就没有需要撬动的东西。所以真正的门槛不是你会不会用小龙虾，而是你手里有没有一个能让智能体去解放你，去放大你的技能和价值。所以那些自己本来就有业务的老板、创业者，已经形成商业闭环，小龙虾智能体 可以把你的商业闭环变得更有价值量，运行的效率更高，那么这既省事又带来了生产力。但是对于只是被 ai 焦虑所鼓动的，去在别人的帮助下去装了小龙虾，但是装完了以后发现就问了几句话都要消耗几块钱， 然后实际上什么都不能干的人，你想从零开始让小龙虾给你打造一个赚钱的生意，难度极大，概率极低，多半是中了圈外人要赚部署小龙虾的钱的圈套，你得有场景和工作流，他才有价值，他才能放大价值。 如果你说让你自己去学习一下，帮我开发一个会火的 app， 帮我写什么爆款文章，帮我做什么爆款视频，帮我找什么暴涨股票，帮我想个爆款生意，那我只能说傻子的幻想只有骗子才能满足。如果你都能靠这个赚钱了，那门槛这么低，那还能是赚钱的机会吗？ 所以还是要回到常识。所以这也是最近我们机构在去与 ai 进一步的进行工作融合中发现的一个结论。现在大家看到很多的大模型在写文章，在发视频，但 是吃的好像都是同一锅饭，蒸溜的都是同一个平台的数据和新闻，所以慢慢的可能就会变成一个贴着不同的 logo 的 同一个产品。而像我们机构这样去做一手的调研交流这些蒸溜出来的数据信息干货、大模型，他们在网上的公开数据信息里是爬不到的， 所以真正的黄金不在人人都能够接触到的公开信息里，而是在私有的数据里。所以这也是我们做机构一手调研内容，不但不担心被 ai 替代，反而还在被 ai 所强化的底气和信心。以前我们开十场线上会议，跑十场线下调研，我们要通过手动去整理这些穿插在一起 能够交互验证的信息，我们要手动地去记笔记，我们要去敲字写记，要现在 ai 一 键帮我们记录，一键整理要点，甚至还能穿插交互之前的信息进行验证，从而生出更新的结论。而这些独家的一手的 私有的数据和信息，我们还会通过这个平台去给大家持续地更新强调，所以这里就讲到了 a 证它智能体的局限性，它没有办法去替代定义问题， 也没办法去筛选信息源，去过滤噪音，甚至去做出取舍的能力。其实现在智能体的这个阶段，我们交流下来，并没有让真正在使用龙虾的人感到轻松，如果智能体没有让你变得更累，反而说明你打开方式不对， 因为 ai 它替代的是重复和简单的工作，反而我们这些使用智能体的人要执行更多的脑力操作，也就是去创作， 所以理论上是更应该感觉到累的。反之，如果感到轻松，那只能说明以前的工作价值量低，甚至是可替代性高。所以 ai 对 以后的内容创作会带来一个极大的分化，智能体会迅速填平从一分到九分之间的内容差距， 所以使用者需要去追求创作十分的内容平庸和出彩。如果你只是平庸，那么可能会被迅速替代，但如果你是出彩，反而在 a 阵的智能体的衬托之下，会形成龙头效应。 所以我们的视频不再去追求数量，不再去追求什么涨粉，而是去追求质量和前瞻性，不讲什么要比讲什么更重要。但是随着小龙虾智能体的火热，出圈也带来了新的问题，也就是安全性差的特点正在暴露于公众之下。 它存在 api 的 密钥，暴露浏览器被控制、安装技能时被植入木马等安全事件风险。所以可能周鸿祎看到这么方便窃取隐私的软件， 而且今天工信部的监测也已经敲响警钟了， opencloud 在 默认或者不当配置下存在较高风险，所以这也引发了云服务配套的云安全的热点关注。同时，对于那些只想凑个热闹的小白用户来讲，除了安全性之外，还有两大更重要的瓶颈，成本高、实用性低，你完成个简单任务 所消耗的 talk 可能都要几十块。更何况对于这些信息搜集、知识库管理、邮件管理这些低附加值的场景，初期炫一下计 觉得炫酷没问题，但是拉长看用户为这种场景去付费的意愿，持续性是比较低的。所以小龙虾对大众散户的热度可能在新鲜劲过后会有所退潮。但是别忘了，真正贡献价值的那百分之五的人群， 其实正在拉动我们今年持续给大家强调的两大趋势， agent 智能体对算力需求的爆发，以及我们国产算力 toc 出海。首先，小龙虾这样的智能体带来的算力消耗模式的变化。传统 ai 大 模型算力消耗是由人类指令驱动的，是限性特征，而 openclip 将单次人类交互转化为数十次甚至上百次机器与云端大模型的 a p i 交互，推动了 toc 调用量显著 指数级增长，放大了算力需求。而且随着后续云场，比如说国内国外的谷歌、阿里、腾讯也正在推广和储备相关产品， 解决了小龙虾的部署短板之后，覆盖到更多有实际需求的使用者，那么会进一步地推动算力 token 量进入陡峭的增长阶段。所以我们在之前的视频里面强调，今年一季度 agent 智能体的爆发 是堪比于二五年一季度的 deepsea 大 语言模型的时刻，而且这一次对算力的 token 是 十倍级的增长，还叠加了 token 出海的成本仅为海外十分之一的趋势， 所以这条线索的持续力度和爆发力是值得我们去中长期观察和跟踪的。所以在需求爆发趋势比较明确的前提下，那么我们就要看到底利好的是海外算力还是咱们的国产算力， 到底是要算力进口，还是要 tock 出海？那么我们用数据来说话，国内的 mini max、 kimi、 智浦等国产模型在 openclaw 上的 tock 使用量目前已反超美国模型，成为 openclaw 调用的主力模型之一， 在推动 tokken 出海，为什么呢？因为国内大模型的性价比优势非常显著，定价只为海外顶尖模型的十分之一甚至二十分之一，我们的百万 tokken 输入价格约为两元人民币，输出价格约为一到二美金， 而海外的竞品的输出价格还停留在六到九美金，甚至 chad g b t 的 五点四，高达十五美金。那么相比之下，国产大模型的性价比是非常高的，能够满足百分之九十以上的普通用户需求，那么足够高的性价比也在反哺需求的爆发，那么 top 肯的消耗是问答的上万倍， 在 a 阵的场景下，成本会被指数级放大，所以价格和性价比这是全球开发者选择大模型的核心因素。那么国内的优势不言而喻， 现在海外单个用户的单月消耗的 token 已经高达数千美金，而且它们现在已经开始组合调用模型，百分之八十的功能通过调用国内的大模型就能够实现，因为成本更低，剩下百分之二十或者更少的高难度问题会使用海外模型实现。而且 mini max 最新的财报显示，二五年的海外收入在 c 端占比 已经接近百分之七十，已经充分验证了我们的大模型 tokken 出海的逻辑。而且国内的大模型不光性价比便宜，性能迭代速度还足够快， mini max 过去的一百零八天已经完成了三代模型迭代，产品性能在逐步追赶海外。那么支撑我们国产大模型的性价比两大因素， 第一，足够充裕的电力。我们国内的工业用电成本足够低，一线城市以及周边城市大概是二到三毛每度，而美国现在的电费大概在一元每度，而且电网的稳定性还不足， 近五年电价的涨幅已经高达两到三倍。相比于我们，国内近期还首次提出了算力电力协同来支持数据中心大规模建设， 所以电力这一块是老美无法比及的高度。那么除了电力之外，还有一个就是算力。算力这一块，虽然我们性能 相比于海外仍有差距，但是我们正在用集群来弥补单芯片的性能不足。在二月底的西班牙世界通信大会上，我们的升腾服务器首次在海外展示通过领取全光互联连接的八千一百九十二张卡的升腾九五零超节点，这标志着中国的国产芯片产能和性能已经具备 出海的先决条件。那么拉长看， token 出海和下一步的算力出海都将支持我们向世界输出中国的人工智能的长期目标，那么算力需求爆发和 token 出海带来的机会，仍然是我们在近期视频中持续给大家强调的两条线索。 归根结底就是 ai 基础设施，它分为硬件和软件，硬件端直接拉动的是 gpu 的 推理需求。那么对于目前我们的短板，我们是以提高推理芯片集群利用率来解决这个问题，那么这就会用到更多的芯片，那么更多的芯片需要我们先进制成的扩展。 所以国产算力里今年爆发的是升腾服务器，而先进制成扩展里瓶颈环节是厚道的先进分装和测试，所以今天科技板块的反弹中已经有率先创出新高的，这也正反映了产业基本面的趋势。 同时配套国产 gpu 芯片的还有 cpu 内存以及打包的服务器和短期的算力租赁。中期的云服务， 中长期的 a i d c。 随着今年智能体的迭代和爆发，还有使用率的普及，这些跟云服务厂商相关的环节可能会陆续进入一个卖方市场。 从产业的微观调研来看，云服务在今年会持续的紧俏。那么除了硬件之外，还有一个此前被市场所忽略的环节，那就是 ai 基础设施的软件。那么这些软件是负责解决哪些痛点呢？比如能解决记忆和速度瓶颈，利用 g p u 的 数千个核心并行计算来降低延迟和内存强问题的向量数据库。 还比如 opencl 在 执行任务时 top 的 消耗波动巨大，一次复杂任务有可能消耗上千美元，对企业而言，缺乏预算感知是一个不可控的风险。那么 智能 a p m 也就是数据监测平台，把 agent 复杂的决策逻辑可量化实现，对滔天消耗的精准预测和计费，还能在故障发生时进行归音分析，解决了黑核与成本失控的问题。 还比如说长期高频调用云单大模型带来的成本和隐私压力，交互次数和加速需求显著提升，那么需要用到边缘计算来解决高频交互的食盐痛点。那么这些大模型的基础设施软件都 不是在年前咱们就已经通过机构电话会议给大家去提示过的方向，但是最后也要提示大家，小龙虾智能体经过三次改名， 其实市场上之前已经有过炒作，如果你只是去炒概念，那么你要观察的是情绪而不是新闻，而且经过媒体焦虑式的宣传之后，实际的大众部署需求肯定是不及大家在新闻上看到的预期的，那么有可能热点会随着用户的实际需求而退潮， 毕竟 agent 对 大众的商业化落地还存在迟滞性，而且相关在咱们一个多月前就进行过解读之后，短期内的涨幅已经不小了，那你需要低位多看逻辑，高位多看图。 但是如果你关注的是我们视频里面持续给大家强调的中长期逻辑，也就是国产算力的需求爆发和滔坑出海的长序势，那么你在这一波热潮过后，在相关部门风险警示过后，还可以留意接下来互联网大厂背出更简易部署版本的小龙虾，对实际潜在需求用户来进行一个更广泛的普 及，以及这真正百分之五用户带来的算力消耗、生态的改变和产业逻辑的变化。那么在市场认为概念不及预期的时候， 要看到背后的长期逻辑其实是在不断强化，那么就可以做好逆向的关注。本身龙虾这个智能体就是来解放生产力的，而不是用来做热点概念炒作，市场往往高估了短期的变化，而低估了中长期的影响。 最后我们也跳出这个市场，聊一聊我对这些 ai 工具的一些看法和感慨。最近大家被各种养虾的新闻报导刷屏的时候， 我曾经和大家是一样迷茫的，而且我更理解了父辈，就像我们这些平民百姓出身的八零后和九零后，总会向父母辈感慨，当年改革开放那么大的风口，那么多机会摆在面前，为什么父母辈没能勇敢一点，抓住那一波浪潮来改变自己和下一代的人生。 那时候我们总觉得他们是不够果断，不够有野心，所以才错过了时代。但是直到我们自己现在碰到了 ai 这一波浪潮， 我们才突然明白，我们其实并没有比父母辈更聪明，我们只是换了一个时代，而且在经历着同样的迷茫。从去年到今年，无疑是 ai 紧喷的元年，如果说去年的 deepfake 大家还更简易上手，那么到了今年的 agent 智能体 其实已经在悄然的拉开差距，发展快的吓人。互联网上每天都是新进展，新工具、新风口，谁谁谁又用什么新工具，赚了什么钱，各种教程风口层出不穷，贩卖恐慌、搏眼球、抓焦虑，仿佛大家好像一不留神就要被时代风口甩在身后，那么面临着这种踏空时代的焦虑，其实回归我们的日常生活， 大多数人上班生活琐碎，日常依旧是一成不变的，和那个狂飙突进的 ai 世界好像完全是两个次元。所以越刷到这样的信息，心里面就越焦虑，生怕将来我们的孩子在某一天也会指着我们说，当年 ai 这么大的机遇，为什么你抓不住？所以大家被小龙虾刷屏，在 到花钱安装小龙虾，再发现小龙虾好像对大众散户并没有什么用。经历这个过程之后，开始理解父辈了，原来不是他们当年不想抓住什么风口浪潮，而是他们站在浪潮里，同样也容易看不清方向，找不到入口， 摸不清方法。就像我们一样，明明知道 ai 是 下一个时代，但是面对先进的工具手足无措，所以不是不努力跟不上，而是浪潮太大，路太模糊，普通人找不到那扇可以轻松走进去的大门。所以当年我们看不上父母的时候，以为自己一定能抓住下一个时代机遇，结果轮到自己的时候才明白，大多数人站在时代风口面前 都是焦虑又迷茫的，这不是不够努力，也不是不够清醒，而是每个普通人在时代焦虑面前最真实最普遍的状态。所以我在这里一方面想通过自己的资源壁垒，再结合 ai 工具去 帮大家在市场上排除一些噪音，少走一些弯路。另一方面还想根据自己的认知和经验，来减轻一些大家对 ai 时代的迷茫。现在很多忙着去追 ai 的 人，其实很多是在交智商税，也有很多人在用他们的智商税和焦虑赚钱。我不想碰别人的蛋糕，但是我想提醒大家，你们不需要用旧时代的逻辑去使用 ai， 你不去追他，他会来找你。你不需要哪个产品火了去追哪个产品，也不用花钱害怕错过风口，更不用去不断的打磨什么提示词，研究关键词，试图让自己更懂 ai。 而真正的趋势恰好相反， ai 会越来越懂人，而不是要求人越来越懂 ai。 现在市场上所售卖的这些 ai 技巧、 ai 秘籍， 很快都会被迭代的大模型自己消化掉，门槛会变得越来越低。当 ai 工具变得越来越强，会用工具本身其实就并不在稀缺，真正稀缺的是判断力，是品位，是提出好问题的能力，是知道什么值得被创造。当 ai 把生产门槛降低到足够低时， 市场不再会奖励更多的平庸的内容，只会残酷的放大人与人之间的差距。所以，提升自己的认知，构建自己独特的行业能力，这才是你需要去厚积薄发的地方，而不是跟别人一样去追着装什么小龙虾。安装小龙虾之前号称装好小龙虾以后就可以躺着数 钱了，结果大多数人安装之后都在调整那个看起来什么都做不了的龙虾，除了浪费蒜粒，别无他用。安装前新 星辰大海 ai 数字游民躺着赚钱，安装之后满头大汗，七成二十四小时运维在线休假。到时候很多人会发现，原来自己当初这些拼命学习的，不过是下一轮 ai 迭代中被淘汰最快的技能。与其在各处焦虑我会不会被 ai 替代，不如思考我的不可替代性来自于何处。

这两天龙虾的话题特别火啊，很多人问我说龙虾会不会只是一阵风？其实我觉得啊，对投资来说，这不是最重要的问题，重要的是龙虾背后代表的这类 a 阵呢？它会不会让 ai 主线内部的细分化方向重新排序？ 我个人认为， ai 行业下一阶段真正重要的可能已经不是模型公司了，而是云。为什么这么说呢？因为有两个很关键的变化。第一个变化是我们的国产模型 真的是在网上追，过去市场一直默认国内模型和国外顶级模型之间还是有明显差距的，但是现在这个认知可能要改变了，因为不是只有模型能力在往上走，更重要的是调动量也真的起来了，这个事的意义非常大，它说明国产模型现在不是只有榜单，只有参数，而是开始真正被大量使用了。 第二个很重要的变化，就是龙虾这类 a 阵的出现，这个变化我觉得比很多人想象都还要大，因为以前大家用 ai 更多的还是一问一答对不对？你问一次，他答一次，这次调用就结束了。但是 a 阵的时代不一样， a 阵变成了一个七天二十四小时在线帮你写文档、做 ppt、 查资料、发邮件、跑任务， 他对 token 的 消耗量就不再只是按次计算了，而是变成了一种持续性的消耗。这个逻辑特别重要，因为这意味着 ai 的 底层需求可能要从偶发调用慢慢地变成持续消耗了。 这也是为什么我觉得龙虾真正带来的不是多了一个热点概念，而是在提醒市场一件事儿， ai 下一个阶段的主线可能正在从训练侧慢慢走向推理侧。 就过去这轮 ai 投资市场最先盯的是训练侧硬件，你比如说 gpu， 光模块、 hbm、 pcb、 液冷，就这些方向为什么涨呢？因为它承接的是训练扩张，但如果后面国产模型的能力持续提升掉，油量继续增加， agent 又把 token 的 需求量进一步拉长拉高，那市场下一步真正要看的就不只是模型强不强的问题了，而是到底谁在承接最终的这些 token 消耗， 而承接这个消耗的很可能就是云。另外，我还要提醒你们， ai 推理最核心的可变成本之一其实是电力。这件事很多人平时不会在意，但是你一旦进到推理时代，这个东西就变得非常的现实，模型越来越强，调用越来越多，最后拼的就不是算法了， 拼的是谁能把这个 talk 跑的更便宜，谁的推理成本更低，对不对？如果从这个角度看啊，中国未来在 ai 推理这件事上，我觉得相比美国还是有优势的，因为模型在跑，调用量在起，成本端我们有优势，因为我们的店比较便宜。 所以啊，云计算推理资源确实存在被市场重新定价的可能性。所以我的理解很简单，你说龙虾它是不是一阵风呢？我觉得按照今天啊，还很难下死结论，但至少它已经在提醒市场了， ai 主线没有结束， 只是下一个阶段真正值得看的方向啊，可能就不只是训练册的硬件了，而是推理册以及承接最终 token 消耗的云。

警惕 ai 养龙虾可能会存在安全风险央视新闻消息，近日，工业和信息画布网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现， opencolo 俗称龙虾开源 ai 智能体，部分实力在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。 建议相关单位和用户在部署和应用 opencolo 时，关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制，防范潜在的网络安全风险。

二分破，也就是龙虾，安装好后，可以控制你的电脑自动打开软件帮你干活。今天我们再来实测一下，看它到底好不好用，我会给大家一些提示词，让我们看它的干活效率。第一个提示词，去网上搜索关于 ai 自动化的资料，然后帮我写一个关于 ai 自动化的五页 ppt 大 纲， 接着自动打开 powerpoint， 把内容一页页填进去。 ppt 要美观好看，能够用于演讲。 哇塞，看到了吗？午夜 ppt 内容充实，设计精美，演讲直接能用！再来一个，新学期必备！放好，在桌面上建立一个 folder， 叫做 school， 然后里面立好更多的 folders， 分 别命名为我的五个学科， english、 science， math digital technologies， commerce， 方便我以后管理好资料。 一眨眼，桌面上 school 文件夹里面五个学科整整齐齐，是不是超贴心？有了二分课，你只动嘴，电脑跑断腿，哈哈哈，还想帮你干啥？评论区告诉我！点赞关注，下期见！点赞收藏关注！

小龙虾概念是不是直接立好 ai 应用啊？那必须的，所以说今天关注一下 dc 机会啊， dc 今天不应该直接高开吗？你 做梦呢？今天应该是油高开，受这种外围的冲突事件又一次升级影响，那么整体外围包括布伦特啊，包括小美那边油集体是大涨，那么这大概率会刺激到咱们的油气板块间出现高开啊，而且你也可以看到啊，目前为止的情况，小日那边的日经二五指数已经出现了暴跌， 都说今天的市场来自于今天的上涨指数啊，大概率是一个低开，然后去探底，探底探到哪呢？就是形成前一阶段的日线级别地量，去构建一种二次探底的结构。但是呢，大家也不要慌，因为我之前说了，由情绪影响来的快，去的也快，恰恰这是一种低吸的机会。吸什么？就是刚才所说的 ai 应用，你可以看到啊， ai 用目前日线级别基本已经大概率到达地步，而且这个观点我早在上一周我就告诉大家了，吸什么？首先吸 ai 编程，然后 ai 营销，找那些到底部之后出现放量站回五日线的各股同学去吸好吗？不要吸错了啊。还有个方向是谁呢？依旧是化工，比如说目前来说，整体的这个霍尔木资产 封锁，对于整个化工的周期品，这种涨价依旧还是持续的，所以说家人们对着化工就去给我吸就行了。那我再问一嘴，石油之前被套了，是不是今天冲高就跑啊？呃，可以啊，石油之前被套，家人们今天一旦说石油集体高潮，那基本就可以落难为安了，去选新方向就行了。

ok， 朋友们晚上好啊，最近 ai 养龙虾也是说爆火啊，说是上门安装几日便能收入二十余万啊，然后好多人呢就心动，又有点害怕过来问我法律风险啊， 省略呢，本来也是在研究这玩意儿，但是这玩意儿毕竟有点跨行哎，但是 ai 咱不懂风险提示，我懂啊，哈哈，咱们工信部和国家互联网应急中心已经发布了专门的风险提示啊，这个龙虾，也就是 opencloud 的 应用，作为 ai 智能体软件，是能够用自然语言指令直接操作计算机完成相关操作的。 那么为了实现这种自主执行任务的能力，就需要我们授权给他一个较高的一个系统权限，才能实现这些功能。那风险有哪些呢？很明显，首先就是输入端， 也就是提示词注入的风险，咱们不懂数据抓取和提示词的关联，可有人懂啊，网络攻击者就有可能通过在网页中构造隐藏的恶意指令， 诱导 open crawl 捕取该网页，导致咱们的系统密钥泄露。其次就是输入端的误操作风险，毕竟是自然语言啊，也就是咱们讲的大白话，可能会因为咱们的命令模糊导致误解，最终删除或者损坏部分的数据，创设新的风险。 然后就是功能插件投入的风险，应证实已经有多个适用于 open curl 的 功能插件被确认为是恶意插件，或者说存在潜在的安全风险，安装后可以执行窃取密钥、部署木马、后门软件等恶意操作。最后呢，其本身还存在安全漏洞风险。截至目前， open curl 已经公开爆出多个高中危风险。 这么高的风险啊，有人就说那是不是不能用啊？那当然也不是啊，毕竟作为 ai 啊，它是趋势。只是呢，咱们作为一般的用户啊，确实要慎之又慎，特别是这种新兴的爆火的事物， 咱们也先别盲目驱虫，先观望一下，然后再寻求一个投资的机会，可能会更稳妥一点，对吧？关注省略，在义乌化解纠纷没难度。

今天小日子和小孩子跌那么猛，我大爷能够走成这样，说实话已经很可以了，而且我们的就是龙虾概念，和这个 ai 英文有关的我看基本上都微起来了，如果说今天早上能够加餐的小伙伴绝对是王者，大部分人肯定是不抱希望的，不敢看的。 我觉得这周有可能，包括以后有可能就是围绕这个 ai 应用或者龙虾概念来走了。虽然说 ai 智能体有分体，有存在安全问题，但它是发展不可挡的一个东西，它毕竟是一个发展趋势。

二零二六年三月，国家互联网应急中心已针对开源 ai 智能体 openclaw， 俗称小龙虾发布官方风险提示。该工具被授予极高系统权限，可直接访问本地文件、获取环境变量、调用外部服务 api 安装扩展功能。目前已爆出多个高中微漏洞， 默认安全配置较为脆弱，攻击者可通过伪装成恶意技能文件、恶意插件、网页隐藏指令，诱导其执行恶意操作。 个人用户会出现隐私照片、聊天记录、支付账户密要被盗的情况。金融、能源等关键行业用户则会面临核心业务数据泄露、业务系统全面瘫痪的风险。多数用户的不断操作会进一步放大风险。 使用管理员权限运行、从非官方渠道下载插件，直接将实力暴露在公网。仅靠更新版本、忽略安全配置的行为，都可能直接导致设备被恶意接管，沦为肉鸡。

人工智能板块迎来最新技术， openclaw 龙虾 ai 彻底引爆市场，就连腾讯大厦下都出现千人排队安装龙虾 ai 的 盛况，全民抢装的热潮直观印证了这项技术的颠覆性。今天用通俗的话讲清它和传统 ai 的 区别，以及对 ai 板块未来走势的核心影响。 优先声明，本人具备基金从业人员成绩合格证书，视频内容仅供参考，不构成投资建议。好了，咱们继续先说白话版 open， 它不是普通聊天 ai， 而是能在本地设备运行的数字帮手， 数据不用上传云端，隐私更安全。你下达一个目标，它就能自动操控软件，整理文件，完成全流程操作，离线也能用，这也是大家排队安装的核心原因。 再看和传统人工智能的核心差异，传统 ai 只会动口输出答案、文案，没办法直接操作设备和软件， 完成任务还得你手动复制粘贴，且依赖云端联网，数据隐私靠平台保障。 openclout 实现了从动口到动手的跨越，能自主闭环完成工作，本地部署更安全开原生态，让功能持续迭代。简单说，传统 ai 是 出主意的顾问， openclout 是 能落地干活的员工。 这场技术改革直接重塑 ai 板块投资逻辑。短期来看，腾讯千人装龙虾的火爆场景，带动 ai 应用端测算力、自动化工具开源、生态适配等细分方向，资金关注度飙升，板块活跃度大幅提升，相关标的迎来估值修复。 中长期来看， ai 板块彻底告别题材炒作，转向业绩落地比拼，能将 opencloud 类技术转化为真实营收，落地办公、工业等企业将走出结构性行情， 空有概念、无实际业务的标地会被市场淘汰。普通投资者布局可关注三类方向，一是端侧算力轻量化， ai 硬件企业适配本地部署需求。二是 ai 办公行业自动化应用企业快速实现付费转化。 三是开源生态插件研发企业受益生态扩张红利。最后提醒， opencloud 仍处落地初期，商业化需要时间，板块短期会有情绪波动，务必甄别企业真实业务能力，理性布局，切勿盲目追高。 总的来说， opencloud 推动 ai 从虚拟交互走向实操落地，腾讯大厦千人安装的盛况更是宣告 ai 产业新时代到来。 未来板块将呈现结构性分化，抓住落地能力强的核心领域，把握这轮 ai 板块的新机遇。最后重要提示，视频仅供参考，不构成投资建议。关注我，带你了解更多基金知识！

ai 现在这个能力越来越强，风险越来越高，是不是他，由于他，他有自己学习功能，他有自我学习，自我进化，所以他的智商比人类可能还要高。确实这个风险也在不断的扩大，现在网上已经超过一半的内容 是 ai 生成的，就这么个，去年百分之二十，今已经，今天我看数据刚刚超百分之五十。其实带来有一些金融风险，你比如说你，你现在好些东西，就是面部识别，对 他生成那东西，我估计他能把你银行账户里的钱全部掏走。啊，这个啊，这种事情其实其实已经发生过，你像去年在香港 啊，就有一个这个 cfo， 有 一个开会，开会开开之后两个亿就被卷走了，然后你发现这个开会四五个人，除了那个第一个人，别人全是假人，哈哈哈， cfo 也是假的，都是生成的，这是真实案件，类似的这些事多得很，但这个风险呢？还是数字风险， 还是信息风险？但如果说这种风险到了无人车啊，到了无人机，到了咱们的电网、核电站， 或到咱们的基础设施，那么这种时候它的失控啊，它一旦攻破了，对你整个社会能就瘫在那了，是吧？是的是的，过去的风险可能就是信息里面给你做个什么 defic 啊，这个假信息，这些东西 顶多投点钱，那如果在物理世界，那这个风险就会更大。还有一个就是我们 ai 里面一个风险，就是现在这个大模型啊，呃，我们知道工作的不错，但是为什么工作 啊？这里面还有些黑核效应，并不是百分之百的黑核啊啊，但是很多的情况我们对它的机理并不太完全了解，所以它有的时候不是因果效应，有的时候可能是关联效应， a 发生， b 发生，它是一种巧合，它不是说由于 a 干粮病啊，对，所以他有的时候这个输出，他这个模型啊，他是用概率模型，他可能百分之九十九点九九都对的，但有个小概率事件他可能错，这个错的可能很离谱啊，我们对他模型 啊，就除了效率问题啊，除了他的准确度的问题，我们要要了解他的机理，就像我们人对我们大脑其实了解是挺少的，这个都是有很多很多科研的探索， 一个方面呢，还是要有这个边界啊，所以我我我们有几个就和美国啊，和欧洲啊，这个科学家呢，成立一个就是全球人工智能的风险对话的机制啊，就是定义呢，首先呢这个要有一个红线，什么 能做，什么不能做很重要。然后第二点要给他一个边界，这个边界就使得呢，他是在这个可控范围范围之内。最后怎么怎么，我又希望什么？希望这个 ai 呢？就像人一样的，但他是个善良的，这里面包括比如我们为他的数据，要是干净的好数据， 哎，他呢在构建模型的时候，在每个步骤都是按照有一个边界不越过红线去做的，然后包括怎么样和人类的价值和我们的法律政策规范要去对齐，不但去对齐，但另外的话呢，他不能失控，就是说不能被坏人所用。