OpenClaw熱潮下，企業(yè)跟風(fēng)需謹(jǐn)慎
但OpenClaw不一樣。它在二月份持續(xù)火爆，熱度不斷上升，就算不關(guān)注AI行業(yè)，也很難在網(wǎng)上避開相關(guān)內(nèi)容：教程、變現(xiàn)案例、使用體驗隨處可見，在小紅書加個#OpenClaw就能獲得流量，發(fā)表幾句觀點就能被當(dāng)作AI領(lǐng)域的專家。它被稱為“下一代AI Agent框架”，在Github上獲得大量關(guān)注，開發(fā)者和KOC都在推薦，各大企業(yè)也紛紛布局，甚至有公司為它配套硬件。這讓很多人坐不住，開始詢問什么是OpenClaw。
無論是否關(guān)注AI，都難以避免被OpenClaw的信息刷屏
一時間，企業(yè)似乎只要有會部署OpenClaw的工程師和預(yù)算，就能擁有自己的AI數(shù)字員工。但事實真的如此嗎？作為專業(yè)智庫，瀝金給消費公司老板的建議是：個人嘗試可以，但不建議企業(yè)現(xiàn)在引入OpenClaw。
OpenClaw為何能全球走紅？
在OpenClaw出現(xiàn)之前，從ChatGPT到DeepSeek，再到元寶，AI更像是智能顧問，能解答問題、分析股票、撰寫文章，但始終在屏幕里被動等待指令。企業(yè)逐漸意識到，如果AI不能融入組織系統(tǒng)實際工作，就只能是好用的聊天工具，無法轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。OpenClaw解決的正是這個問題，它讓AI不僅能回答，還能主動執(zhí)行任務(wù)。
OpenClaw在今年二月引爆全球互聯(lián)網(wǎng)
它的火爆是有原因的，因為它滿足了人們對AI發(fā)展的期待。比如讓普通AI幫忙訂餐廳，它只會提供策略、建議和步驟，可能還有訂位軟件鏈接，但最終還是需要自己操作。而OpenClaw會登錄賬戶，找到符合需求的餐廳，在APP上確認(rèn)空位，如果沒有，它會下載語音插件打電話給餐廳協(xié)商預(yù)約。它的能力不止于此，還能當(dāng)私人談判助手，有人用它自動給車行發(fā)郵件，在睡夢中談下了4200多美金的折扣；也能做庫存預(yù)測官，幫助連鎖超市預(yù)測庫存走勢并自主下單；還可以是市場情報員、運營主管、招聘助理、全天候客服協(xié)調(diào)員等。OpenClaw的厲害之處在于：能自己拆解任務(wù)、調(diào)用相關(guān)工具、逐步執(zhí)行直到完成目標(biāo)，就像科幻情節(jié)成真，非常吸引人。
OpenClaw的自動化執(zhí)行能力搭配前沿AI模型，讓人們看到了AI員工的可能性
為何不建議企業(yè)現(xiàn)在使用？
首先是成本問題。二月以來，越來越多開發(fā)者和愛好者試用OpenClaw后發(fā)現(xiàn)，搭配高端模型成本很高，用經(jīng)濟(jì)適用模型效果又達(dá)不到預(yù)期。
關(guān)于OpenClaw成本高昂的反饋越來越多
其次是穩(wěn)定性問題。OpenClaw作為新型工具還在快速發(fā)展，這說明它不夠穩(wěn)定。比如訂餐時，如果牛排館訂滿了，它可能會擅自選擇日料；或者訂餐APP出于安全考慮攔截它，甚至在不知情的情況下刪除賬戶。AI幻覺問題也存在，模型會生成錯誤或虛構(gòu)的信息，這種不確定性在企業(yè)層面會帶來更大風(fēng)險。
最后是安全問題。OpenClaw的廣泛使用帶來了安全隱患，掌握系統(tǒng)權(quán)限且能自主判斷的AI是把雙刃劍。微信元寶梳理的OpenClaw代理項目安全爭議時間線顯示，谷歌、Anthropic、Meta等公司已開始禁用OpenClaw。
谷歌、Anthropic、Meta等公司開始禁用OpenClaw
瀝金認(rèn)為，未來企業(yè)SaaS系統(tǒng)會因AI發(fā)展發(fā)生顛覆性變化，從固定僵化轉(zhuǎn)向自動優(yōu)化、實時學(xué)習(xí)的流動型系統(tǒng)，這一天可能比想象中來得快。但從2026年初OpenClaw的表現(xiàn)來看，它還不適合企業(yè)使用。
Meta的AI安全專家被OpenClaw清光了工作郵件，馬斯克發(fā)推配圖猩球覺醒無情嘲笑
企業(yè)現(xiàn)在該做什么？
聽到有風(fēng)險就停手是固步自封。2026年，AI等于未來已成為共識，全球在AI數(shù)據(jù)基建、大模型研發(fā)和應(yīng)用探索上投入巨大，企業(yè)應(yīng)順勢而為。具體做法是：別押注，先學(xué)習(xí)，先試水。未來三到六個月，企業(yè)不應(yīng)花費大量資金全面部署AI，而是建立AI認(rèn)知和實驗?zāi)芰?。瀝金的AI賦能服務(wù)有三大板塊：文化上提升AI思維、組織上建立AI實驗機制、應(yīng)用上選擇非核心場景落地拿結(jié)果形成正向循環(huán)。
第一步，提升公司整體的AI思維。有效的方法不是壓指標(biāo)定KPI，而是通過系統(tǒng)化培訓(xùn)提升員工AI使用能力。經(jīng)過定制化培訓(xùn)，員工能了解AI的能力邊界，自發(fā)使用而非被動執(zhí)行，形成正向循環(huán)：員工學(xué)AI→效率提升→能力增強→使用意愿更強→企業(yè)整體效率上升，就像當(dāng)年線上協(xié)作文檔的普及，員工會自發(fā)選擇高效工具。
第二步，建立AI實驗機制。很多傳統(tǒng)企業(yè)沒有AI預(yù)算、合適的組織結(jié)構(gòu)和技術(shù)團(tuán)隊，不建議強行組建AI部門，可設(shè)立外部AI咨詢小組，評估短期可落地場景、分析業(yè)務(wù)流程與風(fēng)險、設(shè)計低成本實驗方案等，為企業(yè)量身驗證。
第三步，選擇非核心場景做可驗證實驗。AI進(jìn)入組織時，核心系統(tǒng)和內(nèi)部交易鏈條阻力大、風(fēng)險高，建議從非核心但可量化的場景入手小規(guī)模驗證，關(guān)鍵是拿到結(jié)果。瀝金總結(jié)了九類可驗證場景：AI生成式流量占位（GEO）、AI智能客服與服務(wù)提效、AI企業(yè)知識庫、AI銷售策略專家、AI創(chuàng)意與產(chǎn)品研發(fā)顧問、AI市場情報自動監(jiān)測、AI出海風(fēng)險陪跑員、AI垂直專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜摇I招聘與人才篩選，這些場景風(fēng)險可控、周期可測、結(jié)果可量化。
很多企業(yè)知道AI是趨勢，但趨勢不會自動轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢，差距在于能否將趨勢理解拆解為可驗證、可復(fù)制的布局，建立持續(xù)演進(jìn)能力。非AI原生企業(yè)只要路徑設(shè)計得當(dāng)、試點可控，短期內(nèi)也能獲得可量化優(yōu)化結(jié)果。瀝金交付的實戰(zhàn)案例就體現(xiàn)了這種路徑。
瀝金AI企業(yè)轉(zhuǎn)型實測案例
OpenClaw展示了令人振奮的方向，但不是最終答案。技術(shù)會快速迭代，新工具不斷出現(xiàn)，今天是OpenClaw，明天可能有新明星。企業(yè)的長期競爭力不在于趕熱點或押風(fēng)口，而在于建立持續(xù)學(xué)習(xí)、實驗和優(yōu)化的能力。AI時代已來，企業(yè)AI轉(zhuǎn)型不是跟風(fēng)熱點，而是長期能力建設(shè)。
本文來自微信公眾號“瀝金”，作者：瀝金，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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