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OpenClaw 的火热程度已经将世界划分为两个阵营。
一方面是那些热衷于使用 OpenClaw 的“逮虾户”,他们把这个工具当作个人助理,完成编写代码、查找文件等基本任务,而更高阶的用户则在探索如何通过它实现盈利;另一方面则是一些初试者,他们因不尽如人意的体验而感到失望,认为这个工具既耗费资源又不够高效。
使用与否的群体界限明显,然而 OpenClaw 带来的影响远未结束。
作为一款真正的 AI 助手雏形,OpenClaw 已经形成了自己的生态系统,吸引了众多上下游企业的响应:阿里、腾讯、百度等云服务商迅速推出了 OpenClaw 的一键部署功能;AI PC 和智能眼镜纷纷宣布兼容 OpenClaw;而 Mac mini 16GB 版本更是迅速售罄,极客们的探索不仅限于电脑,他们甚至开始尝试打造“ClawPhone”,以实现对手机的语音控制。
OpenClaw 宛如一条搅动池水的鲶鱼,激活了沉寂已久的 AI 硬件市场。就像 DeepSeek 曾经引领潮流的一体机,厂商们通过提升 OpenClaw 的计算能力和使用环境,试图说服那些犹豫不决的用户:若想拥有这样一位强大的助手,必须为它提供一个专属的硬件平台。
为什么 OpenClaw 如此关注硬件?未来是否真的有必要依赖硬件作为代理?从 OpenClaw 的现象中,我们看到了许多值得深入探讨的潜力。
OpenClaw 的“手脚”生于硬件之上
探讨硬件问题之前,首先得弄清楚 OpenClaw 究竟凭借何种优势而被认为如此“好用”。
长久以来,我们对智能助手的期望往往来自电影中的“贾维斯”:从安排日程到管理工作流。然而,许多 Agent 在实际应用中始终未能实现这些目标。
AI 表现不佳的原因不仅在于模型能力的限制,更在于权限的缺失和上下文的不足。
“最大的不同在于,它是在你的电脑上运行的。我见过的所有工具都在云端操作,虽然能完成一些功能,但如果在本地硬件上运行,它的能力将会更加广泛。”OpenClaw 的创始人彼得·斯坦伯格这样解释了 OpenClaw 的成功之处。
简而言之,ChatGPT 作为一个云端的超级大脑,但要完成一些贴近实际的工作,必须具备相应的操作能力。
OpenClaw 通过将 Agent 本地化,利用硬件的权限,最终让这个工具具备了执行许多传统大模型难以完成的任务。
例如,若 Agent 想要同步日程,便必须获得对电脑邮件和 Outlook 的访问权限;又比如,它需要帮你寻找一份不知放在哪里的文件,就必须能够访问电脑硬盘上的所有数据,才能在资料库中进行检索。
这也是为什么“豆包手机”能够比 AI PC 更令人惊艳的原因。相比之下,前者通过开放手机权限,能够实现跨应用操作,将分散在多个应用中的功能进行整合,而 AI PC 在权限互通上却尚未达到这一点。
除了上述基本功能外,交给 OpenClaw 处理一些需要数据的任务,例如撰写年终总结,它的表现显著优于简单调用 AI 的效果。
与以往需要将文件上传至云端处理的方式相比,OpenClaw 直接驻留于你的电脑之中。你的硬盘、浏览器历史等,均为它随时可用的宝贵资料。
彼得举了一个例子,他提到他的朋友使用 OpenClaw 撰写年终总结,结果超出了预期。为了了解 AI 的工作过程,他通过操作记录发现,OpenClaw 找到了电脑中每周不定期的录音,这些录音记录了他的日常思考,OpenClaw 利用这些信息生成了总结。可以说,它掌握的信息源甚至超过了用户自己已知的内容。
除了权限,OpenClaw 的另一个优势是其技能生态。相较直接调用模型,技能作为人工编写的“插件”,更加“人性化”。
这也是 OpenClaw 对技术小白产生更强冲击的原因。对于没有编程能力的用户来说,想要让大模型完成任务,需编写准确的提示词,甚至手动调试。而技能则是由人类设计的一整套标准工作流程,让 AI 按照既定步骤执行。这种“大模型 + 工作流程”的结合,使得任务的准确性达到更高的实用水平。
OpenClaw 作为一个出色的开源框架,通过将智能计算置于云端、将具体操作落实于硬件终端,它使 AI 助手的梦想得以初步实现。这个梦想的实现,硬件无疑是关键所在。
OpenClaw 引发的第一波热潮指向了硬件领域
尽管 OpenClaw 的智能令人兴奋,但其部署却成为用户面临的首个难关。
OpenClaw 并不提供安装包,作为开源项目,它要求用户自行在 GitHub 上配置环境,而每个环节都可能出现错误,命令行操作也与普通用户的习惯格格不入。
除了部署难度高外,开放电脑权限也给用户带来了巨大的风险。例如,它可能在清理硬盘时误删重要文件,或在后台占用大量 CPU,导致电脑卡顿。
在 OpenClaw 的自由发挥可能带来“失控”风险的情况下,多数用户不愿直接部署它,通常选择两种方式:要么为它配备一台备用电脑,要么在备份好本机数据后再进行使用。 全面的权限开放使得 OpenClaw 既能助力,也可能带来麻烦。
因此,Mac mini 迅速成为了最早售罄的“数字载体”。OpenClaw 的火热首先促进了 Mac mini 的销量。
由于 OpenClaw 的开发环境针对 macOS 进行了优化,且更多的技能设计也倾向于苹果设备,再加上其价格适中、即插即用,成为 OpenClaw 的理想载体。在需求的推动下,Mac mini 的价格也随之上涨。原价 2699 元的机型,现在已经调整至 3000 元左右。

淘宝上 Mac mini 价格的显示
OpenClaw 的影响不仅限于电脑领域,更扩展至其他智能终端。
正如彼得所指出的,OpenClaw 不仅能控制你的电脑,还能操作手机、智能灯带,甚至你的烤箱。
基于云端与本地的差异,我们可以看到两种不同的 OpenClaw 应用方式:
一种方式依然是通过云端模型 API 与硬件端部署 Agent 的结合,使得低成本硬件也能接入 Agent,享受 AI 助手的便利。
在手机方面,本周,一位极客用户 Ethan 在 X 平台展示了名为“ClawPhone”的改造方案。他将 OpenClaw 连接到一部二手旧手机上,通过安卓系统模拟器运行 OpenClaw。
Ethan 利用 Discord(一个社交软件)作为交流平台,通过输入框直接用语言指挥手机,成功操控手机的手电筒开关,并让手机通过拍照“观察”并描述周围环境。
然而目前的手动版本在手机上的表现仍有限。作为一款依赖硬件的产品,OpenClaw 还需要获取更多权限,才能真正实现随心所欲的调用。
例如,当前手机生态中的权限打通依然是个问题。Ethan 坦言,若想让 OpenClaw 接收麦克风音频或发送语音,手机必须获得 Root 权限,而他自己的手机并未 Root,因此无法实现,因为安卓对通话和音频等权限设置了严格的沙箱隔离。
而另一种方式则是直接在本地设备上运行小型模型,这类产品通常成本更低,但对硬件的要求也更加严格。
OpenClaw 的崛起与未来:硬件与云端的双重挑战
Infra 厂商因此获得了广阔的发展空间。例如,他们推出的各种硬件和芯片,成功解决了用户在部署过程中遇到的诸多难题,同时借此宣传其芯片的算力足以支持 OpenClaw 在端侧模型的应用。
2023 年 2 月 10 日,中科创达正式宣布 OpenClaw 已在旗下的魔方派 3 和 AIBOX 上实现全方位深度适配和规模化部署。该公司将环境配置、部署及网络调试等繁琐的问题封装成现成的程序,使得用户可以轻松完成安装并顺利运行。
这种设计理念是优先保证端侧模型运行所需的算力,然后再逐步解决部署过程中的各种细节问题。这一思路与早期的 DeepSeek 一体机有着相似之处。
此外,还有一些厂商通过云端部署 Agent 的方式,让用户能够先体验一个简化版的 OpenClaw。
最近,智能眼镜行业也抓住了这个热潮。以智能眼镜厂商 Rokid 为例,在 2 月 11 日宣布灵珠平台“自定义智能体”功能的开放。
需要指出的是,尽管 Rokid 声称开发者可以将本地部署的 OpenClaw 接入眼镜,但在其官方配置步骤中却强调了需要在云服务器上进行公网配置,不推荐用户直接使用本地版本接入眼镜。

Rokid 的官方部署建议
总体来看,Rokid 接入 OpenClaw 的方式依然是基于云端的部署。如果采用这种方法,用户不仅无法通过硬件权限直接访问本地文件,还需经过云服务器来传输数据,这使得直接传输变得不可能。
不同的实现方法依然是将 OpenClaw 部署到各种硬件上,但同时也有人在开发专为 Agent 设计的 AI 原生硬件。
换句话说,围绕 OpenClaw 的商业机会之外,基于 Agent 的创新玩法也在不断涌现。
例如,Distiller Alpha 是一款与 OpenClaw 性能相当的原生硬件,售价为 1700 元人民币。这款产品将 Agent 所需的功能集成在一台独立的设备中。
在演示中,用户可通过其他设备下达指令,内置的 Agent 将负责完成相应任务。这种方式无疑降低了普通用户部署的难度。可以将其视为一种“硬件版 Docker(沙盒)”,用户只需连接电源和网络,即可获得一个安全且与主电脑物理隔离的 Agent 环境。作为独立硬件,它还可与扫地机器人和电脑等其他设备连接使用。
可以说,以 OpenClaw 为起点,从 Mac mini 的缺货到手机的深度改造,再到专用硬件,围绕 Agent 的硬件生态链正在蓬勃发展。
OpenClaw 如同一把钥匙,但开辟新世界的过程依然需要各方的共同参与。
OpenClaw 的影响力并不局限于硬件领域。在国内,它点燃的火焰让众多大厂感到紧张不安。
随着 OpenClaw 的迅速走红,各大公司的云厂商纷纷开始部署云端版本,类似于早期的 DeepSeek 对云厂商的影响。
云厂商的独特优势在于一键部署和云端空间,他们为不愿购买硬件的用户提供了一个安全的云端环境。这种空间可以是电脑,也可以是手机。例如,阿里云推出了无影云电脑的企业版和个人版,而百度云则开发了一个移动版的 OpenClaw,即红手指 Operator,打造出了一个定制版的云手机。
尽管云端部署无法体验本地文件访问和控制权限,但凭借各自的生态,许多大厂依然为个人用户提供了一些更具实用性的功能。
最吸引个人用户的,或许是 OpenClaw 与各类应用的接入。
除了接入 iMessage、Telegram 和企业微信等应用外,最初的差异化亮点在于各公司自有产品的接入。例如,腾讯云独家支持 QQ,而其他厂商如阿里云和百度云则相继接入了飞书和钉钉等常用办公软件。
尽管云厂商是最迅速让用户体验 OpenClaw 的渠道,但回归 OpenClaw 自身的价值,最重要的一点——本地权限的打通在云端完全部署的情况下有所削弱。
我们可以看到,OpenClaw 作为一个开源框架,更像是为众多厂商打开了一个新世界的可能性:一个能够在本地运行的 Agent,变得更加智能和实用。 它不仅仅是一个开源工具,更像是一条“鲶鱼”,为硬件和 Agent 厂商提供了一条未来发展的预览之路。
一个难以部署且安全性不足的产品,也成为了大厂们寻找突破的契机。谁能够率先将 OpenClaw 这种“野蛮生长”的能力转化为更稳定和安全的可调用产品?
当我们将目光从热闹的硬件和云端竞争转移开时,会发现硅谷的软件巨头们已经开始在终局布局。
相比 OpenClaw 的开放权限,Claude 推出的 Coworker 提供了一种更为成熟的解决方案。
虽然 Coworker 同样使用虚拟机,但其采取了一种更为保守的方式,向用户确认文件的访问权限,仅对获得同意的文件进行操作。整个过程中,也会向用户确认是否执行操作。尽管当前版本尚不完善,但已算得上是一种更为谨慎的解决方案。
硬件制造商面临的考量则更加复杂。如果未来的 Coworker 能够以软件形式完美解决权限和安全问题,那么当前这股“为 Agent 购买硬件”的热潮是否会演变为一场泡沫呢?
OpenClaw 引发的热潮只是一个开始。从百万用户的欢庆到千万用户的参与,OpenClaw 为各个生态链的参与者留下了深刻的思考。

