"龙虾"的焦虑与算力的泡沫

最近每天都有人来找我聊openclaw，
对，每天，甚至是专程打电话，
这个龙虾也真是火了。

去年12月刚发出来的时候在ai圈就很火，
我部署了一下，完成本地测试后，
就很快就把它搁置了，
我觉得没有刚需，而且他要的权限太高，
怕它把电脑搞坏掉，
就我目前的工作流而言，
要用一个特定的agent，
Claude code加上skill
已经足以覆盖我的需求。
我需要的是锋利且听话的工具，
我至今也没想出有什么具体的场景，
必须雇佣一个24小时在线的龙虾
在后台替我烧钱。

人们被铺天盖地的自媒体催眠，
以为科技已经一键跨入了无所不能的阶段。
从理论上看，AI接管一切确实有可能。
可这种所谓的全知全能，
必须建立在苛刻而理想环境里。
你得有能力搞定复杂的部署与环境调试；
你必须连接世界上最聪明、也最贵的模型；
你还需要准备充裕的资金
供它无休止的消耗Token。
更棘手的是在处理复杂任务上下文被压缩，
它的记忆就会归零或者错乱，
你得有足够的经验与耐心迅速收拾烂摊子。

如果仅仅是想体验一把agent的雏形，
国内的Coze、腾讯或是智谱
都有一键接入方案。
去这些平台花点时间读读官方文档，
弄懂最基本的功能逻辑，
比跟风折腾本地环境要务实。

我们正在见证一个奇特的历史。
人们总以为AI的泡沫只是在股市里，
在我看来泡沫膨胀在盲目崇拜的神话叙事里。
真实的AI产业正面临着严峻的生存考验，
大模型已经触碰到了训练和数据瓶颈。
随着模型能力迭代的边际收益递减，
全球各地不计成本的算力中心，
已经开始进入大规模闲置的窘境。

美国科技“七姐妹”借着AI的叙事，
硬生生撑起了几十万亿的市值。
这一切都建立在，
技术必须保持指数级突破的预期上。
一旦这种预期被现实证伪，
巨额的基础设施投资
无法在应用端转化为与之匹配的现金流，
估值巨兽倒塌所引发的连锁反应，
将是一场一百个伊朗也赔不出的金融核爆。

技术演进总是充满戏剧性。
DeepSeek的破圈，
让全民接受了AI的日常存在。
眼下的“龙虾”时刻，
则推开了Agent的大门，
让所有人被迫接触到了ai的新边界，
或许一次次的盲从和混乱，
就是我们看清未来走向的唯一方式。