从推崇到放弃，龙虾为何会被“红衣教主”打入冷宫

怎么突然就没人聊“OpenClaw（龙虾）”了？这个问题由360创始人周鸿祎来回答恐怕是最合适的。6月24日举行的第十四届互联网安全大会ISC.AI 2026期间，周鸿祎在接受媒体采访时表示，以往常规问答流程仅消耗数千Token（词元），而“龙虾”在处理相同任务时的资源损耗则高出原有模式的几十至一百倍。

从推崇到放弃，龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫？

据悉，在360安全龙虾的实际测试改造中，团队发现哪怕是查询天气这类简单需求，“龙虾”运行就要耗费上千万Token，要是制作一份PPT，整体的Token消耗甚至会突破一亿，由于大量算力被无意义消耗，使得其商用落地的成本压力极大。

但就在几个月前，周鸿祎是这样评价龙虾的，“我宣传了一两年的智能体理念，没想到被‘龙虾’在两三个月内完美破圈了。”

当时在周鸿祎口中，“龙虾”凭借全新的产品范式，实现了从“被动执行”到“主动进化”的转变，是智能体从“工具”升维为“物种”的关键标志。紧接着，360方面宣布向全体员工每人发放1亿Token用于使用“360安全龙虾”AI智能体平台，推动“人人都是超级个体”的人机协同新模式。

其实不仅周鸿祎，马化腾、李彦宏等人都曾对“龙虾”赞誉有加。怎么仅仅过了几个月，周鸿祎就改口了？实践是检验真理的唯一标准，“龙虾”光速过气，恰恰是360等厂商实践后的结果。

事实上，“龙虾”的强大建立在Token供给量大管饱的基础上。可奈何命运开了个玩笑，遍地开花的“龙虾”反而让AI厂商看到了倾销过度建设AI算力的机会。

从推崇到放弃，龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫？

早在2025年春季，阿里巴巴集团主席蔡崇信还对算力基建泼冷水，“开始看到人工智能数据中心建设出现泡沫的苗头，美国许多数据中心的投资公告都是‘重复’或相互重叠的”。一边是壕掷3000亿美元押注AI，一边是“投资超前于实际需求”的警告，显然蔡崇信不是精神分裂，而是看到了AI行业非理性扩张所带来的风险。

有趣的是，到了2025年秋季，关于AI算力过度建设的声音突然变小了。这是因为Anthropic的AI编程工具‌Claude Code走红，在连续自主编程的基础上还保持了超高的准确率，吸引了无数程序员为其付费。The Information的相关报道显示，Claude Code的年化营收在去年12月就达到10亿美元，今年2月则升至25亿美元，近期的提升速率更是再度加倍。

虽然Claude Code、CodeX、Copilot等AI编程工具确实表现优秀，但它们的应用场景相对单一，绝大多数用户都是程序员，所以这类产品只能缓解算力建设过度的问题。而“龙虾”的出现，就让AI行业看到了一个将算力卖给更多普通用户的契机。

强大的自主性和进化能力就是“龙虾”爆火的缘由，通过技能（Skill）的灵活组合，它既能做PPT，还能写**，甚至能炒股。然而“龙虾”支撑随时在线特质的心跳（Heartbeat），以及为实现自主调用工具被迫将简单任务复杂化，导致它存在成本失控的先天性缺陷。

“太费Token”几乎是每一位“龙虾”使用者的共同感受，由此还衍生出各式各样低价购买Token的攻略，其中最便捷、最高效的就是订阅不同AI厂商的Coding Plan。如果说普通的AI模型API调用是按量计费，那么Coding Plan则是固定月费套餐。

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从某种意义上来说，“龙虾”的爆红是建立在Coding Plan的基础上，毕竟几十元就能买到上亿Token让普通人也有了随便折腾智能体的底气。如若不然，又有多少普通人能下狠心买10元/百万Token的常规API呢？

既然AI厂商需要大量消耗Token的场景，“龙虾”又恰好是“吞金兽”，二者不正是“金风玉露一相逢”吗？问题其实出在了Coding Plan上，它就像是餐饮行业惯用的引流套餐，噱头的作用大于实际。在“龙虾”诞生之前，只有用Claude Code的程序员会薅Coding Plan的羊毛，可有了“龙虾”，一下变成了全民薅羊毛。

不久前，Anthropic提到90%的Coding Plan用户处于亏损状态，前5%的高频用户甚至消耗了340%的成本。自从今年5月开始，上至阿里、腾讯、字节跳动等大厂，下至智谱、Kimi、DeepSeek等AI独角兽，Coding Plan停售已经成为了潮流，业界正逐步用按消耗量的Token Plan来替代Coding Plan。

例如在Copilot换为按量计费后，微软的GitHub直接就创下了史上最佳月度业绩。一旦业界主流的算力供给模式从包月无限量换为按量计费，没有了便宜的Token后，“龙虾”就立刻暴毙。在成本敏感的企业级用户眼中，需要耗费大量的智力资源与算力成本的“龙虾”也变成了鸡肋。

从推崇到放弃，龙虾为何被“红衣教主”打入冷宫？

有了“龙虾”作为前车之鉴，目前的智能体设计思路也有了变化，已经不再追求AI包办一切，而是转向凡是传统应用能干的事情，就不麻烦AI。

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