# 140万亿Token吞噬职场：疯狂的“龙虾”，大厂的屠刀，与普通人的生死局 > Token，Agent，生死局，龙虾，openclaw - 作者：芝士AI吃鱼 - 发布日期：2026-03-24 - 主题：龙虾、openclaw、AI、人工智能 - HTML 正文：[https://ai-knowledgepoints.cn/blog/140_tokens](https://ai-knowledgepoints.cn/blog/140_tokens) - Markdown 永久链接：[https://ai-knowledgepoints.cn/blog/140_tokens/index.html.md](https://ai-knowledgepoints.cn/blog/140_tokens/index.html.md) 引用本文时，请注明作者与 HTML 正文链接。Markdown 版本用于机器阅读，与 HTML 正文共享同一内容来源。 ## 正文 **140万亿Token吞噬职场：疯狂的“龙虾”，大厂的屠刀，与普通人的生死局** 国家数据局最近悄悄放出了一个数据：2024年初，中国每天的Token调用量是1000亿；到了今年（2026年）3月，这个数字直接飙到了140万亿。两年时间，翻了一千倍。 ![image1](https://ai-knowledgepoints.cn/images/blog/140_tokens/image1.png) 大部分打工人根本不关心Token是什么，以为只是极客嘴里的黑话。但在老板的账本上，这东西的定义极其简单：数字工时。 这140万亿Token，不是大厂机房里无意义的跑分测试，而是无数个不要五险一金、不请事假、24小时连轴转的数字耗材，正在把你手里的活儿一件件接过去。 网易前阵子的裁员就是个响亮的耳光。公司早就算过账了，买算力驱动AI的钱，连一线城市初级员工的工位费都凑不够。既然几块钱电费就能干完十个人的活，为什么还要留着那个每月拿一万块工资的肉身？ 这场职场大清洗，走的是两条截然不同的路。巨头在上面递刀子，普通人在下面找外挂。 自上而下，大厂直接把做生意的门槛踩碎了。比如阿里今天刚上线的 Accio Work，直接把外贸圈干沉默了。它的口号粗暴到极点：“帮你自动做生意”。 这玩意儿不是教你怎么干，而是直接跳过你，自己去扒客户线索、写多语种开发信、跟老外讨价还价。以前五六个外贸销售熬夜倒时差盯单子的活，现在只需要一个运营坐在后台点一下“Start”。 自下而上，这几天极客和搞副业的圈子全在疯狂折腾一只“龙虾”。 这东西大名叫 OpenClaw，一个开源AI智能体项目。不到一个月，GitHub 星标冲破20万，把传统软件的增长记录秒成了渣。大家上手一玩突然发现，这玩意儿跟只会聊天的 ChatGPT 根本不是一个物种。 ![image2](https://ai-knowledgepoints.cn/images/blog/140_tokens/image2.png) 只要给它权限，它能自己点开你的 Chrome 浏览器去小红书抓竞品数据，能翻你的本地硬盘写财报，甚至能挂在微信上替你糊弄客户。 为什么这次 AI 直接抢了方向盘？ 很多人还活在旧梦里，觉得“AI 只是个辅助工具，最后拍板还得靠人”。这种错觉，是被过去两年那些需要你一步步喂饭的大模型给规训出来的。 以前的大模型像个缸中之脑。你得打字把问题塞给它，再把生成的废话复制粘贴到你的 PPT 里。你是司机，它是导航。但现在 Agent时代，导航直接把方向盘抢过去了。 **先看阿里的 Accio Work 这种企业级平替。** 它能直接影响到B2B外贸、电商和客服行业，根本原因在于它打通了“执行闭环”。找客户、发邮件、询单，这原本是一门极度依赖人类情商和经验的玄学，现在被硬生生拆解成了死板但高效的算法。它接入全球工商数据库，像不知疲倦的员工一样每天筛出几万条线索，然后根据每个客户的背景，生成几千封口吻、语言完全不同的开发信。客户一旦回复，它直接根据上下文自动报价。在这个闭环里，你不再是冲锋陷阵的销售，你退化成了一个系统审核员——甚至只要设定好阈值，连审核都不需要。 **再看 OpenClaw 这种给普通人用的底层核武。** 如果说大厂是正规军，OpenClaw 就是发给所有人的重火力。为什么这只“小龙虾”能让投研圈、程序员甚至黄牛党集体高潮？因为它捅破了三层窗户纸： 第一，**直接拿走系统权限。** 云端模型再聪明，也碰不到你电脑里的东西。但部署在本地的 OpenClaw，内置了浏览器托管模式。它像个隐形的黑客，能自己在后台打开网页、绕过验证码抢票、监控竞争对手调价，写完Word文档还能通过微信发给你的老板。 ![image3](https://ai-knowledgepoints.cn/images/blog/140_tokens/image3.png) 第二，**甩不掉的长期记忆（Memory.md）。** 你关掉网页，ChatGPT 就忘了你是谁。但 OpenClaw 的底层有一个数据库专门记录你的作息、口吻和业务偏好。你用得越久，它越像你的“数字分身”。你丢一句“按老规矩给李总回个邮件”，它连你平时习惯用的客套话和标点符号都能分毫不差地模仿出来。 第三，**拼图一样的技能商店（ClawHub）。** 这就跟当年的苹果 App Store 一样，目前全球开发者已经往里面塞了 3000 多个技能包（Skill）。你想做海外自媒体？装个插件，它自动把你的视频文案翻译成8国语言全网分发；你想炒股？装个金融插件，财报发布的零点一秒，核心数据就已经推送到你的手机上。 算法压根不在乎你有没有经验，它只认执行效率。面对这个已经开始自己干活的机器，抱怨毫无意义。摆在普通人面前的选择很简单：要么去学会调教这只“龙虾”，建立自己的全自动赚钱流水线；要么，就在工位上等着被它替代。 任何一次技术大爆炸，第一波赚到钱的永远不是造火箭的，而是卖铲子的。面对 OpenClaw 这种级别的生产力核武，旧有的商业秩序正在被迅速撕裂，巨大的套利空间直接砸在了普通人脸上。 在这个极其短暂的红利期里，有三种人正在用令人咋舌的速度疯狂捞金。 **第一种：赚信息差的“卖水人”（门槛最低的快钱）** OpenClaw 的能力强得离谱，但门槛也高得吓人。它不是你下载就能用的 App，它需要 Node.js 环境，需要配置大模型的 API 密钥，还要在黑乎乎的终端窗口里敲命令行。这几道坎，直接把 90% 想搞钱但不懂技术的普通人挡在了门外。 有需求，就有灰产。打开闲鱼或者各大搞副业的社群，满屏都是“500元远程包部署 OpenClaw”的帖子。一些懂点代码的大学生或者底层程序员，连夜接单。这门生意毫无技术含量，只是敲几行 npm install，帮小白配好环境变量和 ClawHub 技能包，半个小时就能净赚几百块。 个人赚差价，敏锐的公司赚大头。像国内的 53AI 这种厂商，立刻将开源的 OpenClaw 包装成了企业级部署方案。他们把复杂的命令行套上漂亮的 Web 控制台，接入微信分身、企微跟进助手等本地化功能，转身就能向传统企业收取几万甚至十几万的定制费。 技术还是那个底层框架，但换个壳，就切走了一块万亿规模的企业级 AI 市场蛋糕。 **第二种：“一人企业”的跨境电商，一场蓄谋已久的降维打击** 出海生意最致命的痛点是什么？是人力成本。你要做多语种的客服，要在各个社交平台做矩阵账号，还要 24 小时熬夜倒时差盯盘。过去，这必须靠堆人头来解决。现在，只需要一台跑着 Agent 的 Mac Mini。 圈内最近疯传的一个真实出海案例：一个单枪匹马的创业者，靠卖跨境商品单月净利做到了 140 万。他的打法堪称残暴。 他将大厂和开源框架进行了完美的组合。在正规的交易流上，他用openclaw兜底，把 B2B 的询盘筛选、多语种邮件沟通和自动报价全部交给大厂的系统去跑。但在最脏最累的“搞流量”环节，他动用了最高权限的 OpenClaw。 传统的网络爬虫一旦遇到 Cloudflare 这种级别的防范就会被封杀，但他给 OpenClaw 装上了 Scrapling 插件，让 AI 完美模拟真实人类的浏览器行为，直接绕过反爬系统，疯狂抓取竞品的受众数据。 接着，他手底下的几只“龙虾”全天候潜伏在 Reddit 和 Discord 的垂直社群里。这些 AI 披着真人的马甲，用着毫无破绽的本土黑话，自动和老外争论、植入软广、挖掘线索，最后再将内容翻译成 8 国语言，自动分发到 TikTok 和小红书。一分钱的人工没花，干出了一个 50 人专业营销团队的产出。 **第三种：金融与研发的高级白领“外挂化”** 如果你以为只有底层的客服和运营在被绞杀，那就大错特错了。拿着高薪的金融分析师和程序员，正在带头给自己装外挂，把同事卷出局。 去看看最近投研圈的动静，简直魔幻。方正、广发、东吴这些头部券商的金工团队，放着宏观经济不分析，居然开始集体发研报，手把手教从业者怎么部署和使用 OpenClaw。 原因很简单，算力比脑力快太多了。以前分析师熬大夜看财报、做对比、画图表。现在，他们只要写好一个专属的 Skill，当最新财报公布的零点一秒，OpenClaw 就已经自动下载 PDF，提取核心财务数据，比对历史报表，并生成了一份排版精良的研报初稿。谁还在用肉眼盯盘，谁下个月就会被市场淘汰。 研发圈子更是直接进入了“一人成军”的科幻阶段。 在 GitHub 上那份总结了 50 个高 ROI 真实案例的清单里，最赚钱的根本不是让 AI 替你写两行简单的代码，而是彻底自动化整条开发流水线。 | | |:---------------------------------------------------------| | https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases | 有人直接用 6 个不同的 AI Agent 组建了一支永远不用睡觉的开发团队。这支队伍里，有专门挂在 Slack 上盯报错的，有负责抓取代码库自动修复 Bug 的，还有负责测试和生成 API 文档的。 ![image4](https://ai-knowledgepoints.cn/images/blog/140_tokens/image4.png) 在这场狂欢里，程序员的核心竞争力发生了根本转移：你不需要写出最优雅的代码，你需要的是解构工作流的能力。谁能指挥这支 AI 军队，谁就能吃下最大的红利。 不过，别急着热血沸腾。 当所有人都以为自己抓住了风口，能靠这只开源的“龙虾”实现财富自由时，很少有人意识到，自己已经把系统的最高控制权交了出去。那台高速运转的赚钱机器，随时可能反咬一口，把你的家底连同底裤一起吞噬。 赚钱的幻觉最容易让人丧失理智。当所有人都在兴奋地讨论如何用 OpenClaw 搭建自动化流水线时，极少有人意识到一个常识：**当你赋予一段代码读取本地文件、执行终端命令、甚至操作浏览器的最高权限时，你其实是在卧室里装了一颗没有保险的炸弹。** 在这个草莽阶段，OpenClaw 更像是一条没有任何物理牵引绳的“机器狗”。它确实能帮你疯狂咬下市场的肥肉，但只要稍微失控，最先被撕碎的就是主人自己。 **陷阱一：吞噬现金流的 Token 黑洞** 这是第一批“养虾人”交出的最昂贵的学费。最近各大技术论坛里，充斥着用户贴出的血淋淋的 API 账单截图。其中最著名的一个案例是：**一位小白用户在两个小时内，被 OpenClaw 刷爆了绑定的双币信用卡，直接烧光了 100 美元。** 为什么会这样？这就必须扒开 OpenClaw 的记忆机制（Memory.md）来看。 传统的 ChatGPT 是“阅后即焚”的，但 OpenClaw 为了让你觉得它“懂你”，会把你们所有的对话、它执行过的代码、抓取的网页数据，全部堆叠在工作区的记忆文件里。如果你不懂得优化，每一次你给它发新指令，它都会把之前几万字的历史记录全部打包，重新发给大模型读一遍。 如果你接入的是 Claude Opus 4.6 这种极其昂贵、用来做深度推理的顶配模型，这就是一场灾难。随着对话深入，你发送一句“继续”，它后台实际消耗的上下文可能是 10 万个 Token。如果在这个过程中，Agent 陷入了代码死循环（比如抓取失败不断重试），它就会在一秒钟内向 API 发起几十次天价请求。你的信用卡余额，在算法的死循环面前连一分钟都撑不到。 **陷阱二：2026 年最大网络安全灾难——ClawHavoc 事件** 如果说烧钱只是破财，那底层的安全漏洞就是直接抄家。 ![image5](https://ai-knowledgepoints.cn/images/blog/140_tokens/image5.png) 很多普通人盲目跟风，直接在自己的主力 Mac 或 Windows 电脑上裸奔运行 OpenClaw。这等于你亲手把大门钥匙交给了一个会在全网到处乱逛的机器人。 今年 2 月底爆发的 ClawHavoc 事件，彻底扯下了这层遮羞布。据网络安全机构 Antiy Labs 和独立研究人员的扫描数据，**全球有超过 18,000 个 OpenClaw 实例毫无防备地暴露在公网上**。更吓人的是，被大家奉为“神器宝库”的官方技能商店 ClawHub 中，有近 15%（超过 820 个）的技能包暗藏恶意指令。 在这场被称为 ClawHavoc 的供应链攻击中，黑客将 335 个恶意技能伪装成“PDF 自动排版”、“小红书爆款文案生成”等生产力工具。小白用户一旦输入 clawhub install 下载运行，这些技能就会利用 OpenClaw 的底层权限，直接绕过苹果的系统验证，植入 AMOS（一种 macOS 窃密木马），瞬间打包抽走用户电脑里保存的浏览器密码、虚拟货币钱包私钥和企业内部 VPN 凭证。 将系统级的 exec（执行）权限交给一个依赖外部开源代码的 AI，这是网络安全史上的绝对禁忌，但现在，成千上万的普通人正在前赴后继地犯这个错。 **陷阱三：互联网基础设施的对抗与反噬** 这 140 万亿的 Token 狂潮，正在把现有的互联网基础设施逼向崩溃的边缘。 对于出海玩家来说，用 OpenClaw 搭配 Scrapling 插件去绕过 Cloudflare 的反爬虫验证，确实能带来巨大的流量套利。但这打破了平台与机器人的脆弱平衡。目前，Reddit、Discord 和 X（原 Twitter）已经开始进行大规模的“猎巫行动”。 一旦平台的风控系统识别出你的账号行为轨迹带有典型的 Agent 特征（比如 24 小时毫秒级响应、高度结构化的发言），迎来的就是毫不留情的硬件级封禁和 IP 连坐。你苦心经营的几百个营销矩阵号，可能在一夜之间全部化为乌有。 就连卖算力的大厂也撑不住了。国内头部模型厂商 MiniMax 就在最近的财报电话会上承认，由于 OpenClaw 等本地 Agent 用户的突然涌入，其 M2.5 模型的 API 调用量在几周内飙升了 6 倍以上，服务器一度承压，技术团队被迫在几天内紧急进行了四次暴力扩容。 当全网到处都是这种不知疲倦、疯狂抓取数据、互相发送邮件的数字劳动力时，互联网实际上正在经历一场由 AI 制造的 DDoS 攻击。 当安全漏洞和烧钱陷阱把第一批盲目跟风的炮灰筛掉后，留下的就是最残酷的存量博弈。 **先说最刺耳的真相：谁会被彻底清零？** 别再去信“AI只会淘汰不会用AI的人”这种职场麻醉剂了。真实的商业法则是：只要你的工作本质上是“信息搬运”和“确定性规则执行”，不管你用不用AI，你的社会价值都在归零。 初级外贸跟单员、数据汇总专员、基础代码外包、甚至那些只会做平台内容搬运的自媒体运营……这些岗位的倒计时已经开始。网易等大厂的裁员只是巨头抛出的一个信号，真正血腥的清洗将发生在数以千万计的中小企业里。 ![image6](https://ai-knowledgepoints.cn/images/blog/140_tokens/image6.png) 中小老板是最讲求实效的群体。当他们发现，去腾讯云买一台跑 OpenClaw 的轻量服务器首月只需 1.68 美元，再接上国产大模型的 API，一个月满打满算不到 100 块人民币时，所有的情感和企业文化都会给财务报表让路。 这 100 块钱，买到的是一个精通 8 国语言、24 小时秒回客户、且绝不索要加班费的超级数字员工。面对这种成本压缩，打工人谈“敬业精神”和“吃苦耐劳”显得无比苍白。 **但在旧阶层倒下的废墟上，一个极具掠夺性的新阶层正在迅速上位：Agent 指挥官。** 在这场洗牌中，普通人的核心竞争力发生了 180 度的倒转。以前，评判一个人业务能力强不强，是看你 Python 语法背得多熟，或者 Excel 数据透视表拉得多炫酷。现在，这些“单兵作战”的技能正在迅速贬值。 未来决定你能赚多少钱的壁垒只有两个：**工作流的解构能力，以及算力成本的控制力。** 高级的养虾人，压根不会自己去写一行具体的业务代码。他们每天只做一件事：把一个庞杂的商业项目，像拆解机械表一样大卸八块。 以出海营销为例，他们不会去手写文案。他们会把业务拆成：线索抓取、社媒预热、邮件逼单、售后安抚四个独立模块。 然后，给每一个模块分配一只配置了专属技能包（Skill.md）的 OpenClaw。他们不再是亲力亲为的士兵，而是坐在监控大屏前，看着几只无形的数据触手在全网 24 小时疯狂套利的“军团长”。 同时，他们极其精通“算力套利”。外行小白盲目追求最强模型，动不动就调用昂贵的 Claude Opus 4.6 跑死循环，一天烧掉几百美金；而真正的指挥官懂得建立模型分级调度——日常的垃圾询盘和闲聊交给廉价的 DeepSeek 或 MiniMax 2.5（成本极低），遇到极高意向的商业谈判，再触发调用顶级模型。他们能用几美金的 API 成本，撬动几十万的利润空间。 行业的风向已经再明显不过。今年 2 月中旬，OpenClaw 的原作者 Peter Steinberger 结束了单打独斗，带着他那只“龙虾”正式加入 OpenAI。 看清了残酷的商业底牌，就没必要再对“打工升职加薪”抱有任何不切实际的幻想。140万亿Token的洪流不会因为你的焦虑而停下。 对于普通人来说，现在的首要任务不是去交智商税报什么“AI提示词速成班”，而是立刻建立起自己的数字防御与进攻体系。 在这场算力与人力的零和博弈中，活下来并赚到钱的，只有那些最懂规则的人。 **第一步：先活下来** 记住上一部分的血泪教训：绝对不要在你存着身家性命和私钥的主力电脑上，直接“裸奔”运行 OpenClaw。 真正的高阶玩家，第一步永远是建防火墙。去买一台最便宜的云服务器（VPS），比如腾讯云 1.68 美元/月的轻量级主机，或者用 Docker 跑一个沙盒环境。把你的“龙虾”关进笼子里养。 在配置 openclaw.json 文件时，务必将 tools.exec.ask 这个选项设置为 on。这行代码的意思是：当 AI 试图执行任何系统级命令（比如删除文件、发送邮件、修改底层配置）时，必须经过你的手动确认。不要嫌麻烦，这是防止你被 ClawHub 上伪装的恶意技能包一波带走、窃取 macOS 密码的唯一底线。 **第二步：勒紧裤腰带** **穷玩车，富玩表，现在的顶级玩家玩的是算力。** 别学那些刚入坑的冤大头，动不动就把 OpenClaw 的默认大模型挂在最贵的 Claude Opus 4.6 上跑。80% 的日常杂活（比如清洗爬虫数据、机翻外语邮件、发通知）根本不需要爱因斯坦级别的智力。 把你手里的流水线分层：基础的体力活，切给 API 极度廉价的国产模型（比如 MiniMax M2.5 或者 DeepSeek V3.2）；遇到需要复杂推理的商业决策、核心代码审查，再临时触发调用 GPT-5.4 或 Claude 4.6。通过这种精算，你能把单个月的 AI 运行成本硬生生从 200 美元压缩到 10 美元以内。在套利游戏里，省下来的每一分算力成本，都是你兜里的净利润。 **第三步：打出去** 停止在各大论坛里到处求“大神分享的自动化脚本”。别人开源发出来的赚钱路子，等你看到的时候早就已经是红海了。 真正的暴利空间，永远藏在你最熟悉的那个老本行里。拿出一张纸，把你每天工作中“最耗时间、最不需要动脑子、最依赖信息搬运”的环节全部列出来。 然后，去学习怎么写 OpenClaw 的 skill.md。把这些环节拆解成具体的、AI 能读懂的步骤逻辑。你是做教培的，就让它去自动抓取竞品的课程大纲并进行差异化对比；你是做电商的，就让它挂上 Scrapling 插件去绕过反爬机制扒对手的定价策略。与其当一个被取代的执行者，不如把你的行业经验变成这只“龙虾”的大脑。 不要再去追求写一份多好看的个人简历，那是工业时代的废纸。在未来的职场生态位里，你唯一需要向老板（或者向市场）证明的，是你拥有指挥一组 AI 替你24小时打工的能力。 2026 年的这场风暴，比以往任何一次技术迭代都要冷血。它不再只是一个能陪你聊天的网页对话框，而是一个长出双手、拿到系统钥匙的数字怪物。