文｜魏琳华

编｜王一粟

爆火的OpenClaw，把世界分割成了两半。

一半狂热的“逮虾户”，抓着OpenClaw代替自己干各种工作：写代码、找文件只是基础操作，进阶版的已经在琢磨怎么真的让它打工赚钱；另一半循着热度试用，却发现这家伙又烧钱，又没有想象中的好用。

爱用的和不爱用的人泾渭分明，但OpenClaw效应还远远没有结束。

作为一个真正AI助手的雏形，OpenClaw已经自成生态，吸引着上下游厂商为它作出改变：阿里、腾讯、百度等云厂商闻风而动，连夜上线OpenClaw一键部署；AI PC、智能眼镜争相官宣“适配OpenClaw”；Mac mini 16GB版本卖断货，极客的尝试不局限于电脑，他们已经开始着手改造个“ClawPhone”，体验一句话控制手机。

OpenClaw像一条鲶鱼，把沉寂许久的AI硬件池子搅得水花四溅。如同DeepSeek当年带火的一体机，厂商们通过给OpenClaw配算力、配环境，试图说服那些心有疑虑的用户：想要这样的强力助手，你得给它配个专属肉身。

为什么OpenClaw带火的是硬件？未来又是否真的需要一个硬件做Agent必选项？从OpenClaw上，我们看到了太多值得讨论的可能性。

生在硬件端OpenClaw才长出了“手脚”

要想谈硬件问题，首先得厘清OpenClaw到底做对了什么，才让它如此“好用”。

很长一段时间里，我们对Agent的期待都停留在电影里的“贾维斯”：小到搞定日程安排，大到接管工作流。但很长一段时间里，各家Agent还没办法把上述场景落地。

AI做得不好，不仅仅是因为模型能力受限，更核心的原因在于权限的真空与上下文的缺失。

“最大的区别在于，它是在你的电脑上运行的。我见过的所有东西都在云端运行，它能做一些事情。但如果你在本地硬件上运行，它就能做任何事情。” 谈及OpenClaw为何成功，OpenClaw创始人Peter Steinberger解释道。

说白了，ChatGPT 是一个漂浮在云端的超级大脑，但要做些简单接地气的活，必须有手有脚。

通过把Agent本地部署在电脑端，再通过硬件端的各种权限，这只虾终于有了趁手的工具，做到了当下大模型本来能做、却受权限之苦无法做的事情。

比如，Agent如果想要同步你的日程，就要能够获取电脑上邮件的访问权限和Outlook的使用权；再比如它需要帮你找到一份自己也不知道放在哪的文件，就需要能够读取电脑硬盘的所有数据，才能在资料库中自由翻找。

这也是之前“豆包手机”为什么比AI PC更惊艳的原因，比起后者，前者通过联合手机权限的开放，才能做到跨App操作，把打碎在多个App中的功能串联起来用。当手机给AI调用“开门缝”的时候，AI PC还没有做到权限打通。

除了上述调用功能的简单操作外，交给OpenClaw做一些需要数据的任务，比如写个年终总结，它的表现也比直接调用AI效果更好。

比起以往需要个人把文件上传到云端处理的方式，OpenClaw直接住在了你的电脑里。你的硬盘、浏览器历史等，都是它随时可以翻阅的资料库。

Peter自己也举了个例子，他谈到自己的朋友让OpenClaw写个年终总结，结果比他想象的还要好。为了弄明白AI在其中做了什么，他通过操作记录发现，OpenClaw找到了电脑里自己每周不定时的录音，这些录音记载了他日常的想法，而OpenClaw找到了它，并依据这些信息去年终总结。可以说，它掌握的信源比本人已知的还要好。

除了权限，OpenClaw的另一张王牌是Skills生态。比起直接调用模型，Skills作为人工写好的“插件”，比大模型本身更“通人性”。

这一点也是为什么OpenClaw对技术小白的冲击感更强。因为没有编程能力的用户想要让大模型做事，就必须写对提示词，甚至手动调试教大模型怎么做事。但Skills本身由人类写好一套标准工作流（Workflow），再让AI按照既定流程执行。这种“大模型+工作流”的组合，让任务的准确率达到更高的可用级别。

OpenClaw是一个好的开源框架，通过把大脑放云端、肉身放在硬件终端的方式，它把AI助理的梦先落地了。这个梦能够成真，硬件是其中最重要的一环。

OpenClaw烧起来的第一把火引向了硬件端

虽然OpenClaw的聪明让人跃跃欲试，但部署OpenClaw，成了用户们“渡劫”的第一个关卡。

OpenClaw没有安装包，作为一个开源项目，它需要用户自己在GitHub上做好环境配置，但其中的每个环节都可能报错，用命令行操作更不符合一般用户的使用习惯。

除了部署难度高，电脑权限的全面开放，给用户带来了难以承受的风险。比如，它可能在清理硬盘时误删重要文件，或者在后台疯狂占用 CPU 导致电脑卡死。

在OpenClaw自由发挥存在“过火”嫌疑的情况下，多数用户不会愿意直接部署它，他们的选择一般有两种：要么给它单独配一台备用电脑，要么把本机的数据备份好再让它“上号”。毫无保留的权限开放，让OpenClaw既能帮忙，也能帮倒忙。

于是，Mac mini成为了最早被卖断货的“数字肉身”。OpenClaw的爆火，最先带动的就是 Mac mini的销量。

由于OpenClaw的开发环境基于macOS优化，且更多的Skills设计也更多偏向于苹果端，加上它便宜、随插随用，简直是理想的OpenClaw载体。受需求推动，Mac mini已经卖到涨价。原本定价叠加国补在2699的机子，最近调价到了3000左右。

淘宝显示叠加国补后的Mac mini价格

OpenClaw改变的绝不仅限于电脑，而是扩散到其他的智能终端上。

正如Peter所说，OpenClaw不仅可以操作你的电脑，它甚至可以玩你的手机、灯带、甚至是你的烤箱。

基于云端和本地的区别，我们看到了两类不同思路的OpenClaw玩法：

一部分玩法，依然是通过云端模型API+硬件端部署Agent的方式，让低成本的硬件们也能接入Agent，体验一把AI助理的爽感。

以手机来说，本周，极客用户 Ethan 在 X 上晒出了名为 “ClawPhone” 的改造方案。他把OpenClaw接入了一台二手旧手机，通过在安卓上的系统模拟器运行，把OpenClaw开在了手机端运行。

Ethan把Discord（一个社区软件）当交流窗口，通过输入框直接用语言给手机提要求，他成功操作手机的手电筒开了又灭，又让手机通过拍照“看”到并描述所在的环境。

但当前的手搓版本在手机上发挥的效果有限。作为一个长在硬件上的产品，OpenClaw还需要拿到更多权限，才能真正实现随意调用。

比如，当前手机生态的权限打通仍然是问题。Ethan坦言，如果想让 OpenClaw听麦克风音频或发送语音，手机需要Root权限。但自己的手机没有Root，所以做不到，因为安卓对通话、音频这类权限做了非常严格的沙箱隔离。

另外一部分，则直接指向让OpenClaw部署在本地设备里跑个端侧小模型，这样的产品一般更省钱，但对于硬件设备要求更高。

这也就成了Infra厂商发挥的空间。比如推出的各类硬件、芯片，Infra厂商把对于用户来说最难受的部署问题解决，顺带宣传芯片算力能让OpenClaw用端侧模型。

2月10日，中科创达宣布OpenClaw在旗下魔方派3与AIBOX的全栈深度适配及规模化部署。它把环境配置、部署、网络环境调试等问题都封装成已经处理好的程序，帮助用户实现安装即跑通。

这种设计的思路是，先把端侧模型运行的算力给足，再解决部署中细节的各种配置问题，像极了当初的DeepSeek一体机。

也有厂商试图通过云端部署Agent的方式，让用户先体验一把阉割版本的OpenClaw。

最近，智能眼镜找到了“蹭热度”的契机。比如智能眼镜厂商Rokid，2月11日，Rokid宣布开放灵珠平台的“自定义智能体”功能。

不过需要注意的是，虽然Rokid宣称开发者可选中将本地部署的OpenClaw接入眼镜。不过在配置中，官方步骤里演示了需要在云服务器公网配置，且强调了不推荐用本地OpenClaw接入眼镜。

Rokid官方给出的部署建议

简单来说，Rokid接入OpenClaw的方式，还是云端部署。如果你用这种方式部署OpenClaw，既无法通过硬件权限调用电脑桌面上的文件，也没办法把数据直接传到本地，因为中间还要经过云服务器传输数据。

上述各种玩法，还是把OpenClaw安到各种各样的硬件上本地部署。但有人已经在做为Agent设计的AI Native 硬件。

也就是说，围绕OpenClaw部署的商业机会之外，基于Agent玩法，新的商业机会正在衍生。

比如Distiller Alpha，它是一个媲美OpenClaw的原生硬件。这款售价1700元人民币的产品，把Agent需要用到的能力封装在一个单独的硬件设备中。

在展示中，用户通过其它设备下指令，里面部署好的Agent再去负责完成任务。简单来说，它也是一种降低普通人部署门槛的玩法。就像一个“硬件版的 Docker（沙盒）”，让小白用户插上电、连上网，就能拥有一个安全的、与主电脑物理隔离的 Agent 环境。作为一个单独的硬件产品，它也能接入到扫地机器人、电脑等其他硬件设备上使用。

可以说，以OpenClaw为起点，从Mac mini 的断货，到手机的魔改，再到原生硬件，一条围绕Agent的硬件生态链，正在野蛮生长。