图片来源：视觉中国
蓝鲸新闻3月6日讯（记者 朱俊熹）“我这周赚了2万美元，所以按照我‘专业’的计算，我现在已经实现了100万美元的年经常性收入（ARR）！”2月中，SetupClaw创立者Michael Chomsky在社交媒体上调侃道。而正如其名，SetupClaw主打的就是为企业创始人及高管团队提供OpenClaw的高端部署服务。
100万美元的ARR或许只是玩笑，但像Michael Chomsky这样，通过为他人部署OpenClaw赚钱的人变得越来越多。最近一周以来，国内多个社交平台上涌现出大量“OpenClaw上门安装”的帖子，遍布北京、深圳、成都、重庆等多地，收费从几百至上千元不等。
图片来源：社交媒体截图
“上门安装”的帖子发出5天后，小李已经收到了十几条咨询。他敲定了七单服务，其中一些已经上门完成了安装。他住在广州市最南端的南沙区，可上门的范围覆盖了广州、深圳、佛山、中山四座城市，每次收费一口价500元，没有其他额外费用。
另一位在成都的从业者工具蛙，虽然在帖子里标注的是上门安装，但实际更多是通过电话进行远程指导和答疑，按每小时600元收费。“安装本身没有多大价值，别人买服务就是想少踩坑，我们交付的时候会更细。”工具蛙对蓝鲸科技强调。仅一个晚上，他就打了三通相关电话，微信上也不断涌入新的好友申请，几乎都和OpenClaw有关。
处在“赚钱”风口上的OpenClaw，是开发者Peter Steinberger创建的Agent项目，去年年底在GitHub平台上发布，并于1月开源后一炮走红。Peter Steinberger也由此被OpenAI招揽，将负责推动OpenAI下一代个人智能体的发展。
与市场上已有的众多智能体产品相比，OpenClaw的特别之处在于拥有系统级操作权限。人们只需通过聊天软件窗口与它对话，这个Agent就能访问用户文件、执行本地程序，完成发送邮件、管理日历、办理航班值机等任务。
上线四个月，OpenClaw创造了惊人的增长曲线。在GitHub上，其星标数已突破26万，一跃成为平台上最受欢迎的软件项目。而随着“养龙虾”的概念从极客圈走向大众，与之相关的上门部署等服务也应声兴起。
类似的现象并不少见。DeepSeek横空出世后，一些从业者便敏锐地嗅到商机，或出售本地部署教程，或教人如何用DeepSeek快速赚钱，“日赚百万”的造富神话屡见报道。字节Seedance 2.0视频模型走红后，相应的“全套教程”、“万能提示词”在二手交易平台上也销量可观。
归根结底，当新技术从科技社群向大众圈层扩散时，知识的落差催生了新的“中间人”。各取所需之间，一些人愿意用付费换取效率和参与感。
部署难、风险高：OpenClaw为何卡住普通人
要理解为何许多人难以自行部署OpenClaw，不妨回到项目本身的定位上。其官方文档指出，OpenClaw面向的是开发者和高级用户，仅需“Node 22以上版本、所选择的提供商API密钥，以及5分钟时间”。但对缺乏技术背景的普通用户而言，光是理解并跟随入门文档的指引，就已经是一道不低的门槛。
一位AI专业出身的嵌入式开发从业者此前告诉蓝鲸科技，OpenClaw属于系统级服务，所以相较于软件级或插件级的AI工具，在使用上要更麻烦。他认为，部署者至少要懂一些Linux操作系统命令，同时对当下的AI服务和工具有基本了解。这样在遇到问题时，知道该怎么向AI描述情况，并借助AI找到解决方法。“如果是‘纯小白’，不懂解决网络环境，没有大模型服务的订阅或者API，这个部署配置就会卡住很多人。”
按照小李的经验，如果上门安装顺利的话，通常一个多小时就能完成。但在实际部署OpenClaw时，可能会遇到“各种各样奇怪的问题”。比如用户电脑此前装过其他软件或工具，又或者缺少某些基础组件，需要回过头来补齐底层配置。此外，也需要考虑Windows、macOS等不同操作系统在安装步骤和依赖路径等方面存在的差异。
小李的客户基本都是企业老板或中高层管理者，有些公司甚至会要求他们尝试OpenClaw这类新产品。这些客户平时就有高强度的信息搜集或处理需求，因此愿意为提升效率和生产力付费。虽然他们可能尝试过自己部署，但最终还是选择请人上门安装。
对非技术背景的用户来说，另一道让他们难以真正上手OpenClaw的门槛，是它存在的安全隐患。OpenClaw在本地环境中拥有较高等级的系统权限，得以替代用户直接操作整台电脑，也由此带来更大的失控风险。安全研究人员发现，互联网上有数百个OpenClaw控制面板处于暴露或配置错误状态，这意味着入侵者可能访问用户的私密对话记录、API密钥和各类凭证，甚至在某些情况下劫持Agent，冒充用户执行指令。
因此，OpenClaw一度带动了苹果旗下高性价比、低功耗的桌面电脑Mac mini的热销。对许多开发者而言，新购入的Mac mini既能支持OpenClaw本地部署和系统访问，又可以确保其不会影响他们的主要工作站。
多位提供上门安装服务的从业者建议，不要在主力电脑上部署OpenClaw，最好使用旧电脑或云电脑进行安装。虽然在安装过程中，他们可以帮忙设置一些安全隔离措施，但这会在一定程度上限制OpenClaw的功能发挥。
“我的直观感觉是，大家还是更需要生产力。至于风险问题，可能因为不是专业人士，虽然会有担心和顾虑，但未必特别在意这个事情。”小李表示。
大厂与创企抢占云端，瓜分OpenClaw红利
无论是自行本地部署的高门槛，还是OpenClaw运行时token快速燃烧带来的高昂成本，都让一些想要体验OpenClaw的人将目光转向了另一种选择：多家国内云厂商、模型厂商推出的“一键部署”云端方案。
各家大厂最先行动起来，开始承接OpenClaw的部署需求。早在1月28日，阿里云就正式上线OpenClaw全套云服务，全面提供Agent所需的算力、模型和消息应用等。2月28日，阿里云开源了桌面Agent工具CoPaw，可以在本地和云端部署，支持调用千问系列等主流模型。
同样在1月底，腾讯云宣布支持OpenClaw云端极简部署。腾讯云轻量应用服务器Lighthouse上线OpenClaw应用模板，预置了OpenClaw应用和运行所需的环境，主打一键即可自动完成安装部署。此后，字节火山引擎、百度智能云、京东云等厂商都相继推出了类似的OpenClaw云服务器部署方案。
大模型创业公司也不愿错过这波OpenClaw部署热潮带来的增量空间。2月18日，月之暗面推出云端化OpenClaw产品Kimi Claw，支持在Kimi内直接部署OpenClaw。它将OpenClaw的智能体能力、云端基础设施以及即时技能调用打包结合，还可以利用Kimi的高级网络搜索和数据抓取能力，并自动配置了K2.5 Thinking模型。
图片来源：Kimi
另一家独角兽MiniMax则在2月26日上线基于OpenClaw构建的云端 AI 助手MaxClaw，直接集成在MiniMax Agent网页端。MaxClaw由MiniMax M2.5基础模型驱动，官方强调推理成本仅为Claude 3.5 Sonnet等同类模型的1/7至1/20，成本显著更低。几天后，MiniMax再发文称，MaxClaw上线后短时间内涌入了大量用户，服务器和模型资源一度承压，团队在资源侧紧急完成了四次服务扩容。
全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，自3月以来的大模型调用量排行榜中，MiniMax M2.5和Kimi K2.5分列第一、第二，排在其后的是谷歌Gemini 3 Flash Preview、DeepSeek V3.2、Claude Sonnet 4.5等模型。前十大模型累计调用量达到31.29万亿tokens，其中MiniMax M2.5调用量为6.42万亿tokens，约占总量的五分之一。
图片来源：OpenRouter
本周早些时候，MiniMax在首次公布财报时也透露，2026年前两个月，模型调用量与新增用户规模均出现跃升。M2系列文本模型在2月的平均单日Token消耗量已较去年12月增长6倍以上，其中来自Coding Plan的Token消耗量增长超过10倍。
MiniMax创始人兼CEO闫俊杰在电话会上表示，“我们看到的信号是一个长期趋势的开端，而不是一次性红利。”通过不断推出新模型，会更好、更大比例地抓住行业的机会。
针对本地部署与云端方案的差异，提供OpenClaw部署指导的工具蛙对蓝鲸科技分析称：如果选择本地部署，OpenClaw可以直接访问本地数据来执行任务；但云端部署无法直接访问，还需要额外上传数据。此外，本地部署使用的是OpenClaw原版，用户可以自由选择和配置模型及技能；云端部署提供的是镜像版本，出于方便和安全考虑进行了部分限制，可能存在版本更新滞后、模型选择有限等情况。
在另一位提供上门安装服务的从业者看来，两类方案可能各自适配不同的用户群体。对于轻量需求的用户，可以选择云服务方案。对于高强度或复杂需求，则更适合本地部署。
“云端确实会更安全。至少在网络攻击方面，像大厂会帮你进行防护。云端的文件系统也是隔离的，它不会直接在你的电脑上运行，也不会直接操作你的各种文件。”小李指出，“但有的用户需求，就是希望OpenClaw直接帮他们操作文件。”
小李直言，他认为上门安装OpenClaw更像是一个短暂的小风口，需求不会很长期。但对于想做Agent相关创业的他来说，借助OpenClaw的热度，他得以观察市场反馈，接触真实用户，相当于进行早期用户验证。
起初，他以为白领群体会更积极地尝试使用OpenClaw。但实际上，白领可能更多处于整个链条的后端，企业管理者反而是使用意愿更高的早期用户。“这会直接影响我的认知，让我明白这可能才是更真实的情况，而不是我想象中的那样。”小李表示。