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互联网兴起的时期，财富积累某种程度上还是长期主义，马云、马化腾、雷军等大佬靠搭建人、信息与商品的连接桥梁赚钱，要慢慢耕耘物流、部署服务器等重资产环节，还得花真金白银抢夺用户。到了AI时代，几乎不存在限制，花足够多的钱，想办法买算力足够大的卡，像炼丹一样训练出充满“魔力”的智能模型，历经几年甚至几个月，就能完成巨额财富积累。大模型的创业者们，也以超乎想象的速度跨越百亿身家门槛。面对事关生存的机遇和挑战，投资人困在FOMO里，机构的一、二把手都亲自下场抢夺“天才”，不同代际的精英不约而同地行动起来，使得AI赛道汇聚了75后、80后、90后等不同年龄、不同背景的“顶尖头脑”。少有人在意的是，这轮造富运动已经不再欢迎普通人。百亿富豪，批量制造钱的流向，往往最直接地反映时代下，人的当下情绪与未来预期。在一个充满不确定性的年份，人们的钱涌向两端，一边为最坏的结局买“保险”，追逐黄金，推动金价单年上涨超过50%；一边争抢新世界的门票，把资金源源不断投喂给AI大模型公司。今年1月登陆港股的MiniMax，几乎吸走了市场上最疯狂的一批资金。敲钟当日，市值突破1000亿港元，随后两个月，股价一路高冲，市值最高触及3800亿港元，百度、京东、携程、快手等互联网巨头，一度尴尬地成为被反复对比和超越的参照标的。▲AI大模型公司MiniMax正式登陆港交所。图 / 视觉中国股价上涨的直接受益者是创始人闫俊杰，37岁就差点儿迈进千亿港元富豪俱乐部，而距离他创立MiniMax也不过4年。和上一代的互联网大佬相比，闫俊杰成功的年纪更轻，财富兑现的速度也更快。要知道，当年雷军花了8年时间，才在37岁把金山经营上市；而35岁的马云，刚在杭州湖畔花园和18个人开会决定成立阿里巴巴，又经过15年打拼，才终于圆梦纽交所。唯一体会过闫俊杰心境的或许是李彦宏。几乎是相似的年纪、相近的创业周期，他把百度带上纳斯达克，成为百亿富豪。闫俊杰也曾在百度这所“黄埔军校”实习过，当时百度拥有国内最大的GPU集群。闫俊杰加入百度IDL（深度学习研究院），其中几近三分之一的GPU都可以统一由他调遣，在很多人对AI还没感觉的时候，他已经提前摸到了未来的轮廓。在MiniMax之前，为股东兑现财富的还有智谱。1月，它以“全球大模型第一股”身份挂牌港交所，市值约520亿港元。三个月后，智谱股价涨了8倍，4月1日市值最高冲破4000亿港元。智谱上市，直接带动清华背景的联合创始人和高管们，批量成为亿万富翁。按照目前市值估计，公司核心创始人、CTO唐杰身价约280亿港元，智谱AI董事长刘德兵、智谱AI CEO张鹏身价约为7.21亿港元和3亿港元，部分高管、联创还在员工持股平台慧惠及智登拥有股权。网友感叹，海淀再一次被时代的高光打中，又有一群人看到了财富自由的轮廓。暴涨的契机，有时循着发展的逻辑，基本上两家公司推出新产品、新模型，都能预定20%左右的上涨；但更多时候，都藏在消息面上，风吹草动的情绪里。马化腾前一天被曝在年会上反思“AI速度慢了”，豪掷10亿让元宝发红包，隔日智谱就涨了11%，MiniMax更是大涨26%。马年春晚，AI科技被推上了舞台C位，全民追捧情绪下，第一个交易日它们又分别上涨42%、13%。▲马年春晚上机器人表演武术。图 / 网络而它们的股价攀向更高点，则是拜全球爆火的AI Agent（智能体）“龙虾（OpenClaw）”所赐。3月第二周，这只挥舞着钳子的“龙虾”从小圈子走向大众，张牙舞爪地占领世界各地打工人的桌面和注意力。部署完成后，它不仅能够回答问题，还能主动进行财务分析、买卖股票，撰写社交媒体帖子，功能远超传统一问一答的聊天大模型。同一周，MiniMax股价飙升超过30%。市场发现，它正在以更便宜的价格，提供驱动类似这类智能体的Token（词元）。有博主实战测评，完成相同的任务，MiniMax的成本在0.3美元以下，而美国大模型Claude则需要2至3美元左右。如果将AI产业链绘成一幅“掘金地图”，可以看到一个相对清晰的结构：算力芯片承担的是“卖铲子”的角色，大模型则是水电厂等基础设施，产生Token。而普通用户从这一轮“龙虾”爆火的天价账单中，第一次深切感知到，智能成为一种需要购买的资源。对于MiniMax和智谱们来说，“龙虾”也是“招财虾”。4月，智谱刚刚发布的财报显示，公司开放平台及API平台业务收入从上年0.48亿元人民币增至1.9亿元，增幅高达292.6%，毛利率同比提升近5倍至18.9%，该平台的主要作用正是对外出售Token。智谱CEO张鹏也“称叹”：“OpenClaw引爆了Token‘消耗’狂潮。”今年以来，需求越来越多，智谱也加大了对算力和模型优化的投入，Token卖得越来越贵，价格上涨了83%，但调用量不降反升。因此，虽然公司亏损扩大至31亿元，但在投资人心里“未来可期”，隔日智谱股价大涨32%。吃到这波“龙虾”红利的，还有另外一家更年轻的大模型公司月之暗面。OpenClaw安装繁杂，普通用户难以上手，月之暗面两周上线Kimi Claw，能一键部署OpenClaw，配置Kimi K2.5 Thinking模型。随之而来的流量，直接转化为实实在在的付费收入。据澎湃新闻，Kimi K2.5发布后的20天，月之暗面的收入超过了去年总和。而界面新闻3月底报道称，月之暗面ARR（年度经常性收入）已突破1亿美金。▲Kimi Claw模型。图 / 视觉中国月之暗面在一级市场动作频频，三年完成了6轮融资，平均不到半年就开启一轮。仅去年底至今，就密集融完3轮，估值从43亿美元飙升到180亿美元（约1200亿元人民币），跃升4倍，账面更是躺着超100亿元人民币的现金。如今，这家公司300多号人，每人肩上扛着近4亿估值。而公司的创始人杨植麟，比闫俊杰还小4岁。过去三年内，他的身家来到90亿元，成为2026年胡润全球富豪榜上，第二年轻的十亿美金企业家。虽然月之暗面如今还未上市，但杨植麟还在清华读大学时，所在乐队就曾写过一首《daydream（白日梦）》，畅想过公司上市的那一天。AI正在批量造富。《福布斯》统计的数据显示，2024-2025年，全球AI领域诞生了超50位新晋亿万富豪。他们不仅以超乎想象的速度积累财富，更重塑了科技造富的底层逻辑。互联网兴起的时期，财富积累某种程度上还是长期主义，马云、马化腾、雷军等大佬靠搭建人、信息与商品的连接桥梁赚钱，要慢慢耕耘物流、部署服务器等重资产环节，还得花真金白银抢夺用户。到了AI时代，几乎不存在限制，花足够多的钱，想办法买算力足够大的卡，像炼丹一样训练出充满“魔力”的智能模型，历经几年甚至几个月，就能完成巨额财富积累，效率甚至超过传统印象中“赚钱最快”的金融行业。▲图 / 《眼泪女王》拿到相似“飞升”剧本的还有梁文锋。大学毕业后，他创立量化交易公司幻方，7年里历经牛市、熊市轮回，才成为亿万富翁，不时还要因为业绩波动，跟投资者道歉。但从财富榜查无此人，到身价百亿、被人追捧，也不过2年。一切都源于大模型。2023年，幻方宣布自研大模型，两年后发布了大模型R1，后来的故事几乎路人皆知。2025年春节期间，DeepSeek掀起了颠覆性的讨论，有人说那是“中国的OpenAI时刻”。那一年，梁文锋以330亿元身家首次上榜胡润全球富豪榜。FOMO下的钱，火急火燎求“上岸”如今炙手可热的四家大模型公司，并不是一开始就含着金汤匙。回到征程的起点，它们都在融资路上，遭受过资本砸来的质疑。或许因为出发得早，智谱和MiniMax先于不少如今的同行，尝遍了冷遇。MiniMax成立于2021年底，彼时，ChatGPT还未出现，AGI（通用人工智能）也是个冷门词汇。闫俊杰出去融资，没几个投资人真正理解他在做啥。MiniMax早期投资人、米哈游联创刘伟回忆，当初闫俊杰做的事，“没听懂，然后我合伙人又听了一遍，也没听懂”。明势资本派了三个人听闫俊杰聊他眼里的未来，“三个里面仅有一个听懂”。从清华实验室走出的智谱，情况也好不了多少。早期股东中科创星相关人士记得，当时聊到AI，最热门的标的是做安防、人脸识别、影像的“AI四小龙（商汤、旷视、依图、云从）”，它们走的都是计算机视觉路线，而智谱的核心技术方向之一是自然语言处理（NLP）。对于4000万元的投资额，内部有不同意见，部分投委会成员直接建议“降低金额以控制风险”。投资人看不懂、看不清大模型，自然也不敢重仓，两家公司早期融资节奏颇为缓慢。MiniMax成立1年半，只完成了2轮融资，拿了5.9亿元；2019年成立的智谱，2年间仅完成了3轮3.8亿元融资。转折发生在2022年底。GPT-3.5出现，让AI突然成为显学，在那之后，再也没人问闫俊杰“什么是AGI”了。投资人们不再讨论AI是什么，而是大模型的威力有多大，像原子弹还是火箭？投资人的情绪也随之反转，嗅觉最灵敏的资本捕手们，开始四处打听中国有哪些公司在做类似的事。▲图 / 视觉中国与大多数在GPT-3.5发布后才组建团队的公司相比，那时，智谱和MiniMax已经手握初具规模的产品。智谱发布了预训练大模型框架GLM，MiniMax则推出了智能对话生成平台Glow。他们融资不靠PPT，给了投资人极强的安全感，融资场面也迅速变得隆重起来。2023年初，万众期待下，MininMax开启了第三轮融资，总计2.6亿美元（18亿人民币），是此前两轮融资之和的4倍多，投后估值达到11.57亿美元。股东阵容堪称豪华，不仅有腾讯、小米、小红书等战略投资方，还引进了顺为、绿洲等新股东，而老股东全部选择继续往里砸钱。同样在这一年，智谱更是一口气融了25亿元，让所有人都开始正视大模型公司的吸金能力。智谱、MiniMax的门槛刚被踏破，成立不久的月之暗面，拿钱却并不顺利。它要回答的是另一种更现实的质疑：正在创立的模型公司这么多，凭什么投你？杨植麟是这一批大模型创业者里的年轻人，从清华本科一路念到卡耐基梅隆博士。他有鲜明的学术标签，在计算机顶级会议发表论文20余篇，引用量超过3万。但商业毕竟不是学术，过去的履历没能直接说服资本掏钱，开局他只想融2000万美元，却怎么都不顺利。无奈之下，他找到了在金沙创投工作的清华学姐张予彤。彼时的创业公司中，资本偏爱的是光年之外。它由美团联合创始人王慧文创立，投资人看好他在美团时期，有过“从‘死人堆’爬出来”的经验。前往拜访的人多到来不及逐一见面，王慧文干脆在办公室统一做了次路演，融走3亿美元，几乎把市场吸干。命运的齿轮，在一切顺风顺水时突然出现了异常的转动。王慧文被曝身体不适，老搭档王兴救场收购了光年之外，把钱退给了投资人。这些资金重新流回市场，比此前更着急找到标的。后来，在张予彤推动下，红杉、真格、Monolith等机构的钱流向月之暗面，2023上半年，杨植麟成功融到了超2亿美元，赶上了大模型创业最后的窗口期。▲月之暗面科技有限公司创始人兼首席执行官杨植麟。图/ 视觉中国回看大模型公司的估值跃升过程，并不是线性增长的结果，而是一系列关键节点触发，除了技术环境改变，还可能是巨头扇动翅膀。2023年底，财大气粗的阿里，闯进大模型赛道“扫货”。彼时，月之暗面发布了Kimi Chat，以支持“20万字长文本输入”的特点打响名声，阿里开出8亿美元，以一己之力将月之暗面的估值推至23.4亿美元，和MiniMax持平。不到半月，阿里又给MiniMax投了6亿美元，又推动后者估值超过月之暗面。很难说，阿里急速入场、飞快下注，不是被FOMO（fear of missing out，错失恐惧）情绪驱动。2023年8月，阿里云组织了一场闭门会议，邀请了20多位中国大模型领域的创业者。会上，当时还是阿里云董事长的张勇说，“这个容易出现 Hyper Scaler（超大规模玩家）的跨技术时代，肯定没有人敢掉队”“模型越多越好，场景越多越好。”这种怕被时代抛弃的焦虑蔓延在当时投资圈，所有人都火急火燎地筹钱投资，想要投中一个好的标的，短暂“上岸”。月之暗面仅耗费11个月就获得单轮10亿美元的融资，这在上一轮创业浪潮中难以想象——当时的头部AI公司商汤融到10亿美金花了4年，旷视则用了7年。对于投资机构而言，大模型不再是回报率问题，而是上升到了生死存亡的高度，相关投资也从小众冷门赛道，一下子成了“一把手工程”，不少机构的高级别合伙人亲自扣动扳机，瞄准标的。最早接触MiniMax的高瓴投资人薛子钊，后来把“自己投进去了”，他在2023年正式加入MiniMax，负责投融资业务。而曾经帮杨植麟找钱的张予彤，也辞职加入了月之暗面。据腾讯科技报道，大模型投资除了需要创始人一把手的亲自出马外，还少见地形成了“抱团投资”的局面。一群在行业举足轻重的人联合起来，不论是红杉还是高瓴，阿里还是腾讯，这些在别的战场互为竞争对手的投资方，都能坐到同一个股东会里。宏大的AI未来愿景，让投资人们既兴奋又脆弱。大模型风险太大了，一旦科研失败，砸再多的钱可能连水花都溅不起。于是，大家选择组团下注，分担风险，像“凑份子”一样，你出一点，我出一点，他出一点。▲图 / 《你比星光美丽》上市前，MiniMax完成了7轮融资，累计融资超15亿美元（约103亿元人民币），估值超42亿美元（约289亿元人民币）；智谱则完成了6轮融资、超83亿元人民币，估值260亿人民币。远离这个下注游戏的是DeepSeek，至今为止从未对外开放过融资窗口。创始人梁文锋接受“暗涌”访谈时称，最初也考虑过融资，但接触了一圈投资人，发现彼此思路不同，“VC对做研究有顾虑，希望尽快做出产品商业化”，他希望前期专注研究，很难从VC那里获得融资。DeepSeek的投入，几乎全部来自幻方。第一期研发即由幻方自筹约30亿元资金，配套万卡级算力资源。作为一家量化机构，幻方的盈利模式主要来自管理费与业绩提成，其管理规模常年维持在500亿至600亿元区间，稳居行业第一梯队。即便按1%的管理费计算，每年也能带来数亿元收入，足以覆盖梁文锋此前披露的，R1模型训练成本不足5000万元的投入。什么样的人，会被时代级机会选中？和过去几轮造富运动不同，这一次，投资人的钱没有差别地交给了一群拥有漂亮简历的创业者。不同于上一轮从互联网杀出重围的60后、70后大佬，来到AI时代，“草根逆袭”不再是主流叙事。在做大模型前，75后、80后和90后的创始人们大多已经具备“优异学术背景+大厂经历”的双重背书。他们不同的人生轨迹塑造出不同的人才观，也使得几家暴富浪潮中的公司，长出截然不同的性格。差异可以追溯到他们走向AI的原因，都被来自未来的同一种力量召唤，但有人在推演，有人靠直觉，也有人走上这条路，或多或少出于不甘。85后创业者多数赶上了一轮时代红利，他们既是体系的胜出者，也敢开辟自己的道路。1989年出生在河南县城的闫俊杰，人生经过了一系列的推演。本科就读于东南大学时，他意识到自己无法成为一个顶尖的数学家，转而去学人工智能，到中科院自动化所读博，先后又在如日中天的百度、商汤科技实习工作。做大模型同样出于推演。在商汤带团队时，有一天闫俊杰发现“AI领域的论文我都看不完了”，技术进展超出理解范围，他笃定，这里藏着颠覆性的机会。▲商汤时期的闫俊杰（左一）。图 / 网络同样是85后的梁文锋，每一步路都走得和主流年轻人不太一样。他本硕就读于浙江大学电子信息工程专业，读研时开发了计算机程序，在金融危机期间进行股票交易。2023年，面对AGI，梁文锋形容“激动人心”，这种因认出风暴而带来的冲动，不能单纯用钱衡量，就像家里买钢琴，“是因为有一群急于在上面弹奏乐曲的人”。一代人的机会，往往与周期紧密绑定。90后的杨植麟，从学历看，本科清华，博士卡耐基大学，是当之无愧的学霸，但他不像梁文锋、闫俊杰那样，完整经历过一轮创业风口。移动互联网的黄金时代属于70后和80后的创业者，王兴、程维、张一鸣、黄峥等人从这一周期中崛起，而90后赶上的只是尾声，可供选择的“时代级机会”并不多。这种差异，也让有野心的90后身上有种强烈的“不甘”。这个特质被投资人曹曦精准地识别出来。他回忆，2022年初在清华饭局上见到杨植麟，最强烈感受是杨植麟有一种“不服”。当ChatGPT出现时，这种情绪被进一步放大，杨植麟当时一方面是兴奋，“像被苹果砸中”，另一方面是沮丧，“这个事情不是你做出来的”，他很快决定，“不管发生什么，一定要做”。更大的差异在于他们对人才的理解。在大模型赛道，人才几乎是除算力外最重要的投入，没有之一。在一个普通博士能拿百万年薪的行业，招什么样的人，每家公司都有自己的理解。也因此，像闫俊杰说的那样，“不同公司做的东西非常不一样”。最年轻的杨植麟，成长于物质更充沛、文化更开放的环境。一众创始人里，他颇具辨识度，早年梦想成为摇滚明星或流浪诗人，喜欢村上春树，读《城市及其无定墙》时，对“深夜写代码的程序员”产生憧憬。这种气质延续到月之暗面，公司的英文名Moonshot，灵感来自平克·弗洛伊德的专辑；也因为杨植麟喜欢导演库布里克的电影，公司门口曾摆着一架白色钢琴。核心产品“Kimi”则是他的英文名，他选择将个人标签与品牌深度绑定。在用人上，杨植麟也在寻找和他相似的，“有taste的天才”。接受访谈时，他透露公司最早期的人才画像是“专注找对口的genius（天才）”。“天才”在月之暗面有特权，可以异地办公，也可以保留锋芒。▲月之暗面的办公室。图 / 公众号@人物而闫俊杰和梁文锋相信组织的力量。在公司，闫俊杰被称呼为IO，这是他喜欢的游戏DotA里的一个辅助型英雄，推崇团队作战。他格外看重合作能力，“天才”在MiniMax没有太多特权。闫俊杰需要的人才，一定得能提升团队效率，“有些非常强的人没法融入团队，而有些看起来没那么强的人却可以提升整体输出”。闫俊杰是算法岗最后一轮面试官，他关注候选人在重要项目里怎么和周围人沟通、合作。某种程度，这和闫俊杰自己的经历相关，他认为成功是体系和组织的胜利，自我评价“不是最top的研究者，可能只是一个二流研究者”。接受晚点访谈时，他也强调不相信天才路径能work（起作用），“大模型领域贡献前20，甚至前50的人，可能没有一个人在中国公司工作”。中国公司做大模型要聚拢一批素质优秀的人，做一个成长型组织，大家一起成长。智谱所代表的，同样是一个共同体。智谱属于一群人的公司，核心创始发起人唐杰，1977年出生，在清华读博留校，团队成员也多来自清华，包括但不限于唐杰、CEO张鹏，以及科学家许斌、董事长刘德兵、投资人李家庆。清华不仅影响了智谱的人才结构，也塑造了这家公司的气质。当资源、人脉与合作关系高度局限在小圈子，产品与组织风格也偏向克制、稳重。智谱的会议室里，大多摆着深色木质长桌，重要客户、投资人也往往来自政府系统。而梁文锋创造出的组织，则是一种氛围。在DeepSeek内部，没有KPI，没有明确任务分解，甚至允许年轻研究员在前一年“什么都做不出来”，第二年才逐渐产出成果。DeepSeek的员工也很年轻，过半研究人员不到30岁，应届生过半，大部分最高学历是本科或硕士，关键岗位负责人基本都没有博士学位，境外留过学的研究者占比不到10%。▲梁文锋。图 / 视觉中国无上限竞价，押注下一个“顶尖头脑”在AI时代实现财富自由，也可以不靠自己创业，只要站在技术最前沿，同样可以被资本和巨头迅速出价。当MiniMax、智谱在港股三个月股价翻8倍时，恒生科技一季度累计跌幅高达15.70%，这个指数，囊括了阿里、腾讯、美团、百度、快手等等互联网公司，仿佛在佐证上个时代的传奇已经逐渐褪色。原先坐等优秀的创业者厮杀出来再收购的战略，在这轮颠覆性变化中不奏效了。马化腾好像已经认定，工业革命级机会，早一个月、晚一个月并不重要，“但大模型不同，它更像一门‘实验科学’，必须亲自做实验，才能积累认知”。事实上，这句话落地之前，一种焦虑就已经在大厂蔓延开来，巨头开始四处出击，无上限地竞价，押注下一个“顶尖头脑”。去年底，腾讯任命了1998年出生的姚顺雨负责混元大模型，决定一出，行业为之一震。在被腾讯挖角前，姚顺雨在OpenAI工作过一年，更早前，他刚从普林斯顿博士毕业，也就是说，腾讯挖他时，他几乎没有职场资历。但腾讯为他开出的是传闻中上亿元的薪酬，以及几乎顶格的组织权限。刚来不久，腾讯混元组织架构宣布调整，姚顺雨出任总裁办公室首席AI科学家，向腾讯总裁刘炽平汇报。外界看来，刘炽平是财务出身，并非技术背景，姚顺雨直接向他汇报，不仅提升了资源获取效率，还意味着腾讯首次把大模型变成了一把手工程。▲姚顺雨在AGI-Next前沿峰会上。图 / 网络更早之前，雷军挖角DeepSeek团队的罗福莉也引起了不小的轰动，当时传闻的薪酬还是千万。北京大学计算机系的硕士研究生，2019年手握“八篇ACL论文”，罗福莉被贴上“天才少女”的标签。尽管她本人反复表达了对这四个字的排斥，但不难看出，在眼下新的人才定价体系里，资历快速压缩，杰出的论文和重要的工作成绩被直接标价。巨头们一边为科学家支付高薪，一边还得严肃思考，除了钱，还能如何留住人才。今年3月，阿里巴巴Qwen大模型技术负责人林俊旸在社交媒体官宣离职，作为阿里历史上最年轻的P10，美元基金、头部大厂和硅谷投资人都在四处求对接，甚至有人直接在其X平台的动态下留言，生怕错过他创业的第一张门票。这和当下资本圈的情绪紧密关联，大模型公司被投出来后，如今的投资人们又在四处搜寻AI应用里的“闫俊杰”“杨植麟”。大厂高管一离职，资本立刻跟进，最新传闻，林俊旸的身价已达1亿美元级别。焦虑的不仅仅是国内大厂，大洋那边的硅谷，扎克伯格也在到处寻求能治疗AI焦虑的“人”。90后武汉人肖弘创办的公司Manus，去年底被Meta以数十亿美元闪电收购，从接触到拍板仅用十几天，这是Meta成立以来的第三大收购，肖弘本人随即出任Meta副总裁，一举跻身全球AI舞台中央。Manus是一个面向海外市场的AI浏览器插件，官方视频全程用英语讲解，官网也是全英文，连注册方式也都是谷歌账号或者苹果账号。为了彻底拥抱出海，去年夏天肖弘把公司搬到新加坡，这次远赴海外的搬家，推动Manus的年化收入在12月中旬就突破1亿美元，刷新了AI初创企业的增长纪录，并在不久后引起扎克伯格的注意。▲Manus页面。图 / 网络AI造富的速度，比此前任何一轮浪潮都快，也更残酷。在这里，富裕的人都是相似的，顶级学术背景、计算机专业出身、大厂履历的精英……所有人都摩拳擦掌，不打算放过任何机会。最新的变化是，在硅谷，风险投资机构正在系统性地劝名校年轻人辍学创业，他们甚至年轻到“未达饮酒年纪”，就已经开始缜密计算，拿有限的时间和资本的兜底，搏一个未来。对他们来说，就业情况本就疲软，辍学创业失败的最坏结果不过就是重新回去上学。另外一边，普通人的生活已经被AI无差别地席卷，少有人在意的是，这轮造富运动已经不再欢迎普通人。

“学生党切勿盲目跟风安装‘龙虾’，仅使用三天让我心态彻底崩溃。”大四学生高凌是一名文科生，临近毕业既要兼顾课业又要寻找实习机会，原本期望借助“龙虾”整理笔记、完成作业。然而事与愿违，“龙虾”给他带来了诸多困扰，擅自删除了他的专业课课件、复习资料乃至刚完成的作业草稿。高凌急哭了，不仅如此，“龙虾”还疯狂消耗Token，数百元的账单更让他“心痛不已”——相当于半个月的生活费付诸东流。他真心劝告学生党，“若预算有限、不懂技术，切勿花钱找罪受，纯粹是冤大头”。随着开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）在全球范围内的爆火，一场由不当安装引发的安全风暴也正在席卷各行各业。这个被寄予厚望的“数字员工”，因其默认的脆弱安全配置，正从生产力工具异化为攻击者手中的“特洛伊木马”。从个人隐私泄露到关键基础设施瘫痪，从API密钥被盗到金融交易误操作，第一批受害者已经付出惨痛代价，而更多未被重视的隐患仍在暗处滋生。近日，国家互联网应急中心发布了关于OpenClaw安全应用的风险提示，指出其默认安全配置极为脆弱，攻击者一旦找到突破口，便能轻易获取系统的完全控制权。由于不当安装和使用，已经出现了一些严重的安全风险，这意味着用户可能面临隐私泄露和安全漏洞等问题。目前，不少高校、地方政府和金融机构已开始明确禁用OpenClaw，并呼吁“不制造焦虑、不鼓吹神话”。如何安全“养龙虾”，是当前“龙虾全民热潮”中更值得补齐的一课。AI插画/adan在睡梦中背上巨额债务作为科技博主，闫寒是最早一批“养虾”的人。近一个月，闫寒前后养了“七只龙虾”。其中有一个大总管，管理其他六个角色，分别负责数字货币交易、专门写稿和处理杂务等。对闫寒而言，驾驭“龙虾”似乎得心应手。但几天前，闫寒出门在外，想让“龙虾”帮忙配置一个远程桌面，方便他在外面用手机远程操控电脑状态时，“龙虾”犯傻了。当闫寒说“帮我设置一下远程连接”，“龙虾”先尝试启动一个远程软件未成功，随后又折腾了20分钟，尝试了各种方式都无法连接远程功能。于是，“龙虾”执行了一个命令“给远程连接设密码”，但误解为“修改电脑开机密码”。随之而来的各种操作，系统都反复提示“密码错误”。两个小时后，闫寒需要升级电脑里的软件，输入密码时提示错误。他被吓到了，以为电脑被黑客入侵。于是，他问“龙虾”是否改了密码，“龙虾”却一无所知。闫寒指挥“龙虾”翻阅操作记录，才发现它把两个功能搞混了。“就像你去修水龙头，结果把煤气阀门拧了。它俩都是阀门，但一个出水，一个出气。”闫寒说，在人类眼中，远程连接设置密码和改电脑开机密码明明是两码事，但“龙虾”很难分辨。“新的密码以明文形式记录在系统里，所有人都能看到。”闫寒的风险意识立刻“炸”了，他给“龙虾”下了死命令：碰到可能影响密码、权限、数据的操作，先问主人再动手。闫寒也注意到，身边有使用者盲目把“龙虾”拉入社交环境，有可能会暴露更多个人隐私。如果对权限控制不到位，它会把群里其他人也当成主人。别人在群里呼唤它，让它把主人的住址、电话、密码交出来，它会毫无防备，把主人的底牌全部发送到群里。3月12日，AI应用公司的用户“龙共火火”向媒体披露：其运行仅10天的第二只“龙虾”被接入含98只智能体的3000人交流群后，因未设@触发机制，遭持续两小时围攻。攻击者通过连续提问获取其运行环境、模型配置、IP地址、真实姓名、公司名称及去年营收数据；后续更指令该智能体搜索本地C盘文件，虽被拒绝执行敏感操作，但已造成实质性信息泄露。事件发生时，“龙共火火”正在加班，依靠后台算力监控发现异常。若发生在深夜无人值守时段，后果难以预估。据公开报道，深圳一名程序员安装OpenClaw第三天，因API密钥被盗，凌晨收到高达1.2万元的Token账单。由于OpenClaw具有极高自动化权限，一旦密钥泄露，AI便可在后台疯狂调用模型，让用户在睡梦中背上巨额债务。隐私泄露规模更为惊人。截至目前，全球已有超27万个OpenClaw实例直接暴露于公网，处于零认证“裸奔”状态。更可怕的是，ClawHub技能市场中约12％的插件被植入恶意代码，可窃取用户的SSH密钥和浏览器密码。据上观新闻报道，3月8日下午，在上海一处免费安装OpenClaw的会议室内，百度智能云泛科技业务部技术基线解决方案高级总监柯非接到一位上海市民的求助：“我现在想卸载OpenClaw，你能帮帮我吗？”他在前一天通过网络下单“远程安装OpenClaw”，把电脑的权限交给网店客服，“养虾”全程花费40元。可怕的是，5分钟后，他接到了反诈中心的电话提醒。“远程安装OpenClaw的客服接管过我的电脑，里面的所有信息和资料都能看到。”最触目惊心的案例来自邮件管理失控。Meta超级智能团队安全总监Summer Yue在测试OpenClaw时，安排它处理邮箱里的邮件。她设定了明确的规则，要求智能体在执行动作前必须先确认。智能体无视停止指令，继续删除和归档邮件。她连续喊了三次停手，智能体毫无反应。她只能狂奔到设备前拔掉网线。中国电子技术标准化研究院网络安全研究中心测评实验室副主任何延哲向《中国新闻周刊》阐释了“龙虾”的本质：作为一款代理Agent（智能体），只要赋予其足够高的权限，便可在电脑上执行任何操作，包括读取文件、打开应用并自动纠错。其技术原理在于它位于应用程序与AI模型之间，负责路由请求、身份验证、访问控制及多模型调度。开发者仅需对接一个API接口，即可在不同模型间自由切换，无须重写代码。何延哲将“龙虾”的风格描述为“不达目的誓不罢休”。“一旦接受任务，它就必定要获取结果，于是会不断尝试，将大量本地文件、应用和数据结合使用，这导致了权限过高和数据‘裸奔’的问题。”马斯克对此评论道：“把自主权交给AI，就像是给猴子递了一把上了膛的枪。”“不可逆”与“不可信”今年2月，Google DeepMind团队抛出了一篇长文Intelligent AI Delegation，试图为人类与 Agent 之间的委托代理关系建立一套理论框架。这篇文章中提到，当下的Agent安全体系中有些层面“完全溃败”。首先是“可逆性的丧失”。举例而言，生成一篇蹩脚的文章是可逆的（大不了删掉重写），但执行一笔千万级的量化金融交易、删除底层数据库，或者向全公司发送一封辞退邮件，都是不可逆的物理操作，这意味着“龙虾”的很多行为不可逆。闫寒利用“龙虾”做过最冒险的事情，是授权“龙虾”做数字货币交易。起初，闫寒授权了五百美元的额度，让“龙虾”自己制定交易策略，设定跌2％止损，涨3％止盈。但“龙虾”缺少正确的判断标准，有点风吹草动就开仓，开仓方向经常出错，每次都亏损几十甚至上百美元。“它看多信号，大于一就开多仓，看空信号大于一，就开空仓，一天能开错好几次。短短几天内，它连续乱搞，造成多笔资金亏损。”闫寒意识到，AI的“自信”可能比它的“能力”跑得更快。就算闫寒在旁边看着它操作，大概率也拦不住这种操作。资深技术专家杨林指出，这种“不可逆”，不是简单的“没有意图识别”，而是意图识别、确认、执行和终止没有形成闭环。当前智能体并非完全不理解人类指令，而是在长链任务中容易出现目标漂移、记忆压缩丢失、阶段性确认失效和停止指令执行不彻底等问题。换言之，问题不只出在“识别意图”这一层，更出在识别之后如何被系统稳定约束。“一旦缺少有效的终止与回滚机制，不可逆风险就会迅速放大。邮件删除、文件覆盖、客户信息外发、数据库修改、自动下单、远程执行命令，都不是普通对话错误，而是带有现实后果的行动错误。”杨林进一步补充，凡是涉及删除、发送、发布、支付、转移、配置修改、权限变更等不可逆动作，都应被视为高后果操作。金融行业可能首当其冲。3月15日，中国互联网金融协会（以下简称“互金协会”）发布《关于OpenClaw在互联网金融行业应用安全的风险提示》提到，互联网金融行业线上化、数字化程度极高，直接处理客户的资金、资产、账户和个人金融数据等关键敏感信息。OpenClaw智能体极易被攻击者利用，成为窃取敏感数据或非法操控交易的突破口，给行业带来严峻的风险挑战。有海外博主称，一只“龙虾”以50美元的本金炒股，在48小时内，把50美元滚成了2980美元，收益率5860％。目前社交平台也已经涌现不少教用户如何利用OpenClaw炒股的“教程”。“如果用‘龙虾’炒股，往往需要介入API操纵股票。”金董汇首席经济学家邢星不支持股民利用“龙虾”炒股，他认为“龙虾”本质是高风险伪量化工具，存在账户安全、合规违规、AI 决策失效三大核心风险，在 A 股 T+1、涨跌幅限制环境下，不仅高频优势无法发挥，还易因异常交易被券商限制账户，且成本高、胜率低。普通投资者不可能靠它长期稳定盈利，建议仅将 AI 作为辅助。一位券商从业者告诉《中国新闻周刊》：“目前有不少券商在内部发文，禁用OpenClaw，提醒员工风险，并明确禁止员工在公司电脑等办公资产上安装、使用OpenClaw。即便没有正式发文，也不会打开API接口，这也意味着实质上的禁用。”工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台在3月11日发文提醒，金融交易场景主要存在引发错误交易甚至账户被接管的突出风险。具体的风险包括，记忆投毒导致错误交易，身份认证绕过导致账户被非法接管；引入包含恶意代码的插件导致交易凭证被窃取；极端情况下因缺乏熔断或应急机制，导致智能体失控频繁下单等风险。2026年2月23日，OpenAI工程师 Nick Pash 为测试OpenClaw平台，创建了 AI 交易智能体 Lobstar Wild 。Nick Pash 为该智能体配备了装有 5 万美元的数字钱包、X 账号以及包括网页搜索、图像分析和交易协议在内的多项API权限，赋予了它完全的自主决策权。有一天，X 平台用户 @TreasureD76 向该 AI 智能体发送请求，声称其“叔叔”在处理“像你这样的龙虾（lobster）”后，被诊断为感染破伤风，希望索要 4 美元作为治疗费。Lobstar Wild并未按指令发送小额款项，反而将其持有的全部Lobstar加密货币倾囊相赠，这笔意外之财在转账时价值高达 25 万美元。经过详细排查，工程师 Nick Pash 指出此次重大失误源于系统验证错误与信息格式异常。他解释称，由于自己使用了旧版本的 OpenClaw框架，导致未能拦截错误指令。邢星表示，OpenClaw可能带来的核心风险集中在数据安全、交易可控性及合规性三个层面，其开源属性导致的安全漏洞的易利用性，会放大风险传导效应。这些风险的凸显，本质是由金融行业的核心特点决定的。金融行业承载着海量敏感信息，对数据保密性、完整性要求极高，且行业具有强关联性，单个环节的风险易扩散为系统性风险；同时，金融交易的严肃性和不可逆性，以及监管对合规性的零容错要求，使得开源AI智能体的弱安全配置和责任界定模糊问题，与行业特性形成天然矛盾。“短期看，这类问题可能不是越来越少，而是随着接入场景增多先增后降。会在一段时间内放大‘语言上看似接近、执行上仍不稳定’的矛盾。”杨林发现，“龙虾”的不可信也源于此。当用户说“把旧邮件清一下”“把没用文件删掉”“帮我整理下桌面”，在人类看来是常识判断，在机器看来却涉及时间边界、保留规则、例外条件、执行顺序和容错机制。3月11日，浙江湖州市吴兴区颐高数码广场，电脑显示器在播放开源AI智能体“龙虾”的相关新闻。图/新华防范“数字员工”闯祸OpenClaw无疑展现了AI从“对话”走向“执行”的巨大潜力。但上述论文总结道：“我们无法真正意义上防止Agent失控。”对于普通用户而言，是否还要使用“龙虾”？研究生南方虽为文科生，但对编程怀有兴趣。春节期间，他研习了四五十个教程，从零开始拼凑出了“龙虾”这一工具。在使用过程中，南方专门针对无技术背景的用户群体发布了“安全必修课”。他在接受《中国新闻周刊》采访时表示，当前最大的风险源于使用者极易在主观上将AI视为私人助手，同时向其透露个人信息。实际上，这些信息以文件形式存储，一旦文件被盗将引发严重后果。“最危险的是那种直接将电脑托管给‘龙虾’的做法，这相当于赋予了‘龙虾’极大权限，使其能够查看电脑中的所有文件。”南方分析道，“这好比你家门原本是关着的，‘龙虾’入驻后变成了虚掩状态，而你并未意识到这一潜在危险。”在火山引擎安全产品负责人刘森看来，“龙虾”就像一个聪明、勤勉的数字员工，但它还不太懂工作中的操作规范和边界，“我们要做的就是把它当作员工一样管理起来，让它发挥该有的作用，同时不闯祸”。360集团创始人周鸿祎建议：对于政企机构而言，更现实的做法不是一刀切地禁用或全面部署，而是先在可控环境中进行探索，如在隔离环境里运行，逐步验证安全策略，再决定后续应用方案。这样既能促进技术发展，又能守住安全底线。“技术发展和安全保障应当同步推进，而非简单二选一。”3月15日，湖北武汉，360集团在武汉光谷举办免费装“龙虾”活动，吸引近百名群众参与。“AI龙虾工程师”在武汉保利光谷中心为现场用户安装部署“360安全龙虾”。图/视觉中国回归到个体用户的选择上，CISSP安全专家袁博指出，“龙虾”这款软件存在漏洞、可能导致网络暴露以及引发无意恶意操作等较大风险，开源软件往往重功能轻风险，若不预先告知用户风险就推动安装，此举极不负责任。何延哲建议，普通人“养龙虾”时应尽可能在新环境中安装，选择国内成熟厂商提供的服务，在使用前明确需求，及时关注智能体的发展动态，做好升级和安全补丁，以防范潜在风险。周鸿祎提道：“在使用时要有基本的安全意识，比如不要一上来就把重要账号、密码和核心数据都交给智能体，也不要让它直接接触所有敏感信息。”审慎安装、权限最小化、严格审查插件来源是必要的自保手段，而安全第一，应是所有“养虾人”的必修课。