商业第 104 期 ·

红色小龙虾正在从搜索框中消失

那些曾经铺天盖地的小龙虾，都去哪儿了？

安光涉（Oswarld）· OZ Talking 作者与编辑

红色小龙虾正在从搜索框中消失

上世纪90年代末互联网泡沫破裂时，“互联网”这个词的搜索量也曾一度下滑替换为：1990年代末互联网泡沫破裂时，“互联网”这个词的搜索量也曾一度下滑

开篇

订阅者朋友，在3月发给您的那期通讯里，我们曾聊过席卷中国的“小龙虾热潮”。那是一个叫OpenClaw的开源AI智能体的故事——它让人们在腾讯总部门前排起长队，同时撼动了云计算市场和即时通讯生态。

然而两个月后的今天，这只小龙虾正在谷歌搜索中迅速消失。

Google Trends的图表显示出戏剧性的变化。openclaw的搜索量在4月冲到100之后，5月骤降至12，跌幅约为88%。曾在韩国被热议的变种hermes agent，以及另一个克隆版nemoclaw，在搜索图表上几乎找不到痕迹了。

“那么多智能体都去哪儿了？”对这个问题，我先说结论：智能体并没有消失，消失的是“智能体”这个词本身。而且，这很可能不是趋势的死亡，而是一个品类走向正常化的过程。

搜索图表在说什么

先要准确看懂数据。图表上有四条线。

蓝线（openclaw）从2月中旬开始暴涨，4月达到峰值100，进入5月后急速下滑，均值为16。红线（hermes agent）从4月末开始微微抬头，但均值仅为1。黄线（nemoclaw）均值为0，事实上几乎无人搜索。

而最重要的是绿线（agent ai）。过去一整年里，它一直维持在均值17左右。无论小龙虾热潮处于顶峰还是退潮，它几乎都没怎么变化，只是在4月短暂升到36之后又回到了原来的水平。

同一张图表里，其实同时发生着两个不同的故事。

其一是“工具名称”的死亡（openclaw、hermes agent、nemoclaw）。 那些因4月的好奇心而被搜索的专有名词，正在迅速消失。其二是“品类”的稳定（agent ai）。 这些工具名称所指向的品类本身，依然维持着它平常的基准线。

出于好奇而被搜索的词汇正在退潮，而品类本身留了下来。这个简单的规律，几乎可以解释整个小龙虾热潮。搜索是好奇心的函数——好奇心一旦被满足，搜索就会消失。但这并不意味着使用也随之消亡。

有数据可以证明这一点。

小龙虾并没有死

搜索量的下滑，不等于使用量的下滑。真实数据指向的恰恰是相反的方向。

据开源LLM网关OpenRouter1​测算的每日Token2​处理量显示，截至5月10日，Hermes Agent每天处理2240亿Token，OpenClaw处理1860亿Token。 两者合计每天4100亿Token。换算成韩语标准，相当于两个工具每天处理约30万张A4纸的工作量。

OpenClaw的累计Token处理量已达9.17万亿。GitHub星标数也超过了37万。这像是一个“已经消失”的工具吗？

事实上，4月之后OpenClaw阵营发生了剧变。2月，创始人Peter Steinberger跳槽加入OpenAI，项目移交给独立基金会管理。紧接着爆发了安全危机：从3月18日到21日，短短4天内公开了9个CVE3​，其中一个的CVSS评分高达9.9的极端危险等级。在技能市场ClawHub上注册的2857个技能中，341个被判定为恶意技能。

在韩国，2月8日，Naver、Kakao、Danggeun（音译）同时宣布禁止公司内部使用该工具。这是继DeepSeek事件约一年后，首个正式封禁特定AI工具的案例。

出现这类安全危机时，通常会发生两件事：第一，新用户不再涌入；第二，出于好奇搜索的人纷纷离开。但有趣的是，那些原本已将其整合进日常工作的用户，几乎没有流失——Token处理量就是证据。

搜索量代表的是“新产生好奇心的人”的数量，而Token处理量代表的是“实际用于工作的人”的痕迹。这两个数字完全可以呈现出不同的曲线。

为什么人们正在放下小龙虾

在搜索量下滑的同时，真实用户之间正在发生什么？我认为有四股力量在同时起作用。

第一，好奇心的自然消退。新工具一出现，搜索量就会爆发。 那是一个“这是什么？”的阶段。而一旦好奇心得到满足，搜索量就会回落。OpenClaw在1月30日更名后，一个月内GitHub星标数就突破18万，那是话题热度的顶点。4月的搜索量100，就是那波余震；而5月的12，则是好奇心被满足的人离开之后留下的基准线。

第二，Token经济的负担很沉重。 我认为这才是最关键的因素。同样一份PDF，让LLM读一次，和让智能体去“处理”这份PDF，两者的Token消耗量能差出好几倍。智能体要读取PDF、整理内容、再检查整理后的结果，再把检查结果传送到别的地方——这不是一次对话，而是一连串的连锁作业。Hermes Agent强调自己“经济地使用Token”，正是为了解决这个负担而做的尝试。但即便使用再省钱的工具，LLM实际处理的Token绝对量本身还是在增长。而在Token经济时代，这会直接换算成成本。4月4日，Anthropic禁止Claude Pro/Max订阅用户通过OpenClaw等外部框架消耗自己的订阅Token额度，这让成本负担暴露得更加赤裸。有一位用户就曾公开表示，因为一个没有监控的OpenClaw实例，自己一个月收到了一张800美元的账单。

第三，前沿模型直接把它吸收了。 就在小龙虾热潮的顶峰3月，Anthropic在一个月内连续推出三项功能：3月17日的Claude Dispatch（用手机下达指令→桌面端自动执行任务）、3月20日的Claude Code Channels（对接Telegram、Discord、iMessage）、3月23日的Computer Use（直接操作屏幕）。VentureBeat将Channels称为“OpenClaw killer”，AI评论人Matthew Berman则总结道：“They’ve BUILT OpenClaw”（他们已经把OpenClaw造出来了）。同一时期，OpenAI的Codex也朝着类似方向发展，而且OpenAI直接挖走了OpenClaw的创始人。如果你需要一个能在即时通讯软件里自主工作的智能体，现在已经不必再单独安装OpenClaw或Hermes了——你已经在用的订阅工具本身就提供了这项功能。

第四，说实话，小龙虾并非万能。 早期，OpenClaw被网红和专家们包装成“什么都能干的魔法棒”。但真正用起来并非如此。即便赋予了充分的权限，它能做的事情也有明确的边界。Anthropic在公开Claude Dispatch时承认，复杂的多应用任务成功率约为50%，而OpenClaw也没有明显偏离这个水平。再加上安全问题始终如影随形。

我本人在2到3月的安全危机期间也直接受到了影响。我曾想把OpenClaw彻底卸载干净，结果发现全局NPM包、~/.openclaw目录、日志文件、后台进程都无法被彻底清除。于是我干脆自己写了一个叫OpenShears的小型CLI工具，并公开在GitHub上。这个工具的概念是：“正如厨房剪刀是用来分解小龙虾的工具，OpenShears是安全清除OpenClaw残留痕迹的工具。”做这个工具的过程中，我不禁重新体会到：如果小龙虾真的是一件那么完美的工具，本不应该需要专门做一个清除工具来对付它。

这四个因素不是各自独立运作的，而是共同发力：好奇心被满足了，成本变得沉重了，替代方案已经内置在大厂产品里了，真正用起来又发现它并非万能。搜索量的下滑，正是这四者同时累积的结果。

每一项新技术都要经历的“第二次死亡”

不妨想想Gartner的炒作周期4​曲线。Gartner在2026年的报告中明确指出，AI已经进入“幻灭低谷（Trough of Disillusionment）”。这是一个华丽的期待逐渐消退、失败案例不断累积、对投资回报率的怀疑论四处蔓延的阶段。

但幻灭低谷并不是终点。接下来是“启蒙斜坡”，再往后是“生产力高原”。Gartner强调了一点：在这个幻灭期，AI的普及方式，不是靠新生的初创公司，而是靠既有的软件厂商将其捆绑进自家产品来完成的。Anthropic把Dispatch/Channels/Computer Use捆绑进Claude的做法，微软的ClawPilot、谷歌的Remy被整合进操作系统和云平台的趋势，正是精确对应了这种模式。

OpenClaw搜索量的下滑，并不是这个品类正在失败的信号。它正在经历新工具的第一次死亡（搜索好奇心的消亡），并转入被既有平台吸纳为附属功能的第二个阶段——这才是真正的信号。

这种模式并非首次出现。1990年代末互联网泡沫破裂时，“互联网”这个词的搜索量也曾一度下滑。那互联网消失了吗？并没有——它只是变得太理所当然，以至于不再需要单独搜索了。“cloud computing（云计算）”的搜索量在2015年前后达到顶峰后开始下滑。云计算死了吗？它只是变成了每家公司都默认拥有的基础设施而已。

搜索的死亡，往往是被吸收的信号。

Oswarld视角

在长期研究GTM战略的过程中，我看到过这样一种模式：开辟新品类的工具，几乎无一例外，最终都会把位置让给那个把品类标准化的后来者。品类的开创者（category maker）与品类的所有者（category owner）从来都不是同一个。 OpenClaw是品类的开创者，但品类所有者的位置，正在被Anthropic的Dispatch、OpenAI的Codex、MiniMax的MaxClaw、微软的ClawPilot这些后来者迅速占据。

而这场转移并不只发生在软件层面。我在做云计算咨询时经常看到一个信号：英特尔的至强（Xeon）CPU一造出来就被抢购一空，Meta正在不加节制地大量采购ARM和Graviton芯片。英伟达斥资200亿美元收购Groq的LPU技术，也是同一趋势的一部分。AI基础设施的重心，正在从**“用来训练LLM的GPU”转向“用来运行执行框架（harness）的CPU与内存”。** 就在小龙虾的搜索量下滑的同时，它所催生的基础设施需求，正在彻底重塑数据中心的格局。

有意思的是速度。互联网用了30年、云计算用了10年才走完的这个周期，AI智能体只用了4个月就走完了。对GTM战略而言，这是一个令人不寒而栗的信号。当你只看一张搜索图表就断定“趋势已经结束”的时候，这个品类往往早已进入了下一个阶段。

结语

让我们回到最初的问题：那么多智能体，究竟都去哪儿了？

  • 消失的是搜索，而不是使用。OpenClaw和Hermes Agent合计每天处理4100亿Token。
  • 工具名称退潮了，但品类还活着。“openclaw”的搜索量下降了88%，但“agent ai”的搜索量几乎没变。
  • 这个品类正在被大厂吸收。微软的ClawPilot、谷歌的Remy、MiniMax的MaxClaw、英伟达的NemoClaw，以及OpenAI的一系列收购动作，都是这一趋势的信号。

未来6个月真正值得关注的，不是搜索图表，而是被整合进操作系统层级的智能体究竟能走多远。到那时，我们不会再去“搜索”它，只会直接“使用”它。 这就是一个品类走向正常化的过程，而“openclaw”搜索量的暴跌，很可能只是这场正常化的第一个信号。

参考资料与延伸阅读

核心来源

背景知识

Oswarld的作品

  • oswarld/openshears：正文中提到的、用于安全清除OpenClaw残留痕迹的CLI工具。只需一行npx openshears即可运行。

作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。

注释

  1. OpenRouter：一个统一网关，可以让人通过同一个API调用不同的AI模型（OpenAI、Anthropic、Google、中国模型等）。由于它能实时统计各模型的使用量，因此是业内引用最多的“AI工具使用量”衡量标准。 ↩

  2. Token（词元）：AI模型处理文本的基本单位。一个单词、单词的一部分，或者一个标点符号，都可能构成一个Token。以韩语为标准，100万个Token大约相当于700张A4纸的篇幅。 ↩

  3. CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，通用漏洞披露）：为软件中发现的安全漏洞分配的官方编号。危险程度用CVSS评分衡量，9分以上属于“致命”级别。CVSS 9.9几乎可以视为最严重的危险等级。 ↩

  4. 炒作周期（Hype Cycle）：Gartner用来整理新技术认知度变化的五阶段曲线模型。其顺序为：“技术萌芽期→期望膨胀期→幻灭低谷期→启蒙斜坡期→生产力高原期”。核心观点是：期待先被膨胀，然后破灭，之后才真正开始实用化应用。 ↩

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