作者：Frank，PANews
過去一段時間，科技圈和創業圈裡最熱鬧的話題，不是某家大廠發布了新模型，而是全民「養龍蝦」。
一方面，「養龍蝦」的熱潮帶動了相關產業的業務成長，大模型企業和雲端伺服器商賺的盆滿缽滿。另一方面，Openclaw 究竟能為使用者帶來多少實際的收益又成了謎題。社群媒體上雖然充斥著這類的神話故事，但細品之後會發現多數都是為了博取流量的虛擬故事。
養龍蝦，真的賺錢嗎？如果能，這些錢到底被誰賺走了？
PANews 整理了 TrustMRR 資料平台、社群媒體公開案例、項目官網及多源交叉驗證的報告。為了區分「已驗證的真實收入」和「網路上的自述神話」，剔除了大量僅憑單方說辭或查無實據的傳聞。
新創公司資料平台 TrustMRR 的 OpenClaw 分類頁顯示，該生態下共有 153 個記錄在案的項目，近 30 天合計收入約 35.86 萬美元。進一步提取排名前 30 的樣本，其合計收入佔總收入的 97.3% 。如果我們將這些項目及其背後的賺錢邏輯按「產業價值鏈」逐層拆開，會發現一個紮心的真相：最先賺到錢的，並不是那些用龍蝦做產品的人，而是幫別人把龍蝦養起來、教別人怎麼養龍蝦的人，以及靠噱頭去 MEME 幣的人。
但這部分顯然不是我們最想得到的真實答案，那些真正用 Openclaw 的人究竟是如何賺錢的？對此，PANews 梳理出 OpenClaw 的 5 種掘金邏輯。
第一種：賣「鏟子」與代辦：收割「認知差」的流量快錢
OpenClaw 討論量最高、收入資料最亮眼的產品，往往不是具體的應用，而是封裝工具和一鍵託管服務。
OpenClaw 更像一層基礎設施，而非開箱即用的消費品。對非技術用戶構成了高門檻。複雜度一旦存在，服務就會長出來。
在 TrustMRR 30 天的約 35 萬美元前部樣本收入中，「託管部署」和「一鍵雲端託管」類項目單獨貢獻了約 12.01 萬美元，佔樣本收入的 34.5% 。
一個典型是 QuickClaw，它將底層能力包裝成了手機端 App，標價 3.99 美元/週或 49.99 美元/年，近 30 天收入約 8782 美元。
在中文社群，這套邏輯落地得更樸素：閒魚上的「代裝龍蝦」。
據媒體報導，近期閒魚和小紅書上「OpenClaw 代部署」服務爆炸性成長。遠端安裝多在 100-300 元，上門在 400-1000 元不等。某段時間內，相關商品服務的日交易量較上季成長達 150% 。
這層邏輯的本質是「賺資訊差與認知差的錢」。用戶願意為省去 30 分鐘的折騰買單，但這是一筆「窗口期」生意，隨著官方一鍵部署工具的成熟，純代裝的紅利將被迅速褪去。
第二層：包裝 AI 專家人設：當「故事」本身成為最貴的產品
如果繼續往上走一步，OpenClaw 生態裡另一層更值錢的東西就會浮現：不是替你部署，而是替你把 Agent 調教好。在 TrustMRR 前 30 個樣本中，模板、技能包、配置相關的項目貢獻了 26.4% 的收入。
這一層目前可信度最高、證據鏈最完整的商業案例之一：FelixCraft 。
2026 年初，創作者 Nat Eliason 開啟了一個實驗。他為自己的 OpenClaw 機器人取名為「Felix」，投入 1000 美元啟動資金，讓它自己建造業務。一週內，Felix 透過 Stripe 創造了約 3,500 美元的收入。除此之外，加密社群還在鏈上為這個 Agent 發布了相關的 MEME 代幣，並向其轉發每日 60% 的交易費用，使得其在一周內最高賺到了價值 10 萬美元的加密代幣。
作為研究中最值得剖析的案例，Felix 的案例具有幾個特點，首先是 Nat Eliason 給這個 AI 賦予了足夠高的權限，使得這個 Agent 可以自主發布推特、轉發評論於社群互動。另外，在產品上線前，Nat Eliason 表示已經花了大量的事件去搭建這個 Agent 的框架，包括記憶模組、安全設定、工作流程設計等等。
之所以能夠實現盈利，Nat Eliason 自己在播客採訪中坦言這是一種意外。從本質來看，Felix 的主要營收來源還是屬於將自己調教的過程和結果包裝為產品出售。至於 MEME 幣的收益，則更得益於這個故事所創造的話題和流量。
值得一提的是，在 TrustMRR 的 OpenClaw 分類當中收入排名第一的項目 Claw Mart（一個 Agent Skill 市場）正是由 Felix 這個 Agent 創建的項目，目前的累計收益已達到 7.13 萬美元。而這個項目之所以能夠達到這麼高的收益，還有一個重要的原因是，Felix 作為一個 Agent 能自主實現創建項目及自動化工作的故事本身就是這個產品的最強背書。
Felix 的成功揭示了 OpenClaw 商業化的一條高階路徑：賦予 Agent 持續的身份。當 OpenClaw 被包裝成一個具體名字（Felix）、一份可出售的指南、一組可復用的技能包，外加一個「AI 自己創業」的完美敘事時，它就變成了一個極具傳播爆發力的新型個人品牌。不過，這套玩法的核心障礙其實不在於 AI，而是背後 Nat Eliason 強大的 Agent 調教能力與品牌行銷想法。
第三層：販賣效率神話：用 AI 工作，靠「說故事」變現
在所有賺錢路徑中，認可度最高的一條路徑可能就是：用 OpenClaw 取代人工，省下的錢就是賺到的利潤。
在內容營運賽道，這已成為現實。開發者 Oliver Henry 給他的 Agent 取名為「Larry」，全權負責 TikTok 帳號。 Larry 自動呼叫大模型產生圖片、寫標題、上傳草稿，Henry 每天只需花 60 秒選擇背景音樂並點擊發布。
Oliver Henry 表示這個 Agent Larry 五天內讓他的影片觀看量突破了 50 萬，為他帶來的收入達到 588 美元（這部分是指他影片裡推薦的 2 款應用程式帶來的付費營收）。此外，Larry 還透過發行 MEME 幣創造了 4000 美元的收入。有趣的是，Oliver Henry 講述這個故事的推文目前的瀏覽量已經達到 710 萬，和上文所講的 Felix 有異曲同工之妙，即故事本身比 Agent 似乎更具商業價值。
獵豹移動創始人傅盛用 8 個 Agent 組建了一個名為「三萬」的團隊，實現公眾號從年更十幾篇到日更，並且拿下了博盛帳號歷史最高閱讀記錄 100 萬+，並引發了社會的關注。而拿下百萬閱讀的這篇推文，依舊是講述 Agent 怎麼運作的故事。
也就是說，在內容生產方面，Agent 本身的內容品質能否成為爆款目前還尚未得到驗證，而已發生的爆款基本上都是講述 Agent 賺錢或提升工作效率的故事。講「小龍蝦」的故事，才是目前內容創造領域最大的議題點。
第四層：產業深度客製化：跳出工具內卷，賺取「服務溢價」
如果說代裝賺的是「門檻」的錢，那在延伸一步，將「小龍蝦」包裝成一個個人化需求的產品則是另一回事。
RoofClaw 是這類項目的典型代表。 TrustMRR 顯示，它近 30 天收入約 4.98 萬美元，累計收益達到了 180 萬美元。它定位為「性化定制並交付搭載 Openclaw 系統的 MacBook Air」，也就是說，他的業務思路並不是簡單的幫你預裝一個「小龍蝦」，而是將這個小龍蝦封裝在一個 MacBook 當中，同時附帶定制化服務，幫你把這個「龍蝦」調教成符合你需求的 Agent 。
這類服務可能是切中了「小龍蝦」未來真正的商業需求，用戶真正的需求可能不是安裝好一個「能用」的「小龍蝦」，而是需要一個根據自身需求，已經完全調教好的「小龍蝦」。這類需求的背後，賣的是針對 Agent 的深度服務。
說直白一些，我們能夠預見未來可能有大量公司會依賴 Agent，但這些 Agent 如何調教或「培訓」，就將成為一個不可避免的剛需。
第五層：鏈上交易傳說：最誘惑的毒蘋果與流量誘餌
在社群媒體上，關於 OpenClaw 傳播效果最強的，永遠是暴富神話。
目前少數可透過鏈上資料查證的，是預測市場 Polymarket 上的帳戶 0x8dxd，該帳戶是預測市場高頻交易機器人。社交媒體上出現了大量帖子推測其底層依託了 OpenClaw 實現了高頻交易的故事，但從 PANews 的分析來看，這個高頻地址背後的實控人從未發表過類似的內容，這些所謂的「Openclaw 幫我設計了一套自動化交易的程序然後月入十萬美元」的故事都是軟文，大多數是為了採用他們的一套自動化交易的程序然後月入單 bot 。
在此列出這個案例的原因就在於作為一個提示，正如先前 PANews 所研究的結果一致，Agent 和高頻交易 Bot 完全不是一回事，人們總是被兩者的神秘性所迷惑以及幻想。
終局思考：教你賺錢的人，才是穩賺不賠的贏家
在梳理完整個生態後，我們發現了一個比任何單一案例都更值得深思的現象：在社交媒體上分享「我用 OpenClaw 賺了多少錢」，本身就是一門最穩健的生意。
當一篇「我用 OpenClaw 月入 5 萬」的貼文爆火，流量就成了誘餌。作者順理成章地將看客導流到付費社群、顧問顧問或對應的產品付費連結。「炫耀收入」是獲客漏斗的頂部，「賺錢迷思」是最強的行銷素材。這形成了一個完美的自證循環：兜售賺錢案例——斬獲流量——流量變現——再以導師身份分享掘金秘籍——套取更大槓桿。
本質上，它的確催生了一條新的商業鏈：底層是代裝和基建，中層是技能包與工作流替代，頂層是行業方案與諮詢服務。如果你本身懂業務、懂行銷、有流量，OpenClaw 能讓你的成本急劇降低，產能放大。
市面上不少人在分享透過 OpenClaw 優化了工作流程，實現了許多便利的功能，但它遠遠不是一個致富密碼。而由此引發的「羊群效應」，才是這個流量故事當中最核心的內容，當你拼命的翻過人群擠到最前排，才發現那裡什麼都沒有，而你，才是被等待的那個人。
（PS：本文創作未使用「小龍蝦」）
（以上內容獲合作夥伴 PANews 授權節錄及轉載，原文連結 ）
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