IT之家 4 月 5 日消息，据 Austin American-Statesman 发现的一份合规报告显示，因特斯拉连续第二年遭遇销量下滑，该公司位于得克萨斯州奥斯汀郊外的工厂员工总数在去年大幅缩减。
特斯拉这座工厂的员工人数从 2024 年的 21191 人降至 2025 年的 16506 人，降幅达 22%。而美国证券交易委员会的文件显示，特斯拉全球员工总数却从 2024 年的 125665 人增至 2025 年的 134785 人。
目前尚不清楚特斯拉缩减该厂员工规模对哪些部门影响最大。但自 2022 年该工厂投产以来，特斯拉已成为奥斯汀地区最大的雇主之一。首席执行官埃隆 · 马斯克还在 2021 年工厂启用前，将特斯拉总部迁至此处。最新报告显示，截至目前，特斯拉已为该工厂投资超 63 亿美元（IT之家注：现汇率约合 434.15 亿元人民币）。
一个月费$200的Claude Max订阅，用出了$5000的算力价值——这件事最终让Anthropic下定决心，彻底关上了第三方工具“蹭订阅”的大门。
北京时间4月4日，Anthropic向订阅用户发出邮件通知：即日起，Claude订阅套餐将不再覆盖通过OpenClaw等第三方工具的使用额度。想继续用，要么自费购买额外用量包（Anthropic首次开放7折优惠），要么自备API Key单独付费。
消息由Anthropic旗下Claude Code负责人Boris Cherny在X平台首发，四条连续推文宣告了这一政策转向的全貌：容量压力、资源管理、一次性补偿、退款通道——官方的表述滴水不漏，但业内对这一决策的背景早有预判。
Boris Cherny在X平台发布的说明中，详细列出了政策变更的三个关键节点：
1. 生效时间：美国西部时间4月4日中午12:00（北京时间4月5日凌晨3:00）起，Claude订阅不再包含通过第三方工具（harness）使用Claude的额度。
2. 替代方案：用户仍可使用Claude账户登录OpenClaw等工具，但必须通过"Extra Usage"额外使用包付费，或绑定Claude API密钥按量计费。
3. 补偿措施：Anthropic将向受影响的订阅用户发放一次性补贴，金额等同于用户当前月度订阅费（Pro用户20美元，Max用户100或200美元视具体档位而定）；此外，4月17日前领取Extra Usage套餐可享7折优惠。
值得注意的是，这项政策并非“仅针对OpenClaw”。Cherny的表述使用了"第三方工具/harness"这一宽泛定义，意味着任何通过类似机制调用Claude订阅额度的工具，都在禁用范围之内。 Anthropic正在为自己的基础设施筑起一道明确的围墙。
OpenClaw：一个“用Claude自己写出来”的工具
OpenClaw并非普通的第三方客户端。这款工具的创始人Peter Steinberger，是iOS开发界的传奇人物、PSPDFKit创始人，他公开表示，OpenClaw“一行代码都没有亲自写过”，全部依靠自然语言描述需求、由Claude代劳生成。
产品逻辑的核心在于：OpenClaw是一个基于Claude Code构建的Agent框架，允许AI在后台7×24小时自主执行任务——通过WhatsApp、Discord、Telegram等渠道发指令，即可实现文件读写、浏览器操控、代码执行、日历管理、邮件处理乃至航班值机的全流程自动化。单个账号可同时运行10个Agent，且持续不停机。
GitHub星标已突破34万，社区Issue和PR日增数百条。OpenClaw已经成为开发者群体中增长最快的AI Agent工具之一。
问题就出在此处。OpenClaw的架构高度优化：每次对话向Anthropic发送的请求数量极少，且无任何遥测事件上报。据业界分析人士估算，同样是$200/月的Max订阅，OpenClaw用户实际消耗的算力，折算价值约为$5000。
对于一家正在大规模扩张算力基础设施的公司来说，这个数字构成了“结构性亏损”。
Anthropic在发给用户的邮件中直言不讳地解释了动因：“我们一直在努力管理整体服务需求，但这些第三方工具对我们系统造成了过大的压力。容量是我们需要精心管理的资源，我们必须优先保障使用我们核心产品的用户体验。”
一场持续了数月的收网
复盘时间线，Anthropic对OpenClaw的限制早已悄然推进：
• 2025年11月，OpenClaw诞生，初名“Clawdbot”，随即被Anthropic以商标侵权为由要求改名；
• 2025年9月23日，服务端开始封锁部分OAuth Token的外部调用；
• 2026年1月8日，全面执行Token限制，第三方工具API调用返回401报错，大批用户在GitHub上反馈问题，相关Issue次日被关闭；
• 2026年1月9日，Anthropic在文档中明确规定：OAuth Token仅限官方产品使用，第三方工具及Agent SDK一律禁止；
• 2026年2月至3月，Anthropic密集发布Dispatch（手机到桌面的持久线程）、Claude Code Channels（多端MCP桥接）、Computer Use（完整操作系统访问）等功能——每一项，都精准对标OpenClaw的核心能力；
• 2026年3月28日，Peter Steinberger携OpenClaw董事会成员Dave Morin亲赴Anthropic总部游说，结果只争取到了一周宽限期；
• 2026年4月4日，正式断供。
“先是将一些流行的功能复制到他们的封闭框架中，然后又将开源软件拒之门外。时间点真是巧合。”Steinberger在X上措辞克制，但话语之间情绪清晰可见。
被“封杀”工具的创始人，早已是OpenAI员工
事件还有一个颇具戏剧色彩的背景：今年2月，Peter Steinberger已正式加入OpenAI，参与其个人Agent产品的研发。
一个用Claude构建的工具，其创始人最终供职于Anthropic的直接竞争对手——这一信息，并未出现在Anthropic的官方声明中，却几乎是所有外部分析在解读这次“断供”决策时绕不开的背景变量。
这不是孤例。
2025年6月，Anthropic限制了Windsurf对Claude模型的访问权限；同年8月，切断了OpenAI调用Claude API的通道——理由是OpenAI在用Claude做竞品基准测试；今年1月，Cursor也一度遭遇访问中断。大模型公司对第三方生态的容忍边界，正随着竞争烈度同步收窄。
Google同样如此：今年2月，因类似理由，Google永久封禁了部分调用Gemini Ultra的OpenClaw用户账号，且未予事先警告。
Boris Cherny的声明给出了官方解释：订阅服务的设计初衷并不包含第三方工具的使用场景，Anthropic需要“深思熟虑地管理容量资源”，并将优先保障直接使用其产品和API的用户。
从Anthropic的视角看，这一决策并不难理解。分析人士Yuchen Jin指出，在当前GPU算力受限的条件下，允许用户以$200/月的固定价格无限制调用等值$5000算力的工具，本质上是在补贴竞争对手生态——而随着Claude Code、Dispatch等自有功能逐渐成熟，这笔“补贴”已无战略必要。
开放红利正在收窄
表面上看，这是一个关于算力成本和订阅模式的技术问题。但将视角拉远，这是一场关乎AI产业底层博弈的标志性事件。
OpenClaw代表了AI领域开源生态的极致愿景：模型是公共基础设施，编排层应该是开放的、社区驱动的、跨模型的。用户不必被锁定在任何一个厂商的封闭花园里，而是可以自由选择Claude、GPT-4、Gemini乃至国产模型作为"大脑"。
但Anthropic、谷歌、OpenAI的商业逻辑指向相反方向：它们投入数百亿美元训练基础模型，不可能甘心只做被上层框架"调用的管道"。通过自家产品（Claude Code、Cowork）提供类似Agent能力，同时封堵第三方框架的"免费通道"，是商业上必然的选择。
Anthropic选择在OpenClaw创始人跳槽OpenAI不到两个月后动手，时机耐人寻味。此时封杀，既避免了"封杀合作伙伴"的道德风险，又在OpenClaw加速向OpenAI生态迁移之前，止住了自身的算力出血点。
对全球开发者社区而言，这意味着“低价薅大模型算力”的黄金时代正式落幕。Claude Pro用户的使用成本将从每月20美元跳升至少一个数量级，而重度依赖Claude Max + OpenClaw组合的开发者团队，月度AI开支可能从数百美元飙升至数千美元。
Anthropic给出的7折Extra Usage优惠和等额补贴，更像是一种“软着陆”的过渡策略，而非真正的解决方案。4月17日优惠到期后，开发者将直面按量付费的冰冷现实。
这场争议也提出了一个更根本的行业命题：当AI Agent成为开发者的日常工具，大模型厂商究竟应该用什么样的定价模式来匹配这种使用范式？订阅制显然已经力不从心，但纯按量计费又可能抑制创新活力。在这两种极端之间找到一个平衡点，是整个行业必须回答的下一个问题。
一位观察者将这轮调整定性为“AI平台进入主权时代”的典型信号：大厂在完成功能验证和用户培育后，开始系统性地收回对第三方生态的开放授权。OpenClaw的遭遇，并非个案。
“OpenClaw验证需求 → Anthropic复制功能 → 断开外部依赖”——这条商业弧线，未来可能在更多工具身上重演。
对开发者而言，过度依赖单一AI平台的订阅额度来构建产品，从今天起，是一个需要重新评估的风险项。
Anthropic的封杀令给出了它自己的答案——但它真的是最好的那个答案吗？（编辑 | 秦聪慧）
快科技4月4日消息，被称为小龙虾的OpenClaw是今年最火的现象级AI产品，也极大地推动了广大网友使用AI的意愿，然而Anthropic今天还是宣布封杀了小龙虾。
Anthropic旗下的Claude大模型因为能力极强，很多人哪怕不惜高价订阅也要给小龙虾使用Cluade套餐，但Anthropic跟OpenClaw关系一向糟糕，多次出手限制，现在更是直接封杀了第三方使用。
这件事现在引起了AI社区的热议，很多人并不赞成Anthropic的做法，但Anthropic态度坚决，目前来看不太可能收回决定了。
那就让国产的AI大模型给他们来点压力，最近风头正劲的MiniMax今晚也在X上回应了这件事，他们说得倒是挺委婉，表示“将人工智能订阅用户限制在第一方产品中，扼杀了这些想法，使它们还没来得及诞生就夭折了。”
当然MiniMax的主要表态还是趁着Claude订阅不能用于小龙虾的时候抢市场，强调自己的Token计划一开始就设计成可以跨第三方平台使用。
实际上在OpenClaw风靡全球的同时，几家国产AI大模型的使用量也在突飞猛进，最近2个多月长期霸榜OpenRouter的用量榜，MiniMax 2,5/2.7一度还是榜首，截至发稿时依然维持在调用量的TOP5。
IT之家 4 月 4 日消息，vivo X300s 手机于 4 月 3 日开售，搭载联发科天玑 9500 芯片、蓝图影像芯片 V3+、蔡司 2 亿像素超级主摄、APO 超级长焦，售价 4999 元起。这款新机的维修备件价格现已公布，IT之家整理如下：
屏幕（指导价）1390 元
屏幕（优惠价）1090 元
电池 199 元
后盖 255 元
主板（12GB+256GB）2680 元
主板（12GB+512GB）2880 元
主板（16GB+512GB）2980 元
主板（16GB+1TB）3480 元
前置摄像头 105 元
后置主摄像头 355 元
后置潜望摄像头 295 元
后置广角摄像头 105 元
充电器 209 元
数据线 69 元
▲ IT之家开箱：vivo X300s 摄影师套装，下同
需要注意的是，以上机型的保内换屏、换电池、换主板、换摄像头的价格均为 0 元。保修范围外维修费用 = 维修配件费 + 人工费（50 元），一台设备同一次送修，更换多个配件只收取一次人工费。
快科技4月4日消息，据报道，DeepSeek即将发布的新一代大语言模型V4，已基于包括华为在内的最新国产AI芯片完成优化。
报道称，为确保V4在国产硬件上顺利运行，DeepSeek过去数月与华为及寒武纪密切合作，对模型底层程序进行了调整与重写，并同步开展测试验证。
与以往AI模型开发优先适配美系芯片的惯例不同，DeepSeek此次未向美国AI芯片供应商开放测试，而是将国产芯片厂商置于优先位置。
此外，DeepSeek还同步开发了两款针对不同应用场景优化的V4衍生版本，同样基于中国芯片设计。
为应对基于该模型云服务上线需求，阿里巴巴、字节跳动和腾讯等科技巨头已提前下单华为新一代AI芯片，订单规模达数十万颗。
华为于今年3月21日在中国合作伙伴大会上，正式发布了搭载昇腾950PR处理器的Atlas 350加速卡。
昇腾950PR芯片基于SIMD架构，算力达到1PFLOPS（FP8）/ 2PFLOPS（FP4），支持FP32、FP16、BF16、FP8、MXFP8、FP4等多种数据格式，互联带宽2TB/s，内存容量128GB、带宽1.6TB/s。
文 | 超聚焦
即时零售的战火，烧到了AI上？
据大厂日爆消息，美团对内部大模型使用做出调整，不再推荐业务使用阿里云提供的Qwen模型。若业务仍需使用，需提交详细使用原因，上报至X3级别（老板级）进行审批。
值得注意的是，目前豆包等其他外部大模型无需审批，而美团推荐业务使用的是自研的LongCat（龙猫）。
同时，京东同步收紧了外部AI工具的使用权限，上周起正式限制员工访问外部AI相关网站，当员工尝试打开这些外部AI网站时，页面会被自动拦截，不限于豆包、千问、Gemini、DeepSeek、ChatGPT、Grok等内外网AI工具。拦截页面中有公司自研大模型的使用入口，也有外部AI申请入口。
这波不约而同的“筑墙”操作，由于两家企业的身份，让人联想到了即时零售战场上刚刚过去的血雨腥风，戏称京东和美团结成了“闪购受害者联盟”，大有“你动我外卖蛋糕，我禁你底层模型”的赌气意味。
01 以安全之名“塞狗粮”
把大厂屏蔽外部模型当成“闪购受害者联盟”的赌气，当然只是一句戏言，其背后最重要的还是安全问题。
从进入互联网时代以来，对代码和数据安全的防备早就不是什么新鲜事了。
在互联网才刚刚起步的年代，不少企业的安全部门就立下了铁规：只要是把本地业务数据往外部服务器传的动作，统统按潜在泄密处理。
进入云时代后，这一原则并未变化，反而更加长期化、制度化、日常化。为了将数据资产留在体内，许多公司不仅强制实行私有仓库隔离和提交审计，更进一步对屏幕共享、剪贴板等细节操作实施了全方位的监控。
而在AI时代依然如此，只不过最开始集中于代码层面。
去年5月，字节率先禁用了包括Cursor、Windsurf在内的第三方AI编程软件，旨在“防范潜在的数据泄露风险”，自研编程软件Trae正式上位。
9月，微软总裁宣布，已全面禁止员工使用DeepSeek相关应用。“我们不允许任何未经审查的AI服务接触公司代码库。”
年末，快手的研发线也发布通知，收紧了第三方编程软件的使用权限。
而此次京东与美团的行为，其实也只是在Coding的基础上扩大了些范围而已，本质上还是为了数据安全考量。
而切断外部通道，本质上也是一场强制性的内部拉练。所以，这就是互联网巨头最爱玩的“强制吃狗粮”策略。
客观来讲，无论是美团内部主推的“龙猫”，还是京东内部的AI工具，起跑线都比像Qwen、Claude、Gemini这样的大模型要晚一些。
所以，要是让业务线的兄弟们自由选择，大家肯定用脚投票，去用外面那些更聪明、更顺手的通用大模型。毕竟谁也不想在加班赶报告的时候，还要忍受自家AI的胡言乱语。
但大模型这玩意儿，讲究的是个飞轮效应，是必须靠“喂食”才能长大。要是没人用、数据资产沉淀不足，就找不到针对业务改进的地方，想要优化除了蒸馏一下闭源大模型之外完全没办法搞定制化。
业务部门抱怨难用？没关系。模型经常翻车？也没关系。哪怕你是一边骂娘一边用，你也必须在自家的系统里提需求、敲回车。
算完了安全和成长的账，还得翻开CFO桌上的财务账本看一眼。
大模型的每一次推理，烧的都是真金白银。而像美团与京东这样体量的巨头，要是让业务线毫无节制地调用外部大模型的API接口，也是一笔不小的账单。
不过，并非是两家大厂付不起Token钱，而是明明他们自己花了不少钱去采购英伟达与华为的AI芯片，结果员工还专门跑去使用PPU训练出的Qwen，这不妥妥地和公司唱反调嘛。从这个角度来看，将内部使用留在内部，是一定会发生的事情。
把这道大门一关，看似牺牲了员工个人的办公效率，但在集团层面却是一笔稳赚不赔的买卖，不就是多加点班，多搞点“古法手作”的事情，有什么大不了的？
所以，在京东与美团高高筑起的这几栋AI防火墙背后，既有对底线失守的恐惧，也有极其精打细算的利益考量。
02 乐了公司，苦了谁？
大厂的高管们在会议室里算清了安全账和财务账，但真正被砸痛的，还是下面干活的打工人。
在海外，巨头们的底层大模型往往是闭源的，但各家员工对AI工具的使用却是高度开放的；而在国内，大家都在高喊开源和生态，转头却把自家员工关进了物理隔绝的“数字局域网”。
导致的直接后果就是，外面是百模大战、神仙打架，SOTA模型日新月异，AI工具越来越强大；里面却只能守着自家还在“牙牙学语”的自研模型，捏着鼻子被迫“吃狗粮”。
这种落差，对一线员工来说是致命的。
要知道，公司虽然收回了你使用趁手兵器的权利，但并没有好心地降下你的KPI。写代码、赶报告、做PPT、拉数据的Deadline依然横在那里。
以前用外部顶尖的AI工具，可能几秒钟就能生成一段干净的代码或者一份逻辑严密的框架；现在让你去配合一个“人工智障”，你不仅要忍受它缓慢的响应速度，还要花费大量时间去修正它那充满想象力的幻觉和漏洞百出的逻辑。
更让人啼笑皆非的是，这种强制隔离，催生出了防不胜防的“地下工作者”。
既然内网的高墙挡住了效率，那打工人只能在夹缝中求生，于是，荒诞的一幕在各个大厂的工位上演：
员工们一边在内网的自研模型里敲几个无关痛痒的词汇“完成KPI打卡”，一边在桌子底下掏出自己的私人手机或iPad，熟练地挂上梯子翻墙，打开Claude、Gemini，再把明明上传一张图片就能解决的事情花十五分钟用文字描述上传，然后获取到高质量的答案后，再对着屏幕一字一句地敲回内网的文档里。
分析师小刘就向超聚焦表示，“OpenClaw真的是帮了我大忙。平时那些海外前沿技术分析全都是英文的技术文档，指望内网那个模型根本翻不出人话。之前没办法，我只能自己一点一点地去人工翻译、扣字眼，那叫一个折磨。”
”但现在，我可以让OpenClaw帮我把这些干巴巴的外文资料翻译、整理好。虽然听起来很魔幻，人在公司上班，却得靠家里的服务器来推进业务，但这确实大大提升了我的工作效率，至少不用再天天为了这点破事儿熬大夜了。”
用他的话说，“真是赛博的世界，让我也是过上了上班就下班，下班才上班的生活”，这也算得上是2026年时髦的冷笑话了。
所以说，安全部门耗费巨资、顶着骂名建起的防火墙，初衷是为了防止数据泄露。结果却逼得员工不得不把业务痛点和关键信息脱敏后，通过不受监控的私人设备输入给外部大模型。
这哪里是防数据泄露，不如说是把原本可以通过API安全调用的数据，逼成了漫天飞舞的“人工搬运”。
在这场“筑墙”运动中，公司收获了所谓的安全感，沉淀了业务数据，节省了采购Token的真金白银。
代价是无数个深夜里，打工人们因为自研模型的低效而不得不增加的加班时长；是原本可以在全球最前沿AI工具辅助下飞速进化的打工人，被迫在自家的信息孤岛里重复造轮子。
大厂的算盘打得很精，但在这本精打细算的账本上，员工被损耗的精力和被拖累的效率，似乎是并没有被计入成本的“免费耗材”。
文 | 脑极体
2026年的春天，中国科技圈最热闹的战场，不在芯片，不在大模型，而在一只虾。
准确地说，是一只名为OpenClaw的开源AI智能体。它长着“手”和“脚”，能自主操控电脑、执行复杂任务，从“每天早上8点整理资讯”到“帮我写代码、发邮件”，只需一次指令，它就能像真人助手一样完成全部流程。上线四个月，OpenClaw的GitHub星标数就超越Linux，成为开源史上增长最快的项目之一。
而在中国，这只“虾”引发的连锁反应更为剧烈。腾讯、阿里、字节、百度、华为、小米、京东、360……几乎所有叫得上名字的科技大厂，几乎在同一时间宣布布局龙虾赛道。马化腾深夜发朋友圈晒全系“龙虾”矩阵，阿里火速成立Alibaba Token Hub事业群，飞书意外成为最大“养虾场”。
然而，表面的热闹之下，一场剧烈的分化正在发生：第一批“养虾人”已经开始花钱卸载，大厂们有的在认真构建生态壁垒，有的只是仓促跟风。
OpenClaw各种变体的问世是不是一场集体跟风？各种各样的龙虾智能体变体中，用户又愿意为谁买单？
追虾：大厂的焦虑进攻
如果今天你打开电脑，想给自己“养一只虾”，你会发现市面上的选择多得让人眼花缭乱。腾讯有WorkBuddy，阿里有CoPaw，字节有ArkClaw，小米MiClaw……数十家厂商几乎在同一时间涌入这条赛道。
从技术本质上看，“龙虾”并没有实现根本性的算法突破。它更多是工程架构和产品交互层面的创新，使智能体从概念走向了落地。OpenClaw提供了一个标准化的本地网关，将大语言模型的逻辑推理转化为对宿主机系统、本地文件与网络接口的物理操作，本质上是对现有模型能力的释放，而非颠覆。
大厂的跟进，其实是一种AI时代焦虑下的集体进攻。
这种焦虑有三重根源：一是大模型至今仍未跑通清晰的变现路径，而“龙虾”作为高频率调用token的入口，被寄予厚望；二是各大厂商此前为训练大模型囤积了庞大的算力资源，闲置率居高不下，智能体恰好提供了一条消耗算力的出口；三是技术趋势已然明朗，谁能率先将AI嵌入用户的实际操作流，谁就能在下一阶段抢占生态位。
不过，大厂虽然都抢着做，“龙虾”的各类变体却不尽相同。在龙虾智能体时代，大致可以划分出三类玩家。
第一派是云厂商，以腾讯、阿里、华为为首。他们的看家本领是扎实的底层技术和庞大的企业服务生态，因此，他们的“龙虾”天生就带着上云和进企的基因。
腾讯祭出的主力是WorkBuddy，它深度集成了企业微信和腾讯文档，主打零门槛和即插即用。用户甚至不用打开新软件，直接在聊天窗口里就能给WorkBuddy派活。同时，为了笼络极客社区，腾讯也推出了更开放的QClaw，保留了开源内核，允许开发者自由更换底层模型。另一边，阿里则拿出了CoPaw，将其嵌入了钉钉和阿里云控制台。CoPaw的最大优势是与阿里云生态的无缝衔接，用户可以直接命令它调用云端的OSS存储或MaxCompute计算资源，这对企业用户来说吸引力十足。此外，阿里还发布了JVS Claw，一个企业级的低代码平台，公司可以像搭积木一样，定制属于自己的“专属龙虾”。
第二派是大模型厂商以百度代表。他们最值钱的资产就是模型本身，所以他们的“龙虾”更像是一个顶级的模型能力展示厅。百度的布局最为铺张，一口气推出了多款产品。红手指Operator是百度对标OpenClaw的旗舰款，强调强大的自主操作能力；还有轻量级的DuClaw，专门面向个人开发者，号称“token消耗低到可以忽略不计”。
第三派是以小米为代表的终端厂商。他们的策略最简单直接：把“龙虾”塞进手机、PC和智能家居里，利用硬件入口的绝对优势，来反哺软件的黏性。小米的Xiaomi miclaw直接获得了系统权限，所以你可以在手机上命令它调度传感器、控制米家生态里的任何设备。比如一句“我出门了”，它就能自动关掉全屋的灯和空调。而且所有数据都在本地处理，绝不外传，主打隐私安全。尽管目前它还处在封测阶段，却已经让不少“米粉”兴奋不已。
简言之，这三派玩家各有各的侧重点。然而，当产品真正落到用户手里，是骡子是马，立刻就见了分晓。
吃虾：用户更愿意为谁买单了？
尽管市面上涌现了各种各样的龙虾智能体变体，消费者却并不因此轻易买单。不少用户吐槽：大部分龙虾智能体装上之后，根本没有什么实际效果；一个简单的任务就持续消耗token，还没跑完流程就已花掉几十块钱；想卸载时才发现入口隐藏极深，仿佛厂商生怕用户跑掉。
在一片参差不齐的产品中，差异化的优势开始浮现。从目前的开发者与用户反馈来看，真正被认可的产品与那些仓促跟风的产品之间，差距正在越拉越大。
好用派的代表首先是OpenClaw本身以及少数几家深耕开发者体验的变体。它们的共同特点是：开源透明、本地优先、工具链完善。开发者可以清楚地看到每一次操作指令如何生成、如何执行、如何纠错，也能自由替换底层模型，不受厂商绑定。这类产品真正把“自主操控电脑”的能力交还给了用户，不过只适用于有编程基础的开发者和技术极客。
而与好用派形成鲜明对比的噱头派则对应着部分仓促上马的大厂变体。它们的共性是：功能贪多、交互冗长、成本模糊。从写周报、做PPT到订机票、管股票，它们热衷于在宣传页面上罗列一长串场景。然而实际体验中，用户往往发现这些功能只是粗暴调用API的粗糙缝合，缺乏上下文理解与错误兜底能力。
一个典型场景是，用户下达“整理今日资讯并发送邮件”的指令，智能体看似在执行，实则每走一步都要弹出确认框，遇到稍微复杂的网页布局就开始死循环，最终耗费大量token却只完成了一半任务。更尴尬的是，许多厂商为了抢占首发声量，将原本只是API调用的自动化脚本包装成“智能体”，本质上与真正的自主操作相去甚远。
好用派与噱头派的根本分野，在于产品思路的不同。智能体的价值不在于炫技，而在于替用户省时间、降门槛、兜底风险。
好用派的思路是从用户场景出发，解决真实问题。他们知道自己做不了跨应用操作，就在权限范围内把本地文件操作做到极致，而不是给出一个消耗了token仍让人崩溃的半成品。而噱头派的思路是先上车再说，功能可以慢慢补。部分大厂产品的稳定性问题、工具缺陷、生态封闭，本质上都是抢首发的代价。
产品还没有打磨好就推向市场，风头一过，自然也就不会有人愿意买单。那些靠营销造势堆起来的热度，终究会在用户的真实体验中迅速冷却。
百虾大战，何去何从了？
使用过大部分龙虾智能体变体的开发者开始冷静，其实在这股爆火的应用浪潮中，大部分产品都是没有解锁实际应用场景，甚至难以与大模型媲美的“半成品”，真正有实际价值的OpenClaw和变体屈指可数，对普通用户实际也没有产生类似于生产力变革的效果。
龙虾的爆火和实际应用的不足不禁让人怀疑，龙虾智能体是否又会像元宇宙一般成为一个虚无的概念？狂欢之后便不会被人谈起？
答案并非如此。龙虾与元宇宙最大的不同在于，它并非凭空造出的概念，而是有真实的技术基础和产品形态。它迷失在舆论的狂欢之中，暂时没有找到适合自己生存的土壤，但等舆论热浪退去，会有更多懂技术、懂开发的极客继续探寻其价值。
一方面，龙虾确实具备一定的价值和创新形态。它将大模型从聊天框里解放出来，赋予了它对真实数字世界的操作能力，这是AI从脑到手的关键一跃，方向本身没有错。
另一方面，市面上已经存在各式各样的智能体产品，从早期的RPA（机器人流程自动化）到如今的AI Agent，龙虾并非无源之水。它更像是一次技术要素的重新组合，将大模型的推理能力、操作系统的可访问性接口，以及开源社区的协作模式融合在了一起，形成了一种更低门槛、更高上限的形态。
不过龙虾距离大众，确实还有很长的路要走。
一是当下的公众需求，用大模型产品本身就能解决大部分。对普通用户而言，让大模型写一段文案、总结一篇文档，远比部署一个智能体、教它完成多步操作来得简单。
况且，智能体的使用本身就有一定门槛。需要编程基础、需要理解部署流程、需要调试异常情况，大部分公众并不具备这样的数字素养。当一只“虾”的学习成本远高于它节省的时间时，它就注定还停留在极客圈层。
二是市面上的龙虾产品确实存在不少潜在的隐患。权限边界的模糊可能带来隐私风险，操作流的不可逆可能导致误删文件或误发邮件，而token的持续消耗更让普通用户望而却步。大厂的追逐在某种程度上也是一种焦虑的投射，优秀的产品需要真实的技术迭代和用户数据反哺，而不是在还没有找到应用场景的同时铺天盖地宣传、制造噱头。
龙虾的出圈与爆火折射出了不同圈层对跟上技术潮流的焦虑与渴望。在这场百虾大战中，大厂扮演了急于押注赛道的赌徒，普通用户扮演了被裹挟进浪潮的追风者。不过，这都告诉我们，技术从来都不是先爆火再收割流量、透支信任，而是先沉淀再创造价值、赢得人心。当喧嚣散去，真正留下的不会是那些最会制造话题的产品，而是那些真正解决了问题、经得起时间检验的技术。
快科技4月4日消息，继去年12月发布小米17 Ultra之后，备受关注的下一代超大杯旗舰小米18 Ultra的发布节奏有所调整。
据行业爆料，各大厂商的顶级旗舰均计划在2027年上半年集中亮相，这意味着小米18 Ultra的登场时间也已锁定在明年。
目前，小米18 Ultra正在测试一颗规格惊人的2亿像素潜望式长焦镜头。这颗镜头拥有1/1.28英寸的超级大底，感光能力相比前代的1/1.4英寸传感器有了质的飞跃，长焦端的画质表现力将再次刷新纪录。
除了传感器尺寸的跨越，小米18 Ultra的长焦系统还将引入尖端的LOFIC技术，并支持连续光学变焦。这项技术能确保手机在不同焦段下都能保持极高的画质水准，大幅拓宽了移动摄影的创作边界。
在处理高动态范围场景时，新机输出的成片能更真实地还原自然界的光影层次。即便在极高亮的拍摄环境下，画面高光部分依然能保留丰富的细节，有效解决了手机摄影中常见的过曝难题。
小米集团总裁卢伟冰曾明确表示，LOFIC技术代表了未来移动影像的演进方向。这种技术能精准解决明暗对比剧烈场景下的拍摄痛点，是高端影像产品迈向专业化的关键一步。
随着底层技术的不断成熟，小米18 Ultra显然不再单纯追求像素数值的叠加，而是通过光学系统与传感器技术的底层革新，试图在超大杯旗舰市场建立更深的影像技术护城河。
一封来自 Claude 的邮件，悄悄发送到了订阅用户的收件箱里。
内容其实很简单，用一句话就能说清：
从4月4日起，你不能再用Claude订阅额度跑第三方工具（比如OpenClaw），想继续用，只能按量付费。
这意味着什么？
曾经那种“一月几百块，AI随便用”的时代，在Claude这里正式结束了。
那顿看起来无限供应的AI自助餐，关上了它的大门。
01
这件事很快在开发者圈炸开了锅。
Claude Code负责人Boris Cherny连发多条推文解释，态度很明确：
不是不让用了，要用可以，得加钱。
要么购买”额外使用包“，要么自备Claude API key，按需按量付费。
他还强调了一点：Claude的订阅从来就不是为这种第三方工具的使用方式设计的，他们优先考虑官方产品和API的正常使用。
不过说白了，主要是受够了用户拿订阅狠狠薅token养龙虾。
这种“薅”已经远远超出了设计预期，毕竟这玩意儿确实是贵，贵得滴血：一只被养起来的OpenClaw agent，按API等效成本估算，跑一天大概在1000到5000美元。
而Claude最贵的Max订阅档，也就200美元一个月。
这就好比你花两百块进了自助餐厅，结果直接把厨房里的龙虾池搬空了。
这种赔本买卖，餐厅能一直做下去才怪。
02
把时间线拉长，Anthropic其实并不是“突然翻脸”，而是很早就意识到了赔本，做出了持续了四个月的止血，现在只是彻底把话摊开。
1月：Anthropic开始限制订阅OAuth token的外部使用，先从技术上堵住后门，不惊动用户。
2月：Anthropic更新服务条款（ToS），明确规定订阅账号不得用于第三方自动化工具。
3月：推出并强化Claude Code，用产品替代 OpenClaw 的核心能力，把用户从第三方生态拉回官方生态。
4月（也就是现在）：发邮件正式通知，彻底不允许订阅供给第三方工具。
短短四个月，从默默忍受到彻底切断，看看Anthropic的动作节奏，就知道他们亏得有多严重。
Anthropic甚至还给出了补偿：订阅者可以获得一次性等额月费积分，折算成你的月订阅费，相当于免费送一个月。
现在扩展包正在折扣，如有需要可以购买；想要全额退款也行，明天的退款邮件里找链接。
给补偿、给折扣、甚至给退款，说明他们知道用户会跑，但也说明他们已经接受：不封，比用户流失更亏。
03
这件事的核心其实只有一句话：AI订阅，本质是赌你用得不多。
大多数订阅用户只是问问问题、写写代码，消耗是可控的，用户的平均用量不会太高。
但OpenClaw这类工具把这件事彻底改变了：agent可以24小时运行，可以无限循环调用，可以同时跑多个任务……
这哪是用AI，这是直接把token当纸钱烧，和放饕餮进自助餐厅有什么区别。
一旦使用可以被自动放大，“平均用量”这个前提就彻底失效了，摆在订阅模式面前的只剩两个选择：要么涨价，要么消失。
Anthropic选择了第三种更直接的方式：把能放大用量的入口直接关掉。
龙虾贵，那就不上龙虾了，想吃自己买去。
不过暂时来讲，这并不是AI业内的统一方向。在Anthropic收紧的另一边，OpenAI的选择是放开，在2月份直接聘请了OpenClaw的创始人。
Codex工程负责人Thibault Sottiaux则表示：AI公司即将进入“供不应求”的阶段，谁拥有更多算力，谁的模型更高效，谁就能在这场竞赛中胜出——而他们（OpenAI）两者都有。
当一家公司开始限制使用，另一家公司选择承接需求，这场竞争就不再只是模型能力的竞争。
关键在于，谁能养得起这些“龙虾”。
对中国的AI企业来看，这可能是一个窗口期。
我们恰好具备更低的价格、更宽松的调用限制，和更适合高频调用的API。
当Anthropic收紧用量，OpenClaw这样的工具会寻找新的“算力出口”，一部分原本跑在海外模型上的agent也会开始迁移。
龙虾已被“放生”，接下来，就看谁的池子够大了。