2026年3月26日，喺接受彭博社採訪時，OpenClaw（俗稱「龍蝦」）開源AI智能體框架嘅創辦人、奧地利程式員Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格）直言指出當前全球AI應用存在明顯嘅「溫度差」。佢用一個生動對比總結：「喺美國，有啲員工會因為違規使用OpenClaw呢類能直接操控電腦嘅AI代理而被裁員（『養龍蝦』被視為違規）；但喺中國，好多員工如果拒絕用AI提升效率，反而可能面臨被開除嘅風險。」
呢番說法迅速喺中美科技圈掀起討論。OpenClaw原本係由Steinberger喺2025年底發起嘅「周末項目」，而家已演變成GitHub上增長最快嘅開源項目之一。佢可以令大型模型（如Claude、Qwen等）取得本地作業系統權限，從「對話」跨越到「真實執行」，用戶透過微信、企業微信或其他訊息App就可以遠程指揮AI整理文件、執行程式碼、處理電郵等。
OpenClaw爆紅背景：由「周末項目」到「全民養龍蝦」
OpenClaw嘅前身Clawdbot/Moltbot喺2025年11月推出，核心係打破傳統大型語言模型「只講唔做」嘅局限，令AI代理可以直接喺用戶本地電腦上運行，具備睇屏幕、點擊滑鼠、鍵入鍵盤等能力。Steinberger強調，佢嘅目標「唔係取代人類，而係令我哋由瑣事中解放，追求創造、連繫同探索」。
2026年初，呢個項目喺中國爆發式流行，近一半用戶來自中國。騰訊、字節跳動、華為雲、百度智能雲等紛紛跟進，推出QClaw、WorkBuddy、ArkClaw、NemoClaw等一鍵部署工具或雲端版本，甚至出現線下「養龍蝦」活動。企業微信、QQ等平台亦支持調用OpenClaw，形成完整生態。相比之下，硅谷部分巨頭因為數據合規同安全憂慮，內部限制或屏蔽咗對OpenClaw嘅訪問。
AI溫差核心：擁抱速度 vs 風險控制
Steinberger喺訪談中將中美差異歸結為兩種極端心態：
- 中國模式：「唔敢唔用」 中國企業展現出近乎狂熱嘅採納姿態，將AI Agent列為員工必修技能或績效指標。效率競爭激烈，拒絕使用AI可能被視為「落後」，直接影響績效甚至崗位。騰訊內部嘅「養龍蝦」賽馬、字節等公司嘅快速適配，都反映咗「用AI就係生產力」嘅共識。Steinberger觀察到，呢種強制性普及令OpenClaw喺中國迅速滲透到日常辦公同開發流程。
- 美國模式：「唔准用」 美國科技巨頭更注重合規、安全同可控性。OpenClaw作為開源框架，預設配置下存喺潛在風險（如權限過大可能導致數據外洩或網絡攻擊）。部分企業（如Google、Anthropic等）因擔心內部資訊外洩、知識產權問題或AI失控，明確禁止或嚴格限制員工使用此類工具。Steinberger提到，美國有員工因「養龍蝦」而被裁嘅案例，反映企業對「黑盒執行」同安全漏洞嘅審慎態度。
呢種「溫差」本質上係文化、監管同競爭環境差異嘅體現：中國側重快速迭代同規模應用，美國則強調風險防控同制度保障。Steinberger本人作為開源倡導者，對此持中立觀察，佢希望OpenClaw能保持獨立開源，同時加入同OpenAI相關嘅工作，推動代理技術普惠。
深層原因與潛在風險
- 中國方面：激烈嘅市場競爭同「內卷」文化推動企業加速AI落地。OpenClaw嘅低門檻（訊息App即可調用）同本地/雲端靈活部署，啱中小企業降本增效嘅需要。但安全隱患唔容忽視：配置唔當可能引起權限濫用、資訊洩漏等問題，工信部等部門已關注相關漏洞。
- 美國方面：嚴格嘅隱私法規（類似GDPR嘅影響）、企業責任文化，以及對AI倫理嘅重視，導致採用更保守嘅策略。巨頭較傾向採用閉源、可控嘅方案（如Anthropic嘅Claude Code/Cowork電腦操控功能），而非完全開源嘅「野蠻生長」。
Steinberger喺項目文檔同訪談中反覆強調：AI代理應該係「助手」而唔係「主人」，需要透過沙盒、權限控制同人類監督去平衡強大能力同風險。佢預測，未來80%嘅傳統應用可能會被呢類智能體平台取代，但前提係建立可靠嘅安全同治理框架。
行業啟示：由「溫差」走向「融合」
OpenClaw之父嘅言論凸顯咗2026年AI Agent浪潮下嘅全球分化現實，提醒從業者：技術本身無國界，但應用生態深受本地環境影響。中國嘅高速擁抱可能加速創新迭代，但需要補齊安全同合規短板；美國嘅謹慎有助於長期可持續發展，但喺速度上可能落後。
長遠嚟講，呢種溫差可能推動全球標準制定——開源社群（例如OpenClaw基金會）同企業級方案（如具備電腦使用能力嘅Claude）可以互相借鑑。Steinberger本人正致力於保持OpenClaw開放獨立，同時探索更安全嘅部署方式。
對普通用戶同企業嚟講，「養龍蝦」已唔再係可選，而係生產力競爭嘅必要項目。但正如Steinberger所講：真正贏家唔係盲目使用或一律禁止，而係學識「聰明使用」——結合權限管理、審計日誌同人類在環（human‑in‑the‑loop），令AI真正成為解放生產力嘅工具，而唔係風險源頭。
呢個關於「AI溫差」嘅討論，亦為中美科技交流提供新視角：喺效率同安全之間搵到平衡，可能先係AI Agent時代嘅共同課題。
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