2026年3月26日，在接受彭博社采访时，OpenClaw（俗称“龙虾”）开源AI智能体框架的创始人、奥地利程序员Peter Steinberger（彼得·斯坦伯格）直言不讳地指出当前全球AI应用存在显著的“温度差”（温差）。他用一个生动对比总结道：在美国，有些员工会因为违规使用OpenClaw这类能直接操控电脑的AI代理而被裁员（“养龙虾”被视为违规）；而在中国，许多员工如果拒绝使用AI提升效率，反而可能面临被开除的风险。
这一言论迅速在中美科技圈引发热议，OpenClaw作为2025年底由Steinberger发起的“周末项目”，如今已演变为GitHub上增长最快的开源项目之一。它能让大模型（如Claude、Qwen等）获得本地操作系统权限，实现从“聊天”到“真实执行”的跨越，用户通过微信、企业微信或消息App即可远程指挥AI整理文件、运行代码、处理邮件等。
OpenClaw爆火背景：从“周末项目”到“全民养龙虾”
OpenClaw的前身Clawdbot/Moltbot于2025年11月推出，核心在于打破传统LLM“只说不做”的局限，让AI代理（Agent）直接在用户本地电脑上运行，具备屏幕查看、鼠标点击、键盘输入等能力。Steinberger强调，其目标“不是替代人类，而是让我们从琐事中解放，去追求创造、连接与探索”。
2026年初，该项目在中国爆发式流行，近一半用户来自中国。腾讯、字节跳动、华为云、百度智能云等纷纷跟进，推出QClaw、WorkBuddy、ArkClaw、NemoClaw等一键部署工具或云端版本，甚至举办线下“养龙虾”活动。企业微信、QQ等平台也支持调用OpenClaw，形成完整生态。相比之下，硅谷部分巨头因数据合规和安全担忧，内部限制或屏蔽了对OpenClaw的访问。
AI温差的核心：拥抱速度 vs 风险控制
Steinberger在采访中将中美差异归结为两种极端心态：
- 中国模式：“不敢不用” 中国企业展现出近乎狂热的拥抱姿态，将AI Agent列为员工必修技能或KPI指标。效率竞争激烈，拒绝使用AI可能被视为“落后”，直接影响绩效甚至岗位。腾讯内部“养龙虾”赛马、字节等公司的快速适配，体现了“用AI就是生产力”的共识。Steinberger观察到，这种强制普及让OpenClaw在中国迅速渗透到日常办公和开发流程中。
- 美国模式：“不准用” 美国科技巨头更注重合规、安全与控制。OpenClaw作为开源框架，默认配置下存在潜在风险（如权限过大可能导致数据泄露或网络攻击）。部分企业（如谷歌、Anthropic等）因担心内部信息泄露、知识产权问题或AI失控，明确禁止或严格限制员工使用此类工具。Steinberger提到，美国员工“养龙虾”被裁的案例，反映出企业对“黑箱执行”和安全漏洞的谨慎态度。
这种“温差”本质上是文化、监管与竞争环境的差异体现：中国侧重快速迭代与规模应用，美国更强调风险防控与制度保障。Steinberger本人作为开源倡导者，对此持中立观察态度，他希望OpenClaw能保持独立开源，同时也加入OpenAI相关工作，推动代理技术普惠。
背后的深层原因与潜在风险
- 中国侧：激烈的市场竞争和“内卷”文化推动企业加速AI落地。OpenClaw的低门槛（消息App即可调用）和本地/云端灵活部署，完美契合中小企业降本增效需求。但安全隐患不容忽视：不当配置可能引发权限滥用、信息泄露等问题，工信部等部门已关注相关漏洞。
- 美国侧：严格的隐私法规（GDPR类似影响）、企业责任文化，以及对AI伦理的重视，导致采用更保守。巨头更倾向于闭源、可控的解决方案（如Anthropic的Claude Code/Cowork电脑操控功能），而非完全开源的“野蛮生长”。
Steinberger在项目文档和访谈中反复强调：AI代理应是“助手”而非“主人”，需通过沙盒、权限控制和人类监督来平衡强大能力与风险。他预测，未来80%的传统App可能被此类智能体平台取代，但前提是建立可靠的安全与治理框架。
行业启示：从“温差”到“融合”
OpenClaw之父的这番言论，凸显了2026年AI Agent浪潮下的全球分化现实。它提醒从业者：技术本身无国界，但应用生态深受本地环境影响。中国的高速拥抱可能加速创新迭代，但需补齐安全与合规短板；美国的谨慎态度有助于长期可持续发展，却可能在速度上落后。
长远看，这种温差或推动全球标准制定——开源社区（如OpenClaw基金会）与企业级解决方案（如Claude的电脑使用能力）相互借鉴。Steinberger本人正致力于让OpenClaw保持开放独立，同时探索更安全的部署方式。
对普通用户和企业而言，“养龙虾”已不再是可选，而是生产力竞争的必选项。但正如Steinberger所言：真正的赢家不是盲目使用或禁止，而是学会“聪明地用”——结合权限管理、审计日志和人类在环（human‑in‑the‑loop），让AI真正成为解放生产力的工具，而非风险源头。
这一“AI温差”讨论，也为中美科技交流提供了新视角：在效率与安全的平衡中，找到最优路径，或许才是AI Agent时代的共同课题。
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