OpenClaw 在中国大陆有多火？
热度量化与深层原因分析

2026 年初，一个名为 OpenClaw 的开源 AI agent 项目以史无前例的速度席卷全球技术社区。而中国大陆在这场热潮中扮演的不是「跟随者」，而是「加速器」甚至「主战场」。本报告基于 GitHub 官方数据、npm 包统计、政府公开文件、权威媒体报道等多层来源，系统评估 OpenClaw 在中国的热度水平，并从表层到结构层逐级归因。

一、热度有多高？——可观察信号与边界

1.1 全球维度的锚定

OpenClaw 是 2026 年初全球增长最快的开源项目。关键里程碑：

npm 周下载量从 2 月中旬的约 91 万增长至 3 月初的超过 150 万，趋势仍在上升。已确认

1.2 中国维度的特殊信号

1.3 热度边界（诚实声明）

二、表层原因——为什么吸引眼球？

2.1 「AI 有了身体」叙事

OpenClaw 让大模型「长出了手脚」——能操作浏览器、发邮件、管理日程、执行代码。叙事从「聊天」跃升到「执行」，击中了「别光说，做出来」的核心期待。截至 2 月底，ClawHub 上已有超过 13,000 个社区构建的 Skills。合理推断

2.2 极低的尝鲜门槛

npm install -g openclaw   # 一行命令安装

国内轻量云服务器首年可低至 200 元以下。Kimi Claw 等托管服务甚至无需部署。门槛低 + 效果炸 = 病毒式传播。合理推断

2.3 创始人叙事 + OpenAI 背书

Peter Steinberger：13 年 PDF SDK 公司（营收过亿美元）→ AI agent 项目 → 2026-02-14 被 OpenAI 收编。项目转交开源基金会。已确认

2.4 「龙虾」品牌 meme 化

🦞 图标 + 「养虾」文化 + 「龙虾十条」政策名 → 高度可传播的文化符号。全国政协委员张云泉在新华网报道中直接使用了「养龙虾创业」这个说法。合理推断

表层原因小结：产品力 × 低门槛 × 叙事力 = 病毒式传播。但这无法解释「为什么在中国格外火」。

三、结构性原因——为什么是中国？为什么是现在？

3.1 大模型的「应用焦虑」遇上了「应用出口」

中国有大量大模型厂商（Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen、MiniMax），长期面临「模型能力 ↑ 应用场景不足」的困境。OpenClaw 提供了现成的应用框架——把「模型 API 调用」变成「agent 执行任务」。

2026 年 2 月，中国模型在 OpenClaw 生态中的 Token 调用量（4.12 万亿）首次超过美国模型（2.94 万亿）。已确认（第三方平台统计）

3.2 云计算过剩产能需要新出口

中国轻量服务器成本极低（首年 <200 元）。OpenClaw 带来了「每人一台 AI 服务器」的场景——把偶尔使用的云主机变成 24/7 AI 基础设施。合理推断

3.3 「一人公司」叙事与政策方向吻合

OPC（One Person Company）击中两个政策痛点：赋能个体创业者 + AI 能力下沉到个人/小企业。龙岗「龙虾十条」的实质是支持 OPC 经济形态。全国政协委员凌俊杰预测「未来 5 年会涌现一批 OPC 独角兽」。合理推断

3.4 社区传播放大效应

知乎/B站「保姆级教程」文化 + 公众号/小红书内容创业 + GitHub 中文社区自组织翻译 + 技术网红文化 → 超额传播。合理推断

3.5 消息平台本地适配

OpenClaw 对飞书和钉钉的原生支持 + Telegram 在技术圈的角色 → 直接嵌入中国通讯生态。合理推断

四、应用场景——从尝鲜到基础设施化

4.1 AI agent 常驻节点

7×24 在线服务 + Cron 定时任务 + heartbeat 健康检查。国内轻量服务器年费 <200 元 → 「人人有一个 AI agent 常驻节点」成为可能。

4.2 小主机 / VPS 自托管

「龙虾盒子」（AI NAS）进入政策文件（龙岗补贴 30%）。趋势：AI agent 在家庭/办公室小主机上运行 → 「AI 能力 + 数据本地」的平衡。

4.3 Telegram 多 Bot 编排

每个 agent 一个 Telegram Bot → 不同 Bot 绑定不同模型 → 群组内调度多 AI agent 协作。这是 OpenClaw 区别于 Dify、Coze 的核心差异化。

4.4 Claude Code / Skills 工作流

exec 工具调用 Claude Code CLI → 通过 Gateway + API 中转间接获取 Claude 能力 → 在 Telegram 中一键触发代码审查、深度调研、内容生成。把顶级 AI 能力包装成「一键操作」。

4.5 本地自动化基础设施（「养虾」🦞）

长期使用积累记忆 → 自动化邮件/信息源/报告/日程 → 从工具变为持续运行的个人 AI 基础设施。

场景递进关系

尝鲜（一键部署）
  → 常驻（7×24 运行）
    → 编排（多 Bot 协作）
      → 深度集成（Claude Code 工作流）
        → 基础设施化（养虾 🦞）

中国的低成本云 + 本地模型生态 + 通讯平台支持 → 每一步门槛都比海外更低。合理推断

五、安全隐忧

• CVE-2026-25253：RCE 漏洞（CVSS 8.8），已修复
• ClawHub 供应链投毒：约 10-20% Skills 存在恶意行为
• 公网暴露：大量实例未正确配置防火墙
• 工信部安全警告：提醒企业审查暴露情况

2026-02-07，OpenClaw 与 VirusTotal 建立合作，强制扫描新 Skills。已确认

六、确定性分层总结

已确认 的事实

1. OpenClaw 是 GitHub 上增长速度最快的项目之一（295K Stars in ~3.5 个月）
2. 中国公网暴露实例全球占比最大（约 32.7%）
3. 五大中国云厂商相继推出 OpenClaw 部署服务
4. 三家大模型厂商据报道推出衍生产品
5. 深圳龙岗区发布 OpenClaw & OPC 支持政策征求意见稿
6. 进入 2026 全国两会代表委员讨论
7. npm 周下载量 2 月持续增长（91 万 → 150 万+）
8. ClawHub 超 13,000 Skills，安全问题突出

合理推断

1. 中国热度超越全球平均，根源是五个结构性需求叠加
2. 「养虾」文化和 OPC 叙事是重要传播放大器
3. 低成本云 + 国产模型使中国用户门槛全球最低
4. 政府政策支持的是 OPC 经济形态，不仅是 OpenClaw 技术
5. 多 Bot 编排和 Claude Code 间接访问有特殊吸引力

不确定推测

1. 中国大陆实际日活用户数无法准确估计
2. 热度中多少转化为长期使用尚待观察
3. 安全问题是否会中期抑制增长
4. 托管服务（Kimi Claw/MaxClaw）是否分流 OpenClaw 本体使用

参考资料

官方源

• GitHub: openclaw/openclaw — 295K Stars (截至 2026-03-10)
• npm: openclaw — 周下载量 150 万+
• 深圳龙岗区政府「龙虾十条」征求意见稿
• awesome-openclaw-skills

权威报道

• TechCrunch: Steinberger joins OpenAI
• Star-History: OpenClaw surpasses React
• 新华网：AI 时代「一人公司」加速孵化
• 36氪：OpenClaw 给中国 AI 开辟弯道超车大市场
• TechNode: OpenClaw sparks boom
• 澎湃：OpenClaw 狂跑两周
• 中新网：龙岗「龙虾十条」
• The New Stack: Is it safe?