商業第 104 期

紅色龍蝦正在從搜尋框中消失

那些曾經遍地的龍蝦，都去哪了呢？

安光涉（Oswarld）· INLEVEL9 作者與編輯

紅色龍蝦正在從搜尋框中消失

前言

各位訂閱者，在我們三月份寄出的通訊中，曾報導過席捲中國的「龍蝦熱潮」。那是一款名為 OpenClaw 的開源 AI 代理，讓人们在騰訊總部門前排起長龍，同時撼動了雲端市場與通訊軟體生態圈的報導。

然而，兩個月過去了，這隻龍蝦正在 Google 搜尋中快速消失。

從 Google Trends 圖表來看，變化相當劇烈。openclaw 的搜尋量在四月達到 100 的峰值後，五月便跌至 12。跌幅約 88%。曾在韓國引起熱議的變體 hermes agent，以及另一個克隆版本 nemoclaw，在搜尋圖表中也幾乎找不到蹤跡。

「那些曾經遍地的代理，為什麼全都消失了？」讓我先給出結論：消失的不是代理本身，而是「代理」這個詞正在消失。而且，這更可能是類別的常態化，而非趨勢的死亡。

搜尋圖表告訴我們的事

首先，我們需要精確地看待數據。圖表上有四條線。

藍線（openclaw）從二月中旬開始急劇攀升，四月達到 100 的峰值，五月則急劇下滑。平均值為 16。紅線（hermes agent）從四月底開始微微抬頭，但平均值仍停留在 1。黃線（nemoclaw）平均值為 0，幾乎沒有被搜尋。

而最關鍵的一條線是綠線（agent ai）。過去一年來，它一直維持在 17 左右的水平。無論龍蝦熱潮處於頂峰還是退潮，它幾乎沒有變化。四月曾短暫升至 36，隨後又回到原有水平。

在同一張圖表中，兩個截然不同的故事正在同時上演。

一個是「工具名稱」的消亡（openclaw、hermes agent、nemoclaw）。 四月因好奇心而被搜尋的專有名詞正在快速消失。另一個是「類別」的穩定性（agent ai）。 這些工具名稱所指向的類別本身，仍維持著平時的基準線。

因好奇心而被搜尋的詞會消失，但類別會存活。這個簡單的規律足以解釋整個龍蝦熱潮。搜尋是好奇心的函數。當好奇心被滿足，搜尋就會消失。但這並不意味著使用的終結。

有數據可以證明這一點。

龍蝦並沒有死

搜尋量下降，並不代表使用量也在下降。實際數據指向的恰恰是相反的方向。

根據開源 LLM 閘道器 OpenRouter1測量的每日 Token2處理量，截至 5 月 10 日，Hermes Agent 每天處理 2,240 億 Token，OpenClaw 處理 1,860 億 Token。 兩款工具合計每天處理 4,100 億 Token。換算成韓語，相當於每天處理約 30 萬張 A4 紙的工作量。

OpenClaw 的累計 Token 處理量已達 9.17 兆。GitHub Star 數已超過 37 萬。這就是一個「消失」的工具的樣貌嗎？

事實上，四月以來 OpenClaw 陣營經歷了劇變。二月，創辦人 Peter Steinberger 跳槽至 OpenAI，專案則移交給獨立基金會。隨後，安全危機爆發。3 月 18 日至 21 日，短短 4 天內公開了 9 個 CVE3，其中一個的 CVSS 評分高達 9.9，屬於極端危險等級。在技能市場 ClawHub 上註冊的 2,857 個技能中，有 341 個被判定為惡意。

在韓國，2 月 8 日，Naver、Kakao、Danggeun 同時禁止內部使用。這是 DeepSeek 事件後約一年來，首次有企業正式封鎖特定 AI 工具。

當這類安全危機發生時，通常會出現兩種情況：第一，新使用者流入停止；第二，因好奇心而搜尋的人們離開。但有趣的是，原本已將其整合到工作流中的使用者幾乎沒有流失。Token 處理量就是證據。

搜尋量代表的是「新產生好奇心的人」的數量，而 Token 處理量則是「真正在工作中使用的人」的痕跡。這兩個數字完全可以畫出截然不同的曲線。

為什麼人們正在放下龍蝦

在搜尋量下降的同時，實際使用者之間正在發生什麼？我認為有四股力量在同時運作。

第一，好奇心的自然消退。新工具出現時，搜尋量會爆發。 那是「這是什麼？」的時期。當好奇心被滿足，搜尋就會減少。OpenClaw 在 1 月 30 日改名後，一個月內 GitHub Star 數就突破 18 萬，達到了話題性的頂峰。四月的搜尋量 100 是那股餘波，而五月的 12 則是好奇心被滿足的人們離開後的基準線。

第二，Token 經濟的負擔越來越重。 我認為這是最關鍵的因素。讓 LLM 讀一次 PDF，和讓代理去處理那份 PDF，Token 使用量相差數倍。代理會讀取 PDF、整理、檢視整理結果、再將檢視結果傳送到其他地方。這不是一次對話，而是連鎖作業。Hermes Agent 強調「經濟地使用 Token」，也是為了解決這個負擔。但無論使用多麼省節的工具，LLM 處理的 Token 絕對數量都在增加。在 Token 經濟時代，這直接轉化為成本。4 月 4 日，Anthropic 禁止 Claude Pro/Max 訂閱者透過 OpenClaw 等外部框架使用其訂閱 Token，成本負擔更加赤裸裸地浮現。有使用者公開分享，因為未監控的 OpenClaw 實例，收到了一張 800 美元的月帳單。

第三，前沿模型將其吸收了。 龍蝦熱潮處於頂峰的三月，Anthropic 在一個月內連續發布了三樣產品。3 月 17 日 Claude Dispatch（手機下達指令 → 桌面自動執行作業）、3 月 20 日 Claude Code Channels（整合 Telegram、Discord、iMessage）、3 月 23 日 Computer Use（直接操作畫面）。VentureBeat 稱 Channels 為「OpenClaw killer」，AI 評論家 Matthew Berman 則總結道：「They’ve BUILT OpenClaw。」同一時期，OpenAI Codex 也朝類似方向發展，OpenAI 更直接挖角了 OpenClaw 的創辦人。如果需要一個能在通訊軟體中自主工作的代理，現在不必另外安裝 OpenClaw 或 Hermes 了。因為你已經訂閱的工具就提供了這個功能。

第四，老實說，龍蝦並非萬能。 初期，OpenClaw 被影響者和專家們介紹為「什麼都能做的魔法棒」。但實際使用後發現並非如此。即使賦予足夠的權限，能執行的作業邊界仍然明確。Anthropic 在發布 Claude Dispatch 時承認，複雜的多應用作業成功率約為 50%，而 OpenClaw 也大致在這個水平。再加上安全問題始終如影隨形。

我自己在 2~3 月的安全危機期間也受到了直接影響。我想徹底移除 OpenClaw，但全球 NPM 套件、~/.openclaw 目錄、日誌檔案、背景程序都無法乾淨地清除。於是我親手開發了一個名為 OpenShears 的小型 CLI 工具並公開到 GitHub。概念是「就像廚房剪刀用來分解龍蝦一樣，OpenShears 是用來安全移除 OpenClaw 痕跡的工具」。在開發過程中我深刻體會到：如果龍蝦真的是一個如此出色的工具，就不會需要另外開發一個移除工具了。

這四點並非各自獨立運作，而是相互疊加。好奇心被滿足了、成本令人卻步、替代品已經內建在科技巨頭的產品中、實際使用後發現並非萬能。搜尋量下降，正是這四者同時累積的結果。

所有新技術都會經歷的第二場死亡

值得回想一下 Gartner 的技術成熟度曲線4。Gartner 在 2026 年報告中明確指出，AI 已進入「幻滅低谷（Trough of Disillusionment）」。這是華麗的期待退潮、失敗案例累積、對 ROI 的質疑蔓延的階段。

但幻滅低谷並非終點。接下來是「啟明斜坡」，再之後是「生產力高原」。Gartner 強調了一點：在幻滅期，AI 的普及方式不是由新創公司推動，而是由既有軟體廠商將 AI 內建於自家產品中銷售。Anthropic 將 Dispatch / Channels / Computer Use 內建於 Claude 的模式、微軟的 ClawPilot 或 Google 的 Remy 整合到 OS 與雲端的趨勢，正是這個模式。

OpenClaw 搜尋量下降，並不表示這個類別正在失敗。而是表示它正在經歷新工具的第一場死亡（搜尋好奇心的消退），並邁向被既有平台吸收為附屬功能的第二階段。

這種模式並非首次。1990 年代末網路泡沫破滅時，「internet」的搜尋量曾一度下降。但網路消失了嗎？沒有。只是它變得過於理所當然，不再需要特別搜尋了。「cloud computing」的搜尋量在 2015 年前後達到峰值後下降。雲端死了吗？不，它只是成為了所有公司的基礎設施。

搜尋的死亡，往往是吸收的信號。

奧茲的視角

在長期關注 GTM 策略的過程中，我觀察到一個模式：開創新類別的工具，幾乎毫無例外地，都會將位置讓給將該類別標準化的後續者。類別的開創者（category maker）與類別的擁有者（category owner）並不相同。 OpenClaw 是類別的開創者。但類別擁有者的位置，正被 Anthropic 的 Dispatch、OpenAI 的 Codex、MiniMax 的 MaxClaw、微軟的 ClawPilot 等後續者快速佔據。

而且，這個轉變不僅發生在軟體層面。在做雲端顧問時，我經常看到一個信號：Intel Xeon CPU 一生產出來就被搶購一空，Meta 則大量採購 ARM 和 Graviton CPU。NVIDIA 斥資 200 億美元收購 Groq 的 LPU 技術，也是同一趨勢。AI 基礎設施的重心正在從「訓練 LLM 的 GPU」轉向「運轉 Harness 的 CPU 與記憶體」。 在龍蝦搜尋量下降的同時，它所創造的基礎設施需求正在徹底重塑資料中心。

有趣的是速度。網路用了 30 年、雲端用了 10 年走完的這個週期，AI 代理只用 4 個月就走完了。從 GTM 策略的角度來看，這是一個令人警惕的信號。當你僅憑一張搜尋圖表就判斷「趨勢已經結束」時，類別很可能已經進入下一個階段了。

結語

讓我們回到最初的問題：那些曾經遍地的代理，為什麼全都消失了？

  • 消失的是搜尋，不是使用。OpenClaw 和 Hermes Agent 合計每天處理 4,100 億 Token。
  • 工具名稱會消失，但類別依然存活。「openclaw」的搜尋量下降了 88%，但「agent ai」的搜尋量幾乎沒有變化。
  • 類別正在被科技巨頭吸收。微軟 ClawPilot、Google Remy、MiniMax 的 MaxClaw、NVIDIA 的 NemoClaw、OpenAI 的收購動作，都是這個信號。 未來六個月真正的觀察重點不是搜尋圖表，而是以作業系統為單位整合的代理能走多遠。到那時，我們不會再去搜尋，而是直接使用。 那就是類別的常態化，而「openclaw」搜尋量的暴跌，很可能是這個常態化的第一個信號。

參考資料 & 延伸閱讀

核心來源

背景知識

奧茲的作品

  • oswarld/openshears：正文中提到的、用於安全移除 OpenClaw 痕跡的 CLI 工具。一行 npx openshears 即可執行。

作者 安光涉（Oswarld） 現任世宗大學兼任教授，INLEVEL9 策略顧問。職涯經歷、研究、著作與近期活動會持續更新在作者介紹。 最新動態 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

각주

  1. OpenRouter：一個整合閘道器，讓你能透過單一 API 呼叫不同的 AI 模型（OpenAI、Anthropic、Google、中國模型等）。由於能即時統計各模型的使用量，因此被業界廣泛引用為「AI 工具使用量」的衡量基準。 ↩

  2. Token（代幣）：AI 模型處理文字的基本單位。一個詞、詞的一部分、或標點符號等都可構成一個 Token。以韓語為基準，100 萬 Token 大約相當於 700 張 A4 紙的內容量。 ↩

  3. CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，通用弱點揭露）：為軟體中發現的安全弱點分配的官方編號。以 CVSS 評分衡量危險程度，9 分級屬於「致命」等級。CVSS 9.9 可視為幾乎最極端的危險度。 ↩

  4. 技術成熟度曲線（Hype Cycle）：Gartner 將新技術的認知度變化整理為五階段曲線模型。依序為「創新觸發 → 膨脹期期望峰值 → 幻滅低谷 → 啟明斜坡 → 生產力高原」。核心在於：期待先被吹高再消退，之後才開始實用性應用。 ↩

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