模厂卖“虾粮”，就是西贝卖预制菜

我的一位文科生朋友，最近开始跟风养“龙虾”，千辛万苦学教程、配环境，终于装上了OpenClaw，更头疼的事是换“虾粮”。

一开始，她用的是GPT-4，结果吃了这款“虾粮”的OpenClaw傻傻的，完全不会干活。于是换成了DeepSeek3.2，龙虾还是傻傻的，直到换成GPT-5，用上这款“聪明粮”，龙虾倒是不傻了，学会忽悠和摸鱼了。嘴上说正在执行任务，实际上啥也没干，还在烧token。

“虾粮”，也就是为OpenClaw提供思考能力、供其调用的AI大模型，决定了龙虾到底能发挥多大的价值。所以，做虾粮、卖虾粮，成为AI圈最热门的生意。我们熟知的DeepSeek、Kimi、通义千问，还有海外的GPT-4、Claude等，都是时下最火的“虾粮”。

但火爆的虾粮经济，真的能让基础模厂走得长远吗？至少资本市场不太相信，此前大涨的OpenClaw龙虾概念股，已经开始集体走弱。

一边是虾粮大卖，一边是资本撤离，交织成龙虾模型市场的复杂现状。面对龙虾热，模厂恐怕必须保持一份清醒：普通人养龙虾就像吃预制菜，要么吃腻了，要么嫌贵了，卖虾粮这门生意，迟早会像西贝一样遭遇挑战。

第一批大模型公司，靠虾粮暴富

豆包、通义千问、DeepSeek这些大模型，平时聊天、写文案都是免费的，为什么给OpenClaw调用、变成“虾粮”就要花钱了？这是很多普通大众养龙虾时最大的困惑。

核心就在API，这个普通人很难理解的名词上。虾粮的商业模式是售卖模型API服务，赚取token费用。

机器人的每一次思考、每一步执行，都需要调用模型的能力，这些能力都得通过API接口接入OpenClaw，而这种调用不是免费的，通常以token来计价。比如跟龙虾说一句“你好”，模型就得思考这句话是什么意思，消耗掉几百个token，模厂就按对应价格收费。

OpenClaw对基础模型的需求，直接让模厂一波暴富。Kimi K2.5模型发布不到一个月，累计收入就超过了2025年全年总收入。MiniMax的M2系列模型，今年2月的日均token消耗量比去年12月增长6倍以上。

API服务出现在各大基础模型厂商的付费栏目里，为什么偏偏是龙虾的出现，带来了造富机会？

虾粮经济的底层逻辑

虾粮能让模厂快速致富，源于几个层面的利好叠加，这放大了API服务的红利。

第一重利好是人均token使用量。过去，AI模型主要用于日常聊天，一次对话也就消耗几百Token，用户付费意愿低。但现在，OpenClaw把模型能力从聊天变成了做事，一个复杂任务消耗几十万、上百万Token是常态，token消耗量被拉爆的同时，模厂的收入也水涨船高。

第二重利好是本地市场拓展。龙虾的特点是不挑食。作为开源智能体框架，龙虾支持接入市面上的各类大模型，所以不管是海外的GPT、Claude，还是国产的DeepSeek、Kimi、通义千问，都能作为虾粮。而海外模型的价格高，还存在支付、网络等门槛，国产模型的性价比一下子就高起来了，虾粮一下子提升了国产模型的接受度。

第三重利好是海外增量。此前，海外用户大多依赖GPT-5、Claude等模型，但这些顶级虾粮实在太贵，不少用户开始尝试国产虾粮，这让国产模厂在海外市场也赚到了真金白银。在OpenRouter的龙虾模型调用量榜单上，国产模型已经超过一半，Step 3.5 Flash、MiniMax M2.5、Kimi K2.5作为“国产龙虾三剑客”，成为虾粮市场的主力军。

一言以蔽之，Token的海量需求与API服务的不可或缺，共同组成了虾粮的造富密码。而这，也可能在龙虾叙事逆转、风口退去时，成为模厂的收入“双杀”。

预制菜的暴富幻觉

随着虾粮卖得越来越好，不少开发者开始疑惑：与其费劲对接国产模型API、折腾龙虾，为什么不直接用Claude Code呢？这就像明明可以吃顶级和牛，却偏偏选择了国产牛肉做的预制菜。

OpenClaw的调用生意，核心受众是不会复杂操作、不懂技术配置的小白开发者。一旦这类用户能力提升、需求升级，不再满足于傻瓜式的便捷操作，便会转而选择更高效、更专业的AI工具。

也就是说，虾粮的两大造富密码：龙虾带来的Token海量需求，未必长久；API服务长期存在的商业模式压力，从未消失。

一方面，当下龙虾的火爆，更多源于风口炒作与大众的尝鲜心理，并不是真实、可持续的生产力需求。已经有很多初期用户逐渐发现，龙虾的实际产出并不大，折腾许久却达不到预期效果；或者是存在安全隐患，无法应用于企业核心业务。近日，许多组织机构都发布了禁止在生产场景使用OpenClaw及二次开发版本的龙虾。

大家逐渐认清龙虾的实际价值之后，就不会再盲目跟风部署、频繁调用。一旦龙虾需求降温，原本指数级增长的Token消耗量会大幅下滑，给模厂带来的造富红利也会快速消散。

与此同时，API服务这一商业模式的固有问题，会在龙虾风口退去后再次凸显。

API服务并非因龙虾才出现，它早已是基础模型厂商的常规商业服务，而这一模式长期存在难以破解的痛点，此前DeepSeek爆火时，其API接入就曾引发行业激烈论战，关于云厂商的模型API服务到底赚不赚钱。核心矛盾在于，API服务虽然能带来现金流，但背后的算力成本、带宽网络支出是硬性负担，而且竞争同质化，模型之间难以拉开显著差异，用户忠诚度低，所以模厂和云服务商都被迫低价内卷，陷入利润率极低的价格战。

龙虾的出现，只是暂时放大了API服务的需求，却无法对盈利难题釜底抽薪。一旦龙虾的使用需求萎缩，卖虾粮这门生意，就会像西贝卖预制菜一样，变成一场专属于AI圈的暴富幻觉。

先上桌,再吃饱

当然了，模厂也不能当二极管，要么跟风all in虾粮生意，要么反应迟钝一口红利都吃不上。

我们就发现有的大厂特别愣。春节前，一位开发者朋友把X公司的模型接入龙虾后，发现效果不如预期，甚至比不上中小厂模型，向X公司的技术支持反馈后，得到的回复却是：内部判断OpenClaw只是一阵行业风口，热闹一阵就会过去。

公司内部不愿意投入资源去适配龙虾、提供开发者友好的工具，结果就是开年以后完全错过龙虾热潮，压根没能上桌吃饭，自家模型也在开发者生态中越来越边缘化。这已经不是清醒和长期主义了，就是内部决策僵化的大公司病。

对基础模型厂商来说，借着虾粮经济的风口，吸引开发者来体验模型、壮大生态，并赚到真金白银，改善现金流，都是非常有价值的。最可怕的就是，既看不上卖爆款、赚快钱，又没有打造出长期赚钱的现金奶牛。

卖虾粮，确实让模厂尝到了API经济的甜头。但每一个网红爆款终会褪去热度，从Manus到如今的OpenClaw，市场总会不断炒作下一个新风口。模厂不能只围着风口打转，卖完虾粮卖狗粮、猫粮、老虎粮，用户毫无忠诚度，也就无法建立护城河，没有溢价能力。所以，想长期赚到API服务的钱，还是得卖点独家食材：

1.卖高端粮。OpenClaw吃了低端虾粮就会死，根本干不了活。智能体的任务执行，让基础模型第一次拉开了智商差距，也让API服务能够靠优质模型取胜。持续投入技术研发，打造高效、优质且难以复制的高端虾粮，才能从根源上摆脱卖算力赚差价的依赖。

2.卖专属粮。养过宠物的都知道，不同阶段需要幼龄粮、处方粮、减脂粮，一款粮不能适配所有场景。模厂也要走差异化路线，针对金融、医疗、工业等不同的龙虾饲养场景，提供定制化的专属模型/工具/skill/安全方案等，将更多B端用户吸引到自身的生态当中，形成长期的使用习惯，进而提高品牌忠诚。

3.卖周边。不局限于卖虾粮，延伸增值服务，为用户提供数据、部署、技术支持等一站式服务，从卖token升级为全套龙虾饲养解决方案，靠服务黏住开发者，进而提升盈利空间。

总之，OpenClaw带火的虾粮经济，是AI模厂的一股东风。是借着这股东风，沉下心来练就自主飞行的能力，还是在一个风口与另一个风口之间反复切换、幻想一朝暴富……模厂的抉择，终将走向不同的结局。

本文来自微信公众号 “脑极体”（ID：unity007），作者：藏狐，36氪经授权发布。