凌晨两点，2000人在线聊AI：一场龙虾直播引发的真实碰撞

大家好，我是大熊。

昨晚做了一场直播，聊了几个小时，围绕”龙虾”——也就是OpenClaw展开讨论。直播间累计2000人次观看，来的人五花八门：有做纺织厂的老板、有做短视频带货的、有搞芯片供应链的、有做AI漫剧的小姐姐、还有凌晨两点边写代码边听直播的程序员。

聊到最后我发现，大家关心的问题其实就两个：AI到底能帮我干什么？我怎么靠它赚钱？

今天把直播里最有价值的内容整理出来，分享给没来得及看的朋友。

龙虾是什么？先搞清楚一件事

很多人一上来就问龙虾怎么装、怎么用，但连它是什么都没搞明白。

简单说，龙虾就是一个躯体。你给它装上手和脚，给它各种组件，它可以去完成任务。但如果没有大脑指挥，它就是个空壳。

这个大脑就是大模型。你需要给它接入一个API，这个API由大模型厂商提供，需要花钱买。想让龙虾更聪明，就得买智商更高的模型——代价也很明显，顶级模型一天可能烧几百上千美金。

便宜的模型甚至免费的也有，但最大的问题就是笨。我最近用MiniMax和一些中等模型，遇到问题它不会自己想办法解决，要么给你打太极，要么真的就解决不了。

所以核心逻辑就出来了：你花了大价钱给它配顶级大脑，那它做的事情就必须有高回报。不要拿着几百美金一天的成本，让它去干没有收益的活。

直播间三个真实场景，暴露了AI的边界

场景一：能不能让AI帮我剪视频？

有个做带货的朋友，手里有大量视频素材，一天要剪几十上百条。他问能不能让龙虾帮他自动剪辑。

说实话，现在还做不到。我知道的AI剪辑工具，比如ChatCut，用聊天方式让AI做视频，但还不成熟。最近很火的Remotion这个skill，也只能做一些简单的动效视频，做不了真正有节奏、符合审美的剪辑。

但也不是完全没办法。如果你的视频不复杂，可以把它模块化——固定的背景音乐、固定的片段时长、固定的转场，然后让AI做拼接、配字幕、生成语音，再打乱素材重新组合。我之前就是这么干的，拍了几十上百个活动素材，先整理好，再让AI根据文案脚本去抽帧匹配场景，最后组装成视频。

但如果你要微调细节、要求时长灵活、要有人的审美判断，那目前还是得靠人。

场景二：用AI炒股，一万赚三十万？

直播间有个朋友说，他的美国朋友用OpenClaw做高频交易，投了一万美金，赚了三十万。

我不知道真假，但他说的逻辑有道理：AI处理信息的速度比人快太多。特朗普发了一条推特说要加10%关税，股市马上震荡——我们人还没反应过来，AI已经检测到了，可以在几秒内完成买入卖出。每次赚几美分，但高频累积起来就是大钱。

不过风险也很明显。AI不分真假，网上大量虚假信息，它抓取到了就当真的用。而且现在有人专门做GEO（AI搜索排名优化），故意发布误导性内容让AI抓取。所以数据源的质量是关键，你得去对接真正靠谱的数据接口，而不是让AI自己去网上乱搜。

场景三：纺织厂老板的困局

这个聊了最久，也最让人感慨。

一个做纺织行业的朋友，他们想用AI视觉检测来降低布料的报废率。现在人工检测，100米布大概有十几米是废的，浪费率超过10%。如果用智能检测，可以压到2%-3%。

听起来AI完全可以解决，对吧？但聊深了才发现，问题根本不在AI。

他们的织布机转速极快，布料下来的速率大概每秒一米。要在这个速度下检测布面瑕疵、色差、断经断纬，需要每秒20万像素点的扫描速度。而目前市面上最顶级的工业相机，海康威视也只能做到每秒5万点。

他们甚至去了珠海航展，发现有一家军工企业能做到30万点，但那是军工级别的，民用根本拿不到。研究所也明确说了，20万点以上全是军工级的，连讨论的余地都没有。

所以这个场景告诉我们一个很重要的事：AI能不能用，不仅要看AI本身的能力边界，还要看这个场景下的基础设施能不能支撑。硬件跟不上，软件再强也白搭。

关于赚钱，直播间最实在的几句话

“先做出一摊屎来”

有人引用雷军的话：先做出一摊屎来，再慢慢修改。

这话糙理不糙。现在AI迭代太快了，你花三个月打磨一个完美产品，等你上线的时候，可能已经有几十个竞品了。

直播间有个朋友现身说法：龙虾刚出来那天晚上，他连自己都还没装，就直接去闲鱼上架了安装服务。用豆包生成商品图片，用AI写商品详情，几个小时就上线了。第二天起来十几个人问怎么安装，有人直接下单。最后卖了2000多块。

等过了几天再看闲鱼，已经有几十家在卖同样的服务了，价格也卷下来了。

所以窗口期就那么短，看到机会就动手，别犹豫。

C端难做，B端才是出路

国内C端用户的付费意愿太低了。你做个网站、做个应用，用户想方设法白嫖。不像欧美市场，人家愿意为好产品付费。

所以更好的路径是做B端。B端需求明确，有付费能力。但做B端你卖的不是一个工作流或一段代码，你卖的是服务。

直播间有个做实体的小姐姐，花了几万块买了一个工作流，结果卖方只给了东西不管售后，她自己又不会用，就很痛苦。这就是典型的只卖产品不卖服务。

技术人员觉得”东西给你了，装上就能用”，但客户觉得”你应该帮我全部跑通”。这中间的gap，就是赚钱的机会。

技术人缺场景，场景方缺技术

这是直播间最大的一个发现。

我们玩技术的，很难找到真正落地的场景。而那些有真实业务需求的人，又没有技术能力。两边结合起来，就是一个好的商业模式。

但中间还缺一个环节——销售，或者说连接器。你得找到那些有稳定现金流的业务，然后用AI帮他们降本增效。而不是自己闷头研究工具，工具本身不产生价值。

给新手的几条建议

第一，不要自己造轮子。先去看现成的skill库，找相关的脚本和技能装上，不能用再迭代。

第二，不要折腾本地部署。对小白来说坑太多了，Windows尤其不建议装龙虾，各种兼容性问题。最方便的就是用云端一键部署，智谱、百度这些厂商都有现成的服务。

第三，找准定位。不要指望龙虾能自主完成复杂任务，让它去做不需要太多思考、高频次、重复性的工作。而且要做有回报的事，毕竟API是花钱买的。

第四，学习方法变了。不要再去看书、看视频从头学起了。直接上手做项目，遇到问题问AI，用AI学AI。有个朋友说得好：告诉AI你是小白，你有什么需求，想达到什么效果，让它一步一步教你，你只管执行就好。

最后说两句

龙虾也好，AI也好，它现在还是一个顶尖名校的实习生——聪明、听话、能干活，但缺乏常识，需要你盯着。它更适合当副驾驶，而不是全自动驾驶。

但这不妨碍它成为一个很好的学习起点。通过养一只龙虾，你可以真正理解agent是什么、怎么工作、怎么定制。这些认知，在未来几年会越来越值钱。

所以别再观望了。哪怕只是让它做一个最简单的任务，都没关系。重要的是你开始了。

直播间里，有人在写代码，有人在聊商业模式，有人在纠结硬件参数，有人在闲鱼上架商品。大家都在用自己的方式，试着跟上这个时代。