文｜周鑫雨 钟楚笛
编辑｜周鑫雨
若是在春节后来到深圳华强北，你大概率会撞上这样一幕：
在赛格电子世界大厦的二手设备批发档口，短短十几分钟，就有3、4位操着不同口音的客户，询问是否有适配”龙虾”的硬件。一台部署好”龙虾”的一体机，雅称”虾缸”，售价近期一路从1000元出头，涨到2000元。
华强北，是观察科技行业创业风向的窗口。AI眼镜、录音笔、玩偶……在这里，万物皆可适配”龙虾”。一名科技从业者对我们表示：”出现在华强北，说明做到消费级了。”
龙虾，大名OpenClaw，当下全球最火的开源Agent框架，也是这波硬件热潮的导火索。随着腾讯等大厂的高调入局、各地支持政策的出台，这个能帮用户7*24小时干活的本地Agent，很快被普罗大众所熟知。
当一项青涩的技术，快速从极客的襁褓，被推向大众市场，”不成熟”所带来的落地痛点便会无限放大。
比如，龙虾部署门槛高，无法在离线的情况下调用云端模型，还容易失控。贵，也是不少人对龙虾避之不及的理由——执行任务过程中，龙虾调用大模型API所消耗的Token量超乎想象，不少用户一天就能烧几百美金。
硬件，成了解决主要痛点的最佳解决方案。
通过将龙虾、Skills（技能文档）打包，并将模型本地部署在外接硬件中，既能省去复杂的部署流程，还能通过对模型的本地调用，不产生额外的Token消耗。
最典型的案例之一，是成立于2025年初的AI Infra公司Tiiny AI。2026年3月，他们的产品Tiiny AI Pocket Lab——一个封装大模型（最高支持120B（int4））、体积仅iPhone 17 Pro Max大小的盒子，在北美众筹平台Kickstarter上线5小时，销售额就突破了100万美元；截至目前，众筹金额已经高达250万美金。
围绕龙虾和硬件的结合，我们发现，市面上的创业项目，大致可以分成三类：
开箱即用的龙虾盒子：将Agent、Skill、模型，部署在硬件上，实现对电脑、手机等设备的”即插即用”，解决了部署难、Token消耗高等问题；
多模态传感：将龙虾部署在安装了摄像头、麦克风等传感器的硬件设备上，丰富龙虾对用户指令、上下文的获取方式；
多设备的管理中台：将龙虾作为多个硬件设备的控制中台，龙虾理解、分析用户指令，并且驱动不同硬件设备满足需求。
原文链接：36氪
