“龙虾热”已经席卷到专业投资机构。

龙虾怎么“吃”？会不会“拉肚子”？机构人士一边试用，一边寻找OpenClaw（龙虾）背后的投资机会，同时也在畅想未来“遍地龙虾”的场景，有欢喜，有反感，亦有深深的忧虑。

“吃过小龙虾了吗？感受如何？”

“用了，不太好用。”北京一位深耕科技的基金经理如是告诉记者，“感觉没有外面吹得这么神，我已经弃用了，倒是背后的投资机会可以挖掘一下。”

鹏扬数字经济先锋基金经理章宏帆告诉上证报记者，龙虾实现了从“聊天”到“办事”的质变。它能像实习生一样自主完成写代码、整理文件等任务，效率提升明显，但深度使用的成本不低，且存在“记忆丢失”和“幻觉”问题。“总体印象是处在‘进化显著但仍需磨合’的阶段。”

“我尝试了一下，现在还没有把它跟我的工作流整合到一起，但我确实觉得它会为资管行业以及基金经理这个职业带来非常深刻的变化。”沪上一家中大型基金公司某科技方向基金经理告诉记者。

“龙虾作为一种工具，它的大量普及对机构投资人来说是不利的，特别是主动权益基金管理人。事实上，不论是信息平权还是工具平权对机构投资人都不是一件好事。比如我是一名基金经理，研究员就是我的算力，研究成果加上调研等种种方式获得的信息就是我相对普通投资者的信息差。当前大模型已经开始辅助并且必然会替代一部分研究，而且普通投资者获得算力和信息的成本都大幅下降，这就意味着机构投资人的优势被大幅削弱。但这种情况是利好量化的，因为他们本身就在玩机器，这种情况下我觉得主动权益投资要逆风起飞还是有点难。”

主动投资基金经理应当怎样突围？该位基金经理表示，没有更好的办法，唯有拥抱技术创新大趋势。“虽然我现在用得不好，也得去学，至少要学到它对市场定价的影响，还有就是提升自己做决策的胜率，我觉得这些还有一点点空间可以去努力。”

“龙虾能帮机构及个人做哪些事？”

“能够起到工具和执行层面替代人力的提效，而非决策层面的替代。在具体事务上，高替代部分包括数据收集、纪要整理、研报筛选等重复性工作，可释放30%—50%的人力。能起到辅助支持作用的工作包括快速搭建分析框架、跑通回测模型，但策略有效性判断、宏观解读等事务仍需人脑来完成。”章宏帆特别提醒，“目前在使用层面仍面临瓶颈，一是安全性，这需要本地权限，二是如果出现错误后的修复代价（也称‘擦错成本’）不小，因而限制了深度应用。”

“龙虾目前能替代一部分初级的研究，比如以前行业的数据，我们需要找数据库，然后扒拉半天，现在很多数据只要问一下它就立马给你了，而且告诉你出处在哪里，但有时候它是错的，你需要手动检查数据的情况。”上述沪上科技方向基金经理表示，“不能替代的是深度研究，比如对一个行业过往几年的理解。因为每位基金经理思考行业的维度是不一样的，而龙虾只能告诉我数据，不能深度思考和做判断。”

基金公司如何“食用”龙虾？对此，兴证全球基金信息技术部告诉记者，目前公司已组建团队积极推进其试点部署与应用探索工作，整体处于试点落地、场景验证及问题优化阶段。应用场景及赋能分为两类：一是外部环境，依托互联网云资源完成系统部署，重点探索互联网公开资源的合规使用，严格执行与内部数据无交互的管控要求，严守数据安全与合规底线；二是内网环境，通过禁止联网的VDI虚拟桌面开展本地化应用，实现与外网物理隔离。目前可进行夜间值班SOP文档向OpenClaw Skill的转化，系统可部分承接运维值守任务，可提升运维标准化水平与工作效率，降低人工值守压力。

公司表示，试点中遇到的问题主要有三方面：一是稳定性方面，在高并发、复杂网络环境下，系统偶现响应延迟、进程中断等现象，运行稳定性仍需进一步优化；二是Token消耗方面，因日常需处理长文本分析、批量内容生成等业务任务，导致Token消耗，一定程度上增加了运营成本，目前公司正有序推进高效Token使用策略的探索与落地；三是Skill和Rule使用方面，Skill仓库的业务适配性不足，且需强化安全管理，同时Rule配置灵活度较低，部分场景需反复调整参数，增加了前期操作成本。

问及龙虾在公募行业未来的运用前景，公司表示，2025年行业内多家机构推出数字员工，本质上属于基于流程型AI智能体的岗位定制工具，侧重专用自动化应用范畴；而龙虾作为通用型AI智能体，可直接对接公募基金公司现有业务系统与工作流程，通过持续迭代升级，逐步成长为覆盖多业务领域的专业智能体，能够实现7×24小时不间断运行，同时可沉淀个人、团队及企业层面的知识记忆，有望构建新的智能协作形态，为公募行业数字化转型注入新动能。

“龙虾热”背后有哪些投资机会？

“不论龙虾好用与否，算力和存储肯定是首先受益的，这些也是我今年重点布局的方向。”上述北京深耕科技的基金经理告诉记者。

鹏扬数字经济先锋基金经理章宏帆看好龙虾的应用前景。他表示，这是AI从“感知”向“执行”跃迁的里程碑，对投资也有明显的带动，未来可关注四大方向：分别是受益推理算力需求激增的云计算、AI芯片；长期记忆需要高性能存储的数据库、数据中心；生态复刻App时代，权限提升催生安全需求的网络安全、场景软件以及AI连接物理世界的新入口物联网、边缘计算等等。

兴证全球基金经理朱可夫分析称，中期维度来看，市场更看好确定性更高的上游环节，特别是算力、存储和能源等基础设施，这些是AI产业发展的“刚需”，特别是对于存储的边际增量更大，且存储的核心供应商相对固定，能留存住超额利润。而竞争激烈的下游应用端技术壁垒比较弱，因此，对于下游应用领域，当前其胜率还看不清楚，赔率相对更高，也可以保持关注。

另一位基金经理则没有这么乐观。“龙虾的走红让我对AI未来的发展更不确定了。”该位基金经理告诉记者。

“海外在AI硬件方面的投资非常大，但我更关注应用端的机会。我觉得资本开支进行了这么多年，如果不能落地于应用，整个板块的投资逻辑会发生比较大的变化。但现在没有看到AI应用爆款出来，反而看到海外企业因AI替代而大量裁员。如果消费最后起不来，对AI后续的发展我是存疑的。”该位基金经理表示，“我选择在消费、港股互联网、新能源甚至ST股等多个领域做分散配置，或者干脆去配置一些不容易被AI颠覆的‘HALO资产’。这样做的好处是，当AI逻辑崩塌或者地缘政治影响引发通胀时，我的组合不会因为单一风险而全军覆没。而且当AI泡沫破裂时资金总要找地方避险，传统优质资产反而会成为避风港。”

作者：陈玥