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　　记者丨刘夏菲

　　编辑丨姜诗蔷 张嘉钰 巫燕玲

　　近日，“腾讯大厦楼下排长队装‘龙虾’”的话题在全网广泛传播。21世纪经济报道记者注意到 ，OpenClaw
，这款因红色龙虾Logo而被用户称为“小龙虾 ”的开源AI智能体，正从极客圈“游”入金融投研领域 。

　　近期 ，不少券商机构密集发布“养虾指南
”，甚至直接在策略会开设专场论坛现场教“养虾”；金融科技公司则争相布局
，试图打造“投研版OpenClaw ”抢占先机
。

　　不过，前脚券商圈还在跟风“养虾
” ，后脚全行业直接按下紧急暂停键。据财联社报道
，今天开始，券商密集下发关于“小龙虾”的内部合规提醒或相关通知 ，针对安装 、使用
、接入作出明确限制
，目前已有至少20家券商加入防控行列 。行业人士预测，今明两天会有更多券商发布相关合规提醒
。有IT人士称 ，“下午刚写好提醒
，今晚大概就会内网发。 ”

　　券商集体开讲“小龙虾
”

　　近期，各大券商春季策略会正在陆续举行 。记者注意到 ，除了传统的宏观研判、行业分析等内容外
，今年策略会上还有券商把当下最火的“小龙虾”引入了现场
。

　　所谓“小龙虾 ”，实际是一款名为OpenClaw的开源AI智能体 ，号称能真正“执行任务
”，像人一样“干活”。随着“小龙虾 ”火爆全网
，它在投研领域的应用前景也得到了不少机构的关注 。

　　例如，国金证券在定于3月12日-13日举行的春季策略会上 ，单独开设了一场“OpenClaw赋能投研与指数投资论坛
”。议程显示
，该分论坛的内容从“大模型赋能投研新范式”的趋势探讨，延伸到“OpenClaw在主动和量化投研中的应用 ”“OpenClaw搭建个人投研助理”等实操教学 ，可谓“一应俱全
”
。这并非国金证券的首次尝试。据记者了解
，从2月下旬开始，国金证券就陆续在上海 、北京等地“巡回”举办“OpenClaw赋能智能投研 ”论坛 。

　　实际上 ，这股“养虾
”科普的热潮已经在近日席卷了卖方研究所
。据记者不完全统计
，截至3月10日，已有包括中信证券
、华泰证券、东方证券 、华创证券
、东方财富证券、东吴证券 、开源证券、方正证券
、华福证券等在内的不少于9家券商 ，将“OpenClaw专题课”排上了路演日程
，向机构或个人投资者介绍OpenClaw的部署方法和投研应用技巧。

　　记者还注意到，其中开源证券在3月10日晚开讲的一场主题为“OpenClaw：从入门到精通 ”的路演 ，截至发稿，在路演平台的播放次数已近1000次 。

图：券商研究所OpenClaw相关路演日程

　　从各家机构的分享内容来看
，主要分为两类：一是基础入门类，包括OpenClaw的概念介绍、快速部署 、信息接入等“扫盲
”内容；二是场景应用类 ，聚焦于投研工作中的具体环节实操技巧
，如信息检索
、个股分析、选股策略构建 、全自动因子挖掘与回测等
。

　　此外，还有多家券商 ，以专题研究的形式发布了“养虾指南”
，对OpenClaw的投研功能进行测评和实操拆解。

　　例如，开源证券为其线上分享会的参会者准备了长达100页的《开源金工OpenClaw技术文档》PDF资料 ，宣称“无需基础
，5分钟即可上手部署属于你的私人AI网关 ” 。还有券商研报因为“手把手
”式的详细拆解，而在社交媒体上火热“出圈” ，如方正证券的《OpenClaw赋能金融投研
，17个高效应用案例详解》；东北证券的《给你的OpenClaw安装这20个skill包能让投研效率飙升10倍》等
。

　　“投研版龙虾 ”卡位战

　　券商分析师们忙着研究OpenClaw
、教投资者们“养龙虾
”。而嗅觉同样灵敏的金融科技公司，则瞄准了OpenClaw落地时的技术痛点 ，开始了更深入的产品探索，试图将其从“极客玩具”升级为“专业投研工具 ” 。

　　尽管OpenClaw号称“零代码基础也能用”
，但作为一款AI智能体，在实际投研场景中 ，数据权威性与部署操作门槛仍然是绕不开的两道难关
。记者注意到
，围绕这两大障碍的解决，不同公司也正摸索各自“接轨
”OpenClaw的最优路径。

　　一类公司选择从数据端切入 ，将自己的角色定位为“专业数据库”
，鼓励投资者在OpenClaw中接入自己的投研数据源 。以冈底斯信息（Gangtise）为例，这家以聚合分析师观点、公告纪要等投研信息见长的公司 ，将其投研平台定义为AI投研的“数据库+知识库 ”
，对外开放API接口支持OpenClaw接入。

　　在Gangtise投研技术团队看来，“知识库和数据库 ，就是投研新基建的两个支柱
。
”因此
，他们选择“拥抱”这只“龙虾 ”的方式，就是为OpenClaw提供投研专门的数据源。

图：投研数据接入页面（图源：Gangtise投研）

　　另一类公司则更进一步 ，选择了“产品封装上线
”及“云端部署”的方式，试图让用户“开箱即用 ”
，以较低的技术门槛，让用户通过自然语言就能打造自己的“数字研究员
” 。以进门为例 ，其推出的“投研龙虾”将OpenClaw底层能力进行封装优化
，在接入路演 、研报
、产业图谱、EDB等高质量投研数据的同时，收纳了OpenClaw开源社区全量Skills ，并预置专业投研skills包
，以降低用户的学习与配置成本
。

　　进门AI投研技术团队向记者介绍，投研龙虾必须要有投研“数据基因 ” 、专门经过优化的投研手脚 ，还要有庞大的智能投研生态。

　　在数据方面
，要通过数据统一整理
、规范口径、精准关联等工程化治理，形成清晰可靠的投研知识体系；同时 ，还要做好金融业数据安全的把控 。在生态方面
，“投研龙虾能串联起平台已有的生态能力，如AI会议托管 、AI转写、AI翻译
、投研大脑、事件信号等 ，满足用户完整工作流的需求
。
”进门相关人士表示。

图：AI投研工具页面（图源：进门）

　　值得注意的是，记者在社交媒体平台上还发现
，除了专业的金融科技公司，还有一些个人博主也兜售自己依托OpenClaw“手搓”出的AI投研系统 ，核心功能包括新闻查询 、数据分析
、标的跟踪等
，定价基本在几百元 。

　　不过，也有用户向记者反馈 ，这类个人“手搓 ”的产品更适合“玩一玩”
，真正拿来做投研，“心里还是不踏实
” ，数据源不稳定不透明、更新不及时 、报错频繁等问题
，都非常影响“干活”效率
。

　　投研圈何以热衷“养龙虾 ”

　　从券商机构到金融科技公司，“龙虾
”何以在投研圈溅起如此之大的水花？

　　从产品逻辑来看 ，OpenClaw本身就被视为一款“生产力级别”的AI产品。多位AI产品经理向记者表示
，对比此前的AI产品，OpenClaw的独特之处就在于 ，它让AI从“能说 ”进化到了“能做
” 。

　　此前的AI产品，解决问题还停留在问答的场景
，而OpenClaw则可以直接操作电脑自行完成种种任务
。这意味着，它不再是单纯的对话工具 ，而是一个能完成具体任务的执行者。

　　这种能力
，恰好有效回应了当前投研工作的几大痛点：信息过载
、重复劳动，以及量化的高技术门槛 。

　　在投研领域 ，OpenClaw将找数据、写代码等繁琐工作简化为了“提需求”
，而让投研人员的精力回归到研究本身。

　　以国金证券在研报中展示的任务为例：只需将一篇研报“扔 ”给OpenClaw，它就能自动解析逻辑 、拉取数据
、编写代码进行回测 ，并输出净值图与分析结果
。而这套流程放在过去
，需要分析师手动完成数据清洗、代码编写 、模型调试，少则半天 ，多则数天。

　　方正证券金融工程团队分析师曹晓春指出
，OpenClaw能够大幅降低各种工具
、数据以及量化选股策略的构建难度，也可以将投资者从大量重复、规则性的工作中解放出来 ，更专注于复杂的决策 、创新策略的研究开发等 。

　　“养虾
”投研生意经

　　当然，跳出产品本身的优势来看机构、公司争相“追虾”的现象
，更深层的原因则指向商业逻辑的驱动
。

　　对于券商而言，像OpenClaw这样的现象级产业热点的出现 ，是对研究能力和服务能力的双重考验。

　　一位券商金工团队分析师向记者解释
，“这样的现象级产品，你必须得自己上手跑一段时间
、尝试做几个任务 ，才能够理解它的价值点和可能性 。写报告的过程
，本身也是团队自己先学会使用工具的过程
。 ”

　　他还表示，“自己学会
”只是第一步 ，“让客户学会”也很重要。无论是出“养虾指南 ”
，还是直播教“养虾”，本质上券商们是在向客户传递一个信号：我们不仅懂研究 ，还懂怎么用最新的工具帮你做研究 。对日益激烈的券商研究所竞争来说
，这种“能力输出
”比单纯的“观点输出”更具稀缺价值
。

　　而对于金融科技公司而言，“养龙虾 ”在AI投研这门生意中也有着特殊意义。

　　一方面在于技术入口的卡位 。随着用户对于这一工具使用需求逐渐旺盛 ，谁的产品能让用户更加“丝滑
”地接入OpenClaw，谁就能抢先一步嵌入用户的日常投研流
，成为这一“智能体生态”的入口
。

　　另一方面，它也带来了一种新的生意模式。有金融科技公司人士向记者分析 ，传统的金融终端多是SaaS（软件即服务）模式
，用户付费使用工具，自己完成操作 。而OpenClaw带来的模式则更接近AIaas（人工智能即服务）的模式 ，用户购买的不是工具的使用权
，而是让AI代为执行的“智能能力 ”。当AI能够真正替用户“干活
”时，用户就会愿意为“干成的结果”付费 ，而不只是为“工具 ”付费
。

　　总的来看
，不管是现场教“养虾
”的券商，还是下场做“投研龙虾”的金融科技公司 ，本质上都是在近期用户注意力最集中的地方“借势 ”
，抢占下一轮投研工具与服务的话语权。

　　不过，“养虾
”做投研 ，究竟是不是一门好生意，在现阶段来看还难有定论 。

　　有业内人士向记者透露
，要利用OpenClaw搭建起一个真正专业可靠的投研助手，涉及的成本包括云端配置、Tokens消耗 、数据库采购与搭建等多方面的费用 ，整体来看
，短期内还是一个“投入”而非“盈利 ”的状态
。

　　此外，尽管机构
、公司们都在尽己所能试图让OpenClaw“游”入寻常百姓家 ，但从实际使用情况来看
，多数用户还是“看热闹
”的心态。在真实的使用场景中，调教OpenClaw的时间成本与技术门槛、AI获取过度权限的操作风险 、一不小心就用出“天价”的Tokens费用等 ，仍然让不少用户望而却步 。

　　就在3月10日
，国家互联网应急中心还发布风险提示称，对于金融
、能源等关键行业 ，OpenClaw的部分安全漏洞可导致核心业务数据、商业机密和代码仓库泄露
，甚至会使整个业务系统陷入瘫痪，造成难以估量的损失
。

　　应该说 ，从“看热闹 ”到“真干活
”，中间还隔着成本 、安全与习惯的好几道坎。OpenClaw“游”进投研圈
，究竟是搅动一池春水的“鲶鱼 ”，还是只是掠过水面的涟漪 ，还有待时间与市场的共同验证 。