作者丨薛皓皓
编辑丨巴里
图源丨Midjourney
Mac Mini在国内各个渠道持续卖断货,表面上看是用户对“养龙虾(开源AI智能体框架OpenClaw)”的热情不减,但底层逻辑是,Mac Mini提供了养龙虾的安全感和归属感——为龙虾提供专属运行设备。
更重要的是,Mac Mini也可接入本地部署的大模型,减少调用云端大模型的场景,从而减少“养虾人”的词元(Token)消耗。
龙虾爆火后,第一批被现实教育的是用户的账单。月薪2万养不起龙虾,20分钟消耗3000万Token,HR龙虾2个月烧掉数万元……
Mac Mini点燃了一个创业赛道——本地AI超算,这类产品能为龙虾提供一个独立的运行环境,而且龙虾运行在本地大模型上,不用消耗Token,节省成本。
多名头部机构投资人认为,本地AI超算是一个他们看好的创业赛道,它还被业内命名为“Agent Box”“Agent Computer”等。该赛道的一家明星创业公司在近期透露,它平均每周能获得二三十家投资机构的邀约。
本质上,这条赛道上创业公司的核心竞争力在于瞄准本地AI的刚需,比如在本地部署的AI模型能在节省Token消耗的情况下,其体验多大程度上能接近云端大模型。而且,有投资人认为,这些硬件产品必须瞄准垂直人群(比如极客),避免直接面向大众市场,从而与科技巨头正面竞争。
龙虾的热度或许会退烧,但它催生的核心需求 —— 让 AI 替人高效干活,永远不会降温。

龙虾带火的AI硬件赛道
4月7日,苹果官网显示Mac Mini(64GB内存、M4 Pro芯片)交货周期已延长至4~5个月。此前,有的经销商一个月只能卖一两台新的,而现在,即使是二手的,也卖断货了。

用户之所以首选购买 Mac Mini,核心诉求有两点:一是避免主力电脑内的文件被误删或泄露,二是运行龙虾时无需消耗云端 Token。
同一时期,做Mac Mini相似品类的创业公司开始冒尖:Tiiny AI推出的产品仅充电宝大小,可本地部署 120B 参数大模型,上线一个月即在Kickstarter上众筹300万美元;Violoop内置的自研视觉模型能识别电脑界面,调用龙虾不联网,一个月内完成种子轮和天使轮融资;Zettlab抛弃了GUI用户界面,使用更适配龙虾的命令行交互,最新轮的融资额过亿元。
除此之外,Story Claw、玲珑星核、面壁智能Edgeclaw Box、绿联AI NAS等类似产品也开始出现。
此类产品的出现,主要瞄准了龙虾激发的一种用户需求:7X24小时工作的龙虾,若始终依赖云端大模型处理持续膨胀的skill和memory文件,总要跑在云端大模型上,这会给用户造成每天几十元、数百元甚至上千元的Token账单。可是,如果龙虾可完全跑在本地AI上,便不会产生任何Token费用。
缺点也随之而来,受本地主机的配置限制,参数规模达数千亿的大模型通常无法在本地部署,只能选用百亿级至千亿级参数的 AI 模型,而这意味着AI能力的降级。
以多少硬件价格,还原云端大模型多少程度的体验,甚至创造什么新的用户体验,成为上述公司的主要考量。
2025年8月,首界科技在小米有品进行众筹,众筹金额突破了1000万元,获得当年众筹榜单第一名。产品上线后,首界科技的团队成员基本没有在深夜12点前下过班。
今年年初,随着OpenClaw出现,公司产品的市场热度又进一步点燃。
首界科技推出的Agent Computer玲珑星核,基于AMD 锐龙AI Max+395平台,搭载了128GB内存,可本地部署80B规模的AI大模型,已在小米有品和京东商城开卖。
让首界科技联合创始人颇感意外的,不仅是市场需求激增,还有供应链持续涨价。
伴随小龙虾走红,内存和 SSD 价格一路上涨,供应链压力迅速传导到产品端。众筹阶段,这款产品定价还在 13000 元,如今已经涨到 21000 元。
按常理,价格抬升之后,用户热情往往会回落;但玲珑星核至今仍排在京东工作站热卖榜第一。
这一反常,让郭萌明确定了市场需求的重要变化:“去年,AI对于很多人而言只是对话和搜索工具;今年,用户开始追问任务执行、工作效率和隐私安全,尤其对律师、医生和自媒体人,云端AI的隐私和费用问题被放大,本地AI的需求也随之放大。”
供应链成本还在持续上涨,这给公司带来不小的压力。
“由于供应链涨价,团队不打算进行更快的库存流转,也不做更多的市场营销投放,即使供给已经追不上需求。”目前,他的核心精力聚焦在产品Agent能力的研发上。


大公司入局,创业公司有机会
龙虾的爆火,让创业者开发了许多龙虾的消费硬件项目。不少创业者将Agent能力放入各类消费级硬件,比如台灯、挂件、咖啡机、办公椅等等,从而创造新的用户体验。同时,还有创业者尝试将AI大模型放入盒子、音箱等硬件载体,创造出离线的Agent能力体验。
不过,大公司也或出于偶然、或基于战略考量,纷纷布局这条赛道。
苹果的Mac Mini作为一个通用计算平台,被许多用户部署龙虾,导致持续断货;上市公司绿联科技在今年CES上推出了NAS新品NASync iDX系列,并在Kickstarter众筹,金额已突破6000万元。此外,手机厂商华为、小米等也在推出相关产品。

当大公司开始入局,许多创业公司能够占据市场的几率有多大?
从短期而言,大公司入局能够起到教育市场的作用,让用户更能接受此类产品,但从长期看,创业公司若无法修筑抵御外部竞争的护城河,将难以生存。
但是,这仍然是一个被不少投资人看好的创业赛道。创业公司有机会获得差异化的优势。
苹果对Mac Mini的定位是一个通用计算平台,并未对龙虾的使用场景进行特殊优化。对于16GB内存Mac Mini(价格5000元-6000元)仅能部署几十万参数的本地AI,用户想获得更好的AI能力,仍需调用云端AI的Token。对于64GB内存或者更好配置的Mac Mini,它们能部署大几百亿参数的本地AI,但是价格昂贵,往往超过20000元。
更重要的是,苹果在未来也不一定做得好Agent Computer类的产品。有投资人认为,一向主张软件闭源的苹果,无法接受自己推出的硬件产品搭载其他大厂的AI大模型。同时,苹果本身并未推出强大的AI大模型,这让苹果在短期内很难做好此类产品。
对于绿联推出的AI NAS品类,有业内人士分析,AI NAS主打的是大存储和本地数据安全,并不具备较强的本地算力,这种产品可与具备较强算力的其它产品形成互补。
此类AI NAS品类的更严重缺点在于核心软件需要借助第三方的供应。如果此类产品的核心软件(例如本地AI和AgentOS)依赖外部大模型厂商,那么竞争将沦为单纯的硬件比拼,极易陷入成本、渠道和分发效率的同质化竞争,难以修筑更宽的护城河。
“手机或者电脑这种复杂级别的本地AI超算,那么这涉及供应链管理、软硬件适配、芯片选型及大量依赖经验的工程问题,这会有很强的壁垒。“一位产业投资人对创业邦表示:“但从需求来说,是否需要专门的本地AI超算硬件,还有待市场验证。”
“长期而言,各类Agent都工作在云端,我认为用户内心并不感到隐私得到足够保护,他们很可能需要一个家庭级、本地化、长期在线的本地AI超算,来承接这些任务。”该产业投资人说。
赛道内的产品,目前可以分成两类:第一类是入口型,将新Agent技术塞入各类硬件载体,接入云端API;第二类是本地算力型,试图解决云端Token依赖、离线环境使用等问题。第二类产品更接近真实需求,因此更值得关注。
创业者需要回答的核心问题是,用户为什么要买这一产品?若用户仅仅为了体验Agent,他们本可以使用电脑或者Mac Mini,为何还需购买另一个消费级硬件?
即使都是第二类产品,其中也有优劣。
有投资人认为,第二类产品的关键竞争力,是让产品和用户形成强绑定的关系,而非推销一个性能更强的本地AI。如何形成强绑定的关系?一种方式是将自己的Skill文件喂给本地AI训练,同时结合本地留存的Memory文件,让Agent越来越懂用户。“那么即使出现一个性能更强的本地AI,用户也会考虑到既有的强绑定关系而放弃使用。”
Violoop是另一个本地AI超算产品,创始人何佳霖曾对创业邦表示,未来产品的护城河在于如何大量积累用户本地的数据,在保证用户隐私的情况下,将数据写入本地AI,实现本地AI的自我进化。
极鲸创投创始人沈韶锐表示,对于第二类产品,“比拼的是创业者审美、产品设计、细节打磨、聚焦的垂类场景和品牌沉淀”。他建议这类产品应面对海外极客和开发者市场,重视众筹后的量产和口碑。先在海外打出名声,再回流国内。
目前,该赛道还处于发展的初步阶段,头部AI大模型公司和AI应用创业公司仍处于同一起跑线,谁能做得好更快、更好,尚无定论。

龙虾热会消退,
给人干活的趋势不会消退
去年第一季度,DeepSeek R1火爆全网,也引爆了DeepSeek一体机的市场需求。不过,这类一体机的火爆,也只是一阵风,很快消散。这次龙虾的火爆,也再次点燃了相关硬件的市场需求。
两类产品最明显的区分在于,DeepSeek一体机聚焦于企业知识库的问答场景,而此次龙虾带动的硬件产品,使用场景被拓宽,包括了内容创作、远程办公、文件管理等。
近期,龙虾的风头在一定程度上被同类开源软件Hermes抢去了一部分:Hermes的架构更注重Agent的自我学习迭代和长期使用体验,并且它在GitHub上热度增长十分快,两个月内就获得近5万颗星。
技术变化很快,更底层的趋势,是被激发的市场需求。
第一,用户不愿意在愈发依赖AI干活的趋势下,支付更巨额的Token账单。如何让AI帮自己干更多活的同时,省下更多的钱,将成为更多人使用AI的核心诉求。
第二,出于法律、规定和隐私考虑,许多人无法将本地数据上传云端,无法调用云端AI。对此,如何让本地AI安全地处理敏感数据,是另一大痛点。
第三,随着使用本地AI的频率、时长、应用场景数量的增长,积累下来的本地数据如何被高效地利用,让本地AI能够更懂用户,结果更让用户持续满意,是第三大痛点。
当更多人开始意识到自己需要的不是一个可以搜索和聊天的AI,而是一个能帮自己干活的AI之时,本地AI超算产品的价值将会陡然凸显。
换句话说,龙虾会不会一直火,未必重要;更重要的是,AI 开始替人干活这件事,已经很难再退回去了。
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