硅谷在用龙虾干什么？浪翰威Will
龙虾帮一个VC拿下了1000万人民币的投资，一个旧游戏PC跑出了800万TikTok播放，一个人帮别人装龙虾一个月赚了25万美元。这些案例是真的吗？哪些能在中国复制？哪些只是硅谷的一次性红利？这篇文章浓缩了两次直播的精髓：3月6日上海OpenClaw实战论坛的30分钟线下Fireside Chat，加上3月7日我和天际资本创始人张倩、安妮的2小时线上深度复盘。她从VC和商业角度点评，我带硅谷一线的数据，拿着案例一个一个拆。我们看似聊得很散，其实一直围绕一个字：钱。
先说背景：论坛70%的人已经部署了龙虾
这次论坛提前收集了参与者问卷，已经部署龙虾的比例超过70%。这个数字在我参加的其他论坛里是比较高的。所以全场不讲"AI是什么"，只讲"我们在用龙虾干什么"。张倩说她收集到的问题里，每个人最想知道的就是"其他人在用龙虾干什么"。
张倩自己也分享了一个数字：天际资本20多个人，每个人至少有一只龙虾，最厉害的同事养了八只。她本来以为她们公司很先进，结果一个LP告诉她，他们400人的商学院班，同学们春节就在养龙虾了。
她的判断是：国内龙虾已经完全不是个人行为了，已经到了企业级的程度。企业一旦入局，商业价值各方面都会提升得比较快。
张倩的龙虾故事：“日入千万”
在讨论硅谷案例之前，张倩先讲了她自己的龙虾经历。
最早是1月底，龙虾刚火的时候她就装了。正好是天际资本做年度赛道研究的时间，十几个同事要出十几份报告。她早上7点把十几个赛道丢给龙虾，半小时全出来了。在飞机上翻完发现，70%同事的报告质量不如龙虾。"理论上我第一天就开始用龙虾就有这样的结果，我相信以后投研团队全部都能被龙虾干掉。"
但她说那时候龙虾对她来说还是效率工具。"如果AI只是效率工具的话，不会让大家这一波对龙虾这么趋之若鹜。"
真正让她觉得龙虾不一样的是后面的事。两周前她把龙虾放进整个组织，组建了"龙虾兵团"。然后龙虾帮她找到了她自己都没找到的OpenAI算力使用数据，精准度比她收集到的所有数据都高。她拿这个数据去见一个几千亿市值的A股上市公司，对方当天决定投天际资本1000万人民币。
"日入千万绝对是真实的。"
她说龙虾的本质是"AI的手和脚"。"原来的AI聊天机器人它只是你的大脑，龙虾相当于你的手和脚，它一下能把你一些想法实现，你也不知道它怎么实现的。比如到现在为止我也不知道它到底怎么把OpenAI那么精准的数据找出来的，但它找出来了。"
第一组：营销类案例——自媒体、推广、获客
硅谷龙虾案例里，跟营销相关的最多，也是跑得最快的方向。从自己做内容，到帮app推广，到扫描信号做B2B获客，这三个案例从C端到B端覆盖了营销的完整链路。张倩的判断是：龙虾最快普及的场景就是内容和营销，但这也意味着它很快会变成红海。真正有壁垒的是谁能用龙虾做出高质量的、平台不封的内容，以及谁能把获客这件事跑出闭环。
Oliver Henry "Larry" TikTok内容工厂
两场直播我都把这个案例放在第一个讲，因为它最直观。
Oliver Henry把旧游戏PC装Ubuntu跑OpenClaw，agent Larry每天自动生成TikTok轮播图，5天突破50万播放，一周800万。app MRR从0涨到$670/月。skill文件从50行自我迭代到500+行，接了RevenueCat看完整转化漏斗。教程帖在X上700万播放。
三个机制值得关注：skill自我迭代（每次失败自动写规则）、接外部数据源形成正反馈（RevenueCat订阅数据）、skill开源到ClawHub让任何人5分钟复制。
张倩在直播时对这个案例评价一般，因为当时直播出了点技术问题，她看不到案例细节。她说内容生成AI普及率已经很高了，"by default AI就能做得很好，龙虾能做得更好"，但已经不惊艳了。不过后来复盘的时候她改了看法，觉得一周800万播放还是很厉害的。
我也同意内容生成本身在龙虾之前大部分AI就可以实现了，龙虾的升级更多是用户体验层面的。
张倩提了一个现实问题：自动化发内容最大的壁垒已经从"内容好不好"转移到了平台的反制。小红书自动发帖封号，推特也容易封。
我的看法：平台防的是低质量内容，不是防AI。怎么用龙虾做出高质量内容才是值得研究的。自媒体是大流量但低盈利的赛道。张倩总结："龙虾最快普及的场景就是内容生成。"
的内容营销策略（30k/月的agency方案），用Larry skill自动化4个TikTok账号，成本只有API费用。
这个案例引发了一个更大的讨论：APP生产成本无限趋近于零之后，推广怎么做？
我说有两种路线。第一种像傅盛那样自己推一个产品。第二种用龙虾的能力作为推广的杠杆。适合不同的公司。
张倩的观点是龙虾是更先进的模式。"旧的推广方式，买量、投流已经几乎不行了，我知道有些行业龙头企业投了几十亿广告几乎全是负的。新模式一定是AI驱动的。"
我追问国内有没有人跑通了？张倩说昨天看的一家公司跑通了，创始人是原来抖音电商模式的核心人物。但她也承认这个人本身经验丰富，普通创业者还没跑通。
张倩总结："现在能把龙虾推广跑通的人非常少，所以这是一个好赛道。用得好的人全世界可能0.01%都不到。"
Eric Siu扫描公开信号精准获客：关于信任的讨论
Eric Siu的trigger-based prospecting系统：agent每天扫描目标公司是否有新CMO上任、是否刚融B轮以上、是否在招marketing agency。触发信号后才outreach，先查CRM引用历史关系。最戏剧性的一笔是从CRM翻出2年前失联的$550K deal，三个信号同时出现后48小时约到会议。
安妮的点评我觉得说得好：AI可以把所有前期的reach out都代替掉，但核心还是落到人与人之间的交往上。所以这个时代线下交互的差异会被更加放大。
我补了一个观察：在这个案例里，被联系的人并不知道对方背后有AI，等于是"人类对着AI"。
张倩的反应很真实。她说她很早就发现有些被投企业创始人发什么信息都秒回，后来发现是AI回的。"当我发现他是AI回的，我会担心我的很多重要信息没有被真正看到。"
她的判断是：AI可以替代低质量沟通，但非常重要的decision making和高质量沟通一定是人和人完成的，因为信任是商业变现最重要的基础。
她还引申了一步："当AI把所有功能性的事情全做完之后，人会有更多的时间，如何用好人更多的时间，这才是更有商业价值的事。人的情绪、社交、人性，这些都是最有商业价值的。"
我的看法是：这些案例很多都是取巧的，把亮眼的部分亮出来了。但好处是他们有一种"做到60分也敢亮剑"的精神。
第二组：企业类案例——部署服务、组织接入
营销是C端先跑起来的方向，企业接入则是商业价值更大但更重的方向。这两个案例的共同点是：龙虾要真正在企业里跑起来，必须接通整个技术栈，而且一定要CEO自己推。中美的最大分歧也出现在这里：同样的服务在美国能收高价，在中国大厂已经免费做了。
帮别人部署龙虾月入25万美元：中美最大分歧
这个案例我们讨论得最激烈，我和张倩有明确的分歧。
