AI热榜 今年 2 月至 3 月，美团搞了一场全员“养虾运动”。
OpenClaw 被大规模引入公司，员工热情很高，代价也很快显现：AI 账单每天烧掉上千万元，一些由“养虾”产生的谬误甚至开始干扰真实经营。
前几天，美团核心本地商业 CEO 王莆中复盘，把这段经历定义为 AI 转型的第一阶段。
问题出在哪儿？
AI 被塞进大量日常事务，却没有碰到核心业务；企业想要立竿见影，流程、组织和技术系统又没有同步调整。
折腾到 7 月，美团才通过赛马机制跑出几个能用的场景，总算让 AI 进入真实产品流程。
有网友评论道：“OpenClaw 刚出来时，安全性是没有保证的。
美团算中国顶级的上市公司了，对数据安全的把关，竟然和 OPC 一样吗？
” 这其实一直都是“全员养虾”最冒险的地方：一款诞生于个人需求、快速迭代的开源工具，突然被成规模地放进真实经营环境，企业需要补上的远不止安装和培训。
美团花了四个多月纠偏，而在养虾高峰期，AI 账单每天烧掉上千万元。
OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 只用一个下雨天便写出了项目雏形，却足足花了八个月，才真正看清把一只龙虾交到所有人手里之后，代价会从哪里冒出来。
近日，OpenClaw 之父在 Startup School 2026 的演讲中，也对 OpenClaw 爆火后的八个月做了一次罕见的完整复盘。
他表示项目爆火后，自己几乎被安全报告淹没。
媒体声称 OpenClaw 有 20%的 Skill 带有恶意，他们扫描完全部 6.7 万个 Skill，发现真实比例更接近 0.3%。
但压力已经扑面而来：他不断增加沙箱、允许列表和权限控制，花费几个月加固代码，部分用户原有的使用方式也被破坏，软件变慢，升级越来越困难。
具有讽刺意味的是，外界如今批评企业“养虾”时，首先追问 OpenClaw 是否安全；Peter 回头看自己走过的路，最后悔的事情之一，恰恰是在大量未经验证的安全报告上耗费了太多时间。
他认为项目没有尽早划清安全边界，也没有明确哪些问题必须负责、哪些风险本就超出了产品承诺的范围。
结果是，安全研究人员、媒体和不断扩张的用户需求共同接管了产品方向。
安全之外，OpenClaw 还堆出了约 9500 个配置项。
为了适合所有人，Peter 逐渐停止使用自己的产品；为了回应所有需求，他变成了一个整天修 Bug、处理安全问题和搭基础设施的人。
当团队忙着承担这些成本时，对手靠更简单的产品故事、更激进的营销和一条迁移命令抢走了用户。
美团那场“养虾运动”的结论是：AI 落地是业务、组织、技术三位一体的系统性工程，急不得。
Peter 在 Startup School 上说的是：相信直觉，去修那个让你恼火的东西，别管别人怎么想。
一个说要系统，一个说要直觉。
你信谁？
基于该演讲视频，InfoQ 对内容进行了整理。
核心观点如下：
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