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【央视新闻客户端】

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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。