OpenClaw действительно «умер»? Опыт Meituan показывает сложности корпоративного ИИ
По сообщениям нескольких источников, в начале года Meituan предложила сотрудникам массово тестировать OpenClaw и связанные ИИ-инструменты, но столкнулась с ростом расходов и ошибками в рабочих процессах. Затем компания перешла к специализированным ИИ-командам, отбору проектов и интеграции решений в продукты.
Эта история больше похожа на масштабный корпоративный эксперимент, чем на доказательство исчезновения OpenClaw. Согласно опубликованным пересказам выступления руководства Meituan, первоначальный запуск дал сотрудникам широкий доступ к инструментам до того, как были определены достаточные ограничения, сценарии применения и правила контроля. Расходы быстро выросли, а ошибки, созданные ИИ, по сообщениям, начали затрагивать реальные операции. Точную сумму затрат следует считать неподтверждённой: разные публикации называют разные дневные пики.
Ответ Meituan заключался прежде всего в изменении организации и процессов, а не в простой замене инструмента. Компания, как сообщается, создала профильные ИИ-команды и использовала отбор проектов, чтобы найти сценарии с измеримым эффектом. Этот пример показывает, что главный вопрос для OpenClaw — не формальная «смерть» продукта, а способность предприятия управлять доступами, расходами, безопасностью данных и оценкой результатов при масштабном внедрении быстро развивающегося инструмента.
Источники
OpenClaw 真的凉凉了吗？ - AI Bestchatgpt-sites.lzw.me · supporting推文以"OpenClaw 真的凉凉了吗？"为标题，暗示美团内部AI 项目（可能指某AI 工具或项目代号）因此次失败而受到质疑。
美团继续进攻AI，“全员养虾”只是内部AI变革的第一阶段m.thepaper.cn · supporting他把这种“高渗透、低回报”的困局归结为认知、效率、场景、考核、流程五个层面的错配。 对本地生活行业来说，这种落差尤其明显：一笔外卖订单背后，要同时权衡商圈、人流、天气、时段、品类、价格、库存、配送距离、用户偏好十几个变量，任何一个环节出偏差，都可能导致履约超时、商家亏损、用户不满。这跟生成一段文案完全不是一个难度级。 6月30日，美团发布新一代自研大模型LongCat-2.0，总参数1.6万亿，是业界首个在五万卡国产算力集群上完成训练与推理全流程的万亿参数模型。2023年起，美团就与国产算力厂商共同推进“模芯协同”研发，从千卡起步，逐步攻克了万卡级容错恢复、算力利用率提升等核心难题。 但美团很少对外聊参数多少，更多讲的是应用：在代码编写、智能调度、Agent调用场景提效，最终服务于主业。 中层：先踩过坑，才能把经验打包成工具 AI进入产业，真正的难点往往不在技术，而在组织。这是美团付学费跑过的弯路，也是它今天能做“行业AI基础设施”的关键底牌。 王莆中不久前曾披露过美团内部AI变革的四个阶段： 第一阶段是今年2月，美团开启全员“养虾运动”——给10万员工配了AI工具，Token不设上限。结果是“账单直接爆炸”，单日算力成本最高冲到一千万元，模型产出的谬误还干扰了真实经营。试错之后美团快速复盘、纠偏、调整，继续进攻AI。 第二阶段从4月开始，各事业部成立专门的AI组织，将散点式尝试转向有组织的推进。 第三阶段是6到7月，美团启动千项AI项目赛马机制，几轮筛选下来，内部沉淀出最核心的认知：AI转型不是技术问题，而是业务、组织、技术三位一体的系统性工程。必须让业务部门深度参与，同步调整组织流程与考核方式。 第四阶段是7月，AI在内部产品流程中跑通并产生价值，美团将这套验证过的行业模型和方法论封装为产品，向外输出。 [...] 第四阶段是7月，AI在内部产品流程中跑通并产生价值，美团将这套验证过的行业模型和方法论封装为产品，向外输出。 这四个阶段的演进，揭示了AI在产业落地的真实路径——不是一步到位，而是一边烧钱一边纠偏，最终沉淀出可复用的方法论。 过去美团流程改造项目用人工跑一个方案得1到2个月，如今把人的经验提取出来沉淀到AI里，可以压缩到2天完成。王莆中表示，美团希望将AI经营专家、CatPaw能力及工作流改造方法论开放出来，让传统行业企业可以
王莆中日前透露美团AI变革四个阶段的迭代路径_腾讯新闻news.qq.com · supporting# 王莆中日前透露美团AI变革四个阶段的迭代路径 头像 三易生活 2026-08-17 18:41发布于湖北三易生活官方账号 日前有媒体报道称，美团核心本地商业CEO王莆中近日在公开演讲中谈及企业AI落地时，披露了美团内部推进AI变革的过程。据其透露，美团在今年年初也曾“全员养虾”，但结果是每日消耗一度达到上千万元，同时产生的错误还干扰了真实经营。 谈及企业AI落地时，王莆中将当前存在的难点核心症结总结为认知、效率、场景和考核“四重错配”，叠加导致AI投入难以转化为可测量的生产力提升，同时他还披露了美团自身AI变革的四个阶段迭代路径。 据悉，美团内部AI变革的第一阶段是今年2月至3月，开启“全员养虾”，让员工广泛尝试AI工具，但这一阶段出现了成本快速增长，同时AI所产出的错误还干扰到真实经营。第二阶段是从4月起，各事业部陆续成立AI组织，随后公司总结出需要行之有效的转型步骤，将全员积极性有序转化为实际生产力。 6月至7月进入第三阶段，通过赛马机制梳理方法，并形成了业务、组织、技术三位一体的系统性工程。最终在7月，美团已经初步在内部产品流程中跑通并产生价值。 随着今年年初OpenClaw带动的“龙虾”热，“龙虾”相关产品开始大量出现。此前在1月下旬，云服务提供商优刻得率先上线OpenClaw一键部署镜像，百度方面随后也推出部署方案。2月18日，月之暗面推出云端产品Kimi Claw，2月26日MiniMax上线MaxClaw，2月28日阿里云推出OpenClaw容器镜像，并开源HiClaw等产品。 进入3月后，围绕OpenClaw打造的产品进一步增加。3月6日腾讯云在总部举办免费安装活动，QQ开放平台开始支持OpenClaw接入，小米也宣布移动端智能体Xiaomi Miclaw启动小范围封测。
OpenClaw 从意外爆红到“无人问津”：一个开源 AI Agent 的八个月过山车 - InfoQinfoq.cn · supportinglogo #### 创作场景 # OpenClaw 从意外爆红到“无人问津”：一个开源 AI Agent 的八个月过山车 本文字数：10063 字 阅读完需：约 33 分钟 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
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技术爆发初期的“狂热泡沫”往往伴随着高昂的试错成本与伪需求。 美团 ...x.com · supportingOpenClaw 真的凉凉了吗? > @凤凰网科技【美团高管反思全员养虾】据媒体报道,美团核心本地商业CEO王莆中表示在公开演讲中,完整复盘了美团内部进行AI变革的