文章总结： 360周鸿祎宣布放弃龙虾智能体项目，主要因两大痛点：一是Token消耗失控，制作PPT需上亿Token成本上千元，简单查询也耗千万Token；二是安全风险高，自主决策导致不可控行为需大量风控投入。文章指出AI商业化需平衡智能程度与成本管控，避免盲目追求自主能力。 综合评分： 72 文章分类： AI安全,安全运营,解决方案,安全建设,其他

周鸿祎：我把“龙虾”放弃了

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2026年6月27日 13:16 安徽

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还记得3个月前万人空巷装“龙虾”OpenClaw的场景吗，当时360周鸿祎都亲自装“龙虾”，短短3个多月反转来了。

3月14日，周鸿祎亲自“装龙虾”

前天，14届互联网大会上，360创始人周鸿祎在采访中透露，团队打磨半年的“龙虾”智能体，最终被新项目放弃。压垮项目的是两大核心痛点：

安全风险居高不下，无意义的Token消耗更是高得离谱。

在常规AI工作流里，一次问答仅消耗几千Token。

可“龙虾”上线后，资源消耗暴涨数十倍甚至上百倍。仅仅制作一份PPT，就要烧掉上亿Token，折算成模型成本高达上千元。就连查询天气这类简单任务，都要耗费上千万Token，算力成本完全失控。

01、成本失控，商用落地踩下急刹车

周鸿祎直言，这种消耗完全没有商业合理性。智能体自主思考、反复试错的运行模式，会产生大量冗余调用。高昂的Token账单，让产品很难面向普通用户规模化落地。

除此之外，安全隐患同样棘手。智能体自主决策带来大量不可控行为，团队要投入海量人力做风控校验，持续拉高研发成本。一边是天价算力账单，一边是无休止的安全治理，项目只能被迫叫停。

02、网友评论

“看来还是3000块钱的大学生更有性价比啊”

“化了1000元，干了10元钱的活！”

03、AI不能只追求智能，更要精打细算

当下很多智能体产品一味追求自主能力，却忽略成本管控。周鸿祎这次踩坑也给行业敲响警钟：脱离成本谈AI能力，终究只是实验室产物。比起无限拔高智能程度，找到算力消耗与实用性的平衡点，才是AI走向商业化的关键。

作者：hacking。前北漂程序员，现在做安全。文章数据来自网络，大模型优化，侵权删。

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