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戈壁急了!OpenClaw创始人刚跳槽OpenAI,付费用户连夜被封

戈壁急了!OpenClaw创始人刚跳槽OpenAI,付费用户连夜被封

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2026-02-26

作为一个开源的 AI 智能体(AI Agent),OpenClaw 有多火,相信已经不言自明。

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2026 开年以来,从 Google、OpenAI、字节到月之暗面(Kimi)、智谱,几乎各家大模型厂商、AI 硬件厂商都在想方设法主动支持 OpenClaw。仅仅三个月,围绕 OpenClaw 也几乎长出了一条完整的产业链。

但就在这几天,Google 选择了大面积封禁通过 OpenClaw 接入 Google AI 服务(Antigravity 与 Gemini AI Ultra)的订阅用户账号,不断有用户在 Reddit、X 以及 Google AI for Developers 等社区反馈、批评。

自绝于用户,把付费用户推向其他产品,Google 是傻了吗?

这不是一两个字可以回答的问题。

Google 发疯?付费用户也下手

实际上,早在农历春节前夕事情就已经开始慢慢出现,网友@LycanWolfe 在 Reddit 子板块 google_antigravity 上反映,前一天才通过 OpenClaw OAuth 连接 Gemini 模型,结果今天就发现没法登录 Antigravity 了,尝试登录也只显示:

设置你的账户时出现了意料之外的问题。请稍后再试。



图片来源:Reddit

而在随后的十几天,越来越多 Google AI 服务订阅用户也遇到了类似的问题:有网友反馈使用 OAuth 连接 Gemini 模型后,自己的 Google AI Ultra 账号就突然遭到了限制,但没有提醒违规;但也有网友采用类似的做法使用 OpenClaw 后,直接出现了 403(服务条款违规错误)。

尤其是在最近几天,更是出现了大面积的账号封禁措施,引起了普遍的关注,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 都在 X 上表示:

「谷歌这招真是太严苛了。如果你用的是 Antigravity,一定要小心。看来我得停止支持它了。 连 Anthropic(Claude)都会主动联系我,而且态度也很好,就我遇到的问题解决了。谷歌呢……居然直接封号?」



图片来源:X

毫无疑问的是,目前来看,「OAuth 授权滥用」是这次 Google 大面积封禁账号的直接导火索,但 Google 限制或封禁自家 AI 服务用户账号的合理性先按下不表,这里比较离谱的其实是两个「服务」问题。

一方面是 Google 自始至终没有「充分提醒」用户这种做法有问题,以至于不少用户直到账号封禁还不知道「原因」。直到两天前,DeepMind 工程师、前 Windsurf CEO Varun Mohan 才终于在 X 平台公开表示:

「我们发现恶意使用 Anitgravity 后端的情况激增,严重影响了用户的服务质量。我们需要尽快找到一种方法,切断这些未按预期使用产品的用户的访问权限。」



图片来源:X

最关键的是 Google 账号对于大量海外用户来说并不只是「AI」,还包括大量与生活、工作息息相关的服务,一禁了之的做法太过粗暴。再加上 Google 一 贯以来拖后腿的服务反馈能力,用户反馈根本得不到及时的有效反馈和解决,最终都导致了今天社区和社交媒体上的集体抨击。

另一方面,受影响对象不仅是 Google 直接想打击的 OAuth 用户,还有一些通过付费 API 合规使用 OpenClaw 的用户,也被「误杀」,直接影响到了 Google 好不容易在 AI 圈建立起来的形象。

而更耐人寻味的是,就在这次风波的发酵初期,OpenClaw 创始人官宣加入 OpenAI,这或许不是直接原因,但也很可能影响了 Google 面对这次风波的决策心态。

OAuth 授权滥用,打破付费订阅和 API 商业模式

只看表面,这次风波的直接导火索其实并不复杂。

Google 方面已经给出了一个相对明确的说法——Antigravity 后端检测到「恶意使用」激增,其中大量集中在通过 OAuth 授权方式接入模型服务的账号。换句话说,在 Google 的定义里,问题首先不是 OpenClaw 本身,而是 OAuth 授权链条被滥用。

所以什么是 OAuth?OAuth 其实是一种授权机制,允许用户在不提供账号密码的情况下,把自己在某个平台的部分权限(如调用服务、读取数据)授权给第三方应用代为使用。实际上,我们在第三方平台看到的「微信登录」「Apple 登录」「Google 登录」就是 OAuth。



图片来源:AppStore

而回到 Google 的这次事件上,OAuth 授权滥用则直接打破了现有大模型以「付费订阅」和「付费 API 调用」为主的一种主流商业模式。

具体来说,考虑到本地部署模型的性能孱弱,使用 OpenClaw 这种第三方 AI 智能体的主流做法实际都是通过调用第三方模型的 API 进行使用,比如 OpenClaw 最新初期就最推荐使用 Claude 的最新 API。

但 OpenClaw 作为 AI 智能体的 Token 消耗远胜常规的 AI 对话,而更多 Token 对厂商意味着算力的更多消耗,对用户意味着:

更多的钱。

另一方面,不管订阅 ChatGPT、Gemini 还是 Claude 的付费会员,明面上都不存在 Token 的消耗,也不以 API 调用计费,只是每个月固定扣除一笔钱。虽然有时候会出现「智商降低」「速度变慢」等问题,但用户几乎可以无限量使用背后的大模型。



图片来源:Google

现在的问题在于,用户只要拥有 Google AI 服务订阅,通过 OAuth 将账号授权给 OpenClaw,就可以在 OpenClaw 上几乎无限量调用 Gemini 模型,虽然调用多了也会存在速率、性能上的最新限制,但相比 API 付费用户无疑是一种极具性价比的使用方法。

这对于 Google 当然是一种冲击,先不说 Token 的海量消耗,原本必须按调用量付费的开发者,现在看到另一批用户可以通过 OAuth 在第三方工具里持续调用模型,却不承担同样的成本。

更重要的是,不管是开发者还是大众用户,订阅服务的核心说到底还是面向「个人使用」。而 OAuth + OpenClaw 的组合,某种程度上让订阅账号具备了开发者级的模型调用能力。

这在商业逻辑上就很难成立。而且随着 OpenClaw 在全球 AI 社区的快速扩散,这些问题只会越来越麻烦。

当然,遇到这个问题的不只是 Google,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 提到的 Anthropic 也遭遇了大量的「OAuth 授权滥用」。不同的是,Anthropic 相对更积极地与 Steinberger「磋商」,而 Google 则采取了更激进的反制措施。



图片来源:Google 社区

坦率地讲,通过 OAuth 授权滥用模型必然不可持续,很多用户其实也知道这只是一时的「薅羊毛」,Google 反对很容易理解,但过慢的反馈以及过激的措施,都让 Google 又显得有些:

活该。

不过这显然也离不开 OpenClaw 创始人加入「强敌」OpenAI 带来的刺激,以及 Google 等巨头本身逐步收紧生态的趋势,尤其是伴随着越来越多基于自家模型的 AI 产品(如 NotebookLM、Anitgravity 等)涌现,越来越重视从模型到产品的垂直整合。

不同心态,中国 AI 厂商的逆转

与 Google、Anthropic 相继收紧接口不同,国内厂商对 OpenClaw 的态度明显更积极,越来越多中国模型厂商直接在文档、社区甚至产品侧支持 OpenClaw。

比如今年 1 月刚推出的开源模型 Kimi K2.5,在不少核心能力上已经比肩海外顶尖闭源模型,并且主打的核心就是智能体能力。

当然,Kimi 最新也没有放过最火的 AI 智能体 OpenClaw,甚至围绕 OpenClaw 打造了 Kimi Claw,进一步简化了使用体验,把入口搬进浏览器。而另一方面,OpenClaw 也将 Kimi K2.5 划入「最新推荐」,让更多全球用户发现了 Kimi K2.5 的「好」。

根据全球 AI 模型聚合平台 OpenRouter 的数据,现在 Kimi K2.5 已经是 OpenClaw 上调用量最大的模型。



图片来源:OpenRouter

不只是更强的「性价比」,同样关键的原因在于这一轮新发布的国产 AI 大模型,更多主动围绕 AI 智能体进行设计。

比如 Kimi K2.5 在长上下文、复杂任务执行以及 Agent 协同能力上的强化,使其在 OpenClaw 这类智能体环境中更具优势;GLM-5 则进一步加强了多轮任务理解与工具调用能力,逐渐从「对话模型」向「任务模型」转变。

这些能力本身并不是为 OpenClaw 定制,但它们恰好契合了智能体时代最核心的需求——持续调用、自动执行、跨任务协同。结果就是,Kimi、GLM、DeepSeek 等国产模型开始成为新的调用主力,在真实任务反馈中加速迭代。

从这个角度看,Google 与中国厂商的路径差异也开始变得明显。

Google 的逻辑,是把模型与产品深度绑定,Gemini 与 Antigravity、NotebookLM 等产品形成一体化体系,调用路径被严格限定,接口逐渐收紧。而更多国内 AI 的逻辑更接近「模型即服务」,更愿意抓住任何机会进入用户工作流。

两种路线并不存在对错,只是选择不同。但从更多开发者和 AI 高玩的视角来看,国产 AI 显然提供了更多元开放的大模型选择,以及更有想象空间的 AI 玩法和体验。

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来源:https://www.163.com/dy/article/KML50EO0051100B9.html
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