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精彩导读:
大家好,今天XM外汇将为大家带来““龙虾”,下一个ChatGPT?”。希望对你们有所帮助!原创内容如下:
全球首个脑机接口革新产品获得医保编码3月22日,据国家医保局信息,2026年3月13日,全球首款侵入式脑机接口医疗器械正式获批上市。3月15日,国家医保局主动对接、靠前服务,为该产品达成医保编码赋码,
如今,龙虾朋友圈、龙虾微博、龙虾xm交易平台操作公众号等都在商讨OpenClaw(以下简称“龙虾”),龙虾腾讯、龙虾百度、龙虾360也都在排长队给用户免费安装“龙虾”。龙虾“龙虾”浪潮来袭,龙虾引发了社会的龙虾广泛注意和商讨,其究竟会昙花一现,龙虾还是龙虾颠覆性技术?
3月17日,英伟达CEO黄仁勋在GTC大会(GPU Technology Conference)上公开表态,龙虾称OpenClaw“绝对是龙虾下一个ChatGPT”,并将其定性为一次基础性变化——从根本上扩展了个人借助AI技术所能达成的龙虾边界。
此前的龙虾AI产品,都是xm交易平台操作只能回答文字,但现在的“龙虾”不一样,它可以帮你干活。比如,它可以借助调用多款大模型,自主达成文件操作、浏览器自动化、信息抓取、表格制作等任务。
下一个ChatGPT?
一位工程师在接受《中国经营报》记者采访时表明,“你可以领会OpenClaw就是自动化工作流,它来达成AI的要求,其就是对接大模型。OpenClaw只是一个智能体工具,本身没有模型。”
艾媒咨询CEO张毅告诉记者,OpenClaw和豆包这种通用大模型其实走的是不同的路线,二者本质上是智能体投入框架和模型底座的互补关联,而不具备替代。“龙虾”这种智能体更擅长工具的调用和任务的投入,但客观讲,它的缺点也是很明晰的,缺乏重点认知推理还有生成能力,所以它必须还是要依托类似于这种大模型产品才能运转。
“同时在企业级的支撑权限信息合规上,应该说目前也暴露出很多难题,具有明显的短板。豆包、千问等这类产品,在底层技术支撑体系和商业化落地方面,已经形成它的稳固的壁垒,所以长期来看,这两种产品类型是长期协同,不会相互替代。”张毅说。
据华尔街见闻报道称,黄仁勋在英伟达GTC大会上向全球企业发出明晰呼吁:“今天世界上的每家公司都需要制定一个OpenClaw方针,即代理系统方针。这就是新型计算机。”
他对OpenClaw给予了很高审视,认为该任务“在最恰当的时间为行业供给了最需要的东西”,并指出“OpenClaw使我们能够创建个人智能体,其作用是难以置信的”。
过去抢App入口,未来抢“底层代理人”。当用户习惯向Agent下达指令,超级App将沦为底层服务接口的管道,失去与用户直接对话的机会及品牌溢价。也就是说,谁掌控了Agent,谁就掌控了商业世界最顶级的目的分发权。
未来宗旨
为阐明OpenClaw的行业地位,黄仁勋将其与科技史上的底层基础设施作类比——OpenClaw对AI的意义,等同于Windows对个人电脑的意义,其产业作用力甚至可与Linux操作系统、Kubernetes云任务以及HTML相提并论。
黄仁勋指出,“它让整个行业能够抓住这个开源堆栈,并基于此开发使用去生成意义。”
当用户习惯用一句话表达要求时,操作路径就会出现改变。用户不再主动打开某个App,而是把任务交给AI。AI会决定使用哪个平台、调用哪个服务、达成哪条支付链路。因此,在这样的体系里,App的地位会出现改变。它们依然存在,但更多变成一种服务节点。真正的入口,是那个帮助用户达成任务的Agent。
“至于未来AI的演变宗旨,会存在这样一个演进路径,就是从通用生成式AI往自主智能体AI宗旨去演变,从而达到更强的宗旨驱动、任务构思,还有跨系统投入的能力。”张毅说。
另外一个路径,就是从单一的强大模型,走向更细的分层职业化,形成多种模型的存在格局,包括像基础大模型、行业专用大模型和端侧轻量模型这样的一个并存格局。同时,产业的中心相信有望会从训练比拼转向更高的推理效益、更低的成本普惠、更强的支撑治理方面去进化。而企业级场景化,还有支撑可控的AI使用有望成为真正的对抗重点和未来产品的演变趋向。
业内人士认为,有两类生态:一类是“我就拿OpenClaw当重点,然后我在外围构建(生态)”;还有一类是“OpenClaw这种模式我也可以做,我们公司也可以搞一个,那我就搞一个类似的”。
作为一家模型厂商的立场,阶跃星辰接下来想做的是帮助普通用户用好OpenClaw,“让更多非技术背景的人也能来体验Agent时代,体验原汁原味的OpenClaw。先把蛋糕做大,再谈分蛋糕。”阶跃星辰CTO朱亦博说。
除此之外,OpenClaw的本土化的同类产品层出不穷,围绕“龙虾”的各种软件、AI社区都在蓬勃演变。
九合创投创始人王啸认为,OpenClaw开启了新时代,类似当年安卓被Google收购,历史总在持续重复中螺旋上升。如果以后每个人都有自己的Agent,可以答复特定领域的难题。
尽管OpenClaw正在进入更多普通用户的视野,但技术便利背后也隐藏着新的危险。首先是权限与隐私支撑。作为能自主投入任务的AI Agent,OpenClaw需要用户供给极高权限来调动本地资本。这意味着设备里的敏感信息在它面前近乎公开,一旦配置不当或遭到恶意利用,误删文件、泄露信息都可能出现。
除了支撑之外,成本难题同样实际。OpenClaw本身开源免费,但运行需要持续调用大语言模型、并维持服务器运行。普通用户每月成本可能在几十美元,复杂自动化场景可能达到数百美元甚至更高。这些都是代部署者们不会主动向小白用户提及的信息。
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