在 ChatGPT 掀起第一波全民 AI 浪潮后，我个人目前最常用的依然是 ChatGPT 与 Claude 的组合：ChatGPT 更偏通用与效率，Claude 在长文本理解、推理与“助手感”上体验更好。而 DeepSeek、Gemini、Grok 等模型的快速追赶，也让我明显感受到一个趋势——模型本身正在逐渐同质化，真正拉开差距的，是“谁能被真正用起来”。

从这个角度看，OpenClaw 的爆红并不意外。它并没有试图再造一个更聪明的模型，而是把 AI 从“对话工具”推进到“长期驻留的执行代理（AI Agent）”。能记住用户习惯、持续运行、直接操作文件、账户和应用，这一步的意义，可能不亚于当年 ChatGPT 把大模型带入普通人视野。它更像是在告诉我们：AI 的下一个形态，不是更会说话，而是更会“做事”。

但也正因为如此，我对 OpenClaw 的态度是**“高度关注，但谨慎使用”。一个被授权访问邮箱、文件、社交平台、甚至资金账户的 AI，本质上已经拥有了“超级权限”。哪怕它是善意的，只要存在提示词注入、钓鱼邮件或供应链攻击的可能，风险就会被指数级放大。问题并不在于 OpenClaw 是否“作恶”，而在于现有的网络安全体系，从来不是为 AI Agent 设计的**。

至于 AI 自动交易那类案例，我更愿意把它当作一次有趣但不可复制的实验。短期收益并不能代表长期能力，更不意味着普通用户可以放心交出资产控制权。AI 在金融领域的潜力毋庸置疑，但在监管、权限隔离、风险控制成熟之前，它更适合作为“辅助决策者”，而不是“全权代理人”。

总体来说，我认为 OpenClaw 不一定“安全”，但它一定“重要”。它提前展示了 AI Agent 时代的真实模样，也暴露了云安全、身份管理、权限控制的巨大缺口。未来真正的风口，或许不只是更强的模型，而是谁能解决 “让 AI 强大，但又可控” 这个问题。

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