山巅周刊第309期：OpenClaw风暴

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当算力成为一种基础设施，与水、电、气、路、网一样，关键不再是单纯算力囤积，而是持续消耗与变现，消费成为关键一环，决定投资成败。众多大模型面世的时候，都依靠C端用户对话模式开放用户使用，如果加总云端模型的免费额度，就早已超出普通用户日常需求，云厂商无法在用户那里直接获利。

数据中心都成建制地部署了众多高端算力卡，这些卡有长达数年的生命周期，也有很大的沉淀成本。为了消耗掉庞大的闲置算力储备，数据中心迫切需要一个能持续、自动消耗海量算力的Token饕餮。OpenClaw这类人工智能代理，完美扮演了这个角色。

Token是模型理解和处理文本的基本单位，大模型以此收费定价。作为一般规则，一个Token通常包含四个英文字符或者一个汉字。

人工智能代理（AI Agent）是一种代表用户执行任务的软件，可以在没有人类干预的情况下运行，独立做出决定并采取行动，并根据结果反馈和环境变化来改变决策及行动方案。

OpenClaw是一个iOS开发者的周末项目，这个人工智能代理允许用户通过通讯软件与一个具有行动力的AI助手交互。其核心是网关守护进程，能持续运行并管理对AI模型的访问，以执行浏览网页、管理文件、发送信息等复杂任务。Claw本意钳子，在人工智能代理的语境下，它被赋予了‌行动力、抓取、操控‌的象征意义，引发了众多人工智能代理使用Claw的命名风潮，连NVIDIA都跟风推出NemoClaw。

当用户下达复杂指令时，人工智能代理会拆解任务、联网搜索、调用本地软件、识别错误、自我纠正重试。这其中的每一个步骤，都在向云端的API接口发送请求。一个端到端复杂任务的Token消耗量，可达普通对话的百倍乃至千倍，直接转化为现金流。记住一句直观描述：每一种新的AI工具形态都意味着Token消耗量增加100倍。

除了算力变现，大模型竞争的另一核心资源是训练数据。

互联网上高质量的静态数据早已经被爬得精光，但仍旧没有可能实现通用人工智能（AGI），真正缺失的是人类如何在数字世界中采取行动的数据。

特斯拉通过数百万辆在路上行驶的电动车收集真实路况数据，最终反哺其FSD自动驾驶算法。云厂商正在借鉴这种方法，从用户的电脑和手机（以及更为海量部署的IoT设备）中实时记录任务链路，采集完成每一个任务的轨迹数据（Trajectory Data），掌握用户在现实世界中的行动逻辑，从而强化学习数据。

更深层意义在于互联网入口战争。

在技术层面，互联网经历过三轮典型的入口战争：门户网站的首页流量，搜索引擎的浏览器和移动互联网的APP。人工智能代理将改变既往所有的互联网入口形态。

第一步，人工智能代理在理解用户意图后。模仿人类搜索信息、调用工具、选择平台、填写表单、完成支付，完成任务流程。如前述，现阶段它既可以完成任务，更可以学习行动逻辑。

第二步，智能水平和行动能力成熟后的人工智能代理，将不再模仿人类的行动路线和工具选择，而是绕过现有的交互界面，直接连接用户和服务接口，就可以完成数字生活操作。

在范式演进层面，互联网有三个阶段的转变：个人电脑时代，搜索范式，信息触手可及；移动网络时代，推荐范式，算法内容聚合；智能体网络时代，自主规划，自主行动。

尽管互联网（门户网站，搜索引擎和移动互联网）如此繁荣，但在这些用户界面背后都是朴素的服务接口，接口背后的底层是更为原始的数据和处理逻辑。现在，大众用户日常接触最多的浏览和聊天，实际上并不必须使用某款APP；要录入、编辑和打印表格，也不是必须要使用Excel。

遵行人类中心主义约束和路径依赖，技术创新往往根植于人类认知本性、习惯惯性以及进化形成的感官-运动协调模式（参考山巅周刊第275期：为什么人形机器人总是最受欢迎）。举例来说，由于人类大脑偏好可预测的交互，Chrome等现代浏览器就很受欢迎，但实际上通过命令行就可以直接获取HTML。爬虫们早就这么干了，无需用户界面，更不用模拟点击，直接对话服务器。人工智能代理的未来既可以说是超越人类感知，也可以看作是回归数字技术本身，它突破模仿人类的路径，用自己的办法，高效而又节省资源地实现任务。

多年来，数字产品的成败都系于视觉引导与行为转化，比如Google的交易：

• 网站通过Google获得访问者，并形成转化漏斗；
• Google在列表旁边出售广告。

人工智能代理模式下，应用程序和网站可以变成无头模式：

• 如果应用程序和网站实现具体的业务流程，人工智能代理将调用其后端服务完成任务，用户无需再打开应用程序和网站；
• 如果应用程序和网站只提供信息展示，比如产品介绍和技术文档，那么它存在的价值就只是人工智能模型的训练素材。

因此，在上述第一步的实现中，只是受限于现有人工智能代理的行动能力，以及暂时满足当前用户的习惯和爱好倾向。当能够通过人工智能代理快乐点餐时，你真的还要安装那些套路APP吗？

既大模型后，人工智能代理成为热门，是AI技术从“能说”、“能想”到“能干”的清晰跃进，而OpenClaw是这一演进的标志性成果。云厂商不遗余力地推广它，作为算力变现、数据闭环、入口重构的三重战略支点，既是当下救火，更是布局未来。对于用户来说，除了订阅和数据贡献，重要的是获得工具生产力虚拟团队，而不仅仅是聊天机器人辅助工具。

本文受柴旭晨《中国正在卷起一场OpenClaw风暴》一文的启发。

人物：范妮·门德尔松

范妮·门德尔松（Fanny Mendelssohn）是19世纪浪漫主义时期德国的作曲家和钢琴家，她的作品超过450首，其中超过125首钢琴独奏曲以及超过250首艺术歌曲。尽管她的钢琴技巧备受赞誉，但她很少在家庭圈子之外公开演出，她的大部分作品在她生前并未出版。

范妮出身于汉堡显赫的犹太家庭，祖父是哲学家，祖母宫廷企业家的孙女，父亲是银行家，母亲是传承巴赫传统的钢琴教师。范妮从小展现出惊人的音乐天赋，能像男人一样弹琴。她和小4岁的弟弟费利克斯·门德尔松（Felix Mendelssohn），都接受了拥有宫廷富裕与文化沙龙传统的姑祖母、母亲，以及多位音乐家的系统音乐教育，并都成为作曲家和钢琴家。

范妮的父亲为姐弟俩筹办了家庭圈音乐会，范妮成为私人沙龙的女主人。但在公开场合，大众知晓的“门德尔松”只是她弟弟，甚至她的作品也开始以17岁弟弟的名义出版。

根据范妮的丈夫、一位宫廷画家的肖像作品创作的木刻版画

直到25岁的时候，一名记者在杂志上赞扬了他听过的范妮作品，范妮作为作曲家的才华首次引起公众关注。33岁时，范妮首次在公开场合演奏弟弟费利克斯的《第一钢琴协奏曲》，这是她已知的仅有的三次公开演出之一。

姐弟俩终生是亲密的伙伴，范妮一直是弟弟的音乐顾问。由于从未学习或演奏过任何弦乐器，她的作品通常采用歌曲形式，但其音乐风格由弟弟拓展开来。费利克斯·门德尔松被誉为“抒情音乐风景画大师”，作品广泛涵盖交响曲、协奏曲、钢琴曲、管风琴曲和室内乐。

范妮作品1号第一版扉页，1846年

在出版商的鼓励下，40岁的范妮出版了自己的第一部作品集，得到了弟弟最友善的职业祝福。事实上，除了丈夫，似乎没有男人对她的作曲和演奏事业持支持态度。第二年，范妮和弟弟相继因中风去世。

2021年，谷歌涂鸦纪念范妮诞辰216周年

范妮的生平有力地证明，由于社会偏见和父权制习俗的系统性扼杀，女性在作曲领域无法与男性竞争。

主流观念认为，女性公开作曲、出版、巡演会失却女性本分，威胁家庭与社会秩序。范妮的父亲对女儿的音乐创作持宽容态度，但对发表作品持谨慎态度：音乐或许会成为儿子的职业，而对女儿来说，它只能也必须是一种装饰。

社会阶层也会限制事业发展。

同时代德国有位音乐神童克拉拉（clara Wieck），后来成为作曲家舒曼（Robert Schumann,）的妻子。克拉拉出身中产家庭，父亲全力打造她成为职业音乐人，9岁的时候就在音乐厅正式登台，11岁便开始国际巡回演出。

范妮的曾曾曾孙女、英国纪录片导演Sheila Hayman于 2023 年发行了一部纪录片《范妮：另一个门德尔松》（Fanny: The Other Mendelssohn） 。

一直以来，范妮主要以“姐姐”的身份出现在关于她弟弟的传记和研究中，就像克拉拉一直是“舒曼夫人”。

自20世纪80年代末以来，由于音乐会演出和新录音的发行，范妮的音乐逐渐为人所知。2012年，钢琴曲《复活节奏鸣曲》（Easter Sonata）作为范妮的作品首演。

范妮·门德尔松的更多作品正被主流音乐厅纳入曲目，这是对偏见的最好反击。

工具：微利基发现引擎

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OpenDataLoader PDF

OpenDataLoader PDF 是专为 RAG 构建的 PDF 解析器，支持从任何 PDF 文件中提取 Markdown、JSON 和 HTML 等 LLM 流程需要的结构化数据。本地运行，无需 API 密钥。

llmfit

llmfit 会检测系统的内存、CPU 和 GPU 配置，从质量、速度、匹配度和上下文四个维度对每个模型进行评分，以检查哪些模型能够在当前计算机上流畅运行。

LLM Checker 是另一个功能类似的工具；而canirun.ai利用浏览器API实现快速估算，直接浏览器访问即可。

资源：OSSU计算机科学课程

OSSU的计算机科学课程是一套完整的计算机科学教育体系，全部采用在线学习资源。该课程的设计符合计算机科学专业本科生的学位要求，如果精心规划并每周投入大约 20 小时学习，大约可以在两年内完成课程。

创业公司坟场

创业公司坟场已经记录了 1,749 家倒闭的初创企业和 5354 亿美元以上化为灰烬的风险投资。

商业书籍通常是偶然的成功故事和激励人心的口号，失败案例则有助于后来者强化风险评估，并可能通过重建方案复兴有潜力的项目。

影像：雪宝机器人

在NVIDIA GTC 2026上登场的雪宝（Olaf）机器人，精准还原在动画中独特的蹒跚步态，由NVIDIA与Disney、DeepMind合作开发，是全球第一个自主行走的迪士尼角色。

雪宝是迪士尼影业第53部经典动画长片《冰雪奇缘》的主要角色，是女主角艾莎用魔法创造出来的雪人。