¿"Camarones de río" para operar en bolsa? 3 grandes fabricantes de terminales de datos financieros anuncian oficialmente "criar camarones"

Periodista Liu Xiafei de 21st Century Business Herald

Tras la incorporación sucesiva de más de una decena de grandes empresas de internet como Tencent y Alibaba en la “guerra de cultivo de camarones”, también han anunciado oficialmente su participación los principales fabricantes de terminales de datos financieros como Wind, Tonghuashun y Dongfang Caifu.

El 11 de marzo, Wind anunció el lanzamiento de “WindClaw”, que se autodenomina como un “pequeño langosta de inversión que estudia, evoluciona y conecta datos”.

Al día siguiente, en la madrugada del 12 de marzo, Tonghuashun anunció en la noche el lanzamiento de “iFinD Financial MCP”, con el lema de “proporcionar datos financieros profesionales a OpenClaw”. Al mismo tiempo, un periodista de 21st Century Business Herald supo que Tonghuashun también está preparando el lanzamiento de su producto propio “iFinD Claw”, con una orientación similar a WindClaw.

Esa misma noche, Dongfang Caifu también lanzó “Dongfang Caifu Skills”, destacando la instalación de “habilidades de apoyo a decisiones de inversión” para OpenClaw.

Cabe destacar que, tras el éxito del gran modelo DeekSeek en 2025, estas tres compañías también lanzaron cada una sus propios productos de modelos grandes desarrollados internamente.

Desde el “Momento DeekSeek” hasta el “Momento Langosta”, la competencia en IA entre los principales fabricantes de terminales de datos financieros continúa intensificándose. Expertos consultados señalan que, en el futuro, la competencia en software quizás se centrará en quién puede ser mejor “impulsado” por IA. La competencia por cultivar langostas por parte de los grandes fabricantes de terminales de datos financieros no solo responde a la tendencia de inteligencia en la industria, sino que también es una medida necesaria para consolidar barreras comerciales y extender el valor de los servicios.

Sin embargo, mientras estos gigantes se sumergen en la “fiebre de cultivar langostas”, algunos de sus principales clientes institucionales —las firmas de corretaje— ya están empezando a enfriar la ola de “cultivo de langostas” internamente, imponiendo restricciones claras en la instalación y uso de OpenClaw.

Wind, Tonghuashun y Dongfang Caifu anuncian consecutivamente “cultivo de langostas”

En solo dos días, los tres principales fabricantes de terminales de datos financieros lanzaron sus “armas” para hacer frente a la “guerra de cultivo de langostas”. Sin embargo, los enfoques de sus productos difieren: algunos se centran en los “datos”, otros en las “habilidades” para acceder proactivamente a OpenClaw, y algunos directamente desarrollan versiones “profesionales” de OpenClaw basadas en la versión nativa.

Al respecto, un experto en tecnología financiera explicó a este periódico que, como un agente inteligente de IA con capacidad de ejecución de todo el proceso, la capacidad de OpenClaw depende en gran medida de dos aspectos: primero, una gran cantidad de datos de alta calidad, que son el “alimento” para su aprendizaje y evolución; y segundo, una variedad de habilidades (Skills), que son sus “tentáculos” para aplicar y resolver problemas prácticos. Por ello, muchas empresas eligen priorizar una de estas dos vías para integrar OpenClaw según sus ventajas.

En concreto, Wind opta por crear directamente una “versión profesional de OpenClaw”, lanzando “WindClaw”, que aún está en fase de prueba pública.

Según la información oficial de Wind, las principales características del producto incluyen la integración con datos financieros profesionales de Wind, despliegue local con un clic, y evolución continua basada en los hábitos de inversión del usuario. Al acceder a la página de solicitud de prueba pública, se puede ver que las funciones principales incluyen “vigilar el mercado”, “vigilar acciones individuales”, “vigilar noticias”, “analista de acciones”, “investigador macroeconómico” y “excavador de estrategias”, entre otras.

Imagen: Página de prueba pública de WindClaw

Por otro lado, Tonghuashun eligió priorizar la integración de “datos” y actuar como una “fuente de datos financieros profesionales”, lanzando el servicio de datos financieros “iFinD Financial MCP”.

Sobre MCP, Tonghuashun explicó que “sin la herramienta de datos MCP, los grandes modelos solo buscarían en internet y no podrían satisfacer las necesidades de los investigadores financieros”. iFinD MCP destaca por su integración sin fisuras con bases de datos de nivel de investigación, modo de interacción en lenguaje natural puro, y mecanismos integrados de limpieza de datos y optimización de tokens.

Según Tonghuashun, los módulos principales actualmente disponibles en iFinD MCP incluyen análisis de acciones A, análisis de fondos públicos, datos macroeconómicos e industriales, anuncios y noticias.

No obstante, Tonghuashun no ha abandonado su desarrollo propio de una “versión profesional de OpenClaw”. Se supo que también planean lanzar próximamente “iFinD Claw”, con una orientación similar a WindClaw, con la intención de ofrecer una solución “lista para usar”.

Imagen: Página de integración de iFinD MCP con OpenClaw en Tonghuashun

Dongfang Caifu, en cambio, se centra en las “habilidades (Skills)”, lanzando “Dongfang Caifu Skills”, con la propuesta de instalar “habilidades de apoyo a decisiones de inversión” en OpenClaw.

“Skills es una carpeta estandarizada que ayuda a los asistentes de modelos de lenguaje grande a obtener capacidades de servicio de datos financieros profesionales”, explicó la fuente oficial de Dongfang Caifu. Tras “instalar” una habilidad en OpenClaw u otros asistentes de IA, este obtiene la capacidad de acceder a las interfaces financieras correspondientes.

Según Dongfang Caifu, tras instalar Skills, OpenClaw puede obtener información del mercado en tiempo real, realizar limpieza y estructuración automática de datos, y analizar sistemáticamente miles de activos basándose en indicadores fundamentales y técnicos, ayudando a los inversores a identificar rápidamente los objetivos que cumplen con sus estrategias.

La interfaz de instalación muestra que actualmente Dongfang Caifu Skills incluye principalmente tres paquetes de habilidades: búsqueda de noticias, datos financieros y selección inteligente de acciones.

Imagen: Página de instalación de Dongfang Caifu Skills

De “Gran Modelo” a “Langosta”, la competencia en IA se intensifica

De hecho, la competencia por acceder o desarrollar internamente “langostas” es solo una muestra del panorama de IA en los principales actores de terminales de datos financieros.

En 2025, tras el auge del “Momento DeepSeek” que desató la fiebre por los “Grandes Modelos”, varias empresas líderes en terminales de datos financieros lanzaron sus propios modelos grandes desarrollados internamente, como “Wind Alice” de Wind, “Miaoxiang” de Dongfang Caifu, y “Wen Cai HithinkGPT” de Tonghuashun.

Al respecto, un reportaje de 21st Century Business Herald señaló que la competencia en terminales de datos financieros está pasando de “vender agua” a “vender palas”. Antes, la ventaja competitiva residía en los recursos de datos; ahora, los datos en sí ya no constituyen una gran barrera, sino que lo que se necesita es una herramienta de investigación y trading realmente útil.

Ahora, con la llegada del “Momento Langosta”, ¿qué significa esto para los grandes fabricantes de terminales de datos financieros?

Por un lado, el impacto de OpenClaw como un agente de IA de nivel fenomenal puede representar una nueva forma de competencia en software.

El gestor de fondos Song Weiwei de China Europe Fund explicó a 21st Century Business Herald que OpenClaw va más allá del diálogo, puede ayudar a los usuarios a ejecutar tareas. Los ordenadores personales, teléfonos y servidores en la nube se convertirán en plataformas para estos “empleados digitales” o “asistentes personales” de IA.

Las aplicaciones con buenas APIs podrán ser llamadas de manera precisa y eficiente por OpenClaw, convirtiéndose en “órganos” dentro del ecosistema de agentes. Con la popularización de estos agentes IA, los sistemas operativos podrían cambiar de ser “centrados en humanos” a “centrados en los agentes inteligentes”.

“Quizá en el futuro, la competencia en software se centrará en quién puede ser mejor ‘impulsado’ por IA”, afirmó Song Weiwei.

Por otro lado, desde la lógica de iteración de productos en los terminales de datos financieros, integrar proactivamente OpenClaw también es una estrategia clave para extender el valor del servicio.

“El lanzamiento de estos productos en esencia llena la ‘última milla’ entre datos y aplicaciones, usando agentes IA para conectar la oferta de datos con su uso real”, señaló Zhang Ning, director del Centro de Investigación en Tecnología Financiera de la Universidad Central de Finanzas y Economía.

Zhang explicó que la demanda de los clientes ha evolucionado de “obtener datos” a “obtener datos de alto valor”, lo que obliga a los proveedores a pasar de ofrecer datos a proporcionar herramientas inteligentes. Los proveedores de datos, gracias a sus barreras en los datos subyacentes y comprensión de escenarios, pueden integrar profundamente los agentes inteligentes con sus propias bases de datos, creando ventajas competitivas diferenciadas.

“En esta carrera bidireccional, que las empresas de terminales de datos financieros desarrollen estos productos no solo responde a la tendencia de inteligencia en la industria, sino que también es una medida necesaria para consolidar barreras comerciales y extender el valor de los servicios”, concluyó Zhang Ning.

Las firmas de corretaje internas empiezan a restringir el “cultivo de langostas”

Aunque los grandes fabricantes de terminales de datos financieros continúan anunciando intensamente su “cultivo de langostas”, algunos de sus principales clientes institucionales —las firmas de corretaje— ya están empezando a enfriar la ola internamente.

Según varias firmas de corretaje, ya han emitido notificaciones internas de cumplimiento que imponen restricciones claras en la instalación y uso de OpenClaw, principalmente en lo que respecta a su despliegue en equipos corporativos y redes internas.

De acuerdo con las instrucciones específicas, la mayoría de las firmas solo advierten sobre los riesgos y recomiendan evaluaciones de seguridad previas; algunos han emitido prohibiciones directas, solicitando suspender inmediatamente la instalación y uso; otros han establecido procesos de aprobación, requiriendo que los empleados que necesiten usarlo por motivos de negocio soliciten autorización.

Es importante destacar que, el 10 de marzo, el Centro Nacional de Respuesta de Emergencias de Internet emitió una advertencia de riesgos, señalando que en sectores clave como finanzas y energía, algunas vulnerabilidades de seguridad de OpenClaw podrían provocar filtraciones de datos críticos, secretos comerciales y repositorios de código, e incluso colapsar sistemas completos, causando pérdidas incalculables.

Zhang Ning advirtió que las aplicaciones de tipo “langosta” integran altamente la recuperación, análisis, operación y ejecución de instrucciones, lo que, si bien cierra la brecha entre datos y uso, también genera riesgos de seguridad más ocultos.

Song Weiwei también señaló que, tras obtener acceso completo a discos (Full Disk Access), cualquier vulnerabilidad puede provocar filtraciones sistémicas de datos. Además, el ecosistema de plugins de terceros de OpenClaw (ClawHub) también puede presentar riesgos de seguridad.

En cuanto a los profesionales en instituciones financieras, Zhang Ning considera que, además de los riesgos tradicionales como filtración de datos, cumplimiento, propiedad intelectual y reputación, hay que estar atentos a nuevos riesgos de caja negra.

Sobre estos riesgos emergentes, Zhang explicó que la encapsulación integral de datos en el proceso rompe los mecanismos tradicionales de supervisión y auditoría segmentada, ya que las operaciones en redes internas son altamente ocultas, dificultando la detección de comportamientos anómalos o transmisiones externas. La integración entre sistemas también puede facilitar ataques de inyección y riesgos por plugins, creando canales ocultos que dificultan rastrear la fuente de los riesgos, lo que puede desencadenar accidentes de seguridad de datos a nivel sistémico. Por ello, muchas firmas de corretaje han prohibido estrictamente estas herramientas en sus redes internas.

(El reportero Li Yuchen también contribuyó a este artículo)