Una conversación sobre "langosta" revela las variables clave en el desarrollo de la IA

证券时报记者 韩忠楠

“En realidad, cuando empecé a usar OpenClaw (conocido coloquialmente como ‘langosta’), no me adaptaba muy bien.”

La respuesta de Xia Lixue, cofundador y CEO de Wu Wen Xin Qiong, hizo que el público presente en el foro de vanguardia de código abierto de AI del 2026 Zhongguancun Forum estallara en risas. El 27 de marzo, durante la mesa redonda del foro, Yang Zhilin, fundador de la Cara Oscura de la Luna, lanzó una pregunta central a cuatro colegas del campo de la AI: ¿cuál es la impresión más profunda de usar OpenClaw? ¿Cómo se ve la evolución de este y otros agentes inteligentes relacionados?

Xia Lixue admitió que, acostumbrado a la interacción conversacional de los grandes modelos, al principio le resultaba difícil adaptarse a la “respuesta lenta” de esta “langosta”, pero cambió de tono: “Luego me di cuenta de que no es un agente que solo se encarga de chatear, sino más bien como un ‘humano’ que puede ayudarme a completar tareas grandes.”

Esta frase encapsuló el consenso central de la mesa redonda: la AI está pasando de “charlar” a “realmente trabajar”.

Para Zhang Peng, CEO de Zhipu, OpenClaw es como un “andamiaje” de AI, que puede construir un marco lo suficientemente sólido, conveniente y flexible sobre las capacidades del modelo, permitiendo que las personas comunes usen modelos de vanguardia sin necesidad de dominar el código.

El profesor asistente de la Universidad de Hong Kong y líder del equipo Nanobot, Huang Chao, resumió el valor único de OpenClaw con una palabra de moda en Internet: “sensación de humano vivo”. Afirmó que, en el pasado, muchos agentes inteligentes daban más la impresión de ser “herramientas”, mientras que OpenClaw, a través de la forma de interacción incrustada en el software de IM (mensaje instantáneo), hace que la AI se asemeje más a la imagen de un asistente inteligente en la mente de las personas.

A medida que la discusión profundizaba, el futuro de los agentes inteligentes de AI se volvió cada vez más claro. Yang Zhilin señaló que los modelos de código abierto y la capacidad de inferencia están formando un nuevo ecosistema. Con la explosión en la cantidad de Tokens, toda la industria podría pasar gradualmente de la era de entrenamiento a la era de inferencia.

Este juicio recibió una fuerte confirmación de Xia Lixue. “Desde finales de enero, nuestra cantidad de Tokens se ha duplicado cada dos semanas, y hasta ahora ha crecido diez veces.” Dijo, “La última vez que vi un crecimiento así fue durante la popularización del tráfico de teléfonos móviles en la era 3G.” En su opinión, esta es una señal de cambio de época, y solo optimizando e integrando los recursos existentes, la AI podrá realmente servir a cada persona.

Sin embargo, el crecimiento explosivo de la demanda de Tokens también trae desafíos reales. Zhang Peng admitió que hacer que modelos más inteligentes ejecuten tareas más complejas consume muchos recursos, y la cantidad de Tokens requerida podría ser diez o incluso cien veces mayor que la necesaria para responder preguntas simples, lo que también es la razón por la que Zhipu ha aumentado recientemente el precio del modelo GLM-5-Turbo.

Luo Fuli, responsable del modelo Mimo de Xiaomi, ofreció una perspectiva desde el ángulo de la evolución técnica. Ella cree que la “auto-evolución” será la tendencia clave en el campo de la AGI (inteligencia artificial general) en el próximo año. “Con el apoyo de un marco de agentes de auto-evolución potentes, los grandes modelos traerán avances exponenciales en la investigación científica.” Reveló que su equipo, aprovechando los modelos de vanguardia y el marco de agentes, ha mejorado la eficiencia de investigación casi diez veces.

Al final de la conversación, Yang Zhilin pidió a cada invitado que usara una palabra para vislumbrar la tendencia de desarrollo de los grandes modelos en el próximo año. Huang Chao eligió “ecosistema”, Luo Fuli enfatizó “evolución”, Zhang Peng se centró en “poder de cálculo”, y Xia Lixue valoró más la “sostenibilidad” de la industria.

“Como fábrica de Tokens, si podemos seguir produciendo Tokens utilizables de manera continua, estable y a gran escala, para que los modelos de vanguardia sirvan a más escenarios descendentes, es la pregunta que más me preocupa.” Las palabras de Xia Lixue estaban llenas de entusiasmo pragmático. Él explicó más su visión: “En el pasado, hablamos de la fabricación china, convirtiendo la ventaja de costo en productos de alta calidad para exportar al mundo; hoy queremos que AI Made in China, a través de Tokens de alta calidad, convierta a China en la fábrica global de Tokens.”

En esta mesa redonda, la “langosta” parece haber superado su significado como un agente inteligente de código abierto de AI, provocando una profunda reflexión sobre el futuro de la AI en China. Desde “charlar” hasta “realmente trabajar”, desde ser una gran potencia manufacturera hasta convertirse en un exportador global de Tokens, cada paso de exploración oculta el código de evolución de la industria. ¿Cómo caminar de manera estable y lejana por este camino desde los avances tecnológicos hasta la superación global? Esta es la variable clave que más vale la pena observar en la industria de la AI en el próximo año.

（Editor: Dong Pingping）

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