
AI-Fi 金融芯片與 OpenClaw 奇點後的全球金融
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AI-Fi 金融芯片與 OpenClaw 奇點後的全球金融
奇點之後將出現更密集的奇點序列,所有舊經驗和策略失效,需快速響應變化。
作者:楊歌 Gary,星瀚資本創始合夥人
自從 1 月中旬 OpenClaw 開始爆發之後,除了在香港 Consensus 會議的四天時間,我幾乎謝絕了所有的外事活動,包括線上 Space 和 90% 線下 Meetings,僅用代碼和 Agent 對話來面對人類歷史上迄今為止最大的一次奇點變化。
同樣這次的文章我也儘可能節省時間用最短的篇幅來簡述探討當前問題,畢竟奇點之後留給每個人的時間都非常有限。
TL;DR
1. OpenClaw 的工程意義與歷史意義
2. AI-Fi 與金融芯片
3.全球金融的顛覆與社會管理的瓦解
4.多級信息不對稱導致的無共識恐慌
5.奇點之後的奇點序列
6.全球地緣政治基礎將發生本質變化
1. OpenClaw 的工程意義與歷史意義
OpenClaw 的工程意義:
OpenClaw 的本質並不是一套智能的算法,而是一個基於記憶文件整合智能工具的框架。我看了網上很多的說法,認為都不夠精準,在這裡總結我把它分為七個層次:
- 第 1 層設施層 (Infra):是硬件設備或雲服務等整個架構的最底層
- 第 2 層系統層 (OS):就是運營系統包括 Linux, IOS, Windows 等
- 第 3 層環境層 (DevOps):是在系統層之上的 CI/CD 層例如 Github,這層的部署特異性大
- 第 4 層技能層 (Skills):器官層,是 AI 的大腦四肢,聽說讀寫和各類能力, LLM 在這層加載
- 第 5 層記憶層 (md):這是 OpenClaw 的核心價值以及區別於 LLM 工具的本質
- 第 6 層職能層 (Jobs):Agent 層,從 AI 工具到一人公司管理的重點在於給 Agent 的分工
- 第 7 層任務層 (Apps):不同職能的 Agents/Bots 每天的任務邏輯和列隊任務
正如 OpenClaw 官方所說 Markdown 記憶文件是核心價值,對記憶層的簡單提煉使得 AI Agent 具備了長線作戰的能力,很小的幾 k 文件數據竟然可以在這個歷史節點推動奇點的劇變。
OpenClaw 的歷史意義:
從中觀來講,OpenClaw 將激化 AI 產生指數級爆發的生產力,將改變全球的所有行業,不再只是翻譯、律師、設計、代碼這樣相對有準則的工作,就連審計、金融、工程管理、與商業管理這樣複雜非標的工作也將會被迅速替代升級。同樣的,在機器人快速平行發展的同時,與微型單片機的結合也將輕易承接絕大部分實體勞動工作。從宏觀來講,OpenClaw 引發的奇點將成為以人力勞動為主體過渡為硅基勞動為主體的分界線。在比我們想象更快的時間內,人在自然社會中的位置將被徹底改變,文明的基礎也將完全進入到下一個階段。
回到現實的 26 Q1,我們通過 Linux 建設的 12 bots 小型工作集群已經具備了各類行業協作的普適性,簡單地講就是把 Agents 歸為三類,一類管協作和代碼,一類管信息和思考,一類管業務和錢。在連續的一個多月時間裡,相信和很多人一樣,我也一直是切換在興奮和恐懼的交叉之中,in no time,所有的商業模式都會被升級顛覆。
2. AI-Fi 與金融芯片
在兩週前的香港會議上,碰到沈總提起了我在 3 年前寫的<金融電路與 Web3 經濟模型原理>文章,我這次興奮地說,原本以為 30 年才能實現的猜想,現在看來有了 OpenClaw 的加持在今年就能自己下手實現了。
金融電路原理,是指因為 Web3 和 Crypto 的出現,金融數字化衍生品的發展迅速迭代,如同電阻電容這樣的電子元器件在 20 世紀飛速發展一樣,不再是停留在單一功能的表面上,而是會迅速進化進入到複雜的系統組合,形成類似電路板甚至於芯片一樣的集成產物,從而具備單一功能所不具備的金融效果,金融芯片則是這種過程的極致結果。
當由 AI 驅動的算法元器件可以在瞬時基於大量數據做出有效靈活且能長期自我進化的決策組合,我們就可以通過 Crypto的 Smart Contract在 DeFi 上將其封裝為類似於 FPGA 甚至於單片機一樣的虛擬數字芯片,成為一種超級金融數字決策體。這種數字決策體,金融芯片,在成型後將不再依賴於人力干預的決策,自身達到燒 Key/Gas 成本與資產盈利能力的正向平衡,成為一個具有獨立智能生產價值的金融產品。
相比起 Web4.0或 DeFi3.0,我更認為 AI-Fi 是一個更精準的描述方式。在 AI 快速驅動 Agent 形成獨立工作能力的今天,我們對金融產品和金融行業的理解應該發生徹底的質變,華爾街和傳統金融的慣性理解將被完全顛覆。單一算法的量化策略將被歷史淘汰,金融資產的制勝不僅是對海量數據和參數變化的處理能力,更是對不斷創新算法和策略高速調節的進化能力,只有 AI Agent + Crypto Smart Contract 所封裝的超智能金融資產和 AI-Fi 才能適配下一個時代的金融環境。
3.全球金融的顛覆與社會管理的瓦解
去年年底在<2026 年失序重組下的 DeFi2.0 爆發>一文中我提到了“傳統金融慣性審美的強弩之末與數據強監管下的社會失效”。簡單地說,單從 Crypto 以數字生產關係升級這一條線就給現有環境帶來了極大的挑戰。
在繼 Nasdaq 之後,紐約證券交易所母公司 Intercontinental Exchange (ICE) 在 2026年 1月 19 日也發佈新聞稿,確認 NYSE 正在開發一個支持 24×7 交易的代幣化證券平臺,並計劃尋求 SEC 批准推動這項服務。可以說,紐約在面對去年 Crypto 數字化衝擊的響應效率和落地實幹程度仍然是令人尊敬的,遙遙領先於全球所有其他輾轉猶豫的態度。但即便如此,政策與絕大部分人的理解慣性仍然很難真正適應這一變化。
可怕的是,AI 數字生產力的升級破壞力又把 Crypto 數字生產關係對傳統金融和社會的撕裂拉昇了一個量級。如果用強弩之末和失效來形容去年年底的局面,那麼今年則是徹底的顛覆和瓦解。不同於任何一次歷史上的變革,AI + Crypto 帶來的指數拉力,不給任何回頭教條的空間和機會,Go Fast or Go Home.
4.多級信息不對稱導致的無共識恐慌
很有意思也很 sad 的一點是,在這樣的一個環境下,所有人不僅都在 FOMO和 FUD 中不斷來回切換,而且原因又完全不同。絕大多數人都在自己所關注的那一個橋段下尋找信心支點,但又很清楚在這樣一個 AI + Crypto 的海嘯下完全無濟於事。
正如 26 年 2 月初的香港 Consensus 大會,是一個完全沒有共識的大會:多空無共識,合規無共識,信用無共識,價值無共識;唯一的共識,就是 OpenClaw 之後的 AI 顛覆讓參與 Crypto Consensus 大會的人們在 AI 上找到了錯配的共識。
由於多級多結構的劇烈變化同時出現,不同國家和地區的不同行業的人獲取、理解、消化、反饋信息的速度完全不同,因而全球在 2026 年會進入到超高速發展和完全混亂無共識的階段。由於科技進展速度與文化本質的差異,無共識恐慌已經在 26 Q1 影響到了各類金融資產和未來預期,雖然類比相似但混亂的能量程度已經完全超過了 1929 年大蕭條以及前後的時期。再加上 AI + Crypto 的顛覆力度和速度都要遠超過於工業自動化與電子化階段,因而黃金與避險資產的位置也與 20 世紀完全不同。在當前,不僅要思考亂世避險,還要思考稍微被甩下車就再也跟不上的風險,單一地避險在指數顛覆的環境下本身也構成極大的風險。
5.奇點之後的奇點序列
在一個指數發展的曲線下,一旦突破臨界奇點會怎樣?一定是一個又一個更密集的奇點到來。
我在 1月 20 號裝好第一個 OpenClaw的 Agent 之後問他的一個問題是:假設給你一臺機械手術儀,你能否操控它來做手術?My Agent 回答,在確認所有外部設備後,他自己需要通過模擬訓練一段時間給自己裝上手術程序驅動,之後就可以做了。
除了智能機器人與機械設備的全面普及,以及本文所提到的 AI-Fi 金融芯片,想必還有太多的方向在此不再多做展開。如前所說,時間有限,我認為現在最重要的是去理解時間的價值,以及在極有限的時間內我們對變化的響應效率。我並不能確認當世界發展的時間軸豎過來之後,我們是否可以找到一種響應機制或方法論,讓自己騎在指數曲線上暫時不被甩下車,但至少可以明確,所有奇點前的定式經驗和絕大部分方法論都將失效。
6.全球地緣政治基礎將發生本質變化
在前面的幾篇文章中都提到過全球的地緣政治矛盾並不會像預想的文明的衝突或是傳統修昔底德陷阱那樣沿著歷史經驗展開。
如果說 Crypto Finance和 Stablecoin 是在國家機器面前打破了管理的機制,因為數字化開放經濟的價值主張過於不同進而拉近了一些原本對抗的勢力;那麼 AI 的這次奇點則又將反打這個原則,進一步撕開一條新的口子,讓不同國家和地區的立場各自措手不及,在難以管理和接受打破中再次陷入競爭狀態。
換句話說 Crypto Open Finance 所要求的開放環境從同一個角度上看並不滿足很多國家和地區 Regulation 治理的環境,抑制力量剛剛找到一些共識,而 AI 發展所要求的無邊界開放環境又快速將這個塑料共識打破,進入到了一個賽跑的強競爭環境,而且這一次賽跑拉開距離的速度也將是歷史上最快的一次。當國家和地區也同樣面臨著被甩下車就再也跟不上的風險時,對本質原則的堅持強度就將成為一個極大的挑戰,在帶給不同人群命運分叉的同時也會改變世界地緣政治的新格局。
2026年 2月 24 日寫於倫敦
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