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杨歌Gary:AI-Fi金融芯片与Openclaw奇点后的全球金融

自从 1 月中旬 Openclaw 开始爆发之后,除了在香港 Consensus 会议的四天时间,我几乎谢绝了所有的外事活动,包括线上 space 和 90%线下 meetings, 仅用代码和 Agent 对话来面对人类历史上迄今为止最大的一次奇点变化。同样这次的文章我也尽可能节省时间用最短的篇幅来简述探讨当前问题,毕竟奇点之后留给每个人的时间都非常有限。

tl;dr

1. Openclaw 的工程意义与历史意义

2. AI-Fi 与金融芯片

3. 全球金融的颠覆与社会管理的瓦解

4. 多级信息不对称导致的无共识恐慌

5. 奇点之后的奇点序列

6. 全球地缘政治基础将发生本质变化

1. Openclaw 的工程意义与历史意义

Openclaw 的工程意义:

Openclaw 的本质并不是一套智能的算法,而是 一个基于记忆文件整合智能工具的框架 。我看了网上很多的说法,认为都不够精准,在这里总结我把它分为七个层次:

第 1 层设施层(Infra): 是硬件设备或云服务等整个架构的最底层

第 2 层系统层(OS): 就是运营系统包括 Linux, IOS, Windows 等

第 3 层环境层(DevOps): 是在系统层之上的 CI/CD 层例如 Github,这层的部署特异性大

第 4 层技能层(Skills): 器官层,是 AI 的大脑四肢,听说读写和各类能力, LLM 在这层加载

第 5 层记忆层(md): 这是 Openclaw 的核心价值以及区别于 LLM 工具的本质

第 6 层职能层(Jobs): Agent 层, 从 AI 工具到一人公司管理的重点在于给 Agent 的分工

第 7 层任务层(Apps): 不同职能的 Agents/Bots 每天的任务逻辑和列队任务

正如 Openclaw 官方所说 Markdown 记忆文件是核心价值,对记忆层的简单提炼使得 AI Agent 具备了长线作战的能力,很小的几 k 文件数据竟然可以在这个历史节点推动奇点的剧变。

Openclaw 的历史意义:

从中观来讲,Openclaw 将激化 AI 产生指数级爆发的生产力,将改变全球的所有行业,不再只是翻译、律师、设计、代码这样相对有准则的工作,就连审计、金融、工程管理、与商业管理这样复杂非标的工作也将会被迅速替代升级。同样的,在机器人快速平行发展的同时,与微型单片机的结合也将轻易承接绝大部分实体劳动工作。从宏观来讲,Openclaw 引发的奇点将成为以人力劳动为主体过渡为硅基劳动为主体的分界线。在比我们想象更快的时间内,人在自然社会中的位置将被彻底改变,文明的基础也将完全进入到下一个阶段。

回到现实的 26Q1,我们通过 Linux 建设的 12 bots 小型工作集群已经具备了各类行业协作的普适性,简单地讲就是把 Agents 归为三类,一类管协作和代码,一类管信息和思考,一类管业务和钱。在连续的一个多月时间里,相信和很多人一样,我也一直是切换在兴奋和恐惧的交叉之中,in no time, 所有的商业模式都会被升级颠覆。

2. AI-Fi 与金融芯片

在两周前的香港会议上,碰到沈总提起了我在 3 年前写的<金融电路与 web3 经济模型原理>文章,我这次兴奋地说,原本以为 30 年才能实现的猜想,现在看来有了 Openclaw 的加持在今年就能自己下手实现了。

金融电路原理,是指因为 Web3Crypto 的出现,金融数字化衍生品的发展迅速迭代,如同电阻电容这样的电子元器件在 20 世纪飞速发展一样,不再是停留在单一功能的表面上,而是会迅速进化进入到复杂的系统组合,形成类似电路板甚至于芯片一样的集成产物,从而具备单一功能所不具备的金融效果,金融芯片则是这种过程的极致结果。

当由 AI 驱动的算法元器件可以在瞬时基于大量数据做出有效灵活且能长期自我进化的决策组合,我们就可以通过 Crypto 的 Smart Contract 在 DeFi 上将其封装为类似于 FPGA 甚至于单片机一样的虚拟数字芯片,成为一种超级金融数字决策体。这种数字决策体,金融芯片,在成型后将不再依赖于人力干预的决策,自身达到烧 Key/Gas 成本与资产盈利能力的正向平衡,成为一个具有独立智能生产价值的金融产品。

相比起 Web4.0 或 DeFi3.0,我更认为 AI-Fi 是一个更精准的描述方式。在 AI 快速驱动 Agent 形成独立工作能力的今天,我们对金融产品和金融行业的理解应该发生彻底的质变,华尔街和传统金融的惯性理解将被完全颠覆。单一算法的量化策略将被历史淘汰,金融资产的制胜不仅是对海量数据和参数变化的处理能力,更是对不断创新算法和策略高速调节的进化能力,只有 AI Agent + Crypto Smart Contract 所封装的超智能金融资产和 AI-Fi 才能适配下一个时代的金融环境。

3. 全球金融的颠覆与社会管理的瓦解

去年年底在<2026 年失序重组下的 DeFi2.0 爆发>一文中我提到了“传统金融惯性审美的强弩之末与数据强监管下的社会失效”。简单地说,单从 Crypto 以数字生产关系升级这一条线就给现有环境带来了极大的挑战。

在继 Nasdaq 之后,纽约证券交易所母公司 Intercontinental Exchange (ICE) 在 2026 年 1 月 19 日也发布新闻稿,确认 NYSE 正在开发一个支持 24×7 交易的代币化证券平台,并计划寻求 SEC 批准推动这项服务。可以说,纽约在面对去年 Crypto 数字化冲击的响应效率和落地实干程度仍然是令人尊敬的,遥遥领先于全球所有其他辗转犹豫的态度。但即便如此,政策与绝大部分人的理解惯性仍然很难真正适应这一变化。

可怕的是,AI 数字生产力的升级破坏力又把 Crypto 数字生产关系对传统金融和社会的撕裂拉升了一个量级。如果用强弩之末和失效来形容去年年底的局面,那么今年则是彻底的颠覆和瓦解。不同于任何一次历史上的变革,AI + Crypto 带来的指数拉力,不给任何回头教条的空间和机会,Go Fast or Go Home.

4. 多级信息不对称导致的无共识恐慌

很有意思也很 sad 的一点是,在这样的一个环境下,所有人不仅都在 FOMO 和 FUD 中不断来回切换,而且原因又完全不同。绝大多数人都在自己所关注的那一个桥段下寻找信心支点,但又很清楚在这样一个 AI + Crypto 的海啸下完全无济于事。

正如 26 年 2 月初的香港 Consensus 大会,是一个完全没有共识的大会:多空无共识,合规无共识,信用无共识,价值无共识;唯一的共识,就是 Openclaw 之后的 AI 颠覆让参与 Crypto Consensus 大会的人们在 AI 上找到了错配的共识。

由于多级多结构的剧烈变化同时出现,不同国家和地区的不同行业的人获取、理解、消化、反馈信息的速度完全不同,因而全球在 2026 年会进入到超高速发展和完全混乱无共识的阶段。由于科技进展速度与文化本质的差异,无共识恐慌已经在 26Q1 影响到了各类金融资产和未来预期,虽然类比相似但混乱的能量程度已经完全超过了 1929 年大萧条以及前后的时期。再加上 AI + Crypto 的颠覆力度和速度都要远超过于工业自动化与电子化阶段,因而黄金与避险资产的位置也与 20 世纪完全不同。在当前,不仅要思考乱世避险,还要思考稍微被甩下车就再也跟不上的风险,单一地避险在指数颠覆的环境下本身也构成极大的风险。

5. 奇点之后的奇点序列

在一个指数发展的曲线下,一旦突破临界奇点会怎样?一定是一个又一个更密集的奇点到来。

我在 1 月 20 号装好第一个 Openclaw 的 Agent 之后问他的一个问题是:假设给你一台机械手术仪,你能否操控它来做手术?My Agent 回答,在确认所有外部设备后,他自己需要通过模拟训练一段时间给自己装上手术程序驱动,之后就可以做了。

除了智能机器人与机械设备的全面普及,以及本文所提到的 AI-Fi 金融芯片,想必还有太多的方向在此不再多做展开。如前所说,时间有限,我认为现在最重要的是去理解时间的价值,以及在极有限的时间内我们对变化的响应效率。我并不能确认当世界发展的时间轴竖过来之后,我们是否可以找到一种响应机制或方法论,让自己骑在指数曲线上暂时不被甩下车,但至少可以明确,所有奇点前的定式经验和绝大部分方法论都将失效。

6. 全球地缘政治基础将发生本质变化

在前面的几篇文章中都提到过全球的地缘政治矛盾并不会像预想的文明的冲突或是传统修昔底德陷阱那样沿着历史经验展开。

如果说 Crypto Finance 和 Stablecoin 是在国家机器面前打破了管理的机制,因为数字化开放经济的价值主张过于不同进而拉近了一些原本对抗的势力;那么 AI 的这次奇点则又将反打这个原则,进一步撕开一条新的口子,让不同国家和地区的立场各自措手不及,在难以管理和接受打破中再次陷入竞争状态。

换句话说 Crypto Open Finance 所要求的开放环境从同一个角度上看并不满足很多国家和地区 Regulation 治理的环境,抑制力量刚刚找到一些共识,而 AI 发展所要求的无边界开放环境又快速将这个塑料共识打破,进入到了一个赛跑的强竞争环境,而且这一次赛跑拉开距离的速度也将是历史上最快的一次。当国家和地区也同样面临着被甩下车就再也跟不上的风险时,对本质原则的坚持强度就将成为一个极大的挑战,在带给不同人群命运分叉的同时也会改变世界地缘政治的新格局。

作者:杨歌 Gary

日期:2026 年 2 月 24 日

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E: gary_yangge@hotmail.com

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