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我本来今天想出一篇openclaw的安装教程,方便大家体验的
因为openclaw(龙虾),本身需要一定的代码基础你才能部署,首先要安装两个支持的环境,其次要在命令指示符中去配置,选择模型后还要去大模型提供商那边注册,购买api接口,再填回秘钥
这其中会涉及到多个问题
比如,网关,token,权限,安装位置,以及环境的不匹配报错等等
但是我今晚已经看到,也问了不少专家,现在大厂应该能在周末端出来一键部署了,so,大家过几天,就能小白一样的直接安装了,这里无需再说
我今天讲一下我对ai的一些观点
1、龙虾是一个先钱后干活的工人
你要先付钱给他,他才能干活,而且你是无法给他画大饼白嫖的,工作越复杂,他就越费钱(token的价值已经和工作难度复杂度挂钩了)
算力价值的标准化好似已经出现了
2、龙虾越聪明,那他本地记忆数据就越多,调用一次消耗的token也越多
道理很简单吧,如果他的记忆是空白,你调用一次的token,就是你的任务所要求的
但是如果你要他很聪明,他已经学了数十万字了
这个时候你告诉他,用你的经验帮我做事,那么你的要求进入模型,他先过一次10w字经验
结论:本轮的存储周期,更加长了。
3、龙虾是空白的,但是可以武装skill,同样烧钱加剧
装越多的技能,他越强
本地记忆越多,他越强
意味着,越强=消耗量越大
他聪明,必须要消耗token
云厂商有coding plan计划,按照token付费,一旦龙虾聪明了,你一天上百块轻轻松松
但是包月计划可以按照调用次数付费
原来的云厂商给你调配资源,你的闲置资源会被偷走,现在不仅无法偷走,还要倒贴给你
也就是说,随着大家的龙虾越来越聪明,云厂商的token消耗量会呈指数级别上升,为了保证用户体验,就要提升服务器群组的质量
集体的利好基建,光互连
以前我们总是诟病ai基建有周期
现在好了,你要自己的模型越聪明,他调用的就越多,你不让他遗忘记忆,你需要的存储就越多
你想他聪明还快,你硬件水平还要提升
你想在本地自己部署模型别幻想了,7b的模型是傻子,但是w把快钱的电脑最多就部署7b左右的模型
然后值得一提的是,现在网络安全的问题已经摆在眼前
如果说是mac生态,那么模型可以调用电脑鼠标等访问权限
但是如果是windows,你就算给他在openclaw.json里面配置权限为full
一样不行
而且已经有黑客利用skill的漏洞偷token,偷电脑数据等等
不出意外,这周末大厂端出来的一键部署,就包含了由大厂来承担网络安全问题,更重要的是
clawhub等skill平台是海外的,但是国产的社区也要端出来了,大厂旗下的社区里所有的skill由大厂负责检查
目前看,openclaw的出现是一种现象级行为,他代表了token和工作以一种等价物的形式挂钩了
同时大家积极订阅plan,月度付费也给大厂指引了irr曲线
目前看明显已经远超8%数倍有余
如果国内开发者积极踊跃创新,本年的资本开支是绝对大幅环比二阶导数暴增的
言尽于此
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