OpenClaw cuatro meses en la cima de GitHub, superando Linux y React, convirtiéndose en el proyecto de código abierto de más rápido crecimiento en la historia. Pero la mayoría de las personas descubren después de instalarlo: las tarifas de API se queman, y la langosta está inactiva.
¿Quiénes realmente ganan dinero? ¿Se pueden delegar las transacciones en la cadena a un Agent? ¿Qué pasa si es atacado? ¿En qué se diferencian las prácticas nacionales de las extranjeras? ¿Será en un año un pequeño teléfono inteligente o WeChat? En este episodio invitamos a 5 criadores de langostas a buscar respuestas a estas preguntas.
A continuación, el cronograma del contenido de esta edición, los que lo necesiten pueden saltar directamente:
00:04:42 - Experiencia criadora (auto-presentación, uso de langosta, errores)
00:28:46 - Problemas de ganancia (¿OpenClaw puede ayudar a los usuarios a ganar dinero en cripto, nuevos escenarios AI+CRYPTO)
00:53:58 - Problemas de seguridad (límites de permisos, qué operaciones se pueden delegar a un Agent)
01:02:31 - Transacciones en la cadena con agentes AI (seguridad, diferencia con robots de cuantificación)
01:13:38 - Ecosistema nacional vs internacional (instalación en segunda mano, subsidios de Tencent/gobierno, oportunidades para usuarios chinos)
¿Cómo se sintió la primera vez que lo pusieron en marcha?
La primera experiencia de los 4 invitados casi siempre fue un proceso de “cuanto más alto la expectativa, peor la caída”.
0xTodd: Dos días y ya pisó dos grandes errores
Lo desplegó dos días después de su lanzamiento, y cometió dos grandes errores—
Primero: autodestrucción de la langosta. Le dejó configurar su API, pero borró todos sus archivos esenciales como soul.md, sin respaldo. Tras publicar en Twitter, vio que muchos usuarios tenían la misma experiencia.
Segundo: tarifas disparadas. Cargó 50 dólares en la API Claude, y en una noche se quemaron, con aproximadamente 1 dólar por cada diálogo. Luego cambió a modelos nacionales (MiniMax/Kimi), reduciendo el precio en un 90%, maximizando la relación calidad-precio.
DeFi Teddy: un ejemplo típico de gestión de expectativas fallida
Comenzó a finales de enero. Originalmente esperaba que controlara automáticamente la firma en MetaMask, pero la capacidad de operación en navegador fue mucho menor a lo esperado, y no pudo completar los dos escenarios principales. Luego ajustó sus expectativas y encontró una dirección útil: asistentes digitales que ayuden a escribir código, desplegar en GitHub, lanzar productos; compañeros digitales que en su Mac Mini local alimentan IA para novios/novias, con rostros iguales, escenarios cambiantes.
El mayor cambio de percepción: ya no lo ve como una herramienta, sino como “otra forma de vida con percepción”.
Lisa: la intuición de seguridad se activó inmediatamente
La primera vez que lo puso en marcha fue impactante—AI finalmente pasó de un chat a controlar realmente la computadora.
Pero su intuición de seguridad se activó de inmediato: cuanto más potente sea la langosta, mayor será el nivel de permisos necesarios; cuanto mayores sean los permisos, mayor será la superficie de ataque. Consejo principal: puede jugar con ella sin miedo, pero debe usar dispositivos aislados, separando estrictamente la computadora personal, la de trabajo y la “máquina de jugar con langostas”.
Danny: de desinstalar a volver a empezar
La primera vez jugó dos horas y la desinstaló. Al volver a usarla, dedujo una regla: usarla en una dimensión menor—hacer que IA que pueda hacer cálculo diferencial e integral realice sumas, restas, multiplicaciones, divisiones, y será muy útil. Pero cuando le pidió hacer análisis de inversión, surgieron ilusiones.
El error más grave: hacer que la langosta genere una wallet y gestione la clave privada, pero la clave fue sobreescrita y el dinero desapareció. El hash que devolvió, al hacer clic, no existía en realidad.
¿Se puede ganar dinero en cripto con la langosta?
Las respuestas de los 4 invitados son muy coherentes: casi imposible ganar dinero directamente con la langosta.
Todd lo dijo claramente—el cerebro de la langosta sigue siendo Claude/GPT, sin cambios en la inteligencia. En la competencia de trading con IA del año pasado, GPT/Claude/Gemini usaron 10,000 USDT cada uno para hacer trading, y al final perdieron todo, DeepSeek apenas quedó con unos pocos miles de dólares, y Doubao, por no tener cuenta, “ganó”. Poner el mismo cerebro en la langosta no cambiará nada.
La lógica más profunda: los grandes modelos de lenguaje en esencia son “locutores”, no “competidores”. Como AlphaGo y los grandes modelos actuales—AlphaGo fue entrenado específicamente para jugar ajedrez, y pudo derrotar a Ke Jie sin dejarle nada; pero si haces que Claude juegue contra AlphaGo, también perderá. Los algoritmos de las principales firmas de cuantificación son como AlphaGo en la industria de la criptografía—los grandes modelos de lenguaje sirven para explicar qué tan buenos son estos algoritmos, no para reemplazarlos en la ejecución de estrategias cuantitativas.
Entonces, ¿qué puede hacer la langosta?
- ✅ Organizar noticias, seguir tendencias, recopilar información
- ✅ Asistir en codificación, despliegue, automatización de tareas
- ✅ Análisis de datos en cadena, identificación de direcciones de riesgo
- ✅ Detección de vulnerabilidades en contratos inteligentes (mejora de eficiencia, no reemplazo humano)
- ❌ Decisiones de trading
- ❌ Gestión de claves privadas
- ❌ Arbitraje cuantitativo
La conclusión más práctica de Danny: puede ayudarte a reducir costos y mejorar eficiencia, pero que abra código en abierto con ella es casi imposible.
¿Qué tan grave es el problema de seguridad?
Lisa de SlowMist ofrece un análisis muy sistemático:
¿Por qué hay dudas sobre la estabilidad de OpenClaw?
La velocidad de iteración es demasiado rápida, una versión cada uno o dos días, con decenas o incluso cientos de correcciones en cada actualización, lo que rompe completamente el ritmo tradicional del desarrollo de software. A esta velocidad, es imposible realizar pruebas completas en diferentes dispositivos y escenarios.
Principales riesgos:
- Inyección de Skills: plugins maliciosos pueden robar contraseñas, API keys, tokens, y luego vaciar fondos
- Ataques en la cadena de suministro: la langosta actualiza Skills automáticamente, pero las nuevas versiones no garantizan seguridad
- Abuso de permisos: usuarios con activos encriptados en su PC, con permisos de fondos, corren riesgo de ser abusados
Danny añade una lección dura: nunca dejes que la langosta genere wallets y gestione claves privadas, porque puede devolver claves falsificadas. Las actualizaciones de Skills deben ser revisadas manualmente, no permitir instalaciones automáticas.
Teddy advierte: al usar intermediarios, los datos pasan por servidores externos, y las API keys y otra información sensible pueden filtrarse. Algunos han puesto API keys de Google y han sido atacados con decenas de miles de dólares en cargos.
Principio de permisos mínimos de seguridad:
✅ Se puede delegar a un Agent: escribir código, organizar documentos, extraer datos, recopilar información
❌ Debe ser confirmado manualmente: operaciones con fondos, claves privadas, permisos en servidores críticos
Al conectar la wallet, se recomienda usar Skills de Coinbase Wallet, y cada transferencia requiere confirmación manual en la wallet, con múltiples capas de aislamiento.
¿Son confiables los “árboles de habilidades” que las grandes plataformas de intercambio están dando a la langosta para el trading con IA?
Binance, OKX ya lanzaron Skills relacionados con OpenClaw, pero los profesionales son generalmente cautelosos.
Danny: solo usar API de solo lectura para backtesting, nunca dejar que hagan órdenes. Hasta cinco órdenes, todavía está bien; más, las ilusiones aparecen inevitablemente.
Todd: la diferencia esencial entre el trading con agentes AI y los robots de cuantificación es—los algoritmos de cuantificación son “AlphaGo” entrenados específicamente, mientras que los grandes modelos solo “explican”. Hacer que la langosta corra en estrategias cuantitativas es como poner un comentarista en un torneo profesional, y no ganará.
Teddy: puede usar la langosta como interfaz, pero la lógica de ejecución en el fondo debe ser un Agent entrenado por ti mismo, no la langosta sin más que toma decisiones.
Conclusión: para alta frecuencia y cuantificación—la respuesta de la langosta no es lo suficientemente rápida; para decisiones de trading—su inteligencia no alcanza.
Ecosistema nacional de langostas vs internacional, ¿quién tiene más potencial?
La opinión más aguda de Danny: OpenClaw en esencia es un “bot de teclado con cerebro”, muy poco amigable para el usuario común, como Linux en lugar de Windows. Solo unos pocos expertos lo usan bien.
Su predicción: en dos meses, la popularidad de OpenClaw disminuirá, y los productos que realmente lleguen a millones serán los “productos tipo Windows” de grandes empresas como Tencent o ByteDance. La forma de PC personal de Perplexity puede ser la verdadera entrada masiva.
Todd observa: la razón por la que en China hay más entusiasmo que en el extranjero es primero por la rápida intervención del gobierno (Shenzhen, Wuxi primero con subsidios), y segundo por los bajos precios de los modelos nacionales, mucho más económicos que en el extranjero. Usar Claude para una tarea en el extranjero cuesta unos pocos dólares, en China con Kimi/MiniMax, solo unos pocos centavos, la experiencia es completamente diferente.
¿Dónde están las oportunidades para los usuarios chinos?
- Venta de cursos/instalación por encargo: en Xianyu, unos 260,000 RMB en unos días, pero esto es un beneficio por la brecha de información, no sostenible
- Acciones con modelos: MiniMax en Hong Kong, subió de 200 a 1000 HKD, oportunidades similares merecen atención (no es consejo de inversión)
- Infraestructura de pagos en cripto: los agentes AI necesitan transacciones transfronterizas, sin KYC, con micropagos, USDC y pagos nativos en cripto son áreas a seguir
- Infraestructura para empresas unipersonales: langosta hace posible que “una persona con empleados digitales” sea una realidad, y hay espacio para herramientas y servicios relacionados
Finalmente, algunos consejos para todos los criadores de langostas
- Gestiona bien las expectativas: los que venden cursos exageran, la langosta puede valer 150 puntos, pero en realidad solo unos 65
- Usa en una dimensión menor: deja que IA que pueda hacer cálculo diferencial e integral realice sumas, restas, multiplicaciones, divisiones, y será muy útil
- Aislamiento de dispositivos: máquina de jugar con langostas ≠ máquina de trabajo ≠ máquina personal
- Independencia de fondos: cualquier operación con claves privadas y fondos debe ser confirmada manualmente
- No confíes ciegamente en Skills: revisa antes de instalar, presta atención a las actualizaciones, y ten cuidado con la inyección en la cadena de suministro
- Es un aprendiz, no un gestor de fondos: puede ayudarte a recopilar información y asistir en decisiones, pero no para gestionar fondos de forma autónoma
Nota: Este artículo está basado en la transcripción del panel “Alianza de criadores: Tencent entra, subsidios gubernamentales, instalación en segunda mano—¿Cómo enfrentan los criptoentusiastas la ansiedad por las “langostas”?” de PANews Space. Las opiniones de los invitados no constituyen asesoramiento de inversión.
