Een maandsalaris van 20.000 yuan is niet genoeg om kreeften te voeden? Smartphonefabrikanten proberen de kostendoodloop te doorbreken door "gratis rekenkracht bij telefoontaankoop" aan te bieden.

Auteur: Deep Web Tencent News

Net zoals OpenClaw een toptrend werd in het AI-veld vanwege de rage voor "garnalenteelt" en de controverse rond "garnalenmoord", konden toonaangevende mobiele telefoonproducenten, die diep betrokken zijn geweest bij edge AI, zich niet meer inhouden en begonnen hun eigen Claw te implementeren en te "temmen".

Op 6 maart lanceerde Xiaomi's mobiele agent, Xiaomi miclaw, officieel een kleinschalige gesloten bètatest via uitnodigingscodes, en werd daarmee de eerste binnenlandse mobiele telefoonproducent die "Claw" intern testte. Hierna kondigden Huawei, Honor, OPPO en anderen hun eigen interne bètatests van Claw aan.

Onder hen kondigde Huawei officieel de toevoeging van de OpenClaw-modus aan Xiaoyi aan en lanceerde vervolgens de Xiaoyi Claw Bètaversie; Honor kondigde de lancering aan van "Honor Lobster Universe", dat one-click garnalenteelt op pc en tablet ondersteunt en in de toekomst compatibel zal zijn met garnaaltoegang van andere ecosysteemapparaten; Chen Xi, de ontwerpregisseur van ColorOS van OPPO, toonde enkele functies van Xiaobu Claw op sociale media en verklaarde dat "Xiaobu Claw nog beveiligingsproblemen heeft die moeten worden opgelost".

Met andere woorden, het huidige "garnalenteelt"-initiatief van mobiele telefoonproducenten bevindt zich voornamelijk in de interne testfase, en er is geen duidelijke tijdlijn voor de grootschalige uitrol ervan.

Bijvoorbeeld, de miclaw-app van Xiaomi is momenteel alleen beschikbaar voor beperkte gesloten bètatests op de Xiaomi 17-serie, Xiaomi 15S Pro en Redmi K90-serie. Gebruikers kunnen toegang krijgen tot de Xiaomi miclaw-app na het ontvangen van een uitnodigingscode en het bijwerken van hun systeem. "Er zijn momenteel geen plannen om gebruikers te laten betalen tijdens de gesloten bètatestperiode", zei Lu Weibing, partner en president van Xiaomi Group.

Met betrekking tot het implementeren van de mobiele versie van "Lobster" door mobiele telefoonproducenten, onthulde een insider uit de sector dat "OpenClaw in wezen een open-source framework is dat een ecosysteem van vaardigheden en plug-ins van derden omvat en ook verschillende grote modellen kan aanroepen. Voor gewone gebruikers heeft het implementeren van OpenClaw een hoge drempel, maar voor mobiele telefoonproducenten is er geen technische moeilijkheid. De moeilijkheid ligt in kwesties zoals het verkrijgen van toestemming, informatiebeveiligingsgegevens van gebruikers en wettelijke naleving."

"Toonaangevende mobiele telefoonproducenten hebben te maken met honderden miljoenen gewone gebruikers. Elke AI-functie moet volledig worden geverifieerd voordat deze kan worden uitgerold, om een volwassen, veilige en stabiele ervaring te garanderen", onthulde een medewerker van een mobiele telefoonproducent.

Mobiele telefoonproducenten stromen massaal naar garnalenteelt.

Grote modelleveranciers zijn erop gebrand "Lobster" te implementeren, wat simpelweg kan worden begrepen als een business van "rekenkracht te gelde maken", dat wil zeggen, intelligente agenten het model vaker laten aanroepen en complexe taken laten uitvoeren, waardoor meer tokens worden verbruikt en de API-inkomsten direct worden verhoogd.

Deze logica gaat echter niet op in de mobiele telefoonindustrie. Na duizenden of zelfs tienduizenden yuan aan een telefoon te hebben uitgegeven, zijn gebruikers zelden bereid extra te betalen voor elke specifieke taak. Aangezien ze niet direct kunnen profiteren van "verkoop van taken", waarom zijn toonaangevende mobiele telefoonproducenten nog steeds bereid de kosten van rekenkracht en tokens te dragen om een speciale mobiele versie van "Claw" intern te testen?

Een reden is dat, op weg van traditionele mobiele AI-assistenten naar "persoonlijke intelligente agenten", OpenClaw steeds dichter bij de ideale vorm van een "superassistent" komt.

In tegenstelling tot eerdere spraakassistenten die alleen passief konden reageren, is OpenClaw meer als een "digitale medewerker" die 24/7 online is, waardoor gewone gebruikers voor het eerst echt de reële mogelijkheid ervaren dat AI menselijke arbeid kan vervangen.

Vanuit de onderliggende logica van OpenClaw ligt de kernwaarde in zijn sterke "autonomie". Het doorbreekt de grenzen van het chatvenster. Zolang de bijbehorende Skills zijn geconfigureerd en voldoende Tokens zijn geautoriseerd, kan OpenClaw de gewoonten en taken van de gebruiker onthouden, autonoom stappen plannen, tools aanroepen en software bedienen, totdat het eindresultaat wordt teruggegeven.

Om deze "autonomie" die in de cloud zweeft echter echt te temmen op het kleine scherm van een mobiele telefoon, is het simpelweg toevoegen van apps duidelijk niet genoeg. Het vereist dat mobiele telefoonproducenten een diepe, van onder naar boven uitgevoerde reconstructie van het besturingssysteem uitvoeren.

Wat betreft specifieke implementatiepaden hebben zowel Huawei's Claw als Xiaomi's miclaw ervoor gekozen om de markt te betreden als "applicaties op systeemniveau". Deze aanpak kapselt in wezen eerder discrete softwarefuncties, systeemrechten en zelfs cross-device mogelijkheden in tot uniforme Skills die kunnen worden aangeroepen door de Agent, en verbindt ze vervolgens organisch via een zelf ontwikkelde inferentie-uitvoeringsmotor.

Neem Xiaomi's miclaw als voorbeeld, het integreert meer dan 50 systeemtools en ecosysteemdiensten om een gesloten lusmotor te bouwen van "perceptie-redenering-uitvoering". Wanneer de motor wordt geconfronteerd met gebruikersopdrachten, zal deze autonoom de stappen opsplitsen, tools matchen, parameters bepalen en continu herzien op basis van de uitvoeringsresultaten totdat de taak volledig is voltooid.

Huawei's Xiaoyi Claw is direct gebouwd op het HarmonyOS-platform. "Xiaoyi Claw heeft drie grote voordelen: rechten op systeemniveau (directe toegang tot onderliggende functies zonder omleiding van apps van derden), volledige scenariocollaboratie (naadloze koppeling tussen mobiele telefoons, pc's, voertuigsystemen en slimme huizen) en gegevensbeveiligingsisolatie (lokale verwerking van privacygegevens van gebruikers)", onthulde een Huawei-insider.

Het implementeren van "Lobster" op mobiele telefoons brengt echter uitdagingen met zich mee die verder gaan dan alleen technologie en ecosysteem. Het vereist ook het op de juiste manier omgaan met gevoelige gegevens terwijl beveiliging en naleving worden gewaarborgd, het afbreken van barrières tussen applicaties en platforms, en zelfs het hervormen van de winstverdelingsstructuur van de hele industrie.

"Het belangrijkste bij het implementeren van Lobster op de veelgebruikte mobiele telefoons van gebruikers is het waarborgen van informatiebeveiliging", benadrukte een medewerker van een mobiele telefoonproducent.

Deze zorgen over informatiebeveiliging zijn niet ongegrond. Omdat de standaardbeveiligingsconfiguratie van OpenClaw zwak is, kunnen aanvallers gemakkelijk volledige controle over het systeem krijgen, en beveiligingsrisico's zoals prompt word injection, onbedoelde bewerkingen en kwaadaardige plug-in-aanvallen zijn al opgedoken.

Geconfronteerd met deze verborgen beveiligings"riffen", is beveiligingsbeheer een onschendbare rode lijn geworden voor mobiele telefoonproducenten bij het grootschalig implementeren van "Lobster".

Neem Xiaomi's miclaw als voorbeeld, om te voorkomen dat agenten willekeurig risicovolle bewerkingen zoals betalingen in de cloud uitvoeren, heeft miclaw direct alle toolregistraties met betrekking tot overboekingen en bestellingen op codeniveau "verlamd". Dit betekent dat zonder expliciete gebruikersbevestiging zoals vingerafdrukverificatie of wachtwoordinvoer, geen enkele financiële transactie wordt geactiveerd, waardoor het risico van automatische afschrijvingen aan de bron wordt vergrendeld.

De strijd om AI-ecosysteem toegangspunten is begonnen.

OpenClaw's bijna perfecte benadering van de ideale "superassistent" is slechts de oppervlakkige stimulans voor mobiele telefoonproducenten om "kreeften te kweken" (d.w.z. een concurrentiestrategie te ontwikkelen). Het diepere spel ligt in het feit dat naarmate gebruikers geleidelijk gewend raken aan de interactiemethode van "dingen gedaan krijgen door simpelweg te spreken", de oude orde van het traditionele mobiele internet, dat gebaseerd is op apps en waarbij mobiele telefoonproducenten de distributierechten van app stores controleren, begint te verslappen.

Zoals Nvidia-oprichter Jensen Huang zei: "Mac en Windows zijn besturingssystemen voor personal computers, terwijl OpenClaw het besturingssysteem voor persoonlijke AI is."

In het pc-tijdperk controleerde degene die het besturingssysteem controleerde de toegangspoort tot het ecosysteem. In het AI-tijdperk geldt deze regel nog steeds, maar de strijd om toegang is verschoven naar intelligente agenten.

Stel je voor dat gebruikers gewend raakten aan het oplossen van al hun problemen op agenten van derden (zoals webpagina's of standalone apps zoals OpenClaw), en smartphones misschien niets meer worden dan louter "hardwarebases".

Met grote internetbedrijven die mobiele versies van "Lobster" implementeren, is het gevoel van crisis onder mobiele telefoonproducenten vanzelfsprekend.

Net toen mobiele telefoonproducenten de lancering van mobiele versies van "Lobster" aankondigden, kwamen internetgiganten zoals Baidu en Alibaba ook snel in actie en lanceerden gratis interne tests van mobiele versies van "Lobster".

Op 12 maart lanceerde Baidu de "Redfinger Operator"-app op Android, waarmee gebruikers direct de AI-assistentmogelijkheden op hun mobiele apparaten kunnen ervaren en cross-applicatiebewerkingen kunnen uitvoeren zoals een rit aanvragen en bezorgmaaltijden bestellen. Kort daarna lanceerde Alibaba Cloud de volgende dag de mobiele versie van OpenClaw, "Lobster"—JVS Claw—met de nadruk op "out-of-the-box bruikbaarheid". Gebruikers kunnen applicaties bedienen, bestanden verwerken en complexe taken voltooien in een veilige, geïsoleerde cloudruimte met behulp van eenvoudige natuurlijke taalopdrachten.

Met betrekking tot de implementatie van "garnalenteelt" op mobiele telefoons door mobiele telefoonproducenten en grote internetbedrijven, zei Guo Tianxiang, onderzoeksmanager van IDC China: "Op dit moment is de praktische toepassingswaarde van (kreeften kweken) op mobiele telefoons beperkt. Het belangrijkste knelpunt is dat als je probeert apps van derden aan te roepen, je nog steeds het probleem van API-autorisatie zult tegenkomen. Als je de oproep forceert, kun je de situatie tegenkomen dat deze apps van derden worden uitgeschakeld, net als bij de eerdere Doubao-telefoon."

Lerend van de ervaring van de "Doubao Phone", gaven mobiele telefoonproducenten zoals Huawei en Xiaomi prioriteit aan het testen van de mobiele versie van "Lobster" binnen hun eigen gesloten ecosystemen bij het implementeren ervan.

Bijvoorbeeld, Xiaomi miclaw richt zich momenteel op het verifiëren van de taakuitvoeringscapaciteiten van grote modellen in het "mens-, voertuig- en thuisecosysteem"; terwijl Xiaoyi Claw prioriteit geeft aan het bereiken van collaboratieve flow tussen Huawei's eigen apparaten zoals mobiele telefoons en tablets.

Echter, hoewel het bedienen van "Lobster" in een relatief gesloten ecosysteem sommige risico's kan vermijden, beperkt het ook de acties van "Lobster" tot op zekere hoogte, aangezien de hoogfrequente behoeften van gebruikers vaak verspreid zijn over nationale applicaties van derden zoals WeChat en Douyin.

Om een evenwicht te vinden tussen naleving van beveiliging en volledige functionaliteit, hebben leveranciers er niet voor gekozen om cross-applicatiecollaboratie volledig op te geven, maar hebben ze in plaats daarvan een voorzichtiger en meer gecontroleerd technisch pad verkend.

Met betrekking tot samenwerkingsdiensten met applicaties van derden, onthulde een technisch medewerker dichtbij Xiaomi dat Xiaomi miclaw momenteel voornamelijk samenwerkt met applicaties van derden via twee industriestandaardmethoden: de ene is het lanceren van de applicatie of het activeren van specifieke acties via Intent-stuurprogramma's (SendIntentTool); de andere is het promoten van de applicatie om aan te passen aan zijn AppTool SDK (gebaseerd op het AIDL-protocol), en het uitvoeren van diepere functie-aanroepen en taakcollaboratie via vooraf ingestelde gegevensformaten. Apps van derden kunnen ook proactief meldingen naar Xiaomi miclaw sturen om taken te activeren.

"Water van ver" kan "directe dorst" niet lessen.

Momenteel is het implementeren van eigen "kreeften" vanuit het onderliggende systeem een cruciale stap in de evolutie van smartphones naar "AI-telefoons". Voor fabrikanten die gretig incrementele groei zoeken in de AI-golf, is de primaire uitdaging bij het bouwen van een superintelligente agent echter kostendruk.

Het implementeren van een gelokaliseerde "Lobster" is geen eenvoudige software-upgrade; het vereist ook upgrades van hardware zoals de kernprocessor en opslag. De hoogfrequente inferentie en realtime respons van grote modellen stellen hogere eisen aan de NPU-rekenkracht van de kernprocessor (SoC), en verhogen ook aanzienlijk de vereisten voor de specificaties van RAM- en opslagchips.

"Het draaien van grote modellen op mobiele apparaten wordt beïnvloed door een reeks technische factoren zoals opslagruimte en stroomverbruik. Hoe groter het aantal parameters, hoe moeilijker het is om op een mobiele telefoon te draaien. Een model met 1 miljard parameters zal 1 GB geheugen van de mobiele telefoon innemen, 7 miljard zal 4 GB innemen en 13 miljard zal 7 GB innemen", onthulde de directeur van het AI-oplossingencentrum van een toonaangevende mobiele telefoonproducent.

Momenteel bevinden de prijzen van opslagchips zich in een opwaartse cyclus, en elke GB geheugenupgrade drukt direct op de winsten van het hele hardwaresysteem.

Lastiger dan de eenmalige hardware-investering zijn de doorlopende gebruikskosten nadat de mobiele versie van "Lobster" is geactiveerd. Aan de pc-kant komt elke taakuitvoering overeen met daadwerkelijk tokenverbruik en rekenkrachtkosten. Het eerdere nieuws dat "een maandsalaris van 20.000 yuan het niet kan opbrengen om Lobster te ondersteunen" heeft deze "kostenangst" direct aan gebruikers blootgesteld.

"Voordat je 'Lobster' gebruikt, moet je uitzoeken wat je ermee gaat doen", legde Feng Nian, oprichter van Dianjinshou (een MCN-bureau) uit. "In het videoproductieproces is het tokenverbruik voor bewerken en genereren van video's eigenlijk heel verschillend, maar veel beginners begrijpen niet wat Lobster eigenlijk kan doen."

Fengnian gebruikte de daadwerkelijke operaties van het team als voorbeeld om de kosten te berekenen: "Onze bewerking gebruikt voornamelijk OpenClaw geïmplementeerd op een Mac mini 4 om te assisteren bij het werk. Specifiek is 'Lobster' verantwoordelijk voor het genereren van scripts voor restaurantbeoordelingsvideo's op basis van lokale hotspots. Sommige van deze scripts worden opgenomen met echte mensen, terwijl andere worden gegenereerd met AI (zoals Seedance 2.0 of Sora 2). Lobster kan de Mac mini besturen om de video's te bewerken terwijl hij tegelijkertijd de API van Sora 2 aanroept om de video's te genereren. Het is goedkoper om mensen sommige van deze taken te laten doen, en kosteneffectiever om ze aan AI te delegeren. Op een dag kunnen we ongeveer 12 originele + montage video's produceren, met bijbehorende tokenverbruikskosten van ongeveer 15 yuan."

"De kernmoeilijkheid in besluitvorming ligt in het balanceren van de kosten van tokenrekenkracht met de salarissen van junior editors", voegde Feng Nian toe. "De sleutel tot het redelijk gebruiken van 'kreeften' is om te verduidelijken welke taken aan 'kreeften' moeten worden toegewezen en welke aan mensen moeten worden overgelaten. Helaas 'kweken' veel bedrijven momenteel 'kreeften' puur om de trend te volgen en hun vaardigheden te tonen, zonder daadwerkelijke productiviteit te genereren."

Hoewel dagelijkse tokenkosten van 15 yuan laag lijken, is het een aanzienlijke last gezien de enorme gebruikersbasis van mobiele telefoonproducenten. Met honderden miljoenen gebruikers die gewend zijn aan het "koop de hardware, krijg de service gratis"-model, blijft het de vraag of mobiele telefoonproducenten op de lange termijn de resulterende enorme rekenkracht- en tokenkosten kunnen dragen.

"Mobiele telefoonproducenten kunnen in de toekomst een 'koop een telefoon, krijg gratis rekenkracht'-model aannemen", voorspelde een insider uit de sector. "Bijvoorbeeld, een bepaalde hoeveelheid gratis tokens kan worden inbegrepen bij de aankoop van een telefoon om lichte dagelijkse taken zoals het schrijven van dagelijkse rapporten en het boeken van tickets af te handelen. Wat betreft complexe en hoogverbruikbewerkingen zoals videogeneratie, kunnen ze afzonderlijk in rekening worden gebracht op basis van de complexiteit van de taak, of de gebruiker moet de kosten dragen van tokens die de limiet overschrijden."