我的征尘是星辰大海。。。

The dirt and dust from my pilgrimage forms oceans of stars...

-------当记忆的篇章变得零碎，当追忆的图片变得模糊，我们只能求助于数字存储的永恒的回忆

作者:黄教授

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OpenClaw不是下一个比特币

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原始脚本

Open Cloud 不是下一个比特币，从原理把这件事讲清楚。
互联网历史上一直有一个很有意思的现象，很多真正大的风口，反而是对技术原理不太懂的人敢冲进去，最后赚到最大红利。
而懂一点计算机、懂一点逻辑的人，反而因为看得太清楚、顾虑太多、不敢冒险。
早年比特币刚出来时，就是最典型的例子。
于是很多人自然会问，那 OpenClaw 这一类自动化工具会不会也是下一个反常识的大机会？结合互联网上已有博主做过长达一个月的真实实测，再从底层技术逻辑对比比特币，我们可以给出一个很清晰，但不绝对的答案。
它不是比特币那类底层创新，但未来 AI 速度大幅提升后，确实会打开一部分新场景，只是和很多人幻想的量化交易暴富不是 是一回事。
一，先把 OpenClaw 这类工具的本质说清楚，基于公开实测加原理。
网上已有博主做过完整实测，结论非常明确。
OpenClaw 这类工具本质是大模型加自动化操作的组合，不管是用侵入式的浏览器调试接口，类似 Playwright，还是换成非侵入式的截图、图像识别。
模拟键鼠操作，核心问题都是共通的。
一、依赖的接口本身就不正规、不稳定，很多自动化走的是浏览器调试通道，不是平台开放的正式 API ，平台风控很容易识别，封号、拦截、接口变动都是常态，天生就不是为金融交易这类严谨场景设计的。
二、长步骤任务很容易跑偏、失忆，多页面、多步骤的复杂操作，模型很容易忘记整体目标，出现逻辑断层、执行错乱。
这是当前大模型架构的普遍问题。
三、速度和成本在现在阶段完全不划算，图像识别、多轮推理、循环执行、Token 消耗大、延迟高，用来做高频套利类交易。
基本不可能稳定盈利。
这些不是凭空猜测，而是已有博主真实跑过一个月得出的结论。
我们只是从原理上认同，并进一步展开。
二，为什么它不可能是下一个比特币？根本不在一个维度，很多人把两者类比，其实从根子上就不一样。
比特币是底层协议及创新，它重新定义了账本、货币、去中心化，不依附任何平台，只要网络在，它就就能独立存在，是造一个新世界。
 Open Cloud 是上层应用级工具，它完全依赖平台界面、依赖模型服务、依赖别人的规则。
只是模拟人去点屏幕的自动化，没有自己的底层根基。
简单说，比特币是重新盖地基，Open Cloud 是在别人楼上搭个小梯子，性质完全不同，自然不可能走同一条爆发路径。
3，Jeff Dean 说的每秒1万 token 不是噱头，是真实需求。
谷歌的 Jeff Dean 作为业内公认的顶尖技术人物，提出未来大模型要往每秒1万 token 的方向走。
这个东西我们现在不一定能看清具体技术路线，但从逻辑上完全可以理解，AI 要真正接 性能用好用，思考吞吐率必须上去。
Token 速度本质就是 AI 的思考速度加记忆处理速度。
达不到这个量级，很多复杂任务、长流程任务，AI 就永远替代不了人。
所以这不是技术炫技，而是 AI 规模化落地的必然需求，整个行业一定会朝这个方向硬推，可行性是值得认真看待的。
四，One Token 真来了，会不会改变我们之前的判断？我的看法是，会改变一部分，但不会推翻整体结论。
一，速度提升，确实能降低延迟，每秒1万 Token ，图片解析、推理决策、执行反馈都会比现在快一两个数量级，很多慢节奏操作会变得可行。
二，但依然解决不了最核心的两类问题。
一是平台规则与合规，模拟人自动化，平台依然会防、会封。
二是真正高频量化、微秒级的专业交易，还是拼不过专线硬件、专用系统。
三，但会打开另一类场景，对时间不敏感、步骤偏长、不需要 极致速度的操作，比如日常办公自动化、重复性后台操作、轻度辅助决策等。
One token 级别下，实用性会大幅提升，这是完全有可能的。
四、长步骤一致性，也不完全靠模型裸奔，未来一定不是单个模型单打独斗，而是模型加框架加记忆结构加状态管理一起工作，云端厂商会把长上下文、长步骤的一致性封装到底层里，用户只看到简单交互，背后框架已经帮你稳住流程。
这部分确实是有明确解决路径的。
五，最后一句总结，很清醒也很客观。
不懂技术敢冲，在底层创新风口，比如早年比特币确实容易赚大钱。
但 Open Cloud 这类工具不是底层创新，只是上层自动化工具。
现在阶段用来做量化交易，路线明显走不通。
已有实测也证明了这一点。
未来 AI 速度提到 ONE TOKEN 级别，会让这类自动化更实用，但主要是慢节奏、非金融场景。
真正能改变金融的，一定是合规接口加专业系统加强风控，而不是野路子模拟操作。
一句话，敢冒险没错，但要分清是闯新世界还是踩旧陷阱。

修正脚本

Open Cloud 不是下一个比特币，从原理把这件事讲清楚。
互联网历史上一直有一个很有意思的现象，很多真正大的风口，反而是对技术原理不太懂的人敢冲进去，最后赚到最大红利。
而懂一点计算机、懂一点逻辑的人，反而因为看得太清楚、顾虑太多、不敢冒险。
早年比特币刚出来时，就是最典型的例子。
于是很多人自然会问，那 Open Cloud 这一类自动化工具会不会也是下一个反常识的大机会？结合互联网上已有博主做过长达一个月的真实实测，再从底层技术逻辑对比比特币，我们可以给出一个很清晰，但不绝对的答案。
它不是比特币那类底层创新，但未来 AI 速度大幅提升后，确实会打开一部分新场景，只是和很多人幻想的量化交易暴富不是一回事。
一，先把 Open Cloud 这类工具的本质说清楚，基于公开实测加原理。
网上已有博主做过完整实测，结论非常明确。
Open Cloud 这类工具本质是大模型加自动化操作的组合，不管是用侵入式的浏览器调试接口，类似 Playwright，还是换成非侵入式的截图、图像识别。
模拟键鼠操作，核心问题都是共通的。
一、依赖的接口本身就不正规、不稳定，很多自动化走的是浏览器调试通道，不是平台开放的正式 API ，平台风控很容易识别，封号、拦截、接口变动都是常态，天生就不是为金融交易这类严谨场景设计的。
二、长步骤任务很容易跑偏、失忆，多页面、多步骤的复杂操作，模型很容易忘记整体目标，出现逻辑断层、执行错乱。
这是当前大模型架构的普遍问题。
三、速度和成本在现在阶段完全不划算，图像识别、多轮推理、循环执行、Token 消耗大、延迟高，用来做高频套利类交易。
基本不可能稳定盈利。
这些不是凭空猜测，而是已有博主真实跑过一个月得出的结论。
我们只是从原理上认同，并进一步展开。
二，为什么它不可能是下一个比特币？根本不在一个维度，很多人把两者类比，其实从根子上就不一样。
比特币是底层协议级创新，它重新定义了账本、货币、去中心化，不依附任何平台，只要网络在，它就能独立存在，是造一个新世界。
 Open Cloud 是上层应用级工具，它完全依赖平台界面、依赖模型服务、依赖别人的规则。
只是模拟人去点屏幕的自动化，没有自己的底层根基。
简单说，比特币是重新盖地基，Open Cloud 是在别人楼上搭个小梯子，性质完全不同，自然不可能走同一条爆发路径。
三，Jeff Dean 说的每秒1万 token 不是噱头，是真实需求。
谷歌的 Jeff Dean 作为业内公认的顶尖技术人物，提出未来大模型要往每秒1万 token 的方向走。
这个东西我们现在不一定能看清具体技术路线，但从逻辑上完全可以理解，AI 要真正实用好用，思考吞吐率必须上去。
Token 速度本质就是 AI 的思考速度加记忆处理速度。
达不到这个量级，很多复杂任务、长流程任务，AI 就永远替代不了人。
所以这不是技术炫技，而是 AI 规模化落地的必然需求，整个行业一定会朝这个方向硬推，可行性是值得认真看待的。
四，万 Token 真来了，会不会改变我们之前的判断？我的看法是，会改变一部分，但不会推翻整体结论。
一，速度提升，确实能降低延迟，每秒1万 Token ，图片解析、推理决策、执行反馈都会比现在快一两个数量级，很多慢节奏操作会变得可行。
二，但依然解决不了最核心的两类问题。
一是平台规则与合规，模拟人自动化，平台依然会防、会封。
二是真正高频量化、微秒级的专业交易，还是拼不过专线硬件、专用系统。
三，但会打开另一类场景，对时间不敏感、步骤偏长、不需要极致速度的操作，比如日常办公自动化、重复性后台操作、轻度辅助决策等。
万 token 级别下，实用性会大幅提升，这是完全有可能的。
四、长步骤一致性，也不完全靠模型裸奔，未来一定不是单个模型单打独斗，而是模型加框架加记忆结构加状态管理一起工作，云端厂商会把长上下文、长步骤的一致性封装到底层里，用户只看到简单交互，背后框架已经帮你稳住流程。
这部分确实是有明确解决路径的。
五，最后一句总结，很清醒也很客观。
不懂技术敢冲，在底层创新风口，比如早年比特币确实容易赚大钱。
但 Open Cloud 这类工具不是底层创新，只是上层自动化工具。
现在阶段用来做量化交易，路线明显走不通。
已有实测也证明了这一点。
未来 AI 速度提到 万 TOKEN 级别，会让这类自动化更实用，但主要是慢节奏、非金融场景。
真正能改变金融的，一定是合规接口加专业系统加强风控，而不是野路子模拟操作。
一句话，敢冒险没错，但要分清是闯新世界还是踩旧陷阱。

英文翻译

Open Cloud is not the next Bitcoin; let me explain why from first principles.  
There has always been an interesting phenomenon in internet history: many truly big trends are actually charged into by people who don’t fully understand the technical principles, and they end up reaping the biggest rewards. Meanwhile, those who know a bit about computers and logic often see things too clearly, have too many concerns, and dare not take risks.  
Bitcoin in its early days was the most typical example.  
So naturally, many people ask: could automation tools like Open Cloud be another counterintuitive big opportunity? Combining real-world tests by existing bloggers who ran experiments for a full month, and comparing the underlying technical logic with Bitcoin, we can give a clear—though not absolute—answer.  
It is not a foundational innovation like Bitcoin, but once AI speed improves dramatically in the future, it will indeed unlock some new scenarios—just not the fantasy of getting rich through quantitative trading.

First, let’s clarify the essence of tools like Open Cloud, based on public tests and principles.  
There are already bloggers who have conducted complete real-world tests, with very clear conclusions.  
The essence of Open Cloud-like tools is a combination of large models plus automated operations. Whether using intrusive browser debugging interfaces (like Playwright) or non-intrusive methods such as screenshots and image recognition to simulate keyboard and mouse operations, the core problems are all the same.  
1. The interfaces themselves are informal and unstable. Many automations go through browser debug channels, not the platform’s official APIs. Platform risk control easily identifies them—account bans, blocks, and interface changes are common. These tools were never designed for rigorous scenarios like financial trading.  
2. Long-step tasks easily go off track or lose memory. With multi-page, multi-step complex operations, models often forget the overall goal, leading to logical gaps and execution errors. This is a common problem in current large model architectures.  
3. Speed and cost are completely unprofitable at this stage. Image recognition, multi-step reasoning, loop execution—high token consumption and high latency make them unsuitable for high-frequency arbitrage trading. Stable profits are basically impossible.  
These are not unfounded guesses; they are conclusions from bloggers who actually ran these tools for a month. We agree from the principles and expand further.

Second, why can’t it be the next Bitcoin? They are fundamentally on different dimensions.  
Bitcoin is an innovation at the protocol level; it redefines ledgers, currency, and decentralization. It does not rely on any platform; as long as the network exists, it can exist independently. It creates a new world.  
Open Cloud is an application-level tool on top of existing systems. It completely depends on platform interfaces, model services, and others’ rules. It is just automation simulating human screen clicks, without its own underlying foundation.  
In short, Bitcoin rebuilds the foundation; Open Cloud builds a small ladder on someone else’s building. Their natures are completely different, so they naturally cannot follow the same explosive path.

Third, Jeff Dean’s “10,000 tokens per second” is not a gimmick; it’s a real demand.  
Jeff Dean, a recognized top technical figure in the industry, proposed that future large models should move toward 10,000 tokens per second.  
We may not see the specific technical route clearly now, but logically it’s understandable: for AI to be truly practical and useful, its thinking throughput must increase.  
Token speed essentially equals AI’s thinking speed plus memory processing speed. Without reaching this magnitude, AI will never replace humans in many complex, long-duration tasks.  
So this is not technical showmanship; it’s an inevitable requirement for large-scale AI deployment. The entire industry will push in this direction, and its feasibility deserves serious consideration.

Fourth, if 10,000 tokens really arrives, would it change our previous judgment? My view is: it will change part of it, but not overturn the overall conclusion.  
1. Speed improvement will indeed reduce latency. At 10,000 tokens per second, image parsing, reasoning decisions, and execution feedback will be one or two orders of magnitude faster than now. Many slow operations will become feasible.  
2. But it still cannot solve the two core problems. First, platform rules and compliance: automation simulating humans will still be prevented and banned by platforms. Second, truly high-frequency quantitative trading at microsecond levels still cannot compete with dedicated hardware and specialized systems.  
3. However, it will open another type of scenario: operations that are time-insensitive, have longer steps, and don’t require extreme speed—such as daily office automation, repetitive backend operations, and light assisted decision-making. At the 10k token level, practicality will greatly improve. This is entirely possible.  
4. Consistency in long steps won’t rely solely on the model running naked. In the future, it won’t be a single model fighting alone, but a combination of models plus frameworks plus memory structures plus state management. Cloud vendors will encapsulate long-context and long-step consistency into the underlying layer. Users will only see simple interactions, while the backend framework keeps the process stable. This part does have clear solution paths.

Fifth, a final summary—very sober and objective.  
Not understanding technology but daring to charge in works for foundational innovation trends, like early Bitcoin, where it was indeed easy to make big money.  
But tools like Open Cloud are not foundational innovations; they are just upper-layer automation tools. At this stage, using them for quantitative trading is clearly a dead end.  
Existing tests have already proven this.  
When AI speed reaches 10k tokens in the future, it will make such automation more practical, but mainly for slow-paced, non-financial scenarios.  
What can truly change finance must be compliant interfaces plus professional systems plus strong risk control, not wild simulated operations.  
In one sentence: daring to take risks is fine, but you must distinguish between breaking into a new world and stepping into an old trap.