在AI领域，炒作往往如潮水般涌来又退去。最近，OpenAI推出的OpenClaw模型一度引发热议，被誉为“下一代AGI杀手”。然而，冷静下来，一些顶尖AI专家却表示，这款模型远没有宣传中那么激动人心。
OpenClaw的诞生与炒作风暴
OpenClaw是OpenAI在2026年初发布的最新大型语言模型（LLM），据称在多模态处理、推理能力和长上下文理解上取得了显著进步。发布会后，社交媒体上充斥着“OpenAI重夺王座”的标题，股价随之波动，投资机构蜂拥而至。TechCrunch记者Amanda Silberling在2月16日的报道中指出，这种热情可能过热。
“从AI研究视角，这没什么新颖之处，”一位不愿具名的AI专家告诉TechCrunch。
这位专家并非孤例。多位来自斯坦福和MIT的学者在接受采访时表达类似观点。他们认为，OpenClaw的核心架构仍是Transformer变体，结合了强化学习和蒸馏技术，这些早在GPT-4o和o1系列中已见端倪。
技术剖析：创新还是迭代？
让我们深入OpenClaw的技术细节。它支持高达2百万token的上下文窗口，这确实令人印象深刻，但Anthropic的Claude 3.5和Google的Gemini 2.0早已接近这一水平。更关键的是，其“爪状推理”（Claw Reasoning）机制，被OpenAI吹嘘为“自适应链式思考”，实则源于DeepMind的AlphaGo式蒙特卡洛树搜索与PaLM的路径优化相结合。专家指出，这种融合虽高效，却非原创发明。
补充行业背景：自2022年ChatGPT爆火以来，AI模型迭代速度惊人。OpenAI的GPT系列从3.5到4，再到o1-preview，每一步都推动边界。但2025年后，进步放缓，转向效率优化而非范式转变。OpenClaw的训练数据据称达10万亿token，碳排放相当于数千户家庭一年用电，这引发了可持续性争议。
专家分歧：乐观派 vs 理性派
并非所有声音都负面。OpenAI CEO Sam Altman在X上辩护称，OpenClaw在实际基准测试中超越了Llama 3.1和Mistral Large，尤其在代码生成和多语言任务上。然而，批评者如Yann LeCun（Meta AI首席科学家）公开表示：“真正的AGI需要世界模型和自主学习，OpenClaw仍停留在统计预测层面。”
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另一位专家，来自加州伯克利的Andrej Karpathy（前OpenAI研究员），评论道：“它很棒，但别神话化。AI进步是渐进的，不是科幻跃迁。”
编者按：AI炒作周期的启示
作为AI科技新闻编辑，我认为OpenClaw事件折射出行业痛点。Gartner炒作周期理论显示，AI正处于“幻灭谷底”边缘。2023-2025年的峰值后，投资者开始审视ROI。OpenClaw的市值溢价或将修正，但这不妨碍其商业价值——企业级部署已签约多家Fortune 500公司。
展望未来，真正突破或来自多代理系统或神经符号AI，而非更大模型。OpenAI需证明OpenClaw不止于 hype。理性看待，方能穿越泡沫。
市场影响与竞争格局
OpenClaw发布后，NVIDIA股价微涨，但xAI的Grok 3紧随其后，宣称更低成本。中文AI如阿里通义千问和百度文心也加速追赶。全球AI军备赛进入白热化，监管（如欧盟AI法案）将成新变量。
总之，尽管OpenClaw并非“all that exciting”，它仍是生态拼图一角。AI之旅漫长，炒作易散，真金经考。
（本文约1050字）
本文编译自TechCrunch
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