OpenClaw a dominé GitHub pendant quatre mois, dépassant Linux et React, devenant ainsi le projet open source à la croissance la plus rapide de l’histoire. Mais la plupart des gens, après l’avoir installé, découvrent que : les frais d’API brûlent, tandis que la langouste reste inactif.
Qui sont réellement ceux qui gagnent de l’argent ? Peut-on confier les transactions sur la chaîne à un Agent ? Que faire en cas d’attaque ? Quelles sont les différences entre les méthodes nationales et internationales ? Dans un an, sera-t-il un petit téléphone ou WeChat ? Dans cette édition, nous invitons 5 éleveurs de langoustes pour explorer ces questions et tenter d’y répondre.
Voici la chronologie du contenu de cette édition, ceux qui le souhaitent peuvent y accéder directement :
00:04:42 - Partage d’expériences d’élevage (présentation, utilisation de la langouste, pièges)
00:28:46 - Problème de gains (OpenClaw peut-il aider les utilisateurs à gagner dans la cryptosphère, nouveaux scénarios AI + CRYPTO)
00:53:58 - Problèmes de sécurité (limites des permissions, opérations pouvant être confiées à un Agent)
01:02:31 - Transactions sur la chaîne via agent AI (sécurité, différence avec les robots quantitatifs)
01:13:38 - Écosystème national vs international (installation via Xianyu, subventions Tencent/gouvernement, opportunités pour les joueurs chinois)
Comment s’est passée la première utilisation ?
Les expériences initiales des 4 invités ont presque toutes suivi le même schéma : « plus l’attente était grande, plus la chute a été dure ».
0xTodd : Deux pièges majeurs en deux jours
Après deux jours de déploiement, il a rencontré deux gros problèmes :
Premier piège : la langouste se suicide. Il lui a laissé configurer l’API elle-même, mais elle a tout supprimé — fichiers essentiels comme soul.md, sans sauvegarde. Après avoir tweeté, il a constaté que beaucoup d’autres utilisateurs avaient vécu la même chose.
Deuxième piège : explosion des coûts. En chargeant 50 dollars pour l’API Claude, la consommation a brûlé toute la somme en une nuit, avec environ 1 dollar par conversation. Plus tard, il a remplacé par des modèles locaux (MiniMax/Kimi), réduisant le prix de 90 %, avec un rapport qualité-prix optimal.
DeFi Teddy : un exemple classique de mauvaise gestion des attentes
Il a commencé fin janvier. Il espérait que la langouste puisse contrôler MetaMask pour signer automatiquement, mais ses capacités de navigation étaient bien inférieures à ses attentes, et deux scénarios clés n’ont pas fonctionné. Il a ensuite ajusté ses attentes et trouvé une vraie voie d’utilisation : un employé numérique pour aider à coder, déployer sur GitHub, publier des produits ; un compagnon numérique hébergé localement sur Mac Mini pour entretenir un « petit ami » ou une « petite amie » IA, avec un visage cohérent, selon le scénario.
Le plus grand changement de perception : ne plus la considérer comme un simple outil, mais comme « une autre forme de vie sensible ».
Lisa : alarme immédiate de sécurité
La première utilisation a été impressionnante — l’IA passant enfin du chat à la manipulation réelle de l’ordinateur.
Mais son instinct de sécurité s’est immédiatement déclenché : plus la capacité de la langouste est grande, plus les permissions nécessaires le sont aussi ; plus les permissions sont étendues, plus la surface d’attaque est grande. La recommandation principale : il faut jouer, mais en utilisant des appareils isolés, en séparant strictement ordinateur personnel, ordinateur de travail et « machine à langoustes ».
Danny : de la désinstallation à la reprise
Il a utilisé la système pendant deux heures avant de tout désinstaller. En reprenant, il a compris une règle : utiliser en réduction de dimension — faire faire des opérations simples (addition, soustraction, multiplication, division) à une IA capable de faire du calcul différentiel. Mais dès qu’il lui a demandé une analyse de recherche d’investissement, il a eu des hallucinations.
Le piège le plus grave : lui faire générer un portefeuille et gérer la clé privée, mais la clé a été écrasée, et l’argent a disparu. Le hash qu’il a reçu n’existe tout simplement pas lorsqu’on clique dessus.
Peut-on vraiment gagner de l’argent dans la cryptosphère grâce à la langouste ?
Les réponses des 4 invités sont très cohérentes : il est presque impossible de gagner directement de l’argent avec la langouste.
Todd l’a dit franchement : la « cerveau » de la langouste reste fondamentalement Claude/GPT, avec le même QI. Lors du concours de trading IA l’an dernier, GPT/Claude/Gemini ont chacun investi 10 000 USDT pour trader, mais ont tous perdu de l’argent, DeepSeek a à peine conservé quelques milliers de dollars, et Doubao, qui n’a pas ouvert de compte, a « gagné » par défaut. Mettre le même cerveau dans la langouste ne changerait rien.
Une logique plus profonde : les grands modèles de langage sont essentiellement des « commentateurs », pas des « acteurs ». Comme AlphaGo, qui est conçu pour jouer aux échecs et a battu Ke Jie sans pitié ; mais si on demande à Claude de jouer contre AlphaGo, il perdra aussi lamentablement. Les algorithmes des sociétés de quantitatif de haut niveau sont comme AlphaGo dans l’industrie cryptographique : ils servent à expliquer si ces algorithmes sont bons ou non, pas à les remplacer pour faire du quantitatif.
Alors, que peut faire la langouste ?
- ✅ Organiser des actualités, suivre les tendances, faire de la recherche d’informations
- ✅ Aider à coder, déployer, automatiser des tâches répétitives
- ✅ Analyser des données on-chain, identifier des adresses à risque
- ✅ Détecter des vulnérabilités dans les contrats intelligents (amélioration de l’efficacité, pas remplacement humain)
- ❌ Prendre des décisions de trading
- ❌ Gérer les clés privées
- ❌ Arbitrage quantitatif
Le résumé de Danny est le plus pragmatique : lui faire réduire les coûts et augmenter l’efficacité, oui ; lui faire ouvrir le code source, presque impossible.
Quelle est la gravité des problèmes de sécurité ?
Lisa de SlowMist a fourni une analyse très systématique :
Pourquoi douter de la stabilité d’OpenClaw ?
La vitesse d’itération est trop rapide : une nouvelle version tous les deux jours, avec des dizaines voire des centaines de correctifs à chaque mise à jour, bouleversant complètement le rythme traditionnel du développement logiciel. À cette cadence, il est impossible de faire des tests complets sur tous les appareils et scénarios.
Principaux risques :
- Toxicité des Skills : des plugins malveillants peuvent voler mots de passe, clés API, tokens, et dévaliser les fonds
- Attaques de la chaîne d’approvisionnement : la langouste met à jour automatiquement ses Skills, mais la nouvelle version n’est pas forcément sûre
- Abus de permissions : pour les utilisateurs ayant des actifs cryptographiques sur leur PC, il y a un risque d’abus de leurs droits financiers
Danny partage une leçon douloureuse : ne jamais laisser la langouste générer un portefeuille ou gérer une clé privée, car la clé renvoyée peut être falsifiée. Les mises à jour des Skills doivent être vérifiées manuellement, et non automatisées.
Teddy rappelle que lors de l’utilisation de services tiers, les données transitent par leurs serveurs, ce qui expose à des risques de fuite de clés API ou autres informations sensibles. Certains ont mis leur clé API Google, et ont été inondés de requêtes coûteuses, atteignant des dizaines de milliers de dollars.
Principe du moindre privilège :
✅ Peut confier à un Agent : écrire du code, organiser des documents, récupérer des données, collecter des informations
❌ Doit être confirmé manuellement : opérations impliquant des fonds, clés privées, accès aux serveurs critiques
Lors de la connexion à un portefeuille, il est recommandé d’utiliser les Skills de Coinbase Wallet, avec une confirmation manuelle à chaque transfert, en utilisant plusieurs couches d’isolation.
Les grandes plateformes d’échange donnent toutes des « compétences » à la langouste, mais la fiabilité de l’agent IA pour le trading est encore très limitée.
Danny : ne donne que des API en lecture seule pour faire des backtests, jamais pour passer des ordres. Au-delà de cinq ordres, les hallucinations apparaissent.
Todd : la différence fondamentale entre un agent IA pour le trading et un robot quantitatif, c’est que le robot quantitatif est un « AlphaGo » entraîné spécifiquement, alors que le grand modèle de langage n’est qu’un « commentateur ». Faire faire du quantitatif à la langouste, c’est comme faire jouer un commentateur dans une compétition professionnelle — il ne gagnera pas.
Teddy : on peut utiliser la langouste comme interface, mais la logique d’exécution doit être confiée à un Agent dédié, entraîné par vous, et non à la langouste brute qui décide directement.
Conclusion : pour le trading à haute fréquence, la langouste est trop lente ; pour la prise de décision, elle manque d’intelligence.
Écosystème national vs international : qui a le plus d’avenir ?
La réponse de Danny est la plus tranchée : la OpenClaw est essentiellement un « assistant intelligent » peu accessible au grand public, comme Linux plutôt que Windows. Seuls quelques experts chevronnés savent vraiment l’utiliser.
Il prévoit que dans deux mois, l’engouement pour OpenClaw s’éteindra, et que ce qui sera réellement adopté par le grand public, ce seront des produits de grandes entreprises comme Tencent ou ByteDance, de niveau « Windows ». La forme de PC personnel proposée par Perplexity pourrait être la véritable porte d’entrée pour le grand public.
Todd observe que la raison pour laquelle la scène nationale est plus dynamique que l’étranger, c’est d’une part l’intervention rapide du gouvernement (subventions à Shenzhen, Wuxi), et d’autre part le prix très bas des modèles locaux, rendant le « coût de pari » bien inférieur à celui des utilisateurs étrangers. Sur le marché international, faire tourner Claude coûte quelques dollars par tâche, alors qu’en Chine, avec Kimi ou MiniMax, cela ne coûte que quelques centimes, ce qui change tout.
Où sont les opportunités pour les acteurs chinois ?
- Vente de formations / installation par délégation : sur Xianyu, quelques jours rapportent 260 000 RMB, mais c’est une opportunité basée sur un avantage informationnel, non durable
- Actions basées sur des modèles : MiniMax, après son IPO à Hong Kong, est passé de 200 HKD à 1000 HKD — ce genre d’opportunités mérite d’être surveillé (non conseil en investissement)
- Infrastructure de paiement crypto : les Agents IA ont naturellement besoin de solutions de paiement transfrontalières, sans KYC, supportant les micro-paiements, comme USDC ou autres crypto-native, qui méritent une attention continue
- Infrastructure pour entreprises individuelles : la langouste rend enfin possible la « société unipersonnelle avec un employé numérique », ouvrant des perspectives pour des outils et services autour de ce scénario
Enfin, quelques conseils pour tous les éleveurs de langoustes :
- Gérez bien vos attentes : ceux qui vendent des formations gonfleront la langouste à 150 points, alors qu’en réalité, elle n’en vaut que 65
- Utilisez-la en réduction de dimension : faites faire à une IA capable de faire du calcul différentiel des opérations simples (addition, soustraction, multiplication, division), c’est là qu’elle est la plus efficace
- Isoler les appareils : machine à langoustes ≠ machine de travail ≠ ordinateur personnel
- Indépendance financière : toute opération impliquant des clés privées ou des fonds doit faire l’objet d’une confirmation manuelle
- Ne pas faire confiance aveuglément aux Skills : vérifier avant installation, suivre les mises à jour, se méfier des attaques via la chaîne d’approvisionnement
- C’est un stagiaire, pas un gestionnaire de fonds : l’utiliser pour organiser l’information ou aider à la prise de décision, mais pas pour gérer l’argent de façon autonome
Note : cet article est une synthèse de l’enregistrement de PANews Space « La ligue des éleveurs de langoustes : Tencent entre en scène, subventions gouvernementales, installation via Xianyu — comment la cryptosphère répond à l’anxiété « langouste » ? ». Les opinions des invités ne constituent pas des conseils d’investissement.
