Autor: Deep Web Tencent News
Quando o OpenClaw se tornou o grande destaque no campo da IA, impulsionado pelo entusiasmo de “criar camarões” e pela controvérsia de “matar camarões”, as principais fabricantes de telemóveis que têm investido profundamente na IA de ponta também não conseguiram resistir e começaram a implementar e “domar” o seu próprio Claw.
Em 6 de março, o agente móvel da Xiaomi — Xiaomi miclaw — iniciou oficialmente uma fase de testes fechados através de convites, tornando-se na primeira fabricante nacional a testar internamente o “lagostim” no telemóvel. Depois, Huawei, Honor, OPPO e outros também anunciaram informações sobre testes internos do Claw.
Entre eles, a Huawei anunciou que o novo recurso “Xiao Yi” ganhou o modo OpenClaw, além de lançar a versão beta do Xiao Yi Claw; a Honor anunciou a criação do “Universo do Lagostim Honor”, suportando criação de camarões com um clique em PC e tablets, com futura compatibilidade com outros dispositivos ecológicos; o diretor de design do ColorOS da OPPO, Chen Xi, mostrou algumas funcionalidades do Xiao Bu Claw nas redes sociais, afirmando que “o Xiao Bu Claw ainda tem questões de segurança a resolver”.
Em resumo, as fabricantes de telemóveis estão atualmente na fase de testes internos ao “criar camarões”, sem uma data clara para lançamento em grande escala.
Por exemplo, o Xiaomi miclaw atualmente realiza testes fechados limitados às séries Xiaomi 17, Xiaomi 15S Pro e Redmi K90. Para participar, basta receber um convite, atualizar o sistema e usar a app Xiaomi miclaw. “Durante o período de testes, não há planos de cobrança.” afirmou Lu Weibing, parceiro e presidente do Grupo Xiaomi.
Sobre a implementação do modo móvel do “lagostim” por parte das fabricantes, uma fonte do setor revelou: “OpenClaw é uma estrutura de código aberto que inclui ecossistemas de Skills e plugins de terceiros, além de poder chamar vários grandes modelos. Para utilizadores comuns, implementar o OpenClaw é bastante difícil, mas para as fabricantes de telemóveis, não há dificuldades técnicas; o que é complicado são as questões de obtenção de permissões, segurança de dados do utilizador e conformidade legal.”
“Os principais fabricantes de telemóveis lidam com centenas de milhões de utilizadores comuns, e qualquer funcionalidade de IA que seja lançada deve passar por uma validação rigorosa, garantindo uma experiência madura, segura e estável antes de ser disponibilizada.” revelou um funcionário de uma fabricante.
Fabricantes de telemóveis a apostar na “criação de camarões”
As grandes empresas de modelos de IA estão entusiasmadas em implementar o “lagostim”, que pode ser entendido como um negócio de “monetização de poder computacional”, ou seja, fazer com que os agentes (Agent) chamem os modelos com mais frequência e executem tarefas complexas, consumindo mais tokens e aumentando diretamente a receita de API.
No entanto, essa lógica é difícil de aplicar na indústria de telemóveis. Após gastar milhares ou até dezenas de milhares de euros na compra do dispositivo, os utilizadores raramente querem pagar extra por cada tarefa específica. Como não é possível lucrar diretamente com a “venda de tarefas”, por que motivo as principais fabricantes de telemóveis ainda assumiriam os custos de poder computacional e tokens para testar a versão móvel do “Claw”?
Uma das razões é que, na evolução do assistente de IA tradicional para um “agente inteligente pessoal”, o OpenClaw está cada vez mais próximo do ideal de um “super assistente”.
Ao contrário dos assistentes de voz passivos do passado, o OpenClaw funciona mais como um “funcionário digital” disponível 24 horas, permitindo aos utilizadores comuns sentir na prática a possibilidade de a IA substituir o trabalho humano.
Do ponto de vista da lógica subjacente do OpenClaw, o seu valor central reside na forte “autonomia”. Ele ultrapassa os limites de uma caixa de chat, e, ao configurar Skills (pacotes de habilidades) e conceder tokens suficientes, o OpenClaw consegue memorizar os hábitos e tarefas do utilizador, planejar passos de forma autónoma, chamar ferramentas e operar softwares até obter o resultado final.
No entanto, para transformar essa “autonomia” que flutua na nuvem numa funcionalidade concreta num telemóvel, não basta apenas sobrepor uma app; é necessário uma profunda reestruturação do sistema operativo, de baixo para cima.
Na sua implementação prática, tanto o Xiao Yi Claw da Huawei como o Xiaomi miclaw optaram por atuar como “aplicações a nível de sistema”. Essa abordagem consiste em encapsular funcionalidades de software dispersas, permissões do sistema e até capacidades entre dispositivos, numa estrutura de Skills acessível ao agente, e conectá-las através de um motor de raciocínio e execução desenvolvido internamente.
Por exemplo, o Xiaomi miclaw integra mais de 50 ferramentas do sistema e serviços ecológicos, formando um ciclo fechado de “percepção - raciocínio - execução”. Quando recebe uma instrução do utilizador, o motor de raciocínio descompõe a tarefa, associa as ferramentas necessárias, define os parâmetros e ajusta continuamente com base nos resultados até a tarefa estar concluída.
O Xiao Yi Claw da Huawei, por sua vez, é construído diretamente sobre a base do sistema HarmonyOS. “O Xiao Yi Claw possui permissões a nível de sistema (sem necessidade de apps de terceiros para saltar entre funções), coordenação em todos os cenários (integração perfeita entre telemóvel, PC, automóveis e casas inteligentes) e isolamento de segurança de dados (tratamento local de dados de privacidade do utilizador)”, revelou uma fonte interna da Huawei.
Contudo, implementar o “lagostim” num telemóvel apresenta desafios que vão além da tecnologia e do ecossistema, incluindo a gestão adequada de dados sensíveis, a superação de barreiras entre aplicações e plataformas, e até uma reestruturação do modelo de distribuição de lucros na indústria.
“Para implementar o lagostim no telemóvel do utilizador, o mais importante é garantir a segurança da informação.” destacou um funcionário de uma fabricante.
Essa preocupação com a segurança não é infundada. Como o OpenClaw, por padrão, tem configurações de segurança frágeis, é vulnerável a ataques que podem obter controlo total do sistema. Já surgiram riscos de injeção de comandos, operações indevidas e envenenamento de plugins de funcionalidades.
Diante dessas ameaças à segurança, a gestão de riscos tornou-se uma linha vermelha intransponível para a implementação em larga escala do “lagostim” pelos fabricantes de telemóveis.
Por exemplo, para evitar que o Agent execute operações de pagamento de forma não autorizada, o Xiaomi miclaw “cortou” diretamente todas as ferramentas relacionadas com transferências e encomendas no código. Isso significa que, sem uma confirmação explícita do utilizador, como impressão digital ou senha, nenhuma transação financeira pode ser acionada, eliminando assim o risco de cobranças automáticas.
A batalha pelo acesso ao ecossistema de IA
O fato de os fabricantes de telemóveis implantarem o “lagostim” a nível de sistema é uma etapa crucial na evolução do smartphone para um “telemóvel de IA”. No entanto, o maior desafio para as empresas que querem aproveitar a onda de IA é o custo.
Implementar o “lagostim” localmente não é apenas uma atualização de software; exige melhorias no processador principal, na memória e outros componentes de hardware. Os modelos de grande escala, com alta frequência de raciocínio e resposta em tempo real, impõem requisitos mais elevados ao NPU do SoC, elevando também o custo de memória e armazenamento.
“Executar grandes modelos no telemóvel é limitado por fatores como espaço de armazenamento e consumo de energia. Quanto maior o modelo, mais difícil de rodar no telemóvel. Um modelo de 1 bilhão de parâmetros ocupa cerca de 1GB de RAM, 7 bilhões ocupam 4GB, e 13 bilhões ocupam 7GB.” revelou um diretor de soluções de IA de uma grande fabricante.
Atualmente, com o aumento dos preços de chips de armazenamento, cada upgrade de memória de 1GB reduz a margem de lucro do dispositivo como um todo.
Mais difícil ainda é o custo de uso contínuo após ativar o “lagostim” no telemóvel. No PC, cada tarefa consome tokens e recursos de computação reais. Notícias de que “não se consegue sustentar um lagostim com um salário de 20 mil” evidenciam essa preocupação de custos.
“Antes de usar o ‘lagostim’, é preciso pensar bem no que se quer fazer com ele.” explicou Feng Nian, fundador de uma agência de MCN. “Na produção de vídeos, o consumo de tokens para editar e gerar vídeos é bastante diferente, e muitos iniciantes não percebem bem o que o lagostim pode fazer.”
Feng Nian fez uma análise com base na operação real da sua equipe: “Usamos um Mac mini 4 para ajudar na edição com OpenClaw. Especificamente, o lagostim gera roteiros para vídeos de exploração de lojas, usando alguns filmados ao vivo e outros gerados por IA (como Seedance2.0 ou Sora2). O lagostim controla o Mac mini para editar vídeos e chama a API do Sora2 para gerar vídeos. Algumas tarefas podem ser feitas por humanos para economizar, outras por IA, dependendo do custo-benefício. Em um dia, conseguimos produzir cerca de 12 vídeos originais ou editados, com um custo de tokens de aproximadamente 15 yuans.”
“O principal desafio na decisão é equilibrar o custo de tokens e poder de processamento com o salário de um editor iniciante.” acrescentou Feng Nian. “Decidir quais tarefas deixar para o ‘lagostim’ e quais para humanos é fundamental para um uso racional. Infelizmente, muitas empresas só ‘criam camarões’ por moda, sem gerar produtividade real.”
O consumo diário de 15 yuans em tokens parece pouco, mas, considerando a vasta base de utilizadores de um fabricante, essa despesa de poder computacional e tokens pode tornar-se insustentável a longo prazo.
“Futuramente, os fabricantes podem adotar um modelo de ‘comprar telemóvel e ganhar poder de processamento grátis’.” previu um especialista. “Por exemplo, oferecer uma quantidade de tokens grátis na compra, para tarefas simples como relatar o dia ou reservar bilhetes. Para tarefas mais complexas, como geração de vídeos, podem cobrar separadamente ou fazer o utilizador pagar por tokens adicionais além do limite.”
