OpenClawが「エビ養殖」ブームと「エビ殺し」をめぐる論争によってAI分野のトップトレンドとなったのと同様に、エッジAIに深く関わってきた大手携帯電話メーカーも我慢できず、独自のClawを展開し「飼い慣らす」ことに着手した。
3月6日、シャオミのモバイル代理店であるXiaomi miclawは、招待コードを通じて小規模なクローズドベータテストを正式に開始し、国内の携帯電話メーカーとして初めて「Claw」の社内テストを実施しました。これに続き、ファーウェイ、Honor、OPPOなどがClawの社内ベータテストを発表しました。
その中で、ファーウェイはXiaoyiにOpenClawモードを追加することを正式に発表し、Xiaoyi Clawベータ版をリリースしました。Honorは、PCとタブレットでワンクリックでエビを飼育できる「Honor Lobster Universe」のリリースを発表し、将来的には他のエコシステムデバイスのエビへのアクセスにも対応する予定です。OPPOのColorOSデザインディレクターであるChen Xi氏は、ソーシャルメディアでXiaobu Clawの機能の一部を紹介し、「Xiaobu Clawにはまだ解決すべきセキュリティ上の問題がある」と述べました。
つまり、携帯電話メーカーによる現在の「エビ養殖」構想は、主に社内テスト段階にあり、大規模展開の明確な時期は決まっていない。
例えば、Xiaomiのmiclawアプリは現在、Xiaomi 17シリーズ、Xiaomi 15S Pro、Redmi K90シリーズで限定的なクローズドベータテストのみに利用可能です。ユーザーは招待コードを受け取り、システムをアップデートすることでXiaomi miclawアプリにアクセスできます。「クローズドベータ期間中にユーザーに料金を請求する予定は今のところありません」と、Xiaomiグループのパートナー兼社長であるLu Weibing氏は述べています。
携帯電話メーカーが「Lobster」のモバイル版を導入することについて、業界関係者は「OpenClawは基本的にサードパーティのスキルやプラグインのエコシステムを含むオープンソースのフレームワークであり、様々な大規模モデルを呼び出すこともできる。一般ユーザーにとってOpenClawの導入は参入障壁が高いが、携帯電話メーカーにとっては技術的な難しさはない。難しいのは、権限の取得、ユーザー情報のセキュリティ、法的コンプライアンスといった問題だ」と明かした。
「大手携帯電話メーカーは、数億人もの一般ユーザーを抱えています。AI機能は、リリース前に徹底的に検証されなければならず、成熟した安全で安定したユーザー体験を保証する必要があります」と、ある携帯電話メーカーの従業員は明かした。
携帯電話メーカー各社がエビ養殖に殺到している。
大手モデルベンダーは「ロブスター」の導入に熱心だ。これは簡単に言えば「計算能力の収益化」ビジネスであり、インテリジェントエージェントがより頻繁にモデルを呼び出し、より複雑なタスクを実行することで、より多くのトークンを消費させ、API収益を直接的に増加させるというものだ。
しかし、この論理は携帯電話業界では当てはまりません。数千元、あるいは数万元もの大金を携帯電話に費やしたユーザーは、個々のタスクごとに追加料金を支払うことをほとんど望みません。「タスクの販売」から直接利益を得ることができないにもかかわらず、大手携帯電話メーカーはなぜ「Claw」の専用モバイル版を社内でテストするために、計算能力やトークンのコストを負担し続けるのでしょうか？
その理由の一つは、従来のモバイルAIアシスタントから「パーソナルインテリジェントエージェント」へと進化する過程において、OpenClawが「スーパーアシスタント」という理想的な形態にますます近づいているからだ。
従来の音声アシスタントは受動的にしか応答できなかったのに対し、OpenClawは24時間365日オンラインで稼働する「デジタル従業員」のような存在であり、一般ユーザーがAIが人間の労働を代替する可能性を初めて真に体験することを可能にする。
OpenClawの根底にあるロジックから、その核となる価値は強力な「自律性」にあると言えるでしょう。チャットボックスの枠を超え、対応するスキルが設定され、十分なトークンが認証されていれば、OpenClawはユーザーの習慣やタスクを記憶し、自律的に手順を計画し、ツールを呼び出し、ソフトウェアを操作して、最終結果を返すことができます。
しかし、クラウド上に浮かぶこの「自律性」を携帯電話の小さな画面上で真に制御するには、単にアプリを追加するだけでは明らかに不十分だ。携帯電話メーカーは、オペレーティングシステムを根本から再構築する必要がある。
具体的な実装方法に関して言えば、ファーウェイのClawとシャオミのmiclawはどちらも「システムレベルアプリケーション」として市場に参入することを選択しました。このアプローチでは、これまで個別に存在していたソフトウェア機能、システム権限、さらにはデバイス間連携機能などを、エージェントが呼び出せる統一されたスキルにカプセル化し、独自開発の推論実行エンジンを通じてそれらを有機的に連携させます。
Xiaomiのmiclawを例にとると、50種類以上のシステムツールとエコシステムサービスを統合し、「認識・推論・実行」のクローズドループエンジンを構築している。ユーザーからのコマンドを受けると、このエンジンは自律的に手順を分解し、ツールを照合し、パラメータを決定し、実行結果に基づいて継続的に修正を行い、タスクが完全に完了するまで処理を続ける。
ファーウェイのXiaoyi Clawは、HarmonyOSプラットフォーム上に直接構築されている。「Xiaoyi Clawには、システムレベルの権限（サードパーティ製アプリによるリダイレクトなしで基盤となる機能に直接アクセス可能）、フルシナリオコラボレーション（携帯電話、PC、車載システム、スマートホーム間のシームレスな連携）、データセキュリティの分離（ユーザーのプライバシーデータのローカル処理）という3つの大きな利点がある」と、ファーウェイ関係者は明らかにした。
しかし、「Lobster」を携帯電話に展開するには、技術やエコシステム以外にも課題が山積している。機密データを適切に扱い、セキュリティとコンプライアンスを確保すること、アプリケーションやプラットフォーム間の障壁を取り除くこと、さらには業界全体の利益分配構造を再構築することさえ必要となる。
「ユーザーが頻繁に使用する携帯電話にLobsterを導入する際に最も重要なことは、情報セキュリティを確保することです」と、ある携帯電話メーカーの従業員は強調した。
情報セキュリティに関するこれらの懸念は根拠のないものではありません。OpenClawのデフォルトのセキュリティ設定は脆弱であるため、攻撃者は容易にシステムを完全に制御でき、プロンプトワードの挿入、誤操作、悪意のあるプラグイン攻撃などのセキュリティリスクが既に発生しています。
こうした隠れたセキュリティ上の「障害物」に直面し、セキュリティガバナンスは、携帯電話メーカーが「Lobster」を大規模に展開する際に、決して越えてはならないレッドラインとなっている。
Xiaomiのmiclawを例にとると、クラウド上での決済など、リスクの高い操作をエージェントが恣意的に実行することを防ぐため、miclawは送金や注文処理に関わるすべてのツール登録をコードレベルで直接「無効化」しました。つまり、指紋認証やパスワード入力といった明示的なユーザー確認がない限り、いかなる金融取引も実行されず、自動引き落としのリスクを発生源で封じ込める仕組みになっています。
AIエコシステムへの参入ポイントを巡る戦いが始まった。
OpenClawが実現した理想的な「スーパーアシスタント」のほぼ完璧な近似値は、携帯電話メーカーが「ロブスターを養殖する」（つまり、競争戦略を練る）ための表面的な動機付けに過ぎない。より深い意味合いは、ユーザーが「話すだけで物事をこなす」というインタラクション方法に徐々に慣れていくにつれて、アプリを基盤とし、携帯電話メーカーがアプリストアの配信権を支配していた従来のモバイルインターネットの旧態依然とした秩序が崩れ始めるという点にある。
Nvidiaの創業者であるジェンセン・フアン氏が述べたように、「MacとWindowsはパーソナルコンピュータ向けのオペレーティングシステムだが、OpenClawはパーソナルAI向けのオペレーティングシステムだ」。
PC時代には、オペレーティングシステムを支配する者がエコシステムへの入り口を支配していた。AI時代においてもこの原則は依然として当てはまるが、アクセス権をめぐる争いはインテリジェントエージェントへと移行した。
ユーザーがサードパーティのエージェント（ウェブページやOpenClawのようなスタンドアロンアプリなど）で全ての問題を解決することに慣れてしまったら、スマートフォンは単なる「ハードウェアの基盤」に過ぎなくなるかもしれない。
大手インターネット企業が「Lobster」のモバイル版を展開していることから、携帯電話メーカーの間で危機感が広がっていることは明白だ。
携帯電話メーカーが「ロブスター」のモバイル版の発売を発表したのとほぼ同時に、百度やアリババといったインターネット大手も迅速に対応し、「ロブスター」のモバイル版の無料社内テストを開始した。
3月12日、BaiduはAndroid向けアプリ「Redfinger Operator」をリリースし、ユーザーがモバイル端末上でAIアシスタント機能を直接体験し、配車サービスやフードデリバリーの注文といったアプリ間連携操作を行えるようにした。その翌日、Alibaba CloudはOpenClawのモバイル版「Lobster」（JVS Claw）をリリースし、「すぐに使える使いやすさ」を強調した。ユーザーは、安全で隔離されたクラウド空間で、簡単な自然言語コマンドを使って、アプリケーションの操作、ファイルの処理、複雑なタスクの完了を行うことができる。
携帯電話メーカーや大手インターネット企業による携帯電話上での「ロブスター養殖」の展開について、IDC中国のリサーチマネージャーである郭天祥氏は、「現状では、携帯電話上での（ロブスター養殖）の実用的価値は限られている。主なボトルネックは、サードパーティ製アプリを呼び出そうとすると、API認証の問題に直面することだ。無理に呼び出そうとすると、以前の豆宝（Doubao）の携帯電話のように、サードパーティ製アプリによって無効化される可能性がある」と述べた。
「豆宝スマホ」の経験から学び、ファーウェイやシャオミなどの携帯電話メーカーは、「ロブスター」のモバイル版を展開する際に、自社の閉鎖的なエコシステム内でテストすることを優先した。
例えば、Xiaomi miclawは現在、「人間、車両、家庭のエコシステム」における大型モデルのタスク実行能力の検証に重点を置いている一方、Xiaoyi Clawは、携帯電話やタブレットなどのファーウェイ製デバイス間の協調フローの実現を優先している。
しかし、「ロブスター」を比較的閉鎖的なエコシステムで運営することで、いくつかのリスクを回避できる一方で、ユーザーの頻繁なニーズはWeChatやDouyinといったサードパーティの国内アプリに分散していることが多いため、「ロブスター」の活動もある程度制限されることになる。
セキュリティコンプライアンスと完全な機能性のバランスを取るため、ベンダーはアプリケーション間の連携を完全に放棄するのではなく、より慎重かつ管理された技術的な道を模索してきた。
サードパーティ製アプリケーションとの連携サービスに関して、シャオミに近い技術スタッフは、シャオミ miclaw が現在、主に業界標準の 2 つの方法でサードパーティ製アプリケーションと連携していることを明らかにした。1 つは Intent ドライバー (SendIntentTool) を介してアプリケーションを起動したり、特定のアクションをトリガーしたりする方法、もう 1 つは、アプリケーションを AppTool SDK (AIDL プロトコルに基づく) に適合させ、プリセットされたデータ形式を介してより詳細な関数呼び出しやタスク連携を実行する方法である。サードパーティ製アプリは、タスクをトリガーするために、シャオミ miclaw に通知をプッシュすることもできる。
「遠くの水」では「差し迫った喉の渇き」を癒すことはできない。
現在、基盤システムから独自の「ロブスター」（AI搭載端末）を展開することは、スマートフォンを「AIフォン」へと進化させる上で重要なステップとなっている。しかし、AIブームの中で着実な成長を目指すメーカーにとって、超知能エージェントを構築する上での主な課題はコスト圧力である。
ローカル環境向けの「Lobster」の導入は、単なるソフトウェアのアップグレードではなく、コアプロセッサやストレージなどのハードウェアのアップグレードも必要となります。大規模モデルの高頻度推論とリアルタイム応答は、コアプロセッサ（SoC）のNPU演算能力に高い要求を課し、RAMやストレージチップの仕様に対する要求も大幅に引き上げます。
「モバイルデバイスで大規模なモデルを実行するには、ストレージ容量や消費電力など、さまざまな技術的要因が影響します。パラメータの数が多いほど、携帯電話で実行するのは難しくなります。10億個のパラメータを持つモデルは携帯電話のメモリを1GB占有し、70億個は4GB、130億個は7GBを占有します」と、大手携帯電話メーカーのAIソリューションセンターの責任者は明らかにしました。
現在、ストレージチップの価格は上昇傾向にあり、メモリ容量を1GB増やすごとに、ハードウェアシステム全体の利益が直接的に圧迫される。
一度限りのハードウェア投資よりも厄介なのは、「ロブスター」のモバイル版が有効化された後の継続的な利用コストだ。PC版では、タスクの実行ごとに実際のトークン消費と計算能力コストが発生する。以前報じられた「月収2万元ではロブスターを維持できない」というニュースは、まさにこの「コスト不安」をユーザーに突きつけた。
「『Lobster』を使う前に、それを使って何をするのかを明確にする必要があります」と、MCNエージェンシーであるDianjinshouの創設者、馮念氏は説明する。「動画制作の過程では、動画の編集と生成に必要なトークンの消費量は実際には大きく異なりますが、多くの初心者はLobsterで何ができるのかを理解していません。」
Fengnian氏は、チームの実際の業務を例に挙げてコストを算出した。「私たちの編集作業は主にMac mini 4にインストールしたOpenClawを使用しています。具体的には、『Lobster』というツールが、地元の人気スポットに基づいたレストランレビュー動画のスクリプト生成を担当しています。これらのスクリプトの中には、実際に人が撮影したものもあれば、AI（Seedance 2.0やSora 2など）を使って生成されたものもあります。LobsterはMac miniを制御して動画を編集すると同時に、Sora 2のAPIを呼び出して動画を生成することができます。これらの作業の一部は人が行う方が安価ですが、AIに任せる方がコスト効率が良いのです。1日に約12本のオリジナル動画と編集動画を制作でき、それに伴うトークン消費コストは約15元です。」
「意思決定における根本的な難しさは、トークンコンピューティング能力のコストと若手編集者の給与とのバランスを取ることにある」と馮念氏は付け加えた。「『ロブスター』を有効活用する鍵は、『ロブスター』に割り当てるべきタスクと、人間に任せるべきタスクを明確にすることだ。残念ながら、多くの企業は現在、実際の生産性向上に繋がることなく、単に流行に乗って自社のスキルを誇示するためだけに『ロブスター』を育成している。」
1日あたり15元というトークンコストは一見低額に見えるかもしれないが、携帯電話メーカーの膨大なユーザー基盤を考えると、これは大きな負担となる。数億人ものユーザーが「ハードウェアを購入すればサービスは無料」というモデルに慣れている現状において、携帯電話メーカーが結果として生じる膨大な計算能力とトークンコストを長期的に維持できるかどうかは、今後の課題となるだろう。
「携帯電話メーカーは将来、『端末購入で無料のコンピューティング能力をプレゼント』というモデルを採用するかもしれない」と業界関係者は予測する。「例えば、端末購入時に一定量の無料トークンが付与され、日報作成やチケット予約といった日常的な軽作業に利用できるようになるだろう。一方、動画制作のような複雑で高負荷な処理については、タスクの複雑さに応じて別途料金を請求したり、ユーザーが上限を超えた分のトークン費用を負担したりするようになるかもしれない。」
