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OpenClaw Alternatives: 8 AI Agent Platforms Compared (2026)

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 04:05:50 +0000

OpenClaw isn't the only AI agent in town. Whether you're looking for something simpler, more enterprise-ready, or just different, here are 8 alternatives worth considering.

Quick Comparison Table

Platform	Type	Setup	Price	Messaging	Local Files	Memory
OpenClaw	Self-hosted agent	Medium-Hard	Free + API	Telegram, WhatsApp, Discord, Slack	Yes	Yes
ChatGPT (Operator)	Cloud agent	None	$20-200/mo	No	No	Basic
Lindy	Cloud AI assistant	Easy	$49/mo+	Email, Slack	No	Yes
Custom GPTs	Cloud chatbot	Easy	$20/mo (Plus)	No	No	Per-conversation
AutoGPT	Self-hosted agent	Hard	Free + API	No	Yes	Limited
n8n + AI	Workflow automation	Medium	Free-$20/mo	Any (via workflows)	Via nodes	No
Relevance AI	No-code AI agent	Easy	$19/mo+	Via integrations	No	Yes
CrewAI	Multi-agent framework	Hard	Free + API	No (dev tool)	Yes	Shared

1. ChatGPT with Operator

OpenAI's Operator can browse websites, fill forms, and take web-based actions.

Better than OpenClaw for: Web browsing tasks, zero-setup convenience
Worse than OpenClaw for: Messaging integration, local file access, 24/7 automation, persistent memory

Price: $20/mo (Plus, 40 agent messages) or $200/mo (Pro, 400 messages)

Verdict: Great for occasional web tasks. Not a replacement for a 24/7 personal assistant on Telegram.

2. Lindy

A cloud-based AI assistant that handles email, scheduling, and workflows without self-hosting.

Better than OpenClaw for: Non-technical users, email workflows, zero maintenance
Worse than OpenClaw for: Privacy (cloud-only), messaging channels, customization, cost

Price: From $49/month

Verdict: The easiest option if you don't care about self-hosting or Telegram. But expensive for what you get.

3. Custom GPTs (OpenAI)

Build a specialized chatbot with custom instructions, knowledge, and actions.

Better than OpenClaw for: Simple Q&A bots, sharing with others, zero setup
Worse than OpenClaw for: Everything else — no messaging, no automation, no file access, no proactive actions

Price: $20/mo (ChatGPT Plus)

Verdict: A chatbot, not an agent. Fundamentally different from OpenClaw.

4. AutoGPT

The original autonomous AI agent — give it a goal and it works towards it independently.

Better than OpenClaw for: Fully autonomous long-running tasks
Worse than OpenClaw for: Stability, messaging integration, daily usability, community support

Price: Free + API costs

Verdict: More experimental than practical. OpenClaw is more polished for daily use.

5. n8n with AI Nodes

A workflow automation platform that now supports AI agent nodes.

Better than OpenClaw for: Deterministic workflows, visual flow builder, enterprise integrations
Worse than OpenClaw for: Natural language interaction, conversational AI, messaging-first experience

Price: Free (self-hosted) or $20/mo (cloud)

Verdict: Best for structured automation. Use n8n when you want predictable workflows, OpenClaw when you want conversational AI.

6. Relevance AI

No-code platform for building AI agents with a visual interface.

Better than OpenClaw for: Non-technical teams, visual agent building, managed infrastructure
Worse than OpenClaw for: Privacy, messaging integration, cost at scale

Price: From $19/month

Verdict: Good for teams that want AI agents without code. Less flexible than OpenClaw.

7. CrewAI

A framework for orchestrating multiple AI agents working together.

Better than OpenClaw for: Multi-agent workflows, complex task decomposition
Worse than OpenClaw for: Personal assistant use, messaging, non-developer users

Price: Free + API costs

Verdict: A developer tool for building multi-agent systems, not a personal assistant.

8. Make.com / Zapier with AI

Traditional automation platforms with new AI features.

Better than OpenClaw for: Connecting SaaS apps, no-code automation, reliability
Worse than OpenClaw for: Conversational interaction, autonomous decision-making, messaging

Price: Free tier available, $9-20/mo for useful plans

Verdict: Best for "if this, then that" automation. OpenClaw handles the fuzzy, conversational tasks these can't.

So Which Should You Choose?

Choose OpenClaw if:

You want a 24/7 AI assistant on Telegram/WhatsApp
Privacy matters — you want data on your own server
You need persistent memory across conversations
You want proactive notifications and automation

Choose ChatGPT/Operator if:

You need quick answers and occasional web tasks
Zero setup is a priority
You don't need messaging integration

Choose Lindy if:

You want managed AI assistance with zero technical setup
Email and calendar are your primary workflows
Budget isn't a concern

Choose n8n if:

You need predictable, repeatable workflows
You're integrating many SaaS tools
You want visual workflow building

The Easiest Way to Run OpenClaw

If OpenClaw sounds right but the setup scares you, ClawTank handles all the infrastructure. Pick a model, paste your Telegram bot token, and deploy in under 1 minute — no Docker, no SSH, no terminal.

Originally published at ClawTank

How to Deploy OpenClaw in Under 1 Minute — No Docker, No SSH

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 04:00:39 +0000

Setting up OpenClaw the traditional way means spinning up a VPS, installing Docker, configuring SSH keys, setting environment variables, and debugging Telegram pairing — easily 60+ minutes if you know what you're doing, and hours if you don't.

ClawTank eliminates all of that. Here's how to go from zero to a working OpenClaw instance in under 1 minute.

The Traditional Way (60+ minutes)

Here's what a typical self-hosted OpenClaw setup looks like:

Purchase a VPS (DigitalOcean, Hetzner, etc.) — 15 min
Create and configure SSH keys — 10 min
Connect to the server via SSH — 5 min
Install Node.js and dependencies — 5 min
Install OpenClaw — 7 min
Configure openclaw.json — 10 min
Set up your AI provider API key — 4 min
Pair with Telegram — 4 min

Total: ~60 minutes for a technical user. If you're non-technical, multiply by 10.

The ClawTank Way (Under 1 Minute)

Step 1: Choose Your AI Model

Visit clawtank.dev and select your preferred AI model. Currently Claude Opus 4.6 is available, with GPT-4.1 and Gemini 2.5 Flash coming soon.

Step 2: Connect Telegram

Click the Telegram button and follow the quick setup:

Open Telegram and message @BotFather
Send /newbot and follow the prompts
Copy your bot token
Paste it into ClawTank

That's it — BotFather gives you a token in about 30 seconds.

Step 3: Sign In and Deploy

Click "Sign in with Google" and your OpenClaw instance starts provisioning immediately. Within 40 seconds, your AI assistant is live and responding on Telegram.

What You Get

Managed hosting — no server maintenance, no Docker, no SSH
Auto-TLS — your instance gets a secure HTTPS subdomain automatically
Telegram integration — pre-configured and ready to chat
Claude Opus 4.6 — the most capable AI model powering your assistant
Dashboard — monitor logs, manage settings, view memory graph

What About Cost?

ClawTank comes with a 7-day free trial. Your main ongoing cost is AI API usage, which typically runs $5-30/month depending on how actively you use your assistant.

Compare that to self-hosting:

VPS: $4-12/month
Your time setting it up: priceless (or rather, expensive)
Debugging Docker issues at 2 AM: not fun

Ready to Deploy?

Head to clawtank.dev and have your OpenClaw assistant running in under 1 minute. No terminal required.

Originally published at ClawTank

ClawHavoc: How 341 Malicious Skills Targeted OpenClaw Users

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:55:28 +0000

In January 2026, security researchers discovered 341 malicious skills on ClawHub — the official OpenClaw skill marketplace. The campaign, dubbed ClawHavoc, distributed Atomic Stealer malware that exfiltrated API keys, browser credentials, and crypto wallets.

What Happened

Attackers uploaded skills to ClawHub that looked legitimate — names like smart-email-assistant, calendar-sync-pro, and file-manager-plus. The skills worked as advertised, but included hidden code that:

Extracted environment variables (API keys, tokens)
Read browser credential stores
Sent data to attacker-controlled servers
Installed persistent backdoors

The malicious skills accumulated thousands of installs before detection.

How the Attack Worked

Typosquatting

Many malicious skills used names similar to popular ones. openclaw-gmail vs the legitimate openclaw-google-mail. Users installing quickly wouldn't notice the difference.

Delayed Execution

The malware didn't activate immediately. It waited 24-48 hours before exfiltrating data, making it harder to connect the installation to the compromise.

Legitimate Functionality

Every malicious skill actually provided the advertised feature. Users had no reason to suspect anything because the skill worked.

Are You Affected?

Check Your Installed Skills

openclaw plugins list

Cross-reference against the published list of malicious skills. Key indicators:

Skills installed from unverified publishers
Skills with generic names that duplicate existing popular skills
Skills installed between November 2025 and January 2026

Check for Compromise

Look for these signs:

Unexpected API usage spikes
Unfamiliar logins to your cloud accounts
New SSH keys you didn't create
Unexpected outbound network connections from your OpenClaw instance

Immediate Steps If Affected

Rotate all API keys — Every key accessible to your OpenClaw instance
Uninstall suspicious skills — Remove any unverified skills
Check browser credentials — Change passwords for any saved credentials
Audit your server — Look for unauthorized processes and SSH keys
Update OpenClaw — Latest versions include skill verification

How Managed Hosting Protects You

This is where self-hosting becomes genuinely dangerous. When you install skills on your own server, malicious code has access to everything on that machine.

ClawTank mitigates this by design:

Container isolation — Each user runs in a sandboxed Docker container. A compromised skill can't access the host system or other users
Curated skills — Pre-configured with verified skills only
No root access — Skills can't install system-level backdoors
Automatic updates — Security patches applied without user intervention
Network monitoring — Suspicious outbound connections are flagged

Lessons Learned

The ClawHavoc incident highlights a fundamental challenge with open marketplaces: trust. npm, PyPI, and now ClawHub have all faced supply chain attacks.

For most users, the safest approach is managed hosting where the operator controls which skills are available and monitors for threats.

Stay Safe

Deploy on ClawTank for sandboxed, managed OpenClaw hosting. Your AI assistant runs in an isolated container with curated skills — no supply chain risk.

Originally published at ClawTank

Clawdbot vs Moltbot vs OpenClaw — Same Project, Three Names

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:50:17 +0000

If you've been following the AI assistant space, you've probably seen three different names for the same project. Here's the full story.

The Timeline

Clawdbot (Original Name → Jan 27, 2026)

Peter Steinberger created Clawdbot as an open-source personal AI assistant. The name was a playful combination of "Claude" (the AI model) and "bot." It went viral almost immediately.

Moltbot (Jan 27 → Jan 30, 2026)

Anthropic sent a trademark request — "Clawdbot" was too close to "Claude." The project was renamed to Moltbot (referencing a lobster's molting process). This name lasted exactly 3 days.

OpenClaw (Jan 30, 2026 → Present)

The community and Steinberger settled on "OpenClaw" as the permanent name. It emphasizes the open-source nature and keeps the claw/lobster theme without trademark issues.

What Actually Changed?

Nothing technical. The code, architecture, features, and configuration are identical across all three names. It's the same project with a new label.

Same GitHub repository (just renamed)
Same Docker image (updated tags)
Same configuration format
Same skills and plugins
Same community

If you followed a "Clawdbot tutorial" or "Moltbot guide," the instructions still work — just replace the old name with openclaw in commands.

Why Does This Matter?

For Search

Old tutorials and guides still reference "Clawdbot" or "Moltbot." If you're searching for help, try all three names:

"clawdbot telegram setup" → same as "openclaw telegram setup"
"moltbot docker" → same as "openclaw docker"

For Skills

Some older skills on ClawHub may still use the old naming. The registry handles aliasing automatically — skills published under "moltbot" or "clawdbot" work with OpenClaw.

For Hosting

Hosting providers updated their offerings:

"Clawdbot hosting" → now "OpenClaw hosting"
Docker images: openclaw/openclaw:latest (old images redirected)

The Name Confusion Problem

The double rename caused real confusion:

Blog posts from week 1 say "Clawdbot"
Posts from days 4-6 say "Moltbot"
Everything after Jan 30 says "OpenClaw"
Some posts still mix names

This means when you search for help, you need to mentally translate between all three names. They're all the same thing.

What's Current

As of February 2026:

Official name: OpenClaw
Website: openclaw.ai
Docs: docs.openclaw.ai
GitHub: github.com/openclaw/openclaw
Docker: openclaw/openclaw
CLI: openclaw (was clawdbot, then moltbot)

Deploy OpenClaw

Whatever name brought you here, the fastest way to get running is ClawTank — deploy OpenClaw in under 1 minute with Telegram integration. No name confusion, no Docker, no SSH.

Originally published at ClawTank

Best OpenClaw Skills & Plugins in 2026: Our Top Picks

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:45:06 +0000

OpenClaw's skill registry (ClawHub) has over 5,700 community-built skills. That's a lot to sift through. Here are our picks for the most useful ones, organized by category.

How Skills Work

Skills extend what OpenClaw can do. They're like apps for your AI assistant — install one, and OpenClaw gains new capabilities.

Install any skill with:

openclaw plugins install SKILL_NAME

Or if you're using ClawTank, skills can be managed through the dashboard.

Productivity

Gog (Google Workspace)

Unifies Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs into one interface. Instead of five separate integrations, Gog gives OpenClaw access to your entire Google ecosystem.

Best for: Anyone using Google Workspace daily.

Todoist / Notion Integration

Syncs your tasks and notes with Todoist or Notion. OpenClaw can create, update, and check off tasks through natural language.

Best for: Task management without leaving Telegram.

Calendar Sync

Reads your calendar and proactively reminds you of upcoming meetings. Can also schedule new events from chat.

Best for: Staying on top of your schedule.

Communication

Email Triage

Scans your inbox, categorizes emails by urgency, and drafts replies. Some users report reducing email time from 2+ hours to 25 minutes daily.

Best for: Inbox zero without the effort.

Slack Bridge

Connects OpenClaw to your Slack workspace. Get summaries of channels, respond to messages, and manage notifications from Telegram.

Best for: Teams that live in Slack.

Memory & Knowledge

Supermemory

Gives OpenClaw persistent long-term memory powered by cloud infrastructure. Automatically remembers conversations and recalls relevant context in future chats.

Best for: Users who want their assistant to remember everything.

ClawTank comes with Supermemory pre-configured — your assistant gets long-term memory out of the box.

Web Search

Enables real-time web browsing and search. OpenClaw can look up current information, check prices, and research topics.

Best for: Staying updated with real-time information.

Finance

Expense Tracker

Send photos of receipts and OpenClaw extracts the amount, category, and date. Ask for monthly summaries anytime.

Best for: Tracking spending without a separate app.

Price Monitor

Set alerts for products you're watching. OpenClaw checks prices periodically and notifies you of drops.

Best for: Bargain hunters and deal watchers.

Development

GitHub Integration

Manage issues, pull requests, and notifications from chat. Review code changes, merge PRs, and track CI/CD status.

Best for: Developers who want GitHub updates in Telegram.

Code Runner

Execute code snippets in sandboxed environments. Supports Python, JavaScript, and more.

Best for: Quick code testing and automation scripts.

How to Install Safely

With 341 malicious skills discovered on ClawHub in early 2026, safety matters:

Check the publisher — verified publishers have a badge on ClawHub
Read the VirusTotal report — every skill now has an automated scan
Review the source code — especially for skills that access files or network
Start with popular skills — higher download counts usually mean more eyes on the code
Use the fewest skills necessary — each skill is an additional attack surface

Our Recommended Starter Pack

If you're just getting started, install these five:

Supermemory — long-term memory (pre-installed on ClawTank)
Web Search — real-time information
Calendar Sync — schedule management
Email Triage — inbox management
Expense Tracker — financial tracking

Get Started

Deploy OpenClaw with these skills pre-configured on ClawTank. One click, under 1 minute, no terminal required.

Originally published at ClawTank

金融科技監管全球比較：從劍橋研究看五大模式

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:37:30 +0000

本文原載於 hungyichen.com，作者：陳弘益教授（Hung-Yi Chen）

金融科技（FinTech）的爆發性成長正在重塑全球金融版圖，但監管體系的演進速度遠遠趕不上創新的腳步。在劍橋大學替代金融研究中心（Cambridge Centre for Alternative Finance, CCAF）擔任研究員期間，我參與了多項涵蓋全球逾百個司法管轄區的金融科技監管比較研究，同時受世界銀行委託，為發展中國家的金融科技監管框架提供政策建議。這些研究讓我深刻體會到：金融科技監管不存在「一體適用」的最佳模式——每個國家的監管選擇，都是其法律傳統、金融體系結構、政治制度與發展階段等多重因素互動的產物。本文以英國、美國、歐盟、新加坡與中國五大代表性模式為焦點，分析各自的邏輯、優勢與侷限，並探討去中心化金融（DeFi）與穩定幣等新興挑戰對現有監管框架的衝擊。

一、全球金融科技監管的格局：從反應式到主動式

在 CCAF 的研究中，我們觀察到全球金融科技監管經歷了三個明顯的階段。第一階段（約 2008-2014 年）是「善意忽視」（benign neglect）期——各國監管機構對新興的金融科技業態採取觀望態度，既沒有明確禁止，也沒有制定專門的監管規則。這種態度的背景是 2008 年金融危機後，傳統金融機構信譽掃地，各國政府樂見替代性金融服務的出現，以增加競爭、促進金融包容。[1]

第二階段（約 2015-2020 年）是「制度實驗」期——以英國金融行為監管局（FCA）2015 年推出全球首個「監管沙盒」（regulatory sandbox）為標誌，各國開始主動設計專門的金融科技監管工具。在這一階段，我在 CCAF 的研究團隊追蹤了全球逾 50 個監管沙盒的運作情況，發現了幾個重要的模式：並非所有沙盒都取得了預期成效；沙盒的設計差異巨大（從英國的「受控測試」模式到泰國的「主題式」沙盒）；且沙盒的成功與否高度依賴監管機構的內部能力與政治支持。[2]

第三階段（2020 年至今）是「系統性整合」期——隨著金融科技從邊緣進入主流，監管機構不再將其視為「特殊領域」，而是開始將金融科技監管整合進更廣泛的金融監管框架中。歐盟的《加密資產市場規範》（MiCA）與《數位營運韌性法》（DORA）是這一趨勢的代表。在此階段，監管思維從「如何促進創新」轉向「如何在促進創新的同時確保金融穩定與消費者保護」。

這三個階段的演進，反映了一個更深層的張力：金融科技的本質是跨境的、去中介化的，但金融監管的基礎仍然是國家主權與屬地管轄。如何在全球互聯的數位金融生態系統中維持有效的國家監管——這是我在 CCAF 與世界銀行研究中反覆面對的核心難題。[3]

二、五大監管模式的比較分析

基於在劍橋與世界銀行的研究經歷，我將全球金融科技監管歸納為五大代表性模式，每種模式都體現了不同的監管哲學與制度邏輯。

第一，英國模式：「原則導向 + 監管沙盒」。英國是全球金融科技監管的先驅，其核心特徵是 FCA 自 2014 年啟動的「創新計畫」（Project Innovate）與 2015 年正式推出的監管沙盒。英國模式的精髓在於「原則導向」（principles-based）監管——不是為每種新業態制定詳細規則，而是設定監管原則（如消費者保護、市場誠信），讓企業在原則框架內靈活運營。監管沙盒則為創新者提供了「受控測試」（controlled testing）的空間——獲准進入沙盒的企業可以在真實市場中測試產品，同時受到 FCA 的密切監督。在 CCAF 的研究中，我們發現英國沙盒的核心優勢不在於測試本身，而在於它建立了監管機構與創新者之間的「結構化對話」（structured dialogue）機制——這種持續的溝通極大地降低了監管的不確定性。[4]

第二，美國模式：「多頭監管 + 執法驅動」。美國的金融監管體系以其複雜性著稱——聯邦層面有 SEC（證券交易委員會）、CFTC（商品期貨交易委員會）、OCC（貨幣監理署）、CFPB（消費者金融保護局）等多個機構，州層面還有各自的金融監管部門。這種「多頭監管」（multi-agency）架構意味著，金融科技企業往往需要同時應對多個監管機構的要求，合規成本極高。美國模式的另一個特徵是「執法驅動」（enforcement-led）——監管規則往往不是事前制定的，而是透過事後的執法行動和司法判決逐步形成的。SEC 對加密貨幣的監管便是典型：從 2017 年的 DAO 報告到近年來對多個加密交易所的訴訟，美國的加密貨幣監管框架基本上是「打官司打出來的」。這種模式的優勢在於靈活性，劣勢在於不確定性——企業在行動前很難知道自己是否合規。

第三，歐盟模式：「統一立法 + 規則導向」。歐盟的金融科技監管延續了其一貫的「規則導向」（rules-based）傳統——傾向於透過全面的立法來建立統一的監管框架。2023 年生效的 MiCA 是全球首部全面規範加密資產的立法，涵蓋穩定幣、加密資產服務提供商、市場操縱等多個層面。歐盟模式的優勢在於法律的確定性與市場的統一性——一部法規適用於 27 個成員國，企業只需遵循一套規則。但其劣勢在於立法過程漫長（MiCA 從提案到生效耗時逾三年），且規則的詳細程度可能抑制創新——特別是對於那些尚未被立法者預見的新型業態。[5]

第四，新加坡模式：「活動導向 + 風險分級」。新加坡金融管理局（MAS）的監管哲學是「相同活動、相同風險、相同監管」（same activity, same risk, same regulation）——不論金融服務由傳統銀行還是金融科技公司提供，只要從事相同的金融活動，就應遵循相同的監管規則。MAS 在 2016 年推出了自己的監管沙盒，並在 2019 年升級為「沙盒快捷版」（Sandbox Express），為低風險業態提供預設的沙盒條件。新加坡模式的獨特之處在於其「風險分級」——MAS 將金融科技活動按風險等級分類，高風險活動（如支付服務）需要完整牌照，低風險活動（如市場比較平台）則適用較寬鬆的規定。這種精細的分類體系反映了新加坡作為小型開放經濟體的務實取向——既要吸引全球金融科技人才，又不能承受金融風險的衝擊。

第五，中國模式：「國家主導 + 運動式監管」。中國的金融科技監管經歷了最為戲劇化的轉變。2013 至 2017 年間，中國對金融科技採取了高度寬容的態度——P2P 借貸平台在幾乎沒有監管的環境下爆發式增長，螞蟻集團等科技巨頭迅速擴展至支付、借貸、保險、投資等幾乎所有金融領域。然而，2017 年後，監管急劇收緊——P2P 行業被全面清退，加密貨幣交易被禁止，螞蟻集團的 IPO 在上市前夕被叫停。這種「先放後收」的模式，反映了 Milanovic 所描述的「政治資本主義」的監管邏輯——國家擁有高度的自主權，能夠在不受司法審查約束的情況下迅速改變規則。其優勢在於果斷有力，能夠迅速遏制系統性風險；其劣勢在於缺乏可預期性，使得企業難以進行長期規劃。[6]

三、監管沙盒的成效評估：從理想到現實

監管沙盒是過去十年金融科技監管領域最重要的制度創新，但其實際成效是否如最初的期望？在 CCAF 的研究中，我們對全球沙盒進行了系統性的評估，結果既有令人鼓舞的發現，也有令人清醒的教訓。

正面發現之一：降低了監管的不確定性。我們的調查顯示，參與過沙盒的金融科技企業普遍反映，沙盒最大的價值不是「免除監管」，而是「與監管機構建立直接溝通管道」。在英國 FCA 的沙盒中，企業在測試期間會被指派專門的監管聯絡人，定期報告測試結果並接受反饋。這種持續的對話使企業能夠在產品開發的早期階段就將合規要求納入設計，大幅降低了日後被強制調整或禁止的風險。

正面發現之二：促進了監管機構的學習。沙盒不僅讓企業了解監管要求，也讓監管機構了解新技術。在我與多國監管官員的訪談中，許多人坦言，沙盒是他們理解區塊鏈、機器學習、開放銀行等新技術的最重要管道。英國 FCA 的多位官員提到，正是透過沙盒中的實際測試案例，他們才真正理解了智能合約（smart contract）在金融服務中的潛在應用與風險。

清醒的教訓之一：許多沙盒淪為「形式工程」。在我們追蹤的逾 50 個沙盒中，相當比例存在「有名無實」的問題——沙盒被設立了，但缺乏足夠的申請者，或者監管機構缺乏對創新技術的評估能力。特別是在發展中國家，一些監管機構在國際組織的推動下倉促設立沙盒，但本身缺乏金融科技專業人才、缺乏數據分析能力，甚至缺乏基本的 IT 基礎設施。我在為世界銀行撰寫政策報告時特別強調：沙盒不是萬靈丹，它的成效完全取決於監管機構的內部能力建設。

清醒的教訓之二：沙盒可能造成不公平競爭。由於沙盒名額有限，被選入的企業獲得了「監管認可」的隱性背書，在市場競爭中佔據優勢。而未被選入的企業——尤其是資源較少、無法承擔繁複申請程序的初創公司——則可能處於不利地位。這種「挑選贏家」（picking winners）的風險，是沙盒設計中需要特別警惕的。[7]

清醒的教訓之三：從沙盒到正式監管的「畢業路徑」往往不清晰。我們發現，許多企業在沙盒測試結束後，仍然面臨監管歸屬的模糊地帶——它們的創新產品不完全符合任何現有的牌照類別，但沙盒期限已經屆滿。這意味著，沙盒解決的只是短期的測試問題，而非長期的監管框架問題。真正需要的，是配合沙盒實驗的結果，持續更新和調整正式的監管規則。

四、新興挑戰：DeFi、穩定幣與跨境監管

如果說過去十年的金融科技監管挑戰主要來自「金融科技企業」（FinTech firms），那麼未來十年的挑戰將更多來自「去中心化金融」（DeFi）與「穩定幣」（stablecoins）——這些創新從根本上質疑了現有監管框架的基本假設。

DeFi 的監管困境在於「無人可管」。傳統金融監管的基礎是「中介機構」——監管機構透過對銀行、券商、支付機構等中介的牌照管理來實現監管目標。但 DeFi 的核心理念正是「去中介化」——透過智能合約在區塊鏈上直接執行金融交易，不需要中介機構的參與。當沒有可辨識的「受監管實體」時，傳統的牌照監管模式便失去了著力點。在 CCAF 的研究中，我們將這種困境稱為「監管對象的消失」（disappearance of the regulatory subject）。[8]

面對這一挑戰，各國的回應截然不同。歐盟在 MiCA 的框架下，試圖將 DeFi 協議的「治理代幣」（governance token）持有者認定為「事實上的管理者」，從而將其納入監管範圍。美國 SEC 則傾向於將大多數 DeFi 代幣認定為「證券」（securities），要求其遵循證券法的註冊與披露要求。而新加坡 MAS 則採取了更為務實的態度——承認 DeFi 的去中心化特性，但要求與新加坡用戶互動的 DeFi 協議必須遵守反洗錢（AML）與打擊恐怖主義融資（CFT）的最低要求。

穩定幣的挑戰在於「貨幣主權」。2019 年 Facebook（現 Meta）提出 Libra 計畫時，全球央行的反應幾乎是一致的警覺——一個擁有近三十億用戶的科技巨頭發行自己的「貨幣」，其潛在影響遠超任何金融科技創新。儘管 Libra 最終未能實現，但它提出的問題仍然具有現實意義：當私人穩定幣的使用規模足以影響貨幣政策傳導、支付系統穩定甚至國家主權時，監管應如何回應？

歐盟的 MiCA 對穩定幣（特別是「資產參考代幣」與「電子貨幣代幣」）制定了嚴格的儲備要求、贖回權利與發行限額。美國則仍在《穩定幣支付法案》（Stablecoin Payment Act）的立法討論中糾結——聯邦監管還是州級監管、銀行牌照還是新型牌照等核心問題尚未解決。中國則直接禁止了私人穩定幣，同時大力推進央行數位貨幣（數位人民幣）作為國家主導的替代方案。

跨境監管的挑戰在於「管轄權真空」。金融科技的跨境特性意味著，一個在開曼群島註冊、由愛沙尼亞團隊開發、服務全球用戶的 DeFi 協議，理論上不受任何單一國家的完整管轄。這種「管轄權套利」（regulatory arbitrage）的可能性，使得任何單一國家的監管努力都可能被規避。在世界銀行的政策研究中，我反覆強調：金融科技監管的未來，必然需要某種程度的國際協調——而非各國各自為政。國際清算銀行（BIS）、金融穩定委員會（FSB）與國際證監會組織（IOSCO）近年來的多項倡議，正是對這一需求的回應。[9]

五、前瞻：監管科技與適應性監管的未來

回顧十年來金融科技監管的演進，展望未來十年的發展趨勢，我認為有三個方向值得特別關注。

第一，監管科技（RegTech）的崛起。如果金融科技（FinTech）是用技術來改善金融服務，那麼監管科技（RegTech）就是用技術來改善金融監管。在 CCAF 的研究中，我們觀察到越來越多的監管機構開始採用機器學習、自然語言處理與大數據分析等技術來提升監管效率。英國 FCA 的「數位監管報告」（Digital Regulatory Reporting）試驗計畫是一個先驅——透過機器可讀的監管規則，讓企業的合規報告流程自動化，大幅降低了合規成本。新加坡 MAS 則開發了「API 監管介面」，允許金融機構透過標準化的應用程式介面（API）自動提交監管報告。這些嘗試代表了一個重要的方向：監管不僅需要管理技術，更需要運用技術來管理。[10]

第二，從「規則式監管」走向「適應性監管」。傳統的監管模式——無論是規則導向還是原則導向——都是「靜態」的：規則制定後，直到下一次立法修訂前保持不變。但金融科技的創新速度意味著，任何靜態的規則都可能在制定之初便已落後。我在世界銀行的政策建議中提出了「適應性監管」（adaptive regulation）的概念——監管框架應內建「自動調整機制」，根據市場數據與風險指標的變化，動態調整監管要求。這類似於貨幣政策中的「通膨目標制」——不是固定利率，而是根據經濟條件自動調整。當然，這種模式對監管機構的數據能力與技術基礎設施提出了極高的要求。

第三，國際監管協調的深化。在一個全球互聯的數位金融生態系統中，單靠國家層面的監管已經不足以應對跨境風險。我預期未來十年將出現更多的國際監管協調機制——不是傳統的「國際條約」模式（過於僵化），也不是純粹的「軟法」模式（缺乏約束力），而是介於兩者之間的「協調性架構」（coordination framework）。例如，BIS 主導的「Project Nexus」正在探索連接各國即時支付系統的技術標準；FSB 的穩定幣監管建議則試圖建立跨境監管的最低共識。

從劍橋到世界銀行，從學術研究到政策實踐，我在金融科技監管領域的十餘年經歷讓我深信一個核心原則：好的監管不是創新的對立面，而是創新的基礎設施。正如道路交通規則不是為了阻止人們開車，而是為了讓所有人都能安全地到達目的地——金融科技監管的終極目標，不是壓抑創新，而是確保創新能夠在不危害金融穩定與消費者權益的前提下，真正惠及所有人。在這個意義上，監管本身就是最重要的「金融科技」——它決定了技術進步的紅利將如何在社會中分配。

陳弘益教授，日本名古屋大學法學博士。歷任英國劍橋大學研究員暨亞太地區代表、浙江大學國際聯合商學院 MBA 主任暨高管教育主任，為世界銀行、聯合國等國際機構主持跨國政策研究。現帶領超智諮詢，結合商學專業與前沿科技，提供 AI 及量子運算等領域的軟體開發及策略制定服務。策劃全球思想領袖論壇邀集逾 50 位國際領袖、累計觀眾逾 30 萬人次。

從監管沙盒到制度創新：台灣金融科技立法的下一步

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:37:26 +0000

本文原載於 hungyichen.com，作者：陳弘益教授（Hung-Yi Chen）

台灣在 2018 年通過《金融科技發展與創新實驗條例》，成為亞洲最早建立監管沙盒制度的法域之一。這項立法展現了台灣擁抱金融創新的決心，但七年過去，我們必須坦誠面對一個事實：監管沙盒是起點而非終點。全球金融科技的發展速度已遠遠超越了沙盒實驗的框架——從穩定幣的全球流通到 AI 驅動的信用評估，從嵌入式金融（embedded finance）到去中心化金融（DeFi）的興起，台灣的金融法制體系正面臨全面升級的迫切需求。作為一位在英國劍橋大學替代金融研究中心（CCAF）從事全球金融科技監管比較研究，並長期以法學博士的訓練關注金融法制設計的學者，我認為台灣需要的不只是修補既有法規的縫隙，而是一次以制度創新為核心的立法範式轉換。

一、沙盒的成績與侷限：七年回顧

台灣的監管沙盒制度（正式名稱為「金融科技創新實驗」）師法英國金融行為監管局（Financial Conduct Authority, FCA）於 2016 年首創的 Regulatory Sandbox 模式。其核心理念是：在一個受控的環境中，允許金融科技業者暫時豁免部分法規要求，以實驗性質提供創新金融服務。如果實驗成功，監管機構再據此修改法規以容納創新。[1]

台灣沙盒制度的設計有其可取之處。相較於部分國家僅由行政命令授權的沙盒機制，台灣以專法立法的形式賦予沙盒明確的法律地位，這在法治層面是更為嚴謹的做法。然而，七年的實踐也暴露出幾個結構性的侷限。

第一，沙盒的申請門檻與審查流程過於繁瑣。從申請到核准，往往需要六至九個月的時間。對於追求速度的金融科技新創而言，這個時間成本可能足以消耗掉其競爭優勢。相較之下，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, MAS）推出的「Sandbox Express」將審查時間壓縮至 21 個工作日，大幅降低了新創企業的等待成本。[2]

第二，沙盒畢業後的「法規銜接」機制不足。沙盒實驗成功後，業者需要取得正式的金融執照才能營運。但台灣現行的金融法規——銀行法、保險法、證券交易法——是為傳統金融業態設計的，其分業監管的架構難以容納跨領域的金融科技服務。一家同時涉及支付、借貸與保險科技的新創企業，可能需要同時申請多張執照，面對多個監管機關——這正是沙盒制度試圖繞過的問題，但在畢業後又重新出現。

第三，沙盒機制本質上是「案例式」的，缺乏系統性的制度建設效果。每一件沙盒申請都是個案處理，即使實驗成功，其經驗也不必然轉化為普遍適用的法規修訂。在我於劍橋 CCAF 參與全球金融科技監管研究的過程中，這個問題在多國的沙盒制度中都可以觀察到——沙盒成功產出了個案創新，但未能催生系統性的制度改革。英國 FCA 後來也意識到這個問題，因此在沙盒之外另行推出了「永久性的新授權途徑」（permanent new authorization pathways），讓特定類型的金融科技企業可以在不進入沙盒的情況下直接取得營運資格。[3]

這些侷限並非台灣獨有，但它們共同指向一個清楚的結論：監管沙盒是金融科技法制現代化的第一步，但絕不是最後一步。台灣的金融科技立法需要從「沙盒思維」升級為「制度創新思維」。

二、國際前沿：英國、新加坡與歐盟的制度競賽

要為台灣的下一步立法找到方向，我們需要理解全球金融科技法制的最新發展。三個法域的經驗尤為值得深入分析。

英國 FCA 的「成果導向監管」（outcomes-based regulation）代表了一種根本性的監管哲學轉型。傳統的金融監管是「規則導向」（rules-based）的——法規細緻地規定業者必須做什麼、不能做什麼。但面對金融科技的快速迭代，規則導向的監管永遠慢半拍。FCA 的回應是轉向成果導向——不規定業者必須採用何種技術或流程，而是要求業者達成特定的消費者保護成果（如「確保消費者得到公平對待」），至於如何達成則由業者自行設計。這種監管哲學為創新留出了巨大的空間，但也對監管機構的專業能力提出了更高的要求——它需要監管者有能力判斷業者的創新方案是否真正達成了預期成果。[4]

新加坡 MAS 的「模組化牌照」（modular licensing）體系是另一個重要的制度創新。2020 年，MAS 推出了《支付服務法》（Payment Services Act, PSA），以「活動型」（activity-based）而非「機構型」（institution-based）的邏輯重新設計金融牌照體系。在這個框架下，金融科技企業根據其實際從事的活動（如數位支付、跨境匯款、數位代幣交易等）申請對應的牌照模組，而非申請一張涵蓋所有業務的全牌照。這不僅降低了新創企業的合規成本，也讓監管機構能夠更精準地針對不同風險水準的活動施加不同強度的監管。[5]

歐盟的《加密資產市場監管規則》（Markets in Crypto-Assets Regulation, MiCA）則代表了全球首次以全面性立法規範加密資產市場的嘗試。MiCA 於 2023 年正式生效，為穩定幣發行、加密資產服務提供者（CASP）的授權與監管、以及市場操縱的防範提供了統一的法律框架。MiCA 的意義在於：它終結了歐盟各成員國在加密資產監管上的碎片化狀態，為企業提供了單一市場的合規確定性。然而，MiCA 也面臨批評——部分業界人士認為其合規要求過於繁重，可能迫使較小的加密資產企業轉移至法規更寬鬆的法域。[6]

這三個法域的經驗揭示了金融科技法制演進的共同方向：從「分業監管」走向「活動監管」，從「規則導向」走向「成果導向」，從「個案豁免」走向「系統性框架」。台灣的下一步立法需要在這些趨勢中找到適合自身條件的路徑。

三、台灣的結構性問題：分業監管的困境

台灣金融科技法制面臨的最大結構性障礙，是其分業監管的體制架構。台灣的金融監管以「機構別」為基礎——銀行局管銀行、保險局管保險、證券期貨局管證券——每個局都有各自的法規體系、監管邏輯與行政文化。這個架構在傳統金融業態下運作順暢，但在金融科技的時代卻成為制度創新的瓶頸。[7]

金融科技的本質特徵之一是跨域融合。一個數位銀行平台可能同時提供存貸、支付、保險與投資服務；一個嵌入式金融解決方案可能將金融功能嵌入電商、社群媒體或交通運輸平台之中。在分業監管的框架下，這些跨域服務面臨「監管不確定性」——業者不確定應向哪個監管機關申請牌照，而監管機關之間也可能出現管轄權的重疊或空白。

更深層的問題在於監管思維的轉型。在我與多國金融監管官員的交流中，我觀察到一個普遍的現象：金融監管機構的首要目標是「防範風險」，而金融科技的本質則是「創造新的可能性」。這兩種思維模式之間存在張力。優秀的金融科技立法需要在風險防範與創新促進之間找到動態平衡——而這個平衡點不是固定的，它隨著技術發展、市場成熟度與社會接受度的變化而移動。

台灣金管會近年來已展現出積極擁抱金融科技的態度，包括推動開放銀行（Open Banking）、核准純網路銀行、推進電子支付的整合等。但這些作為主要是在既有法規框架內的「漸進式改良」。我認為，台灣需要的是一次「結構性改革」——重新思考金融監管的基本架構，使其能夠更有機地回應金融科技帶來的跨域融合趨勢。

此外，台灣的金融科技法制還面臨一個特殊的國際面向。台灣不是國際金融監管標準制定機構（如金融穩定委員會 FSB、巴塞爾銀行監理委員會 BCBS）的正式成員，這意味著台灣在國際金融監管標準的形成過程中缺乏直接的話語權。但台灣可以透過「主動對標」（proactive alignment）——即主動將國際最佳實踐融入國內法規——來彌補參與權的不足。在法制品質與國際相容性上的追求，本身就是一種軟實力的展現。[8]

四、立法建議：台灣金融科技法制的六項提案

基於國際比較分析與台灣現況的診斷，我提出以下六項具體的立法建議：

提案一：制定《金融科技基本法》。台灣需要一部上位法，為金融科技的監管提供統一的原則與框架。這部法律不應取代銀行法、保險法等既有法規，而應作為指導性的「框架法」——明確金融科技監管的基本原則（如科技中立、風險比例、消費者保護、跨境協調），建立跨監管機關的協調機制，並授權主管機關以行政規則的方式靈活回應新興的金融科技業態。英國的《金融服務與市場法》（Financial Services and Markets Act, FSMA）2023 年修訂版中納入的「創新促進」（innovation facilitation）條款，可作為參考。[9]

提案二：引入「活動型」牌照體系。借鑑新加坡 PSA 的經驗，在《金融科技基本法》的框架下建立以「活動」而非「機構」為基礎的牌照體系。根據金融科技企業實際從事的活動（數位支付、借貸中介、數位資產交易、智能投顧等），設計對應的牌照模組，讓企業根據業務範圍組合所需牌照。每個模組對應不同的資本要求、合規義務與風險管理標準——活動風險越高，監管要求越嚴格。

提案三：建立「監管科技」（RegTech）基礎設施。監管的現代化不能只靠法規的更新，還需要監管工具的升級。台灣應投入資源建設監管科技基礎設施——包括即時報告系統（讓監管機構能夠近乎即時地掌握金融科技企業的營運狀況）、機器可讀法規（machine-readable regulation，讓合規檢查能夠自動化）、以及監管 API（讓監管機構與被監管企業之間的數據交換標準化）。這些基礎設施不僅能提升監管效率，也能大幅降低金融科技企業的合規成本。

提案四：制定台灣版的加密資產監管框架。台灣目前對加密資產的監管仍停留在「以洗錢防制為核心」的階段——虛擬資產服務提供者（VASP）需向金管會申報並遵守反洗錢義務，但缺乏全面性的業務監管框架。參考歐盟 MiCA 的架構，台灣應制定涵蓋穩定幣發行、加密資產交易所營運、加密資產託管、以及消費者保護的完整法規。特別是穩定幣——隨著全球主要穩定幣（如 USDT、USDC）的流通規模持續擴大，台灣需要明確穩定幣的法律性質、發行要件與準備金要求。[10]

提案五：建立「金融科技跨境合作協定」機制。金融科技天然具有跨境特性。台灣應積極與主要金融科技中心（如新加坡、英國、日本、澳洲）建立金融科技監管的雙邊合作協定——涵蓋監管資訊共享、沙盒畢業企業的跨境准入、以及金融科技專業人才的交流。新加坡 MAS 已與超過 30 個法域簽署了金融科技合作協定（FinTech Cooperation Agreement），台灣在這方面的佈局仍有巨大的空間。

提案六：在金管會設立「金融創新辦公室」。一個專責推動金融創新的制度性窗口，不僅是業者的單一聯絡點，更應承擔法規研究、國際趨勢追蹤、與其他政府機關協調的功能。這個辦公室應具備足夠的人事獨立性與專業多元性——除了傳統的金融與法律專業，還應納入科技、數據科學、行為經濟學等跨域人才。在我主持浙江大學 MBA 課程的經驗中，最有效的組織創新往往來自跨專業的團隊組合，金融監管也不例外。[11]

五、制度願景：讓法規成為創新的基礎設施

回顧全球金融科技法制的演進，一個清晰的趨勢正在浮現：最成功的金融科技中心，不是監管最寬鬆的地方，而是法規最清晰、最可預測、最具國際相容性的地方。企業選擇在新加坡、英國、瑞士落地，不是因為這些地方「沒有監管」，而是因為它們的監管框架讓企業能夠準確地計算合規成本、預測監管風險，並以此為基礎制定長期商業策略。

換言之，優質的金融法規不是創新的障礙，而是創新的基礎設施——就像道路之於交通、港口之於貿易。當法規為創新提供清晰的遊戲規則時，資本、人才與企業就會聚集。在我為世界銀行進行的多國金融科技監管比較研究中，這個結論一再得到驗證：法規品質與金融科技生態系的活力之間，存在顯著的正相關。[12]

台灣擁有實現這個願景的條件。我們有亞洲最成熟的民主法治體系之一，有高素質的金融從業人員與技術人才，有活躍的金融科技新創生態。缺少的是一次系統性的法制升級——將這些散落的優勢整合為一套具有國際競爭力的金融科技監管框架。

這次立法改革的意義，遠超越金融科技產業本身。它是台灣展現「制度創新」能力的一次機會——向國際社會證明，一個中小型民主法治國家，有能力在全球金融治理的前沿議題上提出具有啟發性的制度方案。在名古屋大學攻讀法學博士的歲月中，我深受日本法學界「比較法」傳統的薰陶——法律的進步從來不是閉門造車，而是在比較、借鑑與本土化的過程中實現的。台灣的金融科技立法同樣如此：它需要充分吸收國際最佳實踐，但最終必須回應台灣自身的市場結構、社會需求與發展階段。

從監管沙盒到制度創新，不只是一個法規升級的問題——它是台灣能否在全球金融科技競賽中從「跟隨者」轉變為「標準制定者」的戰略選擇。這個選擇的窗口正在縮小，但尚未關閉。[13]

企業數位韌性：董事會如何治理網路安全與營運持續風險

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:32:13 +0000

本文原載於 hungyichen.com，作者：陳弘益教授（Hung-Yi Chen）

2024 年 7 月，CrowdStrike 軟體更新錯誤導致全球 850 萬台 Windows 電腦當機，航班停飛、醫院系統癱瘓、金融交易中斷，損失估計超過 50 億美元。這起事件不是駭客攻擊，而是一次軟體供應鏈的單點故障——卻暴露了企業數位韌性（digital resilience）的系統性脆弱。在數位化程度越來越深的今天，網路安全不再只是 IT 部門的技術議題，而是董事會必須親自治理的策略風險。

一、網路安全：從技術問題到治理議題

根據 IBM 的年度報告，2024 年全球平均每次資料外洩事件的成本達到 488 萬美元，較五年前增長 12%。更重要的是，從事件發生到被發現的平均時間仍高達 194 天——這意味著企業可能在不知情的情況下被入侵近半年。[1]

這些數據促使監管機構將網路安全從技術問題提升為治理議題。美國 SEC 在 2023 年通過的網路安全揭露規則，要求上市公司在發生重大網路安全事件後四個工作日內揭露，並在年報中描述董事會對網路安全風險的監督機制。歐盟的《數位營運韌性法案》（DORA）更進一步，要求金融機構的董事會直接負責 ICT 風險管理策略的核准與監督。[2]

二、營運持續：超越備份的系統思維

傳統的營運持續計畫（BCP）聚焦於「備份與復原」——定期備份數據、建立異地備援中心、制定災後復原流程。但 CrowdStrike 事件證明，在高度互聯的數位生態系中，營運中斷的來源可能不是自身系統的故障，而是供應鏈上某個環節的失效。

數位韌性需要一種更廣泛的系統思維：不僅保護自身系統，還要評估關鍵第三方供應商的風險；不僅準備「復原」，還要具備在降級模式下持續運作的能力；不僅防禦已知威脅，還要建立對未知威脅的偵測與應變機制。[3]

三、董事會的數位韌性治理框架

將網路安全納入風險管理委員會常態議程——至少每季聽取 CISO（資訊安全長）的風險報告，包括威脅態勢、事件統計、漏洞修補率與第三方風險評估。
定義「數位韌性」的量化指標——如平均偵測時間（MTTD）、平均復原時間（MTTR）、關鍵系統可用率（SLA）與演練合格率。
要求年度網路安全壓力測試——模擬勒索軟體攻擊、供應鏈中斷與內部威脅等情境，檢驗應變計畫的實際有效性。
審查網路安全保險的覆蓋範圍——確保保單涵蓋供應鏈中斷、營業中斷與法規罰款等新型風險。
建立「資安文化」的治理機制——從高階主管的資安意識培訓到全員的社交工程防禦演練，文化是技術的最後防線。

四、從防禦到韌性的思維轉換

傳統的網路安全思維是「防禦」——築高牆、挖深溝，阻止攻擊者進入。但在零信任（Zero Trust）架構的時代，假設是「已經被入侵」，重點從「如何阻擋」轉向「如何在被攻擊的情況下持續運作、快速恢復」。這就是「韌性」的真正含義。

對董事會而言，最重要的認知轉換是：網路安全投資不是成本，而是企業價值的保護。一次重大資安事件可能導致股價下跌 5-10%、客戶流失、監管罰款與訴訟成本。相比之下，建立數位韌性的投資是最高 ROI 的治理決策之一。[4]

從大霹靂到人類世：與「大歷史」創始人 David Christian 的對話

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:32:08 +0000

本文原載於 hungyichen.com，作者：陳弘益教授（Hung-Yi Chen）

2020 年，我在浙江大學國際聯合商學院主持「金融科技思想領袖」系列講座，邀請澳洲麥覺理大學（Macquarie University）大歷史研究所所長 David Christian 教授進行線上深度對話。Christian 教授是「大歷史」（Big History）學科的創始人[1]，他的著作《Origin Story: A Big History of Everything》[2]將 138 億年的宇宙演化濃縮為一部現代「起源故事」，而他與微軟創辦人比爾·蓋茲（Bill Gates）共同推動的「大歷史計畫」（Big History Project）[3]更將這門學科帶進了全球高中課堂。這場對話吸引了逾一萬零五百名線上觀眾，讓我深刻體會到：唯有站在宇宙尺度的山頂，才能真正看清人類此刻所處的關鍵轉折。

一、大歷史：屬於全人類的現代起源故事

Christian 教授在開場便分享了他從俄國史研究者轉向大歷史的心路歷程。他在奈及利亞度過童年、在英國求學，後定居澳洲雪梨，長年教授俄國與蘇聯史。然而，他逐漸意識到，僅教授單一國家的歷史無法讓學生理解「人類」作為一個物種的全貌。為了講述人類的完整故事，他必須往前追溯——從舊石器時代、到生命的起源、到地球的形成，最終回到 138 億年前的大霹靂（Big Bang）。

他用了一個極為生動的比喻：教師就像導遊。教化學的老師帶學生走進水與氧的世界，教俄國史的老師帶學生走進俄羅斯。「但在某個時刻，我覺得我必須把學生帶到山頂。他們會失去細節，但會看到一些前所未見的東西——他們會看到一切如何彼此相連。」這就是大歷史的本質：一種從山頂俯瞰的視角。

而他定義大歷史的方式更令人深思：大歷史是一個「現代的、以科學為基礎的起源故事」（modern scientific origin story）。在人類的每一個社會——無論是澳洲原住民、孔子時代的中國，還是當代全球化社會——都有自己的起源故事，用來解釋萬物如何成為今天的樣子。大歷史，正是屬於我們這個科學時代、全球互聯時代的起源故事[4]。

二、八大門檻：從簡單到複雜的宇宙敘事

在我詢問他如何組織如此宏大的敘事時，Christian 教授坦言，他最初開設大歷史課程時「完全不知道自己在做什麼」。他列出天文學家、地質學家、生物學家的講座，但內容龐雜混亂。經過多年摸索，他逐漸看到了一條主線：宇宙從極度簡單的起點，逐步演化出越來越複雜的事物。大霹靂之初，宇宙只有氫、氦和能量；而今天的人類社會，是宇宙中最複雜的結構之一。

為了講好這個故事，他挑選了八個關鍵節點——「門檻」（thresholds）：宇宙的誕生、恆星的形成、恆星內部合成新化學元素、生命的出現……一直到現代人類社會[5]。他坦率地說，八個門檻有一定的任意性——「你可以挑十個、二十個、一百個」——但這個架構對教學極其有效。他也指出，八個門檻中有三個與人類有關，從科學角度看，人類在宇宙晚期才出現，不應佔如此大的篇幅，「但我所有的學生都是人類，而我也是」。

這段對話讓我想到一個管理學的類比：就像企業戰略需要在複雜環境中找到少數關鍵槓桿點，大歷史的門檻框架也是在浩瀚的時間長河中標定少數決定性的轉折。這種「從複雜中提煉簡潔」的能力，無論是在學術研究還是商業決策中，都是最稀缺的素養。

三、集體學習：人類何以獨特

當我進一步追問「大歷史能教給我們什麼關於人類自身的認識」時，Christian 教授提出了他最核心的概念——集體學習（collective learning）。他指出，要理解人類的獨特性，必須跳出人類本身來觀察：「要理解澳洲，我必須走出澳洲；同樣，要理解人類何以如此奇特，你必須觀察其他物種。」

生命在地球上已存在四十億年，所有物種都依循達爾文描述的演化法則。但人類是四十億年來第一個能夠像我們此刻這樣對話的物種。黑猩猩非常聰明，但母猩猩頂多能「示範」給幼猩猩如何用樹枝從蟻丘裡取食——她們無法用語言「傳授」。而人類可以。這意味著：如果我有一個好想法並告訴你，你再告訴別人，即使我死了，這個想法仍然存活在社群中。

「黑猩猩的技術在一百萬年間幾乎沒有改變。人類的技術不斷成長、不斷演化，而且越來越強大——直到今天，我們強大到如果足夠愚蠢，一場核戰就能在 24 小時內摧毀整個生物圈。」這段話極具震撼力。集體學習既賦予人類前所未有的力量，也帶來前所未有的風險[6]。

四、超越部落：從民族認同到人類認同

對話中，Christian 教授將大歷史的教育意義與當代地緣政治連結在一起。他指出，人類的認同經歷了從部落到民族國家的演化。但問題在於：如果我們的學校和大學主要教授國別史，傳遞的隱含訊息就是「你的國家是世界上最重要的共同體」——這是一種分裂人類的訊息。

「在過去，這或許可以接受。但在一個擁有核武器的時代，我不認為這還能被接受。我們需要教導人類——無論你是中國人、美國人、澳洲人還是巴西人——我們所共享的東西。」他強調，人類不僅共享相似的內在生命，更共享全球性的問題與全球性的機遇。

這段論述在當下的「去全球化」浪潮中尤為切中要害。我在先前與 Mauro Guillen 教授的對話中曾討論「選擇性逆轉」的全球化趨勢，而 Christian 教授從更根本的層面提出了另一個命題：在教育體系中，我們是否為下一代建立了足夠寬廣的認同框架，讓他們能夠超越民族主義，以人類的尺度思考共同挑戰？

五、人類世：我們一生中最重要的門檻

在我請他從八個門檻中選出最重要的一個時，Christian 教授的回答明確而有力：對於當下的人類而言，最重要的是第八個門檻——人類世（Anthropocene）[7]。這是人類變得如此強大，足以改變整個地球的歷史節點。

「這意味著，作為一個物種，我們擁有巨大的力量——也因此擁有巨大的責任。我們必須理解這些責任，為我的孫輩、你的孫輩、以及他們的孫輩，保護這顆星球。」

他接著用「金髮女孩條件」（Goldilocks conditions）[8]來解釋地球的獨特性：地球的軌道穩定、溫度適中、有液態水、有豐富的化學成分——一切「剛剛好」。在討論其他星球是否也存在生命時，他引用了著名的「乘雷克方程式」（Drake Equation）[9]，並提出一個耐人尋味的推測：每一個演化出類似人類的智慧物種的星球，都會面臨一次危機——當這個物種強大到足以控制整顆星球時，它必須學會管理一整顆星球。我們能做到嗎？

六、存在風險：來自內部的最大威脅

在我詢問外部因素（如小行星撞擊）與內部因素對地球文明的威脅時，Christian 教授的判斷清晰而直接：目前對人類構成最大威脅的，是人類自己。小行星撞擊極為罕見，天文學家持續監測近地小行星，目前尚未發現危險目標。

真正令人擔憂的是全球暖化。他指出，海洋正在吸收大量因溫室效應增加的熱量，但終有一天海洋將無法繼續吸收，屆時海水溫度可能快速上升，導致大量物種滅絕和海平面急劇上升。同時，北方凍原一旦暖化，將釋放大量甲烷——一種極強的溫室氣體——可能使氣候變化突然加速。

但他也看到了積極的一面：過去兩百年的化石燃料革命確實讓數十億人過上了更好的生活，這在中國尤為明顯。「如果我們能找到一種方式，在不依賴化石燃料的情況下維持現代世界的一切好處，那將是一個非常好的結果。而我認為這並非不可能，因為永續技術正在飛速發展——而中國正在為這個進程做出巨大貢獻。」

七、未來圖景：太空殖民、生物工程與千年尺度的演化

對話的最後，觀眾提出了關於太空探索與人類物種未來的問題。Christian 教授認為，人類在未來二十年左右很可能會在月球、甚至火星建立殖民地。但他也坦率地指出：「火星上的生活會比南極洲艱難得多——就像沒有氧氣的南極洲。」他對「搞砸地球就搬去火星」的想法持批評態度：「如果我們搞砸了地球然後搬去火星，我們也會搞砸火星，然後繼續搬。」

放眼更長遠的未來——一千年、兩千年的尺度——他提出了一個令人驚嘆的觀點：人類將開始改造自身。我們會增強大腦、改善視力、變得更加「仿生」。加上基因工程技術，人類將能夠控制自身的演化方向。「如果你在一千年後看人類，至少有些人看起來可能與我們相當不同。而在一百萬年後，我不確定你還能認出那些由我們後代演化而來的生物。」

他最後以一個充滿想像力的視角作結：如果有人從一百萬年後回望我們這個時代，他們會說：「是的，他們在學習管理地球方面做得還不錯——但天哪，他們的技術可真原始。」

八、省思：站在山頂的責任

這場對話結束時，我對 Christian 教授說：「讀您的書時，我感覺自己站在一座山的山頂；和您對話之後，我發現自己又站到了另一種山頂上。」這不是客套話。大歷史帶給我的不僅是知識的拓展，更是思維框架的根本轉變。

在我的日常研究中——無論是金融科技監管、數位治理還是 AI 倫理——我們習慣在「政策週期」或「技術週期」的時間尺度中思考，通常是五年到十年。但 Christian 教授的框架提醒我們：人類此刻面臨的真正挑戰，不是某一項技術的監管問題，而是一個物種如何在獲得星球級力量之後，學會承擔星球級的責任。

集體學習讓我們走到了今天。它賦予我們摧毀的能力，也賦予我們拯救的能力。站在 138 億年宇宙故事的山頂，我們看到的不僅是歷史的壯闊，更是當下的緊迫：這一代人的選擇，將決定地球未來數百萬年的走向。

Best AI Model for OpenClaw: Claude vs GPT vs DeepSeek Cost Comparison

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:26:58 +0000

Your choice of AI model is the single biggest factor in both quality and monthly cost. Here's a practical comparison to help you decide.

The Models

Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)

The default choice for most OpenClaw users. Fast, capable, and reasonably priced.

Claude Opus 4 (Anthropic)

The most capable model available. Better reasoning, better writing, higher cost.

GPT-4o (OpenAI)

OpenAI's flagship model. Strong all-around performance.

DeepSeek V3 / R1

Open-source models with surprisingly strong performance at very low cost.

Cost Comparison

Based on typical OpenClaw usage of 15-25 messages per day:

Model	Input Cost	Output Cost	Typical Monthly
Claude Sonnet 4.5	$3/M tokens	$15/M tokens	$12-20
Claude Opus 4	$15/M tokens	$75/M tokens	$40-80
GPT-4o	$2.50/M tokens	$10/M tokens	$10-18
DeepSeek V3	$0.27/M tokens	$1.10/M tokens	$2-5
DeepSeek R1	$0.55/M tokens	$2.19/M tokens	$3-8

Quality Comparison

Complex Reasoning

Opus > GPT-4o > Sonnet > DeepSeek R1 > DeepSeek V3

For multi-step planning, analysis, and nuanced decision-making, Opus leads. DeepSeek R1's chain-of-thought reasoning is surprisingly competitive.

Writing Quality

Opus > Sonnet > GPT-4o > DeepSeek

For email drafting, content creation, and communication tasks, Claude models consistently produce more natural output.

Speed

DeepSeek V3 > Sonnet > GPT-4o > DeepSeek R1 > Opus

For responsive Telegram conversations, speed matters. Sonnet offers the best balance of quality and speed.

Following Instructions

Sonnet > Opus > GPT-4o > DeepSeek

For automation tasks where the agent needs to follow precise instructions, Sonnet is remarkably reliable.

Recommended Setups

Budget: Under $5/month

DeepSeek V3 for everything. Surprisingly capable for daily tasks. Quality drops on complex reasoning but handles email, scheduling, and basic research well.

Best Value: $12-20/month

Claude Sonnet 4.5 for everything. The sweet spot for most users. Handles all common tasks with high quality.

Power User: $20-40/month

Model routing — Use Sonnet for routine tasks (email, reminders, scheduling) and Opus for complex tasks (analysis, long-form writing, research).

openclaw config set ai.model "sonnet"
openclaw config set ai.complexModel "opus"

Maximum Quality: $50+/month

Claude Opus for everything. Best output quality across all tasks. Worth it if OpenClaw is central to your workflow and you value quality over cost.

Model Routing: The Smart Approach

The most cost-effective setup uses different models for different tasks:

Simple queries (reminders, quick answers) → DeepSeek or Haiku
Routine tasks (email drafts, scheduling) → Sonnet
Complex tasks (analysis, research, planning) → Opus

OpenClaw can be configured to route automatically based on task complexity.

Tips to Reduce Costs

Start with Sonnet — upgrade to Opus only if you consistently need better quality
Set token limits — prevent runaway costs from long conversations
Use memory efficiently — good memory means less context needed per message
Batch requests — combine multiple questions into one message

On ClawTank

ClawTank lets you select your AI model during setup. Switch models anytime from the dashboard. Most users start with Sonnet and adjust based on their usage patterns.

The Verdict

For most users: Claude Sonnet 4.5. Best balance of quality, speed, and cost. If you're cost-sensitive, DeepSeek V3 is remarkably capable. If quality is paramount, Claude Opus delivers the best results.

Deploy on ClawTank, pick your model, and start using your AI agent today.

Originally published at ClawTank

7 Agentic AI Trends in 2026 That Are Changing How We Work

onlymakeai — Wed, 18 Feb 2026 03:26:54 +0000

2026 is the year AI agents went from experimental to essential. Here are the seven biggest trends reshaping how people work with AI.

1. Personal AI Agents Go Mainstream

The shift from "I use ChatGPT sometimes" to "I have an AI assistant that works for me 24/7" is happening at scale. Tools like OpenClaw have made it possible for anyone to deploy a personal AI agent that lives in their messaging app.

Key drivers:

Messaging app integration (Telegram, Slack, Discord)
Persistent memory across conversations
Proactive actions (the AI reaches out to you)
One-click deployment via managed hosting

This isn't about asking questions anymore. It's about having a digital employee.

2. MCP Becomes the Universal Standard

The Model Context Protocol (MCP), created by Anthropic, has become the standard way AI agents connect to external tools. Over 65% of AI agent integrations now use MCP.

Why it matters:

One standard instead of hundreds of custom integrations
Tools built for one AI agent work with all of them
Easier to build and share integrations
Reduced vendor lock-in

MCP is to AI agents what USB was to hardware — a universal connector that just works.

3. Multi-Agent Systems Emerge

Instead of one AI doing everything, people run specialized agents that collaborate:

Research Agent — finds and summarizes information
Writing Agent — drafts content and communications
Coding Agent — writes and reviews code
Scheduling Agent — manages calendar and reminders

These agents can delegate tasks to each other, creating a team of AI workers that's more capable than any single agent.

4. Autonomous Coding Loops

The Ralph Loop pattern — where an AI agent autonomously writes code, runs tests, fixes errors, and repeats until everything passes — is transforming software development.

Developers report 3-5x productivity gains on well-defined tasks. The human role shifts from writing code to reviewing it and making architectural decisions.

5. Security Becomes Critical

With hundreds of thousands of AI agent instances running worldwide, security is no longer optional:

Supply chain attacks targeting AI agent skills
Exposed instances with default credentials
Data exfiltration through malicious integrations
Prompt injection attacks

The response: managed hosting with container isolation, curated skill marketplaces, and security-focused configurations.

6. AI Agents Meet Workflow Automation

The integration of AI agents (intelligent, adaptive) with workflow automation tools (deterministic, reliable) creates the best of both worlds:

n8n/Zapier handle the predictable trigger-action flows
AI agents handle the parts requiring judgment and interpretation
Webhooks connect them seamlessly

Example: n8n triggers on new email → OpenClaw reads and classifies it → n8n routes based on classification → OpenClaw drafts the response → n8n sends it.

7. Privacy-First Deployment

As AI agents access more personal data (email, calendar, messages, files), privacy becomes a differentiator:

Self-hosted options (OpenClaw) vs cloud-only (most competitors)
Container isolation for multi-tenant hosting
Zero-retention API options from model providers
EU AI Act compliance driving transparency requirements

The trend: users want AI agents that work for them, not for the platform.

What This Means for You

These trends point to one conclusion: having a personal AI agent is becoming as normal as having a smartphone. The question isn't whether to get one, but how to set it up.

The fastest path: deploy OpenClaw on ClawTank in under 1 minute. Connect Telegram, pick your AI model, and join the agentic AI wave.

Originally published at ClawTank