OpenClaw, il creatore: circa 10 milioni di dollari in token in un mese

• Steinberger (OpenAI, OpenClaw) stima circa 10 milioni di dollari di token spesi in un mese
• Lo ha detto a Cloudflare Connect 2026 a San Francisco
• Propone un secondo agente che autorizzi i permessi del primo contro i rischi come la prompt injection
• Critica le pull request senza spiegazione del ragionamento

Peter Steinberger, member of technical staff di OpenAI e creatore di OpenClaw, ha stimato di aver speso circa 10 milioni di dollari in token per eseguire carichi di lavoro AI nell’ultimo mese. Lo ha detto mercoledì a San Francisco, durante la conferenza Cloudflare Connect 2026, in un dialogo con il CTO di Cloudflare Dane Knecht. Secondo la fonte, la cifra è coperta dai fondi degli investitori.

Un budget quasi illimitato

Knecht aveva ricordato che Steinberger ha ammesso di avere un budget di token «virtualmente illimitato», cosa che non vale per tutti i presenti. Davanti alla reazione sorpresa del pubblico, Steinberger ha precisato che non tutta quella spesa è utile. Nel frattempo, secondo indiscrezioni riportate dalla fonte, OpenAI starebbe cercando di «accelerare il finanziamento» in vista della probabile IPO della rivale Anthropic.

Steinberger ha anche sostenuto che l’infrastruttura non sia ancora al passo: perché questi agenti usano ancora il computer dell’utente e non girano nel cloud? La fonte osserva però che affidarsi ad AI in cloud comporta questioni di privacy e conformità, oltre ai costi, spesso elevati per gli agenti ospitati in cloud.

Pull request e «AI slop»

Knecht ha ricordato che molti maintainer open source hanno smesso di accettare pull request, esasperati dai contributi di bassa qualità generati dall’AI (il cosiddetto «AI slop»). Per Steinberger va cambiato il modo di gestirle: chi propone una modifica dovrebbe spiegare il percorso seguito. Se si vede il ragionamento, ha detto, la fiducia nel risultato è molto più alta.

Sul futuro degli agenti, Steinberger dubita che ognuno ne avrà centinaia. Prevede piuttosto una forma di intelligenza personale che lavora durante la giornata e anticipa i bisogni.

Fiducia, permessi e prompt injection

Sul tema della fiducia, Steinberger ha ammesso che decidere quali dati affidare a un agente è difficile. Dipende in parte dalla fiducia nel modello, perché gran parte del suo comportamento non è governata dall’harness, cioè il codice che lo avvolge. Alcune scelte progettuali iniziali di OpenClaw, ha aggiunto, potrebbero cambiare perché i modelli sono migliorati.

Anche se rischi come la prompt injection sono stati ridotti con interventi di ingegneria, secondo Steinberger «potresti non voler dare all’agente tutti i permessi». La sua proposta è usare un secondo agente che autorizzi il primo, con i due sistemi che negoziano i permessi. Spesso, ha detto, gli agenti rinunciano all’azione o trovano una soluzione più semplice entro i limiti stabiliti. Questo approccio, per lui, aumenta la fiducia nel lasciare operare l’agente in autonomia.

Fonte: theregister · Foto: theregister