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      OpenClaw 爆了,然后呢?_应用_阶段_业务

      发布日期:2026-02-10 18:45:01阅读:次

      文 | 李智勇

      文 | 李智勇

      OpenClaw 的爆火,表面看是一个“又强又好用的 AI 应用”走红了,但真正值得注意的地方是:

      它并不是一个偶然成功的产品,而是踩在了一条极其清晰的 AI 应用演化脉络上。

      如果你只把 OpenClaw 当成下一个工具升级,很可能会错过一个更大的关键:

      AI 应用正在系统性地“被允许撒手”,而且每一次撒手,都会逼近一个更激进的形态。而OpenClaw其实也是过渡性的。

      经常看琢磨事或者看过《无人公司》的同学应该有印象,在这个点上,3年以来此前文章中的各种判断基本全部成真。

      现在说这个的人很多,但真在2~3年前笃定这条路就是这样的人恐怕就不多了。

      回头看这几年的 AI 应用演进,你就会发现这就是控制权逐步外包的时间线。

      第一阶段:基模阶段

      这是 ChatGPT、Claude、Gemini 刚出现的时期。

      AI 的能力集中在“回答问题”“生成内容”,它非常聪明,但非常被动。你问一句,它答一句;

      你不提需求,它什么都不做。

      这一阶段,AI 的定位很明确:

      增强工具,而不是行动者。

      第二阶段:Copilot 阶段(Cursor 是典型)

      从 Cursor 开始,AI 的角色发生了关键变化。

      它不再只输出答案,而是开始参与过程本身:

      理解上下文→修改已有代码→主动给出下一步建议

      但这里依然有一个清晰边界:

      最终决策和执行确认权还在人手里。

      你是司机,AI 是副驾驶。

      第三阶段:自动化代理阶段(cc等)

      这一阶段,开始接管“完整任务”:你给目标,它拆步骤,它调工具,它跑完流程。

      展开全文

      人从“操作员”退化成“监工”。

      你不再关心每一步,只关心是否跑偏。

      第四阶段:Manus / OpenClaw 阶段

      真正的分水岭出现在这里。在 OpenClaw 里,你会明显感到一种变化:

      你不是在“使用一个工具”,而是在把事情交出去。

      你不再关注它怎么做,

      你甚至未必完全理解它的过程,

      但它把事办成了。这一步,意味着一件事:

      AI 从“能力工具”,正式跨入了“行为主体”的门槛。

      而这条链路的方向是单向的、不可逆的。

      一旦社会接受了“可以撒手”,就不会再回到“必须盯着”。

      OpenClaw本质上和Manus很像,区别是一个在端上,一个在云上,端上的感知就可以更深些。

      别看这个小差别,走下去一放大就会有非常大的差异:

      OpenClaw走下去可以是PersonalAgent,Manus走下去就还是更高级的SaaS。

      形态本身影响商业闭环的程度。

      很多人看到 OpenClaw 的第一反应是:

      “这是不是要大规模替代岗位了?”

      这个问题本身已经落后了。

      因为当 AI 能够递归地完成任务时,它的目标就不再是“岗位”,而是业务闭环本身。

      原因很简单:

      岗位只是业务的切片。

      而真正创造价值的,是完整的业务流程:

      获客 → 转化→ 交付→ 服务→ 复购

      当 AI 能独立完成任务,它必然会被要求去覆盖端到端结果。

      但问题也正好出在这里:

      业务不是纯数字问题。

      做业务至少需要三样东西:

      1. 智能决策能力(AI 擅长)

      2. 现实世界接口(账户、支付、合同、合规)

      3. 责任与风险承担机制

      这三者,单靠一个模型是拼不起来的。

      于是,一个几乎不可避免的形态出现了:

      AI 不是作为“功能模块”,而是作为“组织主体”进入现实。

      这正是“无人公司”的逻辑起点。

      无人公司并不是“完全没人”,而是:

      决策由 AI 主导→执行由 AI 递归→人类只保留极少数现实锚点(法律、资本、兜底)

      OpenClaw 的意义,不在于它多强,

      而在于它第一次让大量普通人清楚地看到:

      AI 是可以被当作“员工”,甚至“业务负责人”来使用的。

      直接做业务和OpenClaw是什么区别呢?

      区别就是OpenClaw没有业务的模型,真往下一步需要配上业务模型。

      现在和这个最像的其实是Palantir,但Palantir基础架构有问题,Ontology这个本体其实不是AI,而是传统抽象建模,调过来就差不多:

      但不是Ontology就没用,反倒是十分关键,在下一步关键的不是OpenClaw已经做的,而是和Ontology的融合。

      (Palantir的Ontology大致可以认为是数据、逻辑和行动的一个模型,不是AI模型)

      这是个高度复杂的话题,先不多展开了。

      感兴趣的同学可以琢磨下我在苏州工业园区OPC活动上演讲的这页PPT:

      也可以用系统型超级应用搜索琢磨事,找到以前的分析。

      如果继续沿着这条逻辑往下推,最终浮现的,并不是“下一个超级 App”,而是一种新的产业结构。

      这个结构有一个非常清晰的特征:

      上层极度集中,下层无限扩散;

      越下沉,规模越大,个体越廉价;

      这一层的数量会极少,可能全球不超过十个。

      它们不一定直接做具体业务,但控制着最关键的基础能力:算力与模型演进节奏, 智能体身份与权限体系,支付、结算、合规等现实接口。

      它们的角色,更像是:

      智能体社会的基础设施 + 制度制定者。

      谁控制这一层,谁就决定:哪些智能体能被创建,哪些行为是“合法有效的”,哪些价值能被结算为现实收益。

      这部分代表了纯粹的AI世界。

      这是 OpenClaw 真正打开的一层。

      这一层不是“应用”,而是:拥有长期目标,能持续学习与演化,能调度下层大量智能体,能直接对应现实业务指标的智能体系统。

      你可以把它理解为:

      AI 时代的“公司人格化版本”。

      这些超级系统:不追求无限复制,追求长期存活,追求稳定现金流与业务质量。

      它们数量不多,但每一个都可能对应一家“无人公司”。

      真正数量爆炸的,是这一层。

      它们的特征非常明确:生命周期短,任务单一,可随时创建与销毁,几乎没有独立身份。

      这是一个边际成本趋近于零的执行层。

      在这一层:写代码不稀奇,生成内容不值钱,执行流程成为基础能力。

      越往下沉,规模越大,单体越不重要,但系统效率越高。

      如果按功能来切分整个产业,大致会形成四个板块:

      ① 智能体基础设施层

      模型、算力、调度、身份、结算、合规

      → 超级中心节点主战场

      ② 智能体组织与治理层

      无人公司、智能体公司、混合组织

      → 超级个体的诞生地

      ③ 智能体业务执行层

      研发、营销、客服、运营、交易

      → 最大规模、最下沉的区域

      ④ 人类锚点层

      法律、资本、***、最终责任

      → 人类保留但持续收缩的空间

      这套东西和OS分层其实可以类比(不管是技术还是产业),最终产业格局的塑形与此有紧密关联。另一个角度则是这些其实都是构成无人公司的基础设施。

      参见:

      小结

      OpenClaw 爆了,本质上不是在告诉我们“AI 又进步了”,

      而是在提醒一件更根本的事:AI 正在从“工具”,转变为“产业中的主体”。

      接下来真正重要的问题,已经不是:

      “这个 AI 能不能更聪明一点?”

      而是:

      在一个由超级中心节点、超级个体和海量执行型智能体组成的产业结构中——

      如和平衡破坏性和建设性的速度。

      参见:返回搜狐,查看更多

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