OpenClaw 爆了，然后呢？

OpenClaw 的爆火，表面看是一個“又強又好用的 AI 應用”走紅了，但真正值得注意的地方是：

它并不是一個偶然成功的產品，而是踩在了一條極其清晰的 AI 應用演化脈絡上。

如果你只把 OpenClaw 當成下一個工具升級，很可能會錯過一個更大的關鍵：

AI 應用正在系統性地“被允許撒手”，而且每一次撒手，都會逼近一個更激進的形態。而OpenClaw其實也是過渡性的。

經常看琢磨事或者看過《無人公司》的同學應該有印象，在這個點上，3年以來此前文章中的各種判斷基本全部成真。

現在說這個的人很多，但真在2~3年前篤定這條路就是這樣的人恐怕就不多了。

AI 應用的發展是一條越來越“撒手”的鏈路

回頭看這幾年的 AI 應用演進，你就會發現這就是控制權逐步外包的時間線。

第一階段：基模階段

這是 ChatGPT、Claude、Gemini 剛出現的時期。

AI 的能力集中在“回答問題”“生成內容”，它非常聰明，但非常被動。你問一句，它答一句；

你不提需求，它什么都不做。

這一階段，AI 的定位很明確：

增強工具，而不是行動者。

第二階段：Copilot 階段（Cursor 是典型）

從 Cursor 開始，AI 的角色發生了關鍵變化。

它不再只輸出答案，而是開始參與過程本身：

理解上下文→修改已有代碼→主動給出下一步建議

但這里依然有一個清晰邊界：

最終決策和執行確認權還在人手里。

你是司機，AI 是副駕駛。

第三階段：自動化代理階段（cc等）

這一階段，開始接管“完整任務”：你給目標，它拆步驟，它調工具，它跑完流程。

人從“操作員”退化成“監工”。

你不再關心每一步，只關心是否跑偏。

第四階段：Manus / OpenClaw 階段

真正的分水嶺出現在這里。在 OpenClaw 里，你會明顯感到一種變化：

你不是在“使用一個工具”，而是在把事情交出去。

你不再關注它怎么做，

你甚至未必完全理解它的過程，

但它把事辦成了。這一步，意味著一件事：

AI 從“能力工具”，正式跨入了“行為主體”的門檻。

而這條鏈路的方向是單向的、不可逆的。

一旦社會接受了“可以撒手”，就不會再回到“必須盯著”。

OpenClaw本質上和Manus很像，區別是一個在端上，一個在云上，端上的感知就可以更深些。

別看這個小差別，走下去一放大就會有非常大的差異：

OpenClaw走下去可以是PersonalAgent，Manus走下去就還是更高級的SaaS。

形態本身影響商業閉環的程度。

參見：
一旦遞歸，AI 的下一站一定是“直接做業務”

很多人看到 OpenClaw 的第一反應是：

“這是不是要大規模替代崗位了？”

這個問題本身已經落后了。

因為當 AI 能夠遞歸地完成任務時，它的目標就不再是“崗位”，而是業務閉環本身。

原因很簡單：

崗位只是業務的切片。

而真正創造價值的，是完整的業務流程：

獲客 → 轉化→ 交付→ 服務→ 復購

當 AI 能獨立完成任務，它必然會被要求去覆蓋端到端結果。

但問題也正好出在這里：

業務不是純數字問題。

做業務至少需要三樣東西：

1. 智能決策能力（AI 擅長）

2. 現實世界接口（賬戶、支付、合同、合規）

3. 責任與風險承擔機制

這三者，單靠一個模型是拼不起來的。

于是，一個幾乎不可避免的形態出現了：

AI 不是作為“功能模塊”，而是作為“組織主體”進入現實。

這正是“無人公司”的邏輯起點。

無人公司并不是“完全沒人”，而是：

決策由 AI 主導→執行由 AI 遞歸→人類只保留極少數現實錨點（法律、資本、兜底）

OpenClaw 的意義，不在于它多強，

而在于它第一次讓大量普通人清楚地看到：

AI 是可以被當作“員工”，甚至“業務負責人”來使用的。

直接做業務和OpenClaw是什么區別呢？

區別就是OpenClaw沒有業務的模型，真往下一步需要配上業務模型。

現在和這個最像的其實是Palantir，但Palantir基礎架構有問題，Ontology這個本體其實不是AI，而是傳統抽象建模，調過來就差不多：

但不是Ontology就沒用，反倒是十分關鍵，在下一步關鍵的不是OpenClaw已經做的，而是和Ontology的融合。

（Palantir的Ontology大致可以認為是數據、邏輯和行動的一個模型，不是AI模型）

這是個高度復雜的話題，先不多展開了。

感興趣的同學可以琢磨下我在蘇州工業園區OPC活動上演講的這頁PPT:

也可以用系統型超級應用搜索琢磨事，找到以前的分析。

真正成型的是一整套分層的智能體產業格局

如果繼續沿著這條邏輯往下推，最終浮現的，并不是“下一個超級 App”，而是一種新的產業結構。

這個結構有一個非常清晰的特征：

上層極度集中，下層無限擴散；

越下沉，規模越大，個體越廉價；

越上層，數量越少，控制力越強。 1?? 第一層：超級中心節點

這一層的數量會極少，可能全球不超過十個。

它們不一定直接做具體業務，但控制著最關鍵的基礎能力：算力與模型演進節奏， 智能體身份與權限體系，支付、結算、合規等現實接口。

它們的角色，更像是：

智能體社會的基礎設施 + 制度制定者。

誰控制這一層，誰就決定：哪些智能體能被創建，哪些行為是“合法有效的”，哪些價值能被結算為現實收益。

這部分代表了純粹的AI世界。

2?? 第二層：依附超級中心的超級智能體系統（Super MAS）

這是 OpenClaw 真正打開的一層。

這一層不是“應用”，而是：擁有長期目標，能持續學習與演化，能調度下層大量智能體，能直接對應現實業務指標的智能體系統。

你可以把它理解為：

AI 時代的“公司人格化版本”。

這些超級系統：不追求無限復制，追求長期存活，追求穩定現金流與業務質量。

它們數量不多，但每一個都可能對應一家“無人公司”。

3?? 第三層：大規模下沉的執行型智能體

真正數量爆炸的，是這一層。

它們的特征非常明確：生命周期短，任務單一，可隨時創建與銷毀，幾乎沒有獨立身份。

這是一個邊際成本趨近于零的執行層。

在這一層：寫代碼不稀奇，生成內容不值錢，執行流程成為基礎能力。

越往下沉，規模越大，單體越不重要，但系統效率越高。

4?? 按產業板塊切分：AI 時代的結構分工

如果按功能來切分整個產業，大致會形成四個板塊：

① 智能體基礎設施層

模型、算力、調度、身份、結算、合規

→ 超級中心節點主戰場

② 智能體組織與治理層

無人公司、智能體公司、混合組織

→ 超級個體的誕生地

③ 智能體業務執行層

研發、營銷、客服、運營、交易

→ 最大規模、最下沉的區域

④ 人類錨點層

法律、資本、倫理、最終責任

→ 人類保留但持續收縮的空間

這套東西和OS分層其實可以類比（不管是技術還是產業），最終產業格局的塑形與此有緊密關聯。另一個角度則是這些其實都是構成無人公司的基礎設施。

參見：

小結

OpenClaw 爆了，本質上不是在告訴我們“AI 又進步了”，

而是在提醒一件更根本的事：AI 正在從“工具”，轉變為“產業中的主體”。

接下來真正重要的問題，已經不是：

“這個 AI 能不能更聰明一點？”

而是：

在一個由超級中心節點、超級個體和海量執行型智能體組成的產業結構中——

如和平衡破壞性和建設性的速度。

參見：