OpenClaw 爆了，然后呢？

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。

AI 应用的发展是一条越来越“撒手”的链路

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。

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。

一旦递归，AI 的下一站一定是“直接做业务”

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。

真正成型的是一整套分层的智能体产业格局

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；

越上层，数量越少，控制力越强。

1️⃣ 第一层：超级中心节点

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。

2️⃣ 第二层：依附超级中心的超级智能体系统（Super MAS）

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”。

3️⃣ 第三层：大规模下沉的执行型智能体

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。

4️⃣ 按产业板块切分：AI 时代的结构分工

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、伦理、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。

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。

本文来自微信公众号“琢磨事”，作者：李智勇，36氪经授权发布。