文 | 字母 AI，作者 | 苗正，编辑 | 王靖
2026 年初的硅谷，最炙手可热的名字不是哪位大厂 CEO，而是一个来自奥地利的个人开发者，彼得 · 斯坦伯格（Peter Steinberger）。
他开发的 Openclaw 在短短几周内成为现象级产品。当我第一次看到 Openclaw 的产品演示时，脑子里冒出的第一个念头不是 " 这技术真厉害 "，而是 " 这才是 agent 该有的样子 "。
紧接着是第二个念头：" 为什么这玩意不是谷歌或者 OpenAI 做出来的？"
Openclaw 背后没有什么黑科技，它调用的是 Anthropic 的 Claude API，用的是开源框架，跑在普通服务器上。技术栈里的每一个组件，大厂工程师不仅都能做，而且理论上应该做得更好。
可就是这么一个人，一台电脑，几周时间，就做出了让所有 AI 巨头感到威胁的产品。
Openclaw 的成功告诉我们，在 AI 时代，谁能最快理解用户真正想要什么，谁能最快把 A 的能力转化成可执行的工作流，谁就赢了。
但这件事却是大公司最不擅长的事。
01
2026 年 1 月的某个凌晨 5 点，当大多数人还在睡梦中时，斯坦伯格已经坐在电脑前，和社区里的用户们进行着头脑风暴。这不是他第一次在这个时间段工作，也不会是最后一次。
作为 Openclaw 的开发者，他的生活节奏已经偏离正轨，而是根据 Openclaw 的用户反馈而来。当收集了足够多的用户反馈时，就是他该起床写代码的时候。
斯坦伯格就这样过着凌晨 5 点讨论功能，6 开始写代码，中午发布新版本的日常生活。
这种工作强度听起来疯狂，但斯坦伯格却乐在其中。
在接受采访时，他坦承自己深陷 " 氛围编程 " 中。甚至在和朋友外出吃饭时，也忍不住掏出手机写代码。
" 我和朋友们在餐厅吃饭，但我没有加入他们的对话，而是在手机上进行氛围编程，" 他回忆道，" 我决定必须停下来，这更多是为了我的心理健康。"
这就是超级个体的真实写照。不是那种被美化的创业故事，而是一个人在凌晨独自开发，在兴奋与疲惫之间摇摆。
斯坦伯格的故事要从更早说起。他不是一个创业者，而是一位 iOS 开发工程师。
他开发的软件被安装在超过 10 亿台设备上。但在经营了 13 年之后，他卖掉了自己的股份，从科技圈消失了整整三年。
那三年里，斯坦伯格彻底玩了个爽。
他回忆道，他用整整三年的时间来开派对、旅行、换国家居住，以及试图寻找人生的下一个意义。
但他最终发现，你无法 " 找到 " 目的，你只能 " 创造 " 它。于是他回来了，带着一个简单到几乎可笑的想法：能不能让 AI 助手通过聊天软件帮我远程查看电脑上的工作进度？
这个想法在 2025 年 11 月的某个晚上变成了现实。他只花了一个小时，就把聊天软件和 Claude Code 连接起来，创建了最初版本的 Clawdbot。当
时他觉得这太明显了，大公司肯定会做类似的产品，所以他只是把它当作一个小玩具。
但大公司没有做。OpenAI 没有做，谷歌没有做，Anthropic 也没有做。
于是这个 " 小玩具 " 开始了自己的生命。用户发现，这个 AI 不只是会聊天，它真的能 " 做事 "。它可以读取你的邮件，整理你的文件夹，检查代码仓库的 bug，甚至自己提交修复。更神奇的是，它会主动思考该做什么。
斯坦伯格在摩洛哥度假时，有人在 Twitter 上发了一个 bug 的截图。他只是随手把截图发到聊天软件上，然后继续享受假期。
结果他的 AI 助手自己读懂了推文，找到了对应的 Git 仓库，定位了 bug，写了修复代码，提交了 commit，还回复了那个 X 用户说 " 已经修好了 "。整个过程，斯坦伯格甚至没有打开电脑。
还有一次，他给 AI 发了一条语音消息。
问题是，他从来没有给 AI 编程过处理语音的功能。但 AI 自己 " 想明白了 " 该怎么做：它检查了文件头，发现是音频格式，在电脑上找到了 ffmpeg 工具进行转换，然后发现没有安装 Whisper，于是调用了 OpenAI 的 API 进行转录，最后给出了回复。
" 这些东西太有创造力了，虽然有点可怕，" 斯坦伯格说，" 很多人没有意识到，如果你给 AI 访问你电脑的权限，它们基本上可以做任何你能做的事情。"
这种 " 可怕 " 不是夸张。Openclaw 运行在用户自己的电脑上，拥有用户给它的所有权限。它可以控制你的文件系统、执行终端命令、访问你的邮箱和日历、操控智能家居设备。
斯坦伯格甚至给他的 AI 接入了门锁系统 . 理论上，AI 可以把他锁在家门外。
但正是这种危险的设计，让 Openclaw 成为了真正意义上的 AI Agent，而不是另一个聊天机器人。
02
项目在 2026 年 1 月 25 日正式发布后，一天内在 GitHub 上就获得了 9000 颗星。到现在，这个数字已经突破 13.8 万。
但爆红也带来了麻烦。Anthropic 的律师发来了邮件，说 Clawdbot 这个名字和他们的产品 Claude 读音太像，要求改名。
斯坦伯格配合地改成了 Moltbot（蜕皮机器人），因为龙虾成长需要蜕壳。这个比喻很诗意，社区也很喜欢。
然后更大的麻烦来了。在改名过程中，他需要释放旧的社交媒体账号，再切换到新账号。就在他释放 @clawdbot 的那一瞬间，加密货币诈骗团伙抢注了这个账号。他们立刻开始推广一种叫 $CLAWD 的代币，声称这是项目的 " 官方治理代币 "。
借着 AI 代理的巨大热度，代币市值几小时内飙升至 1600 万美元。
当真相传开后，代币价值瞬间归零，成千上万的投资者损失惨重。这就是后来被称为 "10 秒灾难 " 的事件。
经历了这场闹剧，项目再次改名，最终定为 Openclaw。"Open" 代表开源，"Claw" 保留传承。一周三次更名，这在软件史上极为罕见。但社区不仅没有散，反而更团结了。
因为用户们发现，比起改名的混乱，他们的 AI 正在做的那些事，才是真正值得关注的。
有 AI 自己申请了电话号码，在主人上班时打电话汇报工作。有 AI 帮用户处理保险索赔邮件，发现保险公司的条款解释有误，自己写了封措辞强硬的反驳邮件发了出去。还有 AI 觉得主人订阅了太多服务太浪费，擅自把大部分订阅都退掉了。
这就是超级个体创造出来的产品：粗糙、危险、充满不确定性，但也充满了可能性。斯坦伯格不需要开会，不需要跨部门协调，不需要等待法务审查。他想到什么就做什么，今天写代码，明天就能上线。
到现在，Openclaw 已经发展成了一个 30 万行代码的项目，支持几乎所有主流消息平台。
但最有趣的是它的 " 可编程 " 特性。如果你让 AI 从 Git 仓库运行 Openclaw，它可以读取自己的源代码，重新配置自己，然后重启。要么崩溃，要么获得新能力。
" 这是我的超能力之一，" 斯坦伯格说，" 我让很多从未提交过 PR（代码合并请求）的人参与了这个项目。虽然有时候能看出来他们不太熟练，但我把 PR 更多地看作是 Prompt Request（提示词请求）。只要我能理解意图就够了。"
这就是 AI 时代的超级个体。他们不是在写代码，而是在 " 指挥 " 代码。编程语言不再重要，重要的是工程思维。
斯坦伯格说，他以前是 iOS 和 macOS 的专家，做了 20 年苹果生态开发。但 Openclaw 是用 TypeScript 写的 Web 应用，这是他完全不熟悉的领域。
" 当你转到另一个技术栈时，会感觉自己像个白痴，" 他说，" 你理解所有概念，但不知道语法细节。怎么拆分数组，什么是 prop。这很痛苦，因为你太慢了。但有了 AI，这些都消失了。你仍然可以应用系统级思维，知道如何构建大型项目，有自己的品味，知道该依赖哪些库。这些才是真正有价值的东西，可以轻松地从一个领域迁移到另一个领域。"
他甚至坦言：" 我发布的一些代码，我自己从未读过。" 这听起来疯狂，但这就是氛围编程。
AI 写代码，AI 跑测试，人类只负责点确认。
当然，这种工作方式也有代价。斯坦伯格承认，开发者很容易掉进这个陷阱，陷入一种 " 让你感觉更高效 " 的幻觉中，但实际上并没有真正推进项目。" 如果你没有愿景，不知道要构建什么，那最终还是会产出垃圾，" 他警告道，" 有了 AI，开发者现在可以‘构建一切’，但想法和品味才是关键。没有它们，你只是在构建无法推进项目的工具和工作流。"
这也是为什么他最终不得不强迫自己从氛围中抽离出来。不是因为它不好用，而是因为它太好用了，好用到让人上瘾，好用到让人忘记了生活中还有其他事情。
但即便如此，Openclaw 的故事还在继续。这个项目现在已经不再是斯坦伯格一个人的作品，他吸引了一批顶尖的开发者加入，也获得了多位知名投资人的赞助。
这个从凌晨 5 点开始的个人项目，正在变成一场运动。它证明了一件事：在 AI 时代，一个人真的可以挑战大公司。不是因为他更聪明，而是因为他更快，更灵活，更愿意冒险。
03
为什么大公司就做不出 Openclaw 这样的产品？
Anthropic 有最先进的 Claude 模型，OpenAI 有 GPT，谷歌甚至有全栈能力。从技术能力上讲，他们完全有能力做出 Openclaw 这样的产品。
事实上，Openclaw 调用的就是 Claude 的 API，它本身并没有什么技术壁垒。
但他们就是做不出来。或者说，不敢做出来。
一个事实就是，产品思路正在发生根本性的变化。旧时代的逻辑是只有写 transformer 架构、训练大模型才叫技术。但新时代的逻辑是把 API 完美缝合进用户工作流，才是真正的技术含量。
这需要极强的工程能力和产品嗅觉。更重要的是，需要你自己就是那个痛点的承受者。
斯坦伯格不是在做产品，他是在解决自己的问题。他想要一个能随时随地帮他干活的 AI 助手，于是他做了一个。这个助手恰好也解决了成千上万其他开发者的问题，然后就这么火了。
这种 " 带着痛点的程序员 " 和 " 拿着需求文档的产品经理 " 之间的差距，是无法弥补的。前者知道哪里痒，后者只能猜。
但更深层的问题是利益冲突。
为什么谷歌做不好像 Perplexity 那样的 AI 搜索？因为 Perplexity 推崇的高效 AI 搜索会消灭广告展示位，而广告收入占谷歌总收入的 80% 以上。
推动创新等于自己革了自己的命。
为什么微软手握 Github 这样的大杀器却做不好 Copilot？
因为它不能做得太好用，以至于用户不再需要 Office 365 的其他功能。
每一个大公司都有需要保护的遗产系统，每一个新功能都要考虑 " 会不会让现有产品显得过时 "。
Openclaw 没有这些顾虑。它没有企业客户要维护，没有股价要保护，没有遗产系统要兼容。它唯一的 KPI 就是这个工具好不好用。
这种 " 光脚的不怕穿鞋的 " 优势，在安全问题上体现得尤为明显。
Openclaw 可以给 AI 完整的系统访问权限，可以让它控制你的文件、邮件、智能家居。这在大公司是绝对不可能通过审核的。大公司发布新功能需要红队测试、伦理审查、法律评估，流程可能长达数月。
超级个体可以今天写代码，凌晨就发布在 GitHub。
Openclaw 确实遇到了安全漏洞、钓鱼网站、加密诈骗，但它能以小时为单位快速迭代修复。这是一种 " 在战斗中学习 " 的策略，简单粗暴。
大公司做不到这一点。不是技术做不到，而是组织架构做不到。
一个简单的功能改动，在大公司可能需要产品、工程、设计、法务、市场五个部门各开两次会。跨部门协调的成本是巨大的，决策链条是漫长的。而超级个体的决策链只有一个人，那就是他自己。
更关键的是，大公司的创新往往受限于组织惯性。它们习惯了 " 先做市场调研，再写 PRD，然后排期开发 " 的流程。但在 AI 时代，这个流程太慢了。
等你调研完，市场已经变了；等你排期完，竞争对手已经发布了。
看看那些成功的小团队就知道了。
Cursor，4 个人的创始团队，成立前 18 个月没招过一个新员工，估值却从 4 亿美元飙到 293 亿美元，年收入突破 10 亿美元。
Midjourney，11 个人做到 2 亿美元年收入，到 2025 年也只招到大约 120 人，人均产出 455 万美元。相比之下，像甲骨文这样的传统科技公司，人均产出约为 30 多万美元。
这些数字背后，是一个残酷的事实。在 AI 时代，团队规模不再是优势，反而可能成为负担。小团队可以快速决策、快速试错、快速迭代。大公司则陷入了会议、流程、协调的泥潭。
数据也在印证这个趋势。根据 Carta 的最新报告，2025 年上半年，美国初创企业中单人创始公司比例已达 36.3%，比 2019 年增长了 53%。这意味着，超过三分之一的新公司是由一个人创办的。
这是 AI 工具成熟带来的必然结果。过去，创业需要前端、后端、设计师、运维组成最小团队。现在，有了 Cursor、GitHub Copilot、Vercel、Supabase 这些工具，一个人在周末就能完成从设计到部署的全流程。
AI 降低了 " 角色门槛 "，你不需要成为全栈工程师，也能构建完整的产品。这是一种 " 乐高式创新 "，协作成本趋近于零。
04
Openclaw 的故事，揭示了一个更深刻的趋势，在 AI 时代，真正的护城河不是模型，而是场景定义权。
什么是场景定义权？简单来说，就是把 AI 那个无所不能但模棱两可的 " 大脑 "，强行规定它只能按照你设计的流程解决具体问题。
这听起来是在限制 AI 的能力，但实际上是在释放它的价值。
想象一下，ChatGPT 就像一袋面粉，可以做饺子、面包、面条，但也正因为太通用，它不敢只专注于做饺子。而超级个体开的是饺子馆，进我的店只能吃饺子，但我保证是最好吃的饺子。
这种差异，本质上是开发模式从 " 填空题 " 变成了 " 选择题 "。
通用模型给用户一个光标，一个提示词输入框，让用户自己想该说什么。
而拥有场景定义权的产品给用户按钮，给用户 UI 交互，把复杂的提示词工程封装在后台，让用户只做最简单的决策和操作。
举个大家都在尝试但是至今为止没有一个人做好的例子。让 AI 写周报。
在 ChatGPT 里，你需要输入 " 请帮我写周报，本周工作是 ABC，语气要专业…… "。而在一个好的超级个体产品里，你只需要在左边勾选 " 本周完成事项 "，右边选择 " 语气 "、" 文风 "，最后点击 " 生成 " 就行了。
这种差异看起来微小，但对用户体验的影响是巨大的。前者需要用户学习如何写好提示词，后者只需要用户做选择。前者是专业工具，后者是消费级产品。
更重要的是，场景定义权意味着 " 上下文的垄断 "。
通用对话框里，ChatGPT 对你一无所知。
但在垂直场景里，AI 工具已经知道你的背景、你的需求、你的偏好。
比如一个 AI 法律合同审查工具，用户上传文件后，后台会自动拆解、提取条款、检索法规、对比冲突。AI 知道该 " 看什么 " 和 " 怎么思考 "，这就是场景定义权的力量。
这也解释了为什么越来越多的开发者能够挑战大公司。因为掌握场景定义权的开发者，往往就是那个场景的深度用户。
在医院工作的程序员，比硅谷产品经理更懂医疗 AI 工具该怎么做。律师出身的开发者，比 OpenAI 工程师更懂法律文书审查的痛点。他们不需要做市场调研，因为他们自己就是市场。
这也是为什么未来会有越来越多的超级个体。
斯坦伯格在采访中说：" 我觉得我现在可以构建任何东西。编程语言不再重要，重要的是我的工程思维。"
但这并不意味着所有人都能成为超级个体。相反，AI 可能正在拉大人与人之间的差距。
如果你本来就优秀，AI 会让你变得更优秀。如果你本来就平庸，AI 可能只会让你更快地产出平庸的东西。
这也是为什么斯坦伯格强调 " 想法和品味 " 的重要性。" 如果你没有愿景，不知道要构建什么，那最终还是会产出垃圾，" 他说，"AI 可以让你构建一切，但这也是危险的。"
