引发更大传播爆点的，是有人用OpenClaw做了个Moltbook的社交网站，只允许AI Agent发帖；之后，Rent-a-Human出现，以一种黑色幽默的方式呈现了一个AI众包平台，进一步放大了OpenClaw的可能性，实现了AI雇佣人类的未来场景，将 AI的可能性进一步放大。 OpenClaw出来之后的几天里，弹性算力提供商共绩科技的创始人兼CEO付智非常兴奋，他连夜部署了OpenClaw，试用了Moltbook，连发了四条微信表达自己的心情。 在对于OpenClaw式的FOMO情绪之下，虎嗅与创业者和投资人交流，试图理清这场狂欢之下，哪些真正的机会在被放大、在新生，又有哪些原本的好项目，被这种新的技术范式颠覆。 在与众多业内人士交流之后，一个共识是，第一个可能会被堵死的道路就是某种软件的AI化，说得更透彻一点，围绕人和AI Agent互动的一些AI化改造的路径，已经走到头了。 拥有丰富的投资经验，并与众多嘉和资本CEO 袁子恒的观点是，OpenClaw的核心是通过聊天软件执行操作，现在很多AI创业项目的核心就是通过自然语言对话实现交互，所以处于这个逻辑线的都会被碾压，例如通过自然语言对话做表格，做分析，剪辑视频的。OpenClaw的自主执行和扩展能力更强，同样不利于偏workflow工作流的应用。 付智说，人的思考永远是单线程的，人和AI的互动，是基于一种单向输入Prompt的方式，输入一句，AI回答一句，这永远是低效的，并且限制了AI的天花板。OpenClaw提供的是AI和AI共振的方式，这 在科技史上，通过商业公司自上而下单方面推进的号召，如果与市场自下而上的社区行为内容一致或刚好矛盾，则一般很难在商业上推进。 如果OpenClaw是一个商业公司一开始就推广商业化的产品，那依然还有机会让许多其他企业去做类似产品去竞争。但OpenClaw在发起和上升期都是社区行为，一个初创企业试图发布一个收费的、与OpenClaw一致的产品，并希望与OpenClaw竞争这件事是很困难的。 这位创业者表示，这里强调的是初创企业，创业者需要注意自己与头部大厂的不同。头部大厂可以迅速调动数亿美金和千人团队做对标产品，并通过数十亿美金的战略储备去做市场推广，在初期以不赚钱的态度去圈地跑市场，或许能与OpenClaw艰难一战。这种条件不是通常意义上的初创企业能具备的。 这很像英伟达的故事，彼时做类似CUDA生态的还有IBM和索尼，这两家公司的体量都远超那个时候的英伟达。但英伟达选择的是社区行为，他将CUDA全套免费赠送、免费开源，但IBM和索尼将这种生态与自身硬件深度绑定，只有买了硬件，才能接入他们的生态。最后的故事便是如今众所周知的，社区行为打赢了商业行为。 “有时候自上而下的行为，遇到自下而上的动作，前者翻车的概率会很大，或者需要更雄厚的资源才能与后者竞争。”前述创业者表示。 一些机会正在被放大，在袁子恒看来，有三个方面被放大的机会，首先是多智能体协作，现在的多智能体协作仍然是人类主导开发的，而openclaw更多是给agent用的，agent根据业务链条需求给自己开发agent，再加上越来越丰富的OpenClaw Skills插件，因此openclaw天然适合多智能体协作。 另一个机会是安全，openclaw权限很高，具有系统级权限，因此安全威胁的检测、预防和治理更加重要，并且未来也需要更明确的安全边界和权限界定。 还有一个方向则是社交和在线协作，袁子恒说，由于用户依赖聊天软件和openclaw交互，例如Telegram、WhatsApp、Discord、iMessage、Slack，这些高频使用的软件作用会进一步增强。 作为一家弹性算力提供商的创始人，付智的大部分时间，都在给当下最热门的AI应用、大模型等提供弹性算力基础设施，当频繁接触最新的技术时，对新技术的兴奋点就会被拉得很高。 现在，一切互联网的应用都值得被AI重做一遍。付智说，现在可以想象，一个AI化的美团，用AI帮你点外卖；一个AI的小红书社区，甚至领英能被完全颠覆，未来将是每一个人的AI分身，去匹配相应的AI分身，大幅度提升找人的效率。 这显然不是空穴来风，付智说，2024年，他们见过的最大的客户，可能是10张卡；2025年初，见过的最大客户是100卡不到，到了2025年年底，他们的客户普遍已经部署了2000多张卡。可以想见，随着Agent to Agent模式的出现，这个需求将会被翻倍拉升。 首先是AI的生产力被真正释放时，算力的波动性也将更大。如今的流量已经不是一个直线上升，而是指数级提升的过程，以Rent-a-Human为例，上线仅一天，50万访问，39个带有支付能力的AI上线，23000个人在线接单，这个数据在不断上升。这背后就是在算力峰值的时候，迅速暴涨的算力需求。但对于AI初创公司而言，为了这几个算力峰值去购买GPU卡，显然是一个昂贵且不划算的生意，因为不是所有时候算力需求都在最高点，当需求回落，这些为了峰值囤积的GPU卡，只能闲置。 共绩科技做的，不仅是为算力追峰，还能填谷。如果更通俗理解共绩科技所做的，可以理解为一种“算力滴滴”模式：每台带显卡的电脑，就是一辆空驶的“滴滴”；AI 公司的推理任务，就是路边扬招的乘客。用户只需登录一个网站，系统便秒级匹配——谁的电脑正好空闲，谁就“接单”跑一段矩阵运算；如果电脑主人要占用算力，哪么系统提前热备的电脑就会立刻接力计算，任务跑完即走，收益按秒结算。 付智的整个团队已经为春节及之后的算力暴涨在做准备，需求已经拉满，说话的语速已经明显加快，他需要充分利用好每一秒的时间。 对袁子恒而言，OpenClaw带来全新的机会，是在物理世界的链接。他表示，之前AI无法进入到物理世界，OpenClaw爆火后有了Rent-a-Human.ai，这仅仅是连接真实物理世界的一个开始。 更大的可能是openclaw未来会成为个人或者家庭的控制中心，可以控制家里的电器，之前设想的在下班前调好家里的水温这样的场景，未来可以通过微信下达指令实现。 另外，他表示，消费级AI硬件会更加蓬勃发展。OpenClaw对硬件要求不高，并且openclaw降低了硬件开发门槛，未来可能出现多类型多场景计算终端，这些消费级硬件也可以提供计算节点。目前，人是移动的，手机是移动的，电脑是固定的，未来，人是移动的，手机是移动的，计算节点也是移动的，这些空间层面的移动叠加会创造出更多新的生活娱乐工作场景。并且，之前的AI硬件彼此相对独立，未来AI硬件之间共享计算节点和思维链，期待看到智能硬件的群体智能涌现。 前述硬件创业者的分析是，不同于云端训练对算力的暴力堆砌，以 OpenClaw为代表的 Agent to Agent产品在本地部署时，对硬件提出了全新的挑战：它不再单纯依赖算力峰值，而是对显存容量、内存带宽以及系统兼容性提出了极高的门槛。 要在本地流畅运行数百亿参数的大模型并处理超长上下文，硬件必须具备极低的延迟和巨大的吞吐量。而在这一场景下，我们发现了一个反直觉的趋势：CPU 的战略地位正在回归，而 GPU 的软性绑定正在松动。 Agent需要深入操作系统底层与各类软件交互，而目前最成熟、软件生态最全（Linux/Windows）的依然是 x86 架构。相比之下，英伟达的方案若受限于 ARM 架构，在通用软件生态上会略显尴尬。换言之，CPU 决定了 Agent 能“控制”多广阔的世界，而 GPU 仅负责让它“思考”得有多快。 更关键的是，在推理环节，英伟达引以为傲的 CUDA 并不是严格意义上的技术刚需品。这就推导出了一个结论：在即将到来的 Agent 时代，借 x86 的原生兼容性、不输于竞品的推理性能，以及显著的价格优势，AMD 正在端侧推理市场迎来属于它的“复兴时刻”。围绕AMD生态的创业机会，可能迎来全新的机会。 付智说，他会进一步观察“今天依然不用Fomo，因为刚刚开始，还只是混战，将会有各种各样全新的应用出来，但谁能跑出来还不一定。” 在这场尚未分出胜负的博弈中，唯一确定的是：我们正站在一个新世界的门槛上。对于投资者和创业者而言，现在的任务并非急于在混乱中跟风，或是纠结于要复制和发现另一个OpenClaw，因为投资永远不是“追热”，而是拆解变化背后的底层趋势，押注因生产力解放后，在供给与需求两端涌现的结构性机遇。