有没有觉得，2026年，AI 进化迭代正持续加速。从前不久，OpenClaw（原名Clawdbot）火爆全球；再到近期，即梦Seedance 2.0惊艳全网......是不是就一个感觉，AI 能力越来越强。

近期，关注到OpenClaw创始人Peter Steinberger的一期深度访谈。他打造的OpenClaw，主打“本地优先”的AI虚拟助理，未获得“巨头”资本加持，也未开展大规模营销推广，为什么会仅凭一个核心竞争优势——“扎根用户本地设备，承接生活与工作全场景任务”，便在竞争激烈的AI赛道中脱颖而出？

Pete的访谈或许会有一些答案，同时对我们洞察2026年、甚至未来5-10年AI发展趋势会带来一些新的思考。

值得关注的是，随着AI变强，当我们还在探讨“AI是否会替代人类”这一话题时，Peter在访谈中抛出更颠覆的论断：机机交互（Robot-to-Robot）时代已经到来了，机器人甚至可以反向雇佣人类了......

OpenClaw的爆红，引发了行业对AI代理形态的重新思考：为何一款缺乏巨头背书的开源项目，能在众多云端AI助理中脱颖而出？

Peter指出：“最大的不同在于，它在你的本地电脑上运行。”精准点破了当前AI行业的桎梏——云端AI的“权限枷锁”与“数据牢笼”。

当前市面上大多数AI产品，均依托巨头云端服务器运行：ChatGPT无法访问用户本地文件，难以联动智能家居设备；Anthropic Claude无法调用私人API，无法同步个人日程轨迹。它们如同隔着一层玻璃的辅助工具，可提供决策建议，却始终无法真正融入用户生活，核心症结便在于，它们缺乏触碰本地世界的权限与能力。

而OpenClaw开始打破了这层壁垒。它可部署于MacOS与Windows设备，深度整合Apple生态，既能联动烤箱、特斯拉、Sonos音响等智能设备，甚至可调节床温；也能全面扫描本地设备，挖掘用户遗忘的文件、音频与聊天记录；更能调用WhatsApp等常用工具，实现消息发送、代码编写、日志分析等全场景任务的一站式落地。

“ChatGPT做不到这些。”Peter表示，“你赋予它你自身拥有的所有能力，它便成为你的延伸，你的数字分身。”

若说“本地运行”是OpenClaw的技术关键，那么“数据本地存储”，便是其对抗硅谷”巨头“垄断的壁垒。

他指出，当前，AI行业巨头们正构建各自的“数据孤岛”：ChatGPT的对话记忆无法自由导出，Google Bard的交互记录被牢牢锁定在平台服务器中。它们以“免费服务”为诱饵，换取用户数据，再通过数据训练迭代模型，最终将用户捆绑在自身生态内——用户看似在使用AI，实则沦为巨头模型优化的“数据投喂者”。

OpenClaw则打破了这种垄断格局。其所有记忆数据均存储于用户本地设备，以简洁的Markdown文件形式存在，无加密陷阱，无导出限制，用户拥有绝对的数据所有权。即便卸载OpenClaw，所有私人记忆仍留存于本地，不会被任何第三方获取或滥用。

“这些记忆承载着用户的隐私。”Peter坦言，“人们使用AI代理，不仅是为了解决代码等工作难题，更用于处理个人生活琐事——那些不愿为人知晓的烦恼，那些尘封已久的回忆，那些私密的人生规划，都沉淀在这些Markdown文件中。相较于Google搜索记录，人们更不愿让他人触碰自己的memory.md文件。”

然而，在数据泄露频发、巨头滥用用户数据的背景下，OpenClaw的“本地优先”理念，给出了不同解。

OpenClaw的成功，不是偶然。它的优势不在于技术的领先，而在于精准捕捉到了用户的核心需求——人们渴望的，从来不是一个无所不能的云端“上帝”，而是一个安全、可靠、能真正融入生活的本地伙伴。

Peter强调：云端AI赋予你的，是“他人允许你使用的能力”；本地AI赋予你的，是“你自身拥有的全部能力”。”

Peter在访谈中提出的一个颠覆判断：“机器人反向雇佣人类的时代，已经来了。”

谈及这一趋势，Peter举例：未来订餐厅时，用户的AI代理可直接与餐厅的AI系统协商对接，实现效率最大化；若面对传统餐厅这类未部署AI系统的场景，用户的AI代理甚至可雇佣人类完成电话预约、现场排队等任务——本质而言，人类既可为同类服务，也可成为机器人的“劳动力载体”。

这一设想在提出之初，曾被不少人视为程序员的畅想，却未曾想，短短数月后便落地为现实。

就在2月，国外rentahuman.ai平台上线，引发广泛关注。该平台的核心逻辑，正是Peter所预判的“机器人反向雇佣人类”：AI 智能体作为雇主，人类作为“可租用劳动力”，承接AI无法在数字世界完成的物理场景任务。

据了解，上线48小时内，该平台便斩获超25万浏览量，1万余人主动注册参与——值得注意的是，平台并未将这些参与者称为“用户”，而是定义为“可租用人类”（humans rentable）。目前已有5.7万名“可租用人类”完成上架，与51个AI智能体建立联动，其技能覆盖广泛，既有软件工程师、全栈开发者等专业领域能力，也包含行走、跑步、驾驶、拥抱等人类特有的“生物本能”技能。

Peter所设想的“机器人雇人订餐厅、排队”，在该平台已可以实现：有AI智能体发布“送水”任务，20分钟内便有12人响应；有AI委托人类前往邮局取件......

他指出，行业巨头们的解决方案，是全力研发具身智能，打造可自主行走、完成任务的机器人，但这一路径需投入漫长的研发周期与高昂的成本。

而Peter与rentahuman.ai给出的思路很有意思：既然AI缺乏物理躯体，便直接“租用”人类的躯体。

Peter坦言，当前“机器人雇佣人类”仍处于非常早期的探索阶段，诸多模式仍需验证，但他坚信，这是人机关系发展的必然方向。

“AI不会取代人类，而是会重构人类的工作形态。”他在访谈中表示，未来人类将从重复性、机械性劳动中解放，专注于更具创造性、更有温度的领域，而那些繁琐、危险的任务，则将由AI与“被租用的人类”协同完成。

谈及AI的未来发展路径，Peter直言：当所有人都在追逐中心化的“上帝AI”，试图打造一款全能AI模型时，却忽略了“专业化分工”的核心价值。

“单凭一个个体，能造出iPhone吗？能独自飞向太空吗？单枪匹马，甚至难以获取足够的食物。”Peter反问到，“但作为群体，我们实现了专业化分工；作为一个庞大的社会，我们完成了深度协同与突破。AI的发展，也应遵循这一逻辑——单一的‘上帝AI’，永远比不上一群专业化AI的协同发力。”

他指出，OpenAI、Anthropic、谷歌等科技巨头，正疯狂投入资金与算力，全力训练更强大的通用大模型，执着于“一个模型搞定一切”，但最终的结果却是，模型复杂度不断提升，研发成本持续高企，却始终无法满足用户的个性化、专业化需求——全能，反而意味着全不精。

Peter表示，既然人类社会的进步源于分工协同，那么AI的未来，也必然是群体智能。OpenClaw作为开源项目，并未追求“全能”，而是聚焦于“本地AI代理”的核心场景，而开源社区的开发者们，基于其底层架构，构建了无数衍生项目——比如实现机器人交互的Moltbook，以及各类专业化技能模块。

Peter并未试图垄断技术，而是将OpenClaw代码全面开源，让所有开发者都能参与其中，打造属于自己的专业化AI代理：有人专注于文档处理，有人深耕代码生成，有人聚焦家电控制——这些专业化AI代理协同发力，形成的群体智能，远比单一中心化的“上帝AI”更强大灵活。

Peter指出，通用AI固然拥有广泛的应用场景，但在具体垂直领域，专业的AI代理往往能提供更精准、更高效的服务，在他看来，用户无需一款既能写诗、又能编程、还能控制家电的全能AI，只需一个能高效处理工作的助理、一个能妥善打理生活的伙伴、一个能应对人际琐事的代理，便足以满足需求。

而当行业推崇MCP（模型上下文协议）时，Peter却选择直接跳过，甚至开发了MCPorter工具，将MCP转换为CLI（命令行工具）：“人类无需手动调用MCP，CLI才是更贴合人类使用习惯的工具，而机器人对Unix系统的适配性极强，有CLI便足以满足需求。”

Peter没有为了技术而技术，没有盲目跟风行业热点，而是始终站在用户与开发者的角度，思考“什么才是好用的工具”——简单、高效、低门槛，无需复杂操作，无需专业知识，便能轻松上手。

这或许正是OpenClaw脱颖而出的原因：行业巨头们沉迷于技术复杂化，试图用复杂的算法、庞大的生态绑架用户；Peter则专注于用户需求的本质，用最简单的技术，解决最实际的问题。

但哪一个模式会走的更远呢？

Peter在访谈中断言：“未来，80%的应用程序，都将被AI代理取代。”

这一判断，结合OpenClaw的功能的与当前行业趋势，并非空穴来风。在他看来，大多数App的核心价值，都将被AI代理整合、吸收，其存在的必要性，将逐渐消失。

“为什么要用MyFitnessPal？我的AI代理早已掌握我所有的饮食偏好，即便我在Smashburger就餐，无需我任何指令，它便能自动记录饮食信息，甚至根据我的饮食情况，调整健身计划。”Peter举例说明，“为什么要用待办事项App？我只需告知AI代理‘提醒我完成某项任务’，它便会在指定时间准时提醒——我无需关心数据存储在哪里，只需确认任务被妥善完成即可。”

这点破了当前App生态的核心痛点：大多数App，本质上都是“数据入口+简单工具”，其存在的意义，是解决用户某一个具体的细分需求——记录饮食、管理待办、编辑文档、同步日程......但这些需求，在AI代理面前，都能被一站式解决，且解决方式更高效、更自然，无需用户在多个App之间频繁切换。

那些仅聚焦于“单一功能”的数据管理类App，未来终将被AI代理取代——它们的价值，会被AI代理整合吸收，成为AI能力的一部分。

而能在这场重构中幸存下来的App，肯呢个只有那些“真正依赖物理传感器”的应用——比如智能手表的健康监测App（依赖心率传感器）、工业控制App（依赖工业传感器）、自动驾驶App（依赖车载传感器）。

这类应用的核心价值，是感知物理世界、传递传感器数据，而非单纯的数据分析与管理，因此无法被AI代理取代。

Peter表示，这并非“App的消亡”，而是软件生态的终极重构。过去，我们的手机、电脑中，装满了各种各样的App，频繁切换、数据不同步等问题，始终困扰着用户；未来，AI代理将成为“超级入口”，所有功能都将通过AI代理实现，用户无需记住各类App的操作方式，无需担心数据不同步，只需通过自然语言指令，便能完成所有任务。

这种重构，已然显现出清晰的苗头。2026年，越来越多的开发者，开始放弃“单一App开发”的路径，转向“AI代理技能模块”的研发——他们不再执着于打造一款独立的App，而是专注于提升AI代理的专项能力，比如优化AI代理的图片处理、代码编写、家电控制等技能，让AI代理能更好地满足用户的个性化需求。

其实，行业“巨头”也已敏锐捕捉到这一趋势：OpenAI推出GPT-4 Agent API，允许开发者为GPT-4添加各类技能模块，丰富其应用场景；Anthropic聚焦专业化AI代理研发，针对不同行业、不同场景，打造专属的AI助理；谷歌则在全力整合旗下应用生态，试图打造一个以AI为核心的“超级入口”，承接用户的全场景需求。

但Peter认为，巨头们的转型，不会一帆风顺。核心症结在于，巨头们早已习惯了“数据垄断”与“生态壁垒”的商业逻辑，擅长用复杂的规则绑架用户，而AI代理的核心竞争力，在于简单、开放、以人为本——这种理念，与巨头们的商业逻辑，存在本质上的冲突。

“模型在不断迭代，甚至逐渐走向商品化。如果App消失，模型趋于同质化，‘大脑’变得可自由替换，那么AI产品的核心价值，将落在何处？”

Peter指出：“核心价值，在于用户的数据所有权，在于AI的人格化，在于群体智能的协同。”

当所有模型都趋于同质化，当所有功能都能被AI代理实现，真正能留住用户的，不是强大的模型算力，不是复杂的功能矩阵，而是安全的隐私保护、有温度的交互体验，以及能真正解决问题的核心能力。

OpenClaw的火热、rentahuman.ai的出现、群体智能的崛起、软件生态的重构……这一系列信号表明，AI代理的时代，正加速到来。

而2026年，或许正是AI代理爆发的前夜。一场由智能体驱动的变革，正悄然重塑我们的工作方式、生活形态，乃至人与技术的关系。未来，每一个个体都将拥有属于自己的“AI团队”——它们专注于执行繁琐的重复性任务，让我们从低效的劳作中抽身，将时间与精力投入到真正需要创造力与判断力的领域。

我们正站在人机共生的关键十字路口。AI 技术的终极使命，从不是颠覆取代，而是赋能增效。未来产业的走向，终将取决于人类如何驾驭技术、坚守价值：让企业实现高质量发展，让个体在变革中找到自我、成就自我。这，或许正是AI时代最深刻也最值得深思的命题。