AI 疯狂分子

人类有史以来面临的所有问题都是线性的问题。但是这一次， AI 不是， AI 带来的是指数级变化。由此产生的巨大的撕裂感，相信是人类历史上前所未有的。

当AI编程的门槛持续下探，AI能作为工程代理、调度师帮你快速落地代码的时候，一款软件，某种程度上一个人就够了。 但随之堆出来的屎山代码，说实话，其他人根本改不动。 这种情况下，一款软件的好坏，取决于这个人的品味；它的成长上限，取决于这个人的迭代速度；而最核心的，它的整个生命周期，全绑在这个人的身体上。

今天我们会发布更新四款软件： 一是龙虾一键生成投标书，可以把以前几天的工作量，压缩到数小时完成，已经找了数家企业实测，商务效率大幅度提升。 二是 AI+传感器，基于独家海量数据的传感器工程师智能助手，这是工业智能神经中枢的优化平台，让工程师大幅度提高效率进行传感器采购、测试，以及运营分析、预测和优化。 三是《让拍剧像聊天一样简单》这是何静副教授的个人作品，把剧本，AI 拍剧、众平台发布一气呵成，放在一个界面里面。 四是 ZeeLinClaw 更新，今晚支持微信操作，内置微信 Clawbot。 对以上软件感兴趣的可以留言。 AI+传感器那个软件，我花了一个多小时梳理框架，重新提炼，这个软件具有独家数据+AI 的独特优势，就看我们的超级个体能否高速迭代了。

这是我和硅谷一位朋友，组成超级 AI 搭子，研发的一款 Polymarket 的模拟交易的 IOS APP，有感兴趣的内测朋友可以联系我。

如果把AI当成一个完整产业来看，它其实是一座清晰的黄仁勋说的五层结构：电力→芯片→数据中心→模型→应用。目前的现实是用户和注意力在上层，而真金白银却主要流向最底层——Nvidia靠卖GPU赚得盆满钵满，云厂商和电力公司也迎来巨大红利，而OpenAI这类模型公司仍在持续巨额烧钱。这种“底层吃肉、上层烧钱”的错位，与上世纪90年代互联网早期极为相似：最先暴富的是卖光纤、服务器和网络设备的公司，而非网站和应用。然而，这只是喧嚣期和基础设施建设期的阶段性特征。当AI进入实力PK期后，随着基础模型快速商品化、token成本持续暴跌，利润将逐步从底层向上迁移；等到产业走向成熟垄断状态时，应用层——尤其是那些能深度嵌入垂直行业、解决真实痛点并产生可量化ROI的AI产品——将成为整个价值链中最大的一块蛋糕。Nvidia黄仁勋本人也多次强调，AI带来的最大经济利益最终会来自应用层。互联网历史早已给出答案：卖铲子的阶段结束后，真正长期垄断利润并重塑世界的，还是平台与应用巨头。同时，DePIN、算力网络等去中心化基础设施方向的崛起，有望打破底层被少数巨头垄断的格局，进一步释放应用层的创新空间和价值潜力。因此，现在大家开始密集讨论算力、数据、能源和DePIN，并非偏离主题，而是正在为下一阶段——应用层真正爆发并主导价值分配提前布局。卖铲子的人会先富起来，但最终挖到最大金矿的，一定是那些真正把AI变成生产力的人。

最值得我们学习的三个高速迭代团队。 第一个值得我们深入学习的是马斯克旗下SpaceX的可回收运载火箭团队。SpaceX在2015年率先实现猎鹰9号火箭轨道级回收，而全球第二个实现同类技术突破的团队直到近10年后才取得成功，技术差距长达近十年。这充分说明，硬件领域一旦建立起真正的技术领先，优势可以保持多年；这支团队最核心的特色，正是坚持第一性原理与极致的指数级降本增效，这两大思路对我们做技术研发极具借鉴意义。 第二个值得学习的团队，是目前模型与框架领域迭代速度顶尖的Anthropic（Claude）团队。他们对大模型本质、模型与生态、模型与框架的关系理解极为深刻，因此能保持极快的迭代节奏，小版本基本以两周为周期快速更新。同时，Skill、MCP等关键理念均由Claude率先提出，为AI模块化能力与生态协同奠定了重要基础，这种从底层逻辑出发驱动产品迭代的模式，非常值得我们研究。 第三个值得我们重点对标学习的是OpenClaw团队。这支团队依托开源力量与AI能力，实现了前所未有的高速增长与迭代，从3月7日、8日、11日到13日连续推出新版本，迭代频率在整个软件发展史上都极为罕见。它不仅充分调动了全球开源社区的活力，更把AI的效率优势发挥到极致，是一人公司模式与开源社区协同发展的生动体现。 综合来看，这三支顶尖团队分别代表了硬件工程、模型框架、开源AI三大领域的最优实践：SpaceX靠第一性原理与极致成本构建长期壁垒，Anthropic靠底层认知与架构设计领跑迭代，OpenClaw靠开源协同与AI赋能刷新速度上限。认真研究并借鉴它们的核心打法，对我们中国在 AI 领域持续突破，具有极强的现实指导意义。

@OCityOfficial Good luck with everything

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Anthropic 把“研究、政策、招人、华盛顿布局”绑成一个动作 Anthropic 在 3 月 11 日宣布成立 The Anthropic Institute。表面上看，这像是一个研究机构；但往深一层看，它更像一个提前搭好的“规则前台”。Anthropic 在公告里说得很直白：他们判断未来两年还会有更猛的能力跃升，而且这些系统已经能发现严重网络安全漏洞、承担现实工作、甚至开始加快 AI 自身开发速度。于是他们把原本分散的红队、社会影响、经济研究拢到一起，又同步扩公共政策团队，还说今年春天会开华盛顿办公室。这个动作的重点，不是“再做一份白皮书”，而是把“模型公司知道什么、何时说、对谁说、用什么框架说”这件事，直接纳入竞争的一部分。 这它透露出一个更大的转向：头部实验室不再满足于只卖模型、卖 API、卖企业席位，它们开始争夺“解释权”和“预警权”。谁能最早定义“哪些风险算风险”“哪些工作会被替掉”“哪些场景该先管”，谁就有机会把社会讨论引到对自己更有利的轨道上。这里有很大的现实价值，也有很大的自利空间。换句话说，Anthropic 这一步既可能是真想把风险研究做深，也可能是在抢“先发叙事位”。我很在意一个新指标，叫 自伤披露率：如果以后这个 Institute 也能稳定公布那些对 Anthropic 自己商业化不利、但对公众有用的发现，那它才算真正有分量；如果只输出“既吓人又不伤己”的结论，它更像一家带研究外衣的政策前哨。接下来三个月最该看两件事：第一，它会不会持续公开可核验的负面发现；第二，OpenAI、Google、Meta 会不会跟进做自己的相似动作。如果跟进，说明治理不再是配角，而是主战场的一个方面。

在OpenClaw时代，什么素质最重要？ 这个由自主人工智能彻底重塑生产力与创造范式的革命时刻，最为珍贵且具预见性的品质，既不是漫长的工作年限，也非顶尖科技公司的荣耀或名校的镀金，而是那份被深刻洞见的“坐不住”：一种内在的躁动不安，一种看到革命性工具便血脉贲张、必须当天就上手实验、将其转化为生产力倍增器的本能冲动。这种坐不住的特质超越了传统技能的范畴，它在个人网站的精心打磨中悄然流露，在层出不穷的个人项目里得到印证，让拥有者能在人工智能编程的加持下，五天内写出超越过去五年的代码；在OpenClaw这类智能体的协同下，实现从构思到执行的超人效率，化一人之力为数字帝国的基石。经验、背景与学历在此时代几近失效，因为当面试中给出人为不可能完成的任务时，使用人工智能者的输出与传统者的差距可达十倍之巨。那些被坐不住驱动的灵魂，将成为新时代的真正主导者：他们不再是手写每一行代码的匠人，而是指挥智能军团的战略家；不是被技术浪潮吞噬的过时者，而是以永不停歇的好奇心，率先拥抱丰裕、引领人机共生未来的建筑师。因为归根结底，在智能体让知识执行普惠化的时代，唯一无法被复制的竞争力，便是这份坐不住的探索欲——它点燃了个体潜能的无限可能，铸就了属于这个时代的传奇。

昨天 OpenClaw 的热度 8800 万。

原版开源 OpenClaw 的用户在百万左右，到昨天为止 OpenClaw 的总下载量在 645 万，像我至少下载了二十次。

提一个新概念：超级个体对。 我正在全力推进“超级个体对”实验，核心是两两组队，把不同领域的顶尖能力者用AI高效串联，形成远超传统团队的超强组合。我本人专注于深度思考、战略研究与内容创作，是思考型、研究报告型的超级个体，如今我的研究效率比2022年提高十倍都不止，拥有持续输出高质量创意与体系框架的能力。但再强的个体也有能力边界，我目前最需要的，正是一位熟练使用AI的程序员——你来负责技术实现、工具搭建、产品落地、代码开发与工程化落地，我来负责顶层设计、方向判断、创意输出与研究体系。我们两两组队，不需要庞大团队，只靠两个人+AI，就能打通想法—框架—落地—迭代的完整闭环，把脑子里的模型、工具、产品、系统快速变成可运行、可演示、可复用的成果。我在硅谷做分享时，就和朋友用这种超级个体对、两两组队的模式验证过极强的爆发力：思考型超级个体 + 技术型超级个体，一个组合就能顶一整个团队的战斗力。如果你拥有某一项稀缺专长，无论是编程、设计、运营、产品、流量或其他硬核能力，都可以和我的AI能力、思考能力、研究能力形成完美互补，一起加入这场超级个体对的实验。我们不靠规模，靠精度、速度与深度，用最小协作单元做出最大成果，既有趣，又能真正跑出属于未来的全新协作模式。

OpenClaw 龙虾到底最适合哪些人？ OpenClaw 是目前最接近数字员工的开源 Agent。 但它不是万能神器，也不是给所有人准备的。官方宣传说适合个人、家庭、公司助理，甚至有非技术用户反馈“CLI 超级上瘾”，但开发者本人和社区实测都明确指出：它最适合有一定技术基础、愿意折腾、想把 AI 变成真正执行力的用户。 最适合的 5 类人（按匹配度排序） 1. 技术开发者 / 程序员 / AI 极客 / 独立开发者
这是核心受众。你能自己部署、自定义 Skills、多 Agent 协作、接入 Claude/GPT/Codex 等模型、甚至让它帮你写代码、跑测试、发 PR、自动化 DevOps。很多人专门买 Mac Mini 24/7 跑它。爱开源、爱控制、爱深度折腾的，这玩意儿就是天堂。 2. 一人公司 / 自由职业者 / 超级个体 / 创业者
最爽的场景！把它当全职无薪数字员工，自动化重复事务：内容运营（定时发帖、数据收集）、邮件处理、客户初筛、研究调研、发票报销、行程规划……一个人顶一个团队。很多人在用它“运行我的公司”，省掉虚拟助理费用。 3. 生产力极客 + 有重复明确工作流的人
内容创作者、电商运营、数据分析师、客服/行政岗、小团队：只要你的流程是“规则明确+重复”的（不是高度创意判断），它就能接管。例子：每天抓竞品数据、整理 Notion、发长辈图、检查航班、批量处理文件。混乱或需要大量人工决策的工作就不行。 4. 隐私党 + 自托管爱好者
数据全本地，不上传云端。律师、金融从业者、处理敏感信息的专业人士首选。配上无审查本地大模型，官方强调“基础设施你自己控制”，这点比任何云端 Agent 都香。 5. 中国用户
阿里云、腾讯云、京东云等都出了一键云部署，门槛大幅降低。即使你不是硬核程序员，也能快速跑起来。 不适合谁？（别踩坑） • 纯小白 / 非技术用户：部署 + 权限配置 + 安全设置有门槛。 • 只想简单聊天问答的人：直接用 ChatGPT / Claude / Kimi 就够了，OpenClaw 的价值在“执行”，不是聊天。 • 大企业 / 需要零维护的团队：安全风险（它能操作你整个系统）、token 费用持续（复杂任务很烧钱）、需要持续调教和监控。 • 高度创意/不确定性工作：它擅长执行确定步骤，不擅长原创决策（还是要靠你 prompt）。 一句话总结： OpenClaw 最适合那些“想把 AI 当员工用”、有技术底子或愿意学、每天有重复事务要自动化、又在意隐私和控制权的人。它不是玩具，而是生产力武器——用对了能省几倍时间，用不对就是又一个要维护的工具。

独家数据：原版 OpenClaw 截止今日下载总量 645万次。最近三周每周增幅约为 25 % 到 40%，附图是每周的起点日到当周的数据。

OpenClaw 龙虾输出内容的水平可以分为三个层次。 第一个层次，取决于基座大模型的能力——龙虾的能力本质上等于基座大模型的能力，所用的基座模型越强，龙虾本身的能力就越强。同时，你个人使用提示词的水平越高，还能在这个基础上再提升5到10分。 第二个层次，在于专业技能（skill）。这些技能最好由各个行业里的隐形冠军来打造，这样做出的skill才足够强大。当强大的基座大模型，配上高质量的专业技能，整体能力就能再上一个台阶。 第三个层次，则是借助龙虾自身的优化、组合与融合，实现组合创新、融合创新，最终产生涌现式的创新能力。这种能力往往在意料之外，又在情理之中，这种可能性可遇而不可求。

过一段时间 OpenClaw 的热潮降温之后，只有这么几种情况的人还会在用。 一是加密货币群体，二是搞智能营销的，三是不介意屎山代码的 AI 编程者（无精准需求的氛围编程），四是机构生产力提升的情形，五是国内出了某款廉价 AI 龙虾，或者龙虾连接本地的 AI 为主的模式。主要原因是价格太贵，每天养虾费得几十几百的，还有就是太开放后，安全问题，BUG 问题也比较多。 这种情况还需要基座大模型能力继续升级，价格继续下降才能解决。

OpenClaw 龙虾的内容质量只排在第三位。 从内容质量的最终判断权来看，真正决定内容质量上限的不是模型本身，而是人在环中的评价与取舍能力。如果把你提出的三种形态——极致人在环中的人机共生、单个强智能体、以及人在环外运行的 OpenClaw“小龙虾”——放在同一张系统架构图里看，它们本质上不是替代关系，而是对应三种不同的“质量—风险—规模”优化方向：极致人在环中之所以能产出最高内容质量，并不是因为模型能力更强，而是因为人类在回路中承担了“高带宽评价器”的角色——人提供的不是简单修改，而是实时注入审美函数、风险边界函数与商业目标函数，使模型的搜索空间被持续收敛到最符合当下语境的区域，因此质量上限≈模型生成能力×人类评价精度×可承受的迭代次数；单个强智能体则像特种研究员，在某个领域内可以爆发出高密度洞见，但如果未接入类似 OpenClaw 这样的运行时与技能生态，它就难以规模化嵌入持续工作流，只能完成“点状突破”而非“流程级复利”，因此优势在深度而非持续性；至于人在环外的 OpenClaw“小龙虾”形态，本质上是把 AI 从“建议层”推向“执行层”，让其具备跨渠道、跨权限、跨接口的行动能力，从而获得规模化与自动化红利，但这同时将风险、凭据管理、技能供应链安全与行为审计等治理问题集中到一个操作系统级节点，如果缺乏分层自治策略（如建议层、受限执行层、完全自动层的分级）与可回滚、可审计、最小权限原则的工程化控制，就可能在规模化同时放大系统性风险；因此最优解并不是在三者中选边站，而是构建一个分层协同架构：以人在环中的人机共生作为质量顶层，以 OpenClaw 作为自动化底座承担重复性与可逆任务，以单体强智能体作为专项攻坚模块嵌入关键节点，在关键决策、对外发布与高风险动作上保持人类终审，在可逆低风险环节释放自动执行，从而形成“质量上限由人类把控、规模效率由自动化释放、突破性洞见由强智能体冲刺”的三层协同体系，这种结构不仅能最大化内容质量，还能实现可持续复利与可治理的规模扩张。

养 OpenClaw 龙虾的三种类型。 运营型、杠杆型、进化型并不是简单的使用方式差异，而是三种完全不同的认知立场。运营型的本质，是把 OpenClaw 当作一个“可持续运转的系统”，你关注的不只是它能不能跑起来，而是它是否稳定、是否可控、是否具备清晰的流程与边界——它解决的是秩序问题，是让 AI 在既定框架内持续输出而不失控；这种模式强调流程设计、风险管理与长期可维护性，适用于需要稳定产出的环境，但它本身并不追求能力极限，而追求结构稳态。杠杆型则进入第二层思维，你不再问“系统是否稳定”，而是问“系统能否放大价值”；你开始设计自动化闭环、整合强模型与插件、优化任务分发与复用逻辑，让 OpenClaw 成为生产力引擎——它不只是执行，而是在时间和规模上产生非线性放大，本质是把 AI 嵌入价值创造链条中，形成效率与收益的倍增器。真正决定长期差距的是进化型——在这个层面，你把 OpenClaw 视为一种可持续演化的智能资产，而不是工具或流程节点；你为它构建记忆结构、反馈机制与持续调优体系，让它随着时间积累认知、风格与判断能力，使未来的决策质量高于今天；它不再只是稳定或高效，而是逐步形成结构性优势。运营型解决“秩序与持续”，杠杆型放大“产出与规模”，进化型押注“时间与复利”；三者分别对应稳态、扩张与演化，而真正高阶的策略，是以运营型为地基，以杠杆型创造现金流，以进化型构建护城河，使一个 AI 系统从可运转的工具，成长为可放大的引擎，最终沉淀为可复利的智能资产。