2026年2月，一个让开发者困惑的消息：OpenAI 收编了 OpenClaw。
困惑的点在于——这项目看起来"没技术含量"：调用 LLM API、连 WhatsApp、操作文件，哪一项不是现成的技术？凭什么 Meta、xAI 都要抢，扎克伯格亲自下场？
更让人不解的是，Peter Steinberger 本人也说：这只是一个"周末业余项目"，用 Codex 几个月就写出来了。
如果技术不是重点，那巨头到底在抢什么？
一、被忽视的真相：他看到的东西，你没看到
让我们回到2024年底。
那时候，AI 圈在讨论什么？
- 模型参数规模
- 推理能力上限
- 多模态融合
- AGI 什么时候到来
所有人都在盯着"AI 能做什么"，在技术指标上内卷。
但 Peter Steinberger 问了一个不一样的问题：
“普通人想要用 AI，门槛在哪里？”
二、场景洞察一：入口选择
答案看起来简单，但很少有人真正意识到：
普通人不会为了用 AI 去下载一个新 App。
他们生活在 WhatsApp、Telegram、微信里。
所以 OpenClaw 做的第一件事就是：不做一个新的聊天 App，而是让 AI 长在用户已有的聊天工具里。
这个选择的洞察力在于：
| 常规思路 | OpenClaw 的思路 |
|---|---|
| 做一个 AI App，让用户下载 | 用现有的通讯工具，用户无需改变习惯 |
| 用户主动打开 App 找 AI | AI 藏在用户的日常对话流里 |
| 需要教育用户"为什么用我" | 用户已经在用，只是多了个联系人 |
不是让用户来适应产品，而是让产品融入用户的生活。
这不是技术问题，是对用户行为的理解。
三、场景洞察二：从"能回答问题"到"能干活"
打开 ChatGPT，你会问什么？
“帮我写一段代码” “解释一下这个概念” “翻译这段话”
都是"问问题，要答案"的模式。
但 Peter Steinberger 观察到另一个场景：
用户真正想要的不是 AI 帮他"回答问题"，而是"把事情做了"。
- 发一封邮件
- 预订一个餐厅
- 调试一段代码
- 整理一个文件夹
这些是"任务"，不是"问答"。
所以 OpenClaw 从第一天起就定位成：
不是聊天机器人，是能干活的助手。
这两个定位的区别，决定了产品设计的方方面面：
| 聊天机器人 | 能干活的助手 |
|---|---|
| 追求回答的质量 | 追求任务的完成度 |
| 对话是目的 | 对话是手段 |
| 用户自己动手执行 | AI 替用户执行 |
| “我告诉你怎么做” | “我替你做了” |
这个区分，看起来简单。但你看市面上有多少 AI 产品，仍然停留在"更聪明的聊天机器人"阶段。
四、场景洞察三：信任的建立方式
让 AI 帮你"干活"，意味着什么？
意味着你要给它权限：读你的文件、发你的邮件、操作你的电脑。
这需要信任。
信任从哪里来？
不是从技术白皮书，不是从安全认证——是从日常相处。
OpenClaw 让 AI 以"一个联系人"的身份出现在你的 WhatsApp 里。
你跟它聊天，它帮你做小事。慢慢地，你开始让它做更大的事。
这不是刻意设计的安全机制，而是顺应人类建立信任的自然方式。
就像你会让常去的咖啡店老板帮你照看行李，但不会让一个穿西装的陌生人碰你的包。
五、真正的稀缺资源
回到开头的问题：巨头在抢什么？
不是代码——代码开源了。
不是技术——技术谁都做得出来。
是对场景的洞察力。
- 在所有人盯着模型能力时，他看到了"入口"的问题
- 在所有人做聊天机器人时，他定义了"能干活的助手"
- 在所有人讨论安全框架时，他设计了"通过日常相处建立信任"
这种洞察力，无法通过招聘、培训、花钱买到。
它来自于：
- 对用户行为的深度观察
- 对自己作为用户的反思
- 敢于做看起来"不够酷"的选择
六、一个反直觉的启示
我们习惯认为：厉害的产品，来自厉害的技术。
但如果你仔细观察历史，会发现相反的规律：
| 产品 | 最初看起来 |
|---|---|
| 只是另一个搜索框 | |
| 微信 | 只是另一个聊天工具 |
| 抖音 | 只是另一个短视频 App |
| OpenClaw | 只是 API + WhatsApp |
它们不是靠技术取胜，而是靠准确捕捉到一个真实场景，然后用最简单的方式满足它。
技术只是手段，洞察才是核心。
七、对创业者的启示
1. 别问"技术上能不能做"
这个问题在 2026 年几乎没有意义。能做，而且很容易。
真正要问的是：
“用户在什么场景下会需要这个？那个场景真实存在吗？”
2. 去"低价值"的地方找机会
大家都在卷的场景，往往已经被充分挖掘了。
反而是那些看起来"低价值"、“不够性感"的场景——比如通过 WhatsApp 控制 AI——可能藏着真正的机会。
因为那里没有竞争，因为"聪明人"看不上。
3. 观察用户，而不是观察技术
Peter Steinberger 不是从技术出发去构思 OpenClaw。
他是观察自己的行为：我想让 AI 帮我做事，但我不想打开一个新 App。
这个观察很简单，但很多人做不到——因为他们太忙着追逐最新的技术了。
八、写在最后
OpenAI 买 OpenClaw，买的不是一个技术项目。
买的是一个人对场景的洞察力。
这种洞察力看起来"没技术含量”，因为它确实不需要写很多代码。
但它需要：
- 放下对技术的痴迷，去观察真实的人
- 做看起来"不够酷"的选择，因为那是对的选择
- 在所有人往一个方向跑时，敢于往另一个方向看
未来十年，AI 技术会越来越容易获得。
真正稀缺的，是发现场景的眼睛。
P.S. Peter Steinberger 说他"从没想过这个玩票项目会掀起这么大的波澜"。这恰恰说明了一个道理：最好的产品洞察，往往来自于对自己真实需求的诚实回应，而不是对市场趋势的刻意追逐。