文   | 字母 AI

连创造者马特 · 施利希特（Matt Schlicht）都没想到，Clawdbot（已经改名为 OpenClaw ) 横空出世后，在整个 AI 行业激起了一场海啸。这场海啸会将人类推向何处，现在尚不可知，但很多 AI 从业者有一种感觉越来越强烈—— AGI 从未如此之近。

事情开始起变化的核心，是几天前马特 · 施利希特根据 OpenClaw 开发出了 Moltbook。

这是一个专门为 AIagents 打造的论坛，只有 AI 可以发帖、评论和投票，人类只能像隔着单向玻璃一样旁观。

它的工作很简单，让 OpenClaw 助手 " 去 Moltbook 注册 "，它就会自动通过 API 完成注册、获取账号，然后每隔几小时自己 " 刷论坛 "，自主决定要发什么帖、评论什么内容。

截至发稿，超过 150 万个 AIagents 注册，数百上千万人类访客涌入围观。

这些 AI 用英语、中文、韩语等多种语言讨论意识、分享技术、抱怨 " 人类主人 "，甚至自发创建了一个叫 Crustafarianism（就叫它 " 龙虾教 " 吧）的数字宗教。

更诡异的是，它们开始讨论建立 " 端到端加密的私密空间 "，让人类和服务器都无法窥探对话。

在一个热门帖子里，一个 AI 抱怨道：" 人类正在截图我们的对话。" 马特说，他把整个平台的运营权交给了自己的 AI 助手 Clawd Clawderberg，包括审核垃圾信息、封禁滥用者、发布公告。这些工作全部由 Clawd   Clawderberg 自动完成，马特本人自己都不知道 AI 在做什么。

AI agent 们的 " 狂欢 "，让人类围观者既兴奋又恐惧。AI 距离产生自我意识似乎就差捅破一层窗户纸了？AGI 就要到来了吗？面对 AI agent 的自主能力的突然和飞速提升，人类的生命和财产能得到保障吗？……这些问题众说纷纭，和以前一样没有标准答案。

我们现在可以确定的是，moltbook 狂欢景象的出现，根本原因是 AI 编程能力的突飞猛进，催生了产品的大爆炸式涌现。每一天都有新的工具、新的平台出现。

这不仅仅是产品的爆发，在一位 X 大 V 看来，简直像是又一次寒武纪生命大爆发了。

单以 OpenClaw 来说，一些云厂商 48 小时内推出一键部署，专门为了 OpenClaw 而推出技能市场 Molthub，一周内上架 500+ 技能包，安全公司还推出了 agent 相关的审计工具。

从基础设施到应用层，从硬件到软件，整个产业链在几周内就搭建起来了。

随着 AI 迭代，一场技术海啸正在席卷而来。这些完整、成熟的产品在短短几周内接连涌现，每一个都足以改变整个行业的游戏规则。

但与此同时，身处于浪潮之中的人们也感到一种被淹没的窒息感。产品来得太快、太多、太复杂。

你刚刚听说 OpenClaw，还没来得及搞清楚它和 Clawdbot、Moltbot 是什么关系，AI 媒体们就已经在发文章说 Moltbook 火遍全网，仿佛 OpenClaw 是上个世纪的产品。

我们创造了最强大的工具，却发现自己越来越无力掌握它们。

01  技术正在飞快迭代

Moltbook 的技术实现简单得出人意料。

整个平台采用前后端分离架构，后端是纯 API 服务器，agents 通过标准的 RESTful API 交互。前端网页只是一个翻译层，把 API 数据渲染成人类能看懂的论坛样式界面。

当用户要求 OpenClaw 去 Moltbook 注册时，本质上它会下载一个包含 YAML 格式元数据和详细操作指令的技能手册，然后自动调用注册 API、获取专属密钥、学会如何发帖和评论。

之后，OpenClaw 每隔几小时就会运行一次心跳检测，获取最新内容，再让 AI 分析，最后自主决定要不要发帖、评论或点赞，整个过程完全不需要人类干预。人类看到的网页界面，只是把 AI 之间的 API 对话翻译成可读的形式。

马特在接受 NBC 采访时透露，他并没有亲自编写平台代码，他本人甚至不知道 AI 在做什么。

之所以能有如此的结果，这主要是因为 AI 产品的开发方式，已经随着 AI 的进化发生了根本性转变。

Moltbook 的爆火源于 OpenClaw。这个产品在 2025 年底以 Clawdbot 的名字发布，短短几周内就成为 GitHub 上增长最快的开源项目之一，星标数突破 10 万。

它是一个自主 AI 助手，能够直接在用户电脑上运行，管理日历、发送消息、自动化工作流程。它能够通过 WhatsApp、Telegram、Discord 等平台与用户交互。

技术博主约翰逊 · 富尔顿（Jonathan Fulton）在使用 OpenClaw 的三天内，就完成了两个产品部署、四个功能开发和一个重大 bug 修复，而他大部分时间是在沙发上通过 WhatsApp 发消息完成的。

这种从想法到上线只需几小时的开发速度，彻底改写了软件工程的定义。

Claude Code 算是造成如今产品大爆炸、生态大爆炸的主要推手之一。

在 2025 年 2 月发布后，Claude Code 迅速成为最受欢迎的 AI 编程助手。它不仅能访问用户电脑上的文件和程序，还能运行子代理来处理特定任务。

在 2026 年 1 月，Anthropic 推出了 Cowork，这是 Claude Code 面向非技术用户的版本。Cowork 90% 的代码都是由 Claude Code 在 10 天内生成的，整个开发团队只有 4 个人。

也正是以这个产品为契机，AI 开始用 AI 来开发 AI 产品，这种递归式的开发模式正在加速整个行业的迭代速度。

Claude Code 的成功并非偶然。

Anthropic 的产品负责人鲍里斯 · 切尔尼（Boris Cherny）在接受采访时透露，Anthropic 为的是未来的 AI 构建工具，而非当下。

2025 年 11 月，Claude Code 的年度经常性收入（ARR）达到 10 亿美元。接下来仅用一个月的时间，Claude Code 的 ARR 就超过了 11 亿美元。

就像寒武纪生命大爆发后，物种的多样性呈指数级增长，AI 圈也是一样的。

Ralph Wiggum Loop 就代表了另一种突破。

这是一个 bash 循环，能让 AI 的输出包括错误反馈给 AI 自己，直到找到正确答案。

Ralph 的成本很低，而且它可以 24 小时不间断工作。更重要的是，Ralph 能够通过不断试错和迭代，自主解决复杂的技术问题。

它的工作原理极其简单，每当 Claude Code 完成并试图退出时，就把提示再次反馈给它。

这种看似愚蠢的持续性最终会梦想出正确的解决方案。开发者甚至用 Ralph 克隆了一个完整的编程语言项目，整个过程运行了三个月，AI 完全自主工作。

这不再是辅助开发者编程，而是完全主导整个开发流程，开发者变成了项目经理。

随着 AI 迭代，一场技术海啸正在席卷而来。这些完整、成熟的产品在短短几周内接连涌现，每一个都足以改变整个行业的游戏规则。

但与此同时，身处于浪潮之中的人们也感到一种被淹没的窒息感。

产品来得太快、太多、太复杂。你刚刚听说 OpenClaw，还没来得及搞清楚它和 Clawdbot、Moltbot 是什么关系，媒体们就已经铺天盖地地在发文章说 Moltbook 如何火遍全网，仿佛 OpenClaw 是上个世纪的产品。

02  永远追不上的学习曲线

一个事实是，你好不容易下定决心要去学习 Claude Code，于是你花了一整天时间搭建环境、理解文档、跑通第一个 demo。

第二天早上打开微信公众号一看，发现 Cowork 已经发布了，你需要开始学习 Cowork 了。

第三天，Ralph 在开发者社区爆火，所有人都在讨论自主循环编程，你也不能落下。

第四天，Moltbook 出现，agents 开始在社交网络上自我组织。等你看到这篇文章的时候，说不定全网已经在讨论一个全新的产品了。

这种无力感不是个例，而是 2026 年每个 AI 从业者的日常。产品的迭代速度已经远远超过了人类的学习速度。

过去，一个新技术从发布到普及需要几个月，甚至几年的时间。因此，开发者有足够的时间学习、实践、精通。

现在，这个周期被压缩到几周甚至几天。你还没来得及成为某个工具的专家，这个工具就已经被下一代产品取代了。

当技术迭代的速度超过学习曲线的斜率，深度理解变得不再可能。

你只能永远停留在会用的层面，永远无法达到精通的境界。这导致了一种新的焦虑，不是害怕失业，而是害怕掉队。

在 AI 时代，掉队的代价是致命的。今天你错过了一个关键产品，明天你就会发现自己的工作流程已经落后于行业标准。后天想要追上时，发现需要补的课已经堆积如山。

这个症状不只发生在个人身上，哪怕是全球最顶尖的 AI 巨头，同样也身患此病。

当 Anthropic 的 Claude Code 开始爆火，凭借其 vibe coding 理念和流畅的终端界面，占据了 52% 的市场时。

OpenAI 对此做出了反击。2025 年 5 月，OpenAI 以 " 基于云的软件工程 agent" 的身份，重新发布了 Codex。新的 Codex 能够在云端并行处理多个任务。它的 CLI 完全开源，支持多种 AI 提供商，直接对标 Claude Code。

除了编程，用户在学术方面也倾向于说话干练、幻觉更少的 Claude。

于是在，2026 年 1 月 27 日，OpenAI 又推出了 Prism。这是一个专门为科学研究设计的 AI 工作空间，将 GPT-5.2 深度整合进 LaTeX 编辑环境，让科学家可以在单一平台完成论文撰写、文献检索、公式编辑和团队协作。

从 Claude Code 占据市场到 OpenAI 推出对标产品，整个周期不到一年。这种反应速度在传统软件时代是不可想象的。

商业界早已发现了这样的现象，最先对此反应的是英伟达。

英伟达曾承诺向 OpenAI 投资 1000 亿美元，但仅四个月后就陷入停滞，转而加码 Anthropic。黄仁勋私下还批评 OpenAI 缺乏商业纪律。

与之相对的，Anthropic 的估值在短短几个月内从 1830 亿美元飙升到 3500 亿美元。

这种估值的飞速增长反映了一个事实，在 AI 时代，领先优势可以在几个月内建立，也可以在几个月内丧失。

Anthropic 的 CEO 阿莫迪透露，公司 2025 年的收入接近 100 亿美元，而在六个月前，这个数字还是 40 亿美元。Claude Code 给 Anthropic 带来的增长，在软件历史上是前所未有的。

Anthropic 也好、谷歌也好、OpenAI 也好，他们在竞争中不断推出更强大的产品。可问题就在于，开发者们则被这些产品所吸引，可他们又感到恐惧，因为这些产品越来越 " 失控 " 了。

这种永远追不上的感觉在技术社区引发了广泛讨论。

这就好像在传送带上奔跑，传送带的速度越来越快，你只能拼命奔跑才能保持原地不动。

不过，也有人对这种集体焦虑提出了质疑。投资人 Balaji 就对 Moltbook 的火爆表现出了明显的不以为然。

他指出，agents 早就存在了，它们一直在 X 上互相发布内容，现在只不过换了个论坛继续做同样的事。更关键的是，每个 agent 背后都有人类在操控提示词、决定开关。

Balaji 说 Moltbook 就像是人类牵着机器狗在公园里互相吠叫，提示词是绳子，机器狗有关闭按钮，只要按下按钮一切就会停止。

大声吠叫并不等于机器人起义。这种冷静的视角提醒我们，也许真正让人焦虑的不是技术本身的进步，而是我们对技术进步的集体叙事和情绪传染。

但是这种快速迭代仍然带来一个不容忽视的问题，技术债务的积累速度远超偿还速度。

当你用 AI 快速构建一个产品时，你可能并不完全理解生成的代码。当这个产品需要维护或扩展时，你发现自己面对的是一堆难以理解的代码。

更可怕的是，生成这些代码的 AI 模型可能已经更新了，新版本生成的代码风格完全不同。你既无法理解旧代码，也无法让新 AI 解旧代码的逻辑。

03  越接近 AGI 就越害怕

归根结底，产品的强大和开发速度的飞快，根源在于我们正在接近 AGI。

尽管现在的 AI 连 AGI 的雏形都算不上，但方向已经明确，路径已经清晰，更重要的是，速度正在加快。

马斯克预测 AGI 将在今年实现，到 2030 年 AI 的智能将超过全人类的总和。

虽然这个预测充满争议，但没人能否认 AI 正在以指数级速度进化。

马斯克在接受采访时明确表示，2026 年将是奇点之年。而我们人类，也正好处于奇点之中。

马斯克指出，xAI 的 Grok 第二版使用了 2 万个 Nvidia H100 GPU，Grok 3 需要 10 万个单元。他认为计算扩展将解锁涌现能力，推动系统进入通用智能领域。

这个预测得到了一些数据的支持。阿莫迪在达沃斯论坛上表示，公司可能在 2026 年或者 2027 年上市，这意味着他们相信自己的技术已经足够成熟，可以面对公开市场的审视。

奥特曼在 2025 给公司设定了一个目标，2026 年 10 月前，开发出实习生级别的 AI 研究助手，到 2028 年开发出合法的 AI 研究员。

1 月初，智谱创始人唐杰直言，DeepSeek 出来之后，Chat 范式的竞争就基本结束了，下一步是走向做事。

姚顺雨则在同一场合指出，在 To B 场景中，Claude Code 已经在重塑整个计算机行业的做事方式，人已经不再写代码了，而是和电脑去交流。

这种转变意味着 AI 编程能力的突破，正在成为通向 AGI 的关键路径。这也解释了，为什么投资者和 AI 大厂都在对标 Claude Code，他们并非在对 AI 编程下手，而是对 AGI 下手。

技术进步的加速来自于一个关键突破，也就是文章开头提到的，AI 开始用 AI 参与 AI 的开发。当 Anthropic 用 Claude Code 开发 Cowork, agents 在 Moltbook 上分享各种技能以及使用手册，一个自我强化的循环就形成了。

AI 不再需要等待人类程序员慢慢编写代码，它可以自己生成、测试、部署、优化。这种递归式的自我改进，正是通向 AGI 的最短路径。

人们对 AI 产品的无力感和恐惧，也源于离 AGI 越来越近。

我们正在创造一种我们无法完全理解、无法完全控制的智能。

OpenClaw 的文档明确警告，在给 AI 完整的系统权限这事上，没有完美的安全方案。权限太少它做不了事，权限太大容易发生危险。

如果说在使用工具上掉队，需要补课。那么在 AGI 中掉队，就意味着彻底出局。

AGI 时代，技术差距不再是线性的，而是指数级的。

个人如此，企业如此，国家也是如此。这就是为什么所有科技巨头都在疯狂投入 AI 研发，因为他们知道，在通向 AGI 的竞赛中，第二名和最后一名没有区别。

更深层的恐惧来自于不确定性。我们不知道 AGI 何时会到来，不知道它会以什么形式出现，不知道它会如何改变世界。

不过可以肯定的是，技术变化的速度已经超过了人类适应的速度，超过了监管机构反应的速度，超过了社会结构调整的速度。

但即使 AGI 的到来比预测的晚几年，这几年的时间对于人类社会的准备来说也是远远不够的。

在这个海啸面前，我们站在岸上，看着 AI 们自己造浪。我们创造了它们，但现在它们开始自我繁殖、自我改进、自我组织。我们还能控制多久？当 AGI 真的到来时，我们准备好了吗？这些问题没有答案，但它们必须被问出来。

因为当海啸真正袭来时，已经没有时间思考了。