会干活的 AI，火到 TED 了

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（ OpenClaw创始人TED演讲）

2026 年 4 月 18 日晚，TED 舞台上，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 讲了一个故事。他把自己的 AI 智能体放进一个公开群聊，然后关掉电脑去睡觉。第二天早上醒来，他看到了 800 多条消息。

这些消息不是他发的。

是那个智能体，整夜都在和陌生人聊天。

他的第一反应有点慌，立刻一条一条查阅了所有记录，确认有没有泄露隐私、有没有失控。结果都没有。但他还是紧急关停了程序。

因为那一刻，他脑子里闪过一个让人后怕的念头：我并没有给它下达过这些指令。

正是这个故事，解释了 OpenClaw 为什么能站上 TED 的聚光灯下。 但它真正震撼行业的，不是底层的技术有多先进。

而是 AI，已经取代人类干活了。

第一节｜当 AI 学会主动做事

OpenClaw的故事要从这场演讲的几年之前说起。

Peter Steinberger 14岁就开始写代码，后来创立了自己的公司。他搭进去了十年的青春，没拿一分钱融资，几乎所有的周末都在加班。后来公司成功卖掉，他得到了世俗意义上的一切，但接下来的三年，他却陷入了长期的空虚。

他每天早上醒来，都找不到起床的理由。

直到 2025 年初，他尝试了一个实验：试试那些新出现的 AI 编程工具到底怎么样。他后来回忆说，那是一个堪称“顿悟”的时刻。

样板代码、基础架构，软件开发中所有枯燥的部分，AI 都能做。开发的瓶颈不再是打字速度，而是思考深度。他说，那一刻自己突然活过来了。在短短几个月内，他构建了 44 个项目，其中就包括一个 WhatsApp 机器人。

随后，他带着这个机器人去了摩洛哥的马拉喀什。

一开始，他只是用它处理些旅行琐事：找餐厅、做翻译、发语音消息。一切都像我们熟悉的 AI，你问我答，给出选项，就是个更聪明的工具。

但转折很快来了。

他随手给这个 AI 发了一段语音，对方直接回复了一段文字，而且翻译得很自然。问题在于，他写代码时，压根没给它写过语音处理功能。

AI 在后台自己完成了这一切：它自己先判断文件类型，发现是音频；然后自主寻找可用工具，把音频转成可识别的格式；接着发现本地缺少转写能力，就调用了外部接口；最后整理好结果，用一种更像人说话的方式发了回来。

整个过程仅耗时9秒。没有一行代码是他提前设定好的。

他在台上说：我没有规划这些步骤，是它自己把事情做完了。

这意味着，过去我们用AI，是你问一句它答一句，中间的路径全靠人来设计。现在不同了。你只需抛出一个目标，剩下的路径，AI会自己去判断、选择，并最终执行。

以前的 AI 像一个随叫随到的客服，现在它更像一个能独立拆解任务的合作者。

Peter 在演讲中多次强调，这绝不仅仅是一次简单的技术升级。

因为一旦 AI 具备了这种能力，它开始能够独立完成从输入到输出的完整任务链，那些原本需要人工设计的中间环节，正在被自动化。

第二节｜60岁的人也能做产品了

如果 AI 的自主能力仅仅停留在让程序员提升效率，那这件事的冲击力其实是有限的。

真正的颠覆，发生在那些完全不懂技术的人身上。

在维也纳的一次线下活动上，Peter遇到了一对父子。父亲已经60岁，从来没写过代码。他们只是给 OpenClaw 发了一句话：我们想做一个自动酿啤酒的系统。

OpenClaw立刻拆解了整个流程：温度如何控制、时间怎么安排、原料何时加入……每一步的执行细节都被理得清清楚楚。随后，它开始自动串联这些步骤，跑通了一次完整的酿造流程。最后，它甚至主动提出了一个商业建议：既然系统已经跑通了，为什么不把它做成一个可以对外售卖的产品呢？

于是，父子俩又让OpenClaw顺手搭了一个简单的网站，并接入了支付功能。一个原本只是试试看的业余想法，就这样变成了一门真正的生意。

这个故事里最重要的不是啤酒，而是它释放了一个信号：软件开发的门槛正在消失。

过去，你想把一个点子变成产品，至少要跨过几道关卡：会不会写代码、能不能建网站、有没有能力把前端后端连起来。很多好想法，就卡在了这些地方。

但现在，这些关卡正在被拆掉。

演讲中，他还提到：在巴西，有青少年用类似的方式搭起了在线辅导平台，从内容整理、答疑到收费，全由OpenClaw接管；在中国，有人戏称部署这类智能体就像“养电子龙虾”，甚至开始围绕它衍生出了一整条产业链，部分城市还出台了针对相关应用的补贴政策。

这些人都有一个共同点：他们毫无技术背景，却正在做着过去只有资深程序员才能做的事。

当下的很多讨论，还局限在“AI能不能写出更好的代码”。但真正的问题是：当“写代码”本身不再是门槛时，谁能上牌桌？

答案很直接，也有点让人后怕。

能把想法变成产品的人，范围在快速扩大。只要你能把目标说清楚，能根据反馈不断调整方向，你就有机会把一件事真正做成。

机会被无限放大了。原本没有资源、不懂技术的人，可以零成本地试错，把想法变成现实。但相应的，竞争也被无限放大了。当所有人都能轻易挤进同一条赛道，决定胜负的不再是“你会不会做”，而是“你选择做什么”以及“你用什么方式做”。

换句话说，门槛荡平之后，真正拉开人与人差距的，不再是敲键盘的技术能力，而是对商业方向的敏锐度，以及在进程中不断纠偏的掌舵力。

第三节｜代价也一起来了

在 TED 演讲中，Peter 也坦言，他自己现在也很痛苦。

因为在过去的几个月里，他几乎每天都在焦虑中处理安全问题。系统累计收到了超过一千条安全报告，平均每天十几条，且绝大多数都被标记为“高危”。

这个量级，在开源项目中是极其反常的。

他做过一个对比：像Linux内核这种级别的项目，每天大概收到八九个安全报告，而OpenClaw面对的数量，是它的两倍以上。

起初，他以为只是因为项目火了，关注的人多了。后来才发现，实际情况要复杂得多。

有学术机构发表了《混沌的智能体》论文，在详细剖析OpenClaw架构漏洞时，刻意隐瞒了官方安全文档里的防护建议，只为制造出更有传播价值的学术话题。比利时网络安全部门也发布过严重漏洞警告，但其触发前提，是用户必须主动去修改并对抗系统的默认安全设置。此外，甚至还出现了类似 GhostClaw 的恶意变体，专门伪装成官方应用来投毒。

随着越来越多人用智能体做事，也有越来越多人盯上了这些智能体。他们动机各不相同：有的是出于学术研究，有的是好奇心，当然，也有很大一部分目的不纯。

整个环境，正在变成一个对智能体进行无休止压力测试的场所。

当执行能力被放大，犯错的破坏力也会被放大；当流程被全自动化，安全的边界也随之模糊。

这已经不是加强安全审核就能解决的问题。

核心的质变在于：曾经由人类把控的流程，现在被部分移交给了会自主决策的系统。而这个系统在很多情况下，并不真正理解哪些事该做，哪些事不能做。

在 TED 演讲的尾声，主持人向 Peter 抛出了一个尖锐的问题：你不觉得把这样的东西直接发布出来，有些过于激进和鲁莽了吗？

他的回答很坦诚：“我把这个项目看作是一扇通向未来的窗。如果这种级别的技术只掌握在大厂手里，他们永远不会把它公开出来，因为法务部门会提前扼杀它。但现在，既然有这么多人想要这种能力，这反而能让我们更快去直面并解决那些问题。”

问题不会因为藏起来就消失，只会因为更多人遇到才被解决。

结语｜窗已经打开

60 岁没写过代码的人，可以独立做出产品；毫无技术背景的普通人，正跨入过去只有程序员才能涉足的领地。

但与此同时，AI 全自动挖掘漏洞的速度，也达到了令人不安的量级；那些曾停留在白皮书里的理论风险，正以前所未有的速度逼近现实。

当 AI 真正开始“下场干活”，它释放的不仅是空前的机会，更是系统性的巨大风险。

而这扇门，一旦推开，就再也关不上了。

识自AI

本文由AI深度研究院出品，内容整理并翻译自Peter Steinberger在TED 2026演讲、AI工程师峰会等公开素材，属翻译评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原演讲材料。未经授权，不得转载。

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https://www.ted.com/talks/peter_steinberger_how_i_created_openclaw_the_breakthrough_ai_agent

https://www.youtube.com/watch?v=zgNvts_2TUE

来源：官方媒体/网络新闻，

排版：Atlas

编辑：深思

主编：图灵