AI越强,做产品反而越难:OpenClaw创始人讲透AI创业的5个反常识

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ChatGPT Image 2026年8月25日 10_12_36.png

一个周末就能做出产品,但真正的竞争,可能才刚刚开始。

最近,OpenClaw创始人 Peter Steinberger 做了一次很有意思的分享。

这个项目最高峰时,曾做到一周470万次下载。

但看完整场分享,我真正感兴趣的,并不是470万这个数字。

而是他讲出了几个非常反常识的判断:

AI越来越强,为什么做产品反而越来越难?

当所有人都能做产品,什么才是真正的竞争力?

为什么他如果今天重新创业,会选择“Hard and boring”——又难、又无聊的事情?

如果你正在创业、做产品,或者正在经营一家企业,我觉得下面这5个变化值得认真看一看。

因为AI改变的,可能远远不只是“效率”。

它正在重新定义:

什么是能力,什么是壁垒,以及一个创业者真正应该把时间花在哪里。

一、AI正在让“做出来”这件事快速贬值

OpenClaw最早是怎么诞生的?

其实非常简单。

Peter有一天在工作,突然想去厨房找点吃的。

但他又不想离开电脑里的编码智能体。

于是他产生了一个想法:

能不能直接通过手机控制电脑?

他打开终端,把这个想法告诉AI。

大概一个小时之后,一个可以通过WhatsApp操控电脑的原型就跑起来了。

注意。

这里真正值得关注的,并不是“一个小时”。

而是:

过去一个产品最稀缺的能力之一——实现能力,正在迅速变得便宜。

以前我们经常说:

“我有一个很好的想法,但是我不会开发。”

所以很多人的创业障碍是:

不会写代码。

不会做产品。

没有技术团队。

没有钱雇程序员。

但现在,这些门槛正在快速下降。

AI可以帮你写代码、搭界面、调接口、改Bug、生成测试,甚至帮你把一个完整的产品雏形搭出来。

于是:

“把一个想法做出来”,正在从一种稀缺能力,变成一种越来越普遍的能力。

这其实是一件非常可怕的事情。

因为当所有人都能做产品的时候:

“我能做出来”还算不算竞争力?

答案可能是:

越来越不算。

给正在创业的人一个问题

如果今天你有一个非常好的AI产品想法,但你不会写代码——

你还会把“不会开发”当成创业障碍吗?

如果你的答案已经是“不”,那么恭喜你。

AI已经帮你拿走了一道过去非常重要的创业门槛。

但紧接着,真正的问题来了:

当所有人的门槛都降低之后,你凭什么赢?

二、原型越来越便宜,但“有用户的产品”越来越贵

现在做一个Demo有多容易?

可能一句Prompt就够了。

一个下午,你可以做出一个产品。

一个周末,你甚至可能做出一个过去需要几个月才能完成的项目。

所以现在最容易产生的一种错觉就是:

“做产品好像也没那么难。”

但真正困难的事情,从来不是把第一个版本做出来。

而是:

让它持续稳定地服务真实用户。

这完全是两件事情。

因为一旦产品有了真实用户,复杂度就开始出现。

一个新功能上线之后,会带来:

配置。

权限。

兼容。

数据。

历史版本。

用户习惯。

异常情况。

测试。

安全。

性能。

客服。

以及大量你最开始根本没有想到的问题。

OpenClaw在快速发展过程中,最高峰时有大约9500个配置项。

这意味着什么?

意味着你增加的并不只是一个功能。

而是增加了一堆新的变量和组合。

你测试A,没问题。

测试B,也没问题。

但A+B+C+D组合起来,可能就出Bug。

所以Peter有一个非常扎心的判断:

做一个原型很简单,维护一个已经拥有真实用户的产品,难度是完全不同的。

AI可以帮你把第一公里跑得非常快。

但真正决定产品能不能走到最后的,是后面的九十九公里。

这也是为什么:

未来产品经理真正的能力,可能不只是“做功能”,而是“管理复杂度”。

三、Agent真正改变的,不是工具,而是“岗位”

过去的软件有一个非常明显的特点:

你不操作,它基本不会自己工作。

Excel不会主动帮你分析公司的经营情况。

CRM不会主动判断哪些客户应该重点跟进。

软件是工具。

人使用工具。

但Agent正在改变这个关系。

Agent可以持续接收任务、拆解任务、调用工具、执行任务,再根据结果继续行动。

换句话说:

软件第一次开始拥有了某种“持续工作”的能力。

这意味着一个非常大的变化:

Agent不再只是一个工具。

它越来越像一个:

岗位。

过去一家公司可能需要:

一个运营。

一个客服。

一个销售助理。

一个数据分析师。

一个程序员。

未来,其中一部分工作可能会变成:

“一个人类负责人 + 多个AI Agent岗位”。

所以AI真正改变公司的方式,可能不是:

“员工每个人都装一个AI。”

而是:

“公司开始拥有一批数字员工。”

这时候,一个非常值得老板思考的问题就来了:

如果你明天可以招聘10个AI员工,你最想让它们做什么?

销售?

客服?

运营?

内容?

数据分析?

研发?

还是帮你处理那些你每天最烦、但又不得不做的事情?

这个问题,其实比“你用了哪个AI工具”重要得多。

四、AI越强,人越需要做“风险判断”

AI开始写越来越多的代码之后,还有一个变化值得注意:

人不可能再逐行阅读AI生成的所有代码。

但这并不意味着人不重要。

恰恰相反。

人的工作正在发生迁移。

比如:

改一个按钮颜色。

调整一个页面。

增加一个简单功能。

只要结果正确,可能没有必要让人把每一行代码都重新检查一遍。

但如果涉及:

支付系统。

权限体系。

用户隐私。

数据安全。

底层架构。

核心业务。

那么人的判断就必须介入。

所以未来的代码评审,很可能从:

“代码写得好不好?”

逐渐变成:

“这个东西风险有多大?”

这其实不仅仅是程序员的变化。

它是整个管理工作的变化。

过去:

人负责亲手把事情做好。

未来:

人越来越负责判断什么事情可以交给AI,以及什么事情必须由人来控制。

换句话说:

AI负责扩大可能性,人负责定义边界。

五、最反常识的判断:如果重新创业,我会选择“Hard and boring”

Peter被问到:

如果今天让你重新创业,你会做什么?

他的答案非常有意思:

Hard and boring。

又难,又无聊。

为什么?

因为AI正在把“好玩”的东西变得越来越容易。

一个炫酷的AI工具。

一个有趣的App。

一个让人眼前一亮的产品。

一个可以迅速传播的Demo。

过去可能需要一个团队。

现在一个人加AI,就可能做出来。

于是一个非常反常识的结果出现了:

越酷的东西,越容易被复制。

越容易被复制,竞争者越多。

竞争者越多,差异化越难。

最终,“酷”本身反而不再是壁垒。

真正的壁垒,可能藏在那些:

难、慢、脏、累、复杂,而且没人愿意做的事情里。

六、AI时代,真正值得做的可能是“无聊的生意”

这是我认为Peter这句话最值得创业者思考的地方。

过去创业,我们喜欢寻找:

风口。

热点。

新技术。

新模式。

新消费。

新流量。

但AI正在把“复制一个想法”的成本降得越来越低。

于是很多看起来非常创新的产品,很快就会变成:

大家都可以做的东西。

真正难复制的,反而可能是:

行业Know-how。

真实数据。

客户关系。

工作流程。

复杂系统。

供应链。

长期信任。

服务能力。

所以未来一个产品的护城河,可能越来越不在“功能”。

因为功能会被AI快速复制。

真正难复制的是:

你对这个行业的理解。

你对客户的理解。

你沉淀下来的数据和流程。

以及:

客户为什么愿意一直跟你做生意。

这就是为什么:

AI并没有消灭商业壁垒。

它只是把商业壁垒从“代码”,推向了更上游。

七、所以,如果今天重新创业,你会选哪一个?

假设现在让你重新创业。

只有两个选择。

A

做一个非常酷、非常性感、传播速度很快的AI产品。

但你知道:

很快会有100个竞争者复制你。

B

做一个很难、很慢、很无聊的生意。

每天处理大量复杂流程。

别人觉得麻烦。

但客户愿意持续付费。

你会选A还是B?

如果你正在创业,欢迎把你的答案和理由写在评论区。

我尤其想看看:

真正正在做生意的人,会怎么选择。

八、未来最厉害的创业者,不一定是最会写代码的人

AI时代,一个创业者的能力结构正在发生变化。

过去我们会说:

技术能力。

产品能力。

运营能力。

销售能力。

管理能力。

但AI正在不断降低其中大量执行工作的门槛。

于是创业者真正需要强化的,反而越来越是:

发现问题的能力。

定义问题的能力。

判断方向的能力。

理解用户的能力。

组织AI的能力。

管理复杂度的能力。

以及最重要的:

做取舍的能力。

因为未来你不是缺少“能做什么”。

恰恰相反。

你会拥有:

无限多的可能性。

真正的问题是:

你到底应该选择哪一个?

九、从“我会做什么”,转向“我能让什么发生”

过去我们经常问:

“我会什么?”

我会写代码。

我会设计。

我会做产品。

我会营销。

我会拍视频。

我会销售。

但AI时代,更重要的问题可能变成:

“我能让什么发生?”

我能不能发现一个真实需求?

能不能判断这个需求值不值得解决?

能不能让AI完成80%的执行?

能不能找到最关键的20%人工环节?

能不能获得第一个用户?

能不能让100个用户留下来?

能不能把一套复杂业务变成一个可复制的系统?

这才是AI时代真正意义上的创业能力。

十、老板真正应该问的,不是“我该用哪个AI”

如果你是一家公司老板,我觉得现在可能不应该只问:

“最近哪个AI工具最好用?”

而应该问:

“我的公司里,有哪些工作根本不应该继续由人来完成?”

比如:

每天重复整理的数据。

大量人工处理的表格。

重复写的方案。

每天回复的相似问题。

大量低价值的信息筛选。

人工录入。

客户跟进。

内部知识查询。

流程审批。

这些事情可能看起来非常普通。

甚至非常无聊。

但恰恰因为如此:

它们可能才是AI最先创造商业价值的地方。

AI真正的价值,不一定是帮你做一个多酷的Demo。

而可能是:

让你的公司少掉一个低价值岗位,缩短一条业务流程,减少一次重复劳动,或者让一个人能够完成过去三个人的工作。

这才是真正的ROI。

十一、给所有正在做生意的人留一个问题

我越来越觉得:

AI时代最危险的创业者,不是不会用AI的人。

而是:

什么都能做,却不知道自己为什么要做的人。

因为AI会不断给你制造新的可能性。

今天可以做一个Agent。

明天可以做一个AI产品。

后天又出现一个新的模型。

每一个热点都可能让你产生一种冲动:

“这个东西我是不是也应该做?”

但创业最重要的能力,从来不是追逐所有可能性。

而是:

知道什么不做。

所以我想把一个问题留给正在创业、正在经营公司的老板们:

你所在的行业里,有没有一件“又难、又无聊、又麻烦”,但客户又不得不付钱解决的事情?

可以直接在评论区留下:

行业 + 最头疼的问题

比如:

制造业|订单越来越碎,但排产还在靠人工。

外贸|每天处理大量客户询盘,但真正高意向客户很难筛出来。

餐饮|门店数据很多,但不知道怎么真正用起来。

电商|获客越来越贵,但复购一直上不去。

服务业|大量员工时间耗在重复性工作上。

不用写公司名字,也不用写商业机密。

只要告诉我:

你所在的行业,最麻烦的一件事情是什么?

我会从评论区挑一些真实案例,后面专门做一期:

《AI老猿帮老板找AI机会》

不聊概念。

不讲“AI很伟大”。

就拿真实业务,一个一个拆:

这个问题AI能不能解决?

怎么解决?

值不值得做?

如果真的做,商业模式是什么?

最后

AI让一个人周末就能做出一个产品。

但这并不意味着产品变简单了。

恰恰相反。

当代码、功能、原型越来越便宜:

判断、注意力、品味、信任和控制权,正在变得越来越贵。

过去,人负责亲手把事情做好。

现在,AI越来越负责执行。

未来,人真正需要做的,是:

发现问题。

选择方向。

定义边界。

承担结果。

所以我特别认同Peter Steinberger的那句话:

如果重新创业,我会选择Hard and boring。

因为当所有人都在追逐“酷”的时候,

真正的机会,

往往藏在那些:

没人愿意解决,但客户愿意持续付钱的问题里。

而这可能也是AI时代创业最大的反常识:

AI让“做出来”越来越容易,却让“做什么”越来越难。

这里是AI老猿。

如果你正在创业,欢迎把你的**“行业 + 最头疼的问题”**留在评论区。

也许下一篇,我们就从你的问题开始。

你负责提出问题,我负责和你一起看看AI到底能不能解决。