作者丨漫地
编辑丨关雎
图源丨Storyclaw
2026年开年，OpenClaw（龙虾）在AI圈爆火，极客们为这个能帮自己做事、永不休息的AI助手感到兴奋和雀跃。
但是对于大多数缺乏深厚技术背景的普通人来说，想要用上这样一个“AI助理”似乎存在相当的配置门槛；同时，想让 AI助理替你"动手"干活，这意味着你的电脑需要给它开放极高的系统权限，如果它误删了自己的重要文件或者导致个人隐私泄露，又该如何解决？
此时在美国硅谷，吴波连同两位联合创始人Hedy和Roger成立了Storyclaw，正在打造一款软硬一体、操作简便、又能保护用户隐私的AI助手。从产品形态上看，Storyclaw就像是易上手版的OpenClaw+Mac mini。
在吴波看来，24小时永不间断运行的AI执行引擎，从内容生成、自动发布、变现，到工作流程自动化、需求预测与主动执行——这就是未来AI的形态。而StoryClaw，不仅让AI从只会“回答问题”进化为“替你完成任务”，还能保护用户的数据安全。
作为一名连续创业者，吴波在国内互联网时代便入局创业，先后创办过焦点房地产网、拉手网、海外房产电商平台美澳居等公司。但是近些年，吴波似乎隐匿在了大众的视野之外。
二月底，作为StoryClaw的创始人，身处硅谷的吴波与联创Hedy一起，分享自己正在做的产品StoryClaw和对行业的洞察。
互联网老兵，再上AI牌桌
谈到吴波，离不开其丰富的创业经历。他在清华大学自动化系毕业后赴美留学，取得美国西密歇根大学计算机科学硕士学位。毕业后吴波应聘去了AMD公司，这是他的第一份工作，也是唯一一份工作。随后他开始了长达20年的创业之路。如今，他依旧在创业的路上。
吴波早在1997年就开始创业，创业经历跨越互联网到移动互联网多个阶段。在创办拉手网被业内熟知之前，他已先后创立了聚焦互动电视与宽带增值技术的影立驰(Enreach)、视频共享平台TVix、B2B电子商务网站拉拉手和房地产垂直门户焦点网四个项目。影立驰和TVix两家最终实现借壳上市，焦点网、拉拉手两家在2003年共以1600万美元的价格并入搜狐。
成立于2010年3月的拉手网，是中国最早的团购网站之一。在成立后仅一年多的时间里，拉手网市场规模迅速扩张。到2011年4月，已经完成三轮融资，金额共计达到1.66亿美元，成为当年团购网站中获得融资额度最高的公司，在2011年市场高峰期拉手网的估值高达11亿美元。但上市未果，2014年被三胞集团收购。
吴波于2012年8月离开拉手网，并成立了快时尚服装O2O品牌美佳乐。
2014年，吴波到硅谷再次创业，推出了海外购房平台美澳居。美澳居利用互联网技术和大数据思维解决海外房产信息不对称的问题，让中国买家可以直接与开发商沟通购买，而非通过传统中介，提升用户的海外置业效率。
十年后，2024年，站在人工智能快速起飞的风口里，身处硅谷的吴波选择再次创业。
“总觉得好像有一件事情没有做完，所以就想再出来创一次业，不管结果怎么样，是对自己有一个交代。”吴波坦言。而AI的出现，恰好成为这次创业的契机。
作为经历过互联网快速发展时期的入局者，吴波观察到当前 AI 行业的发展速度远超以往。尤其是在大模型和代码生成领域，更新频率极高，竞争异常激烈。这种“加速感”和“紧迫感”成为他携手团队再次入局的重要驱动力。
目前，StoryClaw团队有三位核心创始人，除了吴波以外，还有另外两位联合创始人分别为Hedy和Roger。
Hedy作为此前金融机构的高管，在银行和券商工作了十几年，后来成为一名硅谷的自由投资者，目前在团队里负责战略、市场和供应链；而Roger拥有横跨AI和Web3的背景，主要负责产品和与Web3机构的对接。
三人因为对AI的共同兴趣彼此有了联系，大家都迅速转型拥抱美国的AI市场。“创业合伙人很重要，虽然大家原先做的是不同方向，但是因为每个人有各自的强项，结合在一起能够互相促进，进步更快。”吴波认为。
过去一年，吴波重新回到编程一线，亲自参与代码开发，并深刻感受到生成式AI对软件开发流程的彻底重构。这种变化不仅提升效率，更改变了产品构建方式，使个人开发者能够做到过去需要团队协作才能完成的复杂系统。
“原来大家拼的是你东西是不是比我做的快，现在都是AI在做，所以我们做的是一样快。” 吴波认为，商业逻辑和解决问题的能力对于一个AI创业公司来说或许更为重要。
一个注重隐私安全的AI助理
为什么是做StoryClaw？
在吴波看来，OpenClaw的出现无疑大大加速了个人AI助理的发展，人们已经体验到AI“帮人做事”的能力。目前对于大多数极客或者程序员而言，在Mac mini上部署OpenClaw，不是太大的问题，但是对不懂技术的普通人来说，还是有一定门槛的。同时，人们也担忧AI助手误操作、隐私安全等问题。
Storyclaw的诞生，很大程度上源于对这些问题的回应。
Storyclaw产品
以硬件作为载体，Storyclaw是一个软硬件一体化的系统，目标是让用户拥有完全掌控的数据与AI能力。所有数据存储在本地设备中，而非云端，从而实现隐私保护与个性化训练。这种模式下，AI不再是平台提供的通用服务，而是用户“拥有”的专属助理。
在具体实现上，Storyclaw 采用“硬件+操作系统+AI生态”的整合方案。底层以Linux为核心系统，在其上运行兼容Openclaw的环境，从而实现与现有AI Agent生态的完全兼容。团队强调“100%兼容”是关键策略，因为在快速形成行业标准的阶段，兼容主流生态比自建封闭体系更重要。
在此基础上，Storyclaw的团队开发了自己的系统层（clawOS），用于封装复杂的配置流程，使用户无需掌握Linux命令即可使用AI系统。例如，用户可以通过语音或简单界面完成模型切换、Agent配置等操作，从而大幅降低使用门槛。
而为什么Storyclaw要做硬件？
目前，市面上已有一些类似的解决方案，例如在Mac mini上手动部署Openclaw。Storyclaw则将这些复杂步骤“产品化”，实现一键部署、一键使用。同时，专属硬件可以解决用户担心的数据和隐私安全问题。
“当你把高敏感的资产调度和家庭隐私交给AI时，你必须拥有一条物理红线。如果 AI 失控，你直接拔掉电源线，实现物理刹车”，吴波说，这种安全感和底层权限的绝对隔离，是任何云端大厂和纯软件App都给不了的。
吴波认为，未来每个人都会拥有多个AI助理，这些助理分别承担不同任务，例如写作、投资决策、内容创作等，而人与人之间的竞争，也将部分转化为“谁拥有更强的 AI 助理系统”。
基于这一判断，Storyclaw团队判断AI需要一个“物理载体”，即一个始终在线的终端设备，使AI从工具转变为“个人助理”。这一思路类似于从大型计算机向个人电脑转型的历史路径——当计算能力从中心化转向个人端，才真正释放出巨大市场潜力。
此外，更高级的AI agent交互机制是一个可以帮助相互交叉验证的必要模式，即让一个模型监督另一个模型的执行结果，并进行自动优化。在Storyclaw团队看来，这种“模型之间的协作与纠错”被视为未来提升AI执行能力的重要方向。
目前Storyclaw产品以399美元的定价，正在Kickstarter进行众筹和预订购。
“超级个体”的时代已经来临
如果说过去的人机交互模式是通过人不断发出指令，再由人工智能一步步进行回应。那未来的系统则更加智能，只需要人类一个意图清晰的要求，就能理解目标、拆解任务、自动执行，并在应用的过程中持续优化。
在这一转变中，设备不再只是工具，而是一个长期在线、不断学习的“个人代理”。它可以在用户休息时继续工作，在后台完成内容生产、数据分析甚至商业变现，最终形成一种“自动化创造价值”的新型生产方式。
Storyclaw的创始人之一Hedy阐述了Storyclaw当下的用户定位，优先瞄准三类人群：一是技术极客，他们具备探索新工具的能力；二是“超级个体”，即依赖数字工具进行高效生产的人群；三是内容创作者和自动化开发者。
具体应用场景包括金融投资辅助，比如全天候市场分析与策略执行、跨平台内容生产与分发，以及自动化编程与开发支持等。例如，在金融场景中，用户可以将交易策略交由AI自动执行，而不再需要持续人工干预。
再如视频制作这个技能，在吴波看来，未来流媒体上的视频可能80%甚至90%将由AI制作，因为个人的产量远远跟不上AI。虽然现在AI做的质量可能只有三四十分，个人精品能达到八九十分，但相较而言，AI的生产效率相较于人大大提升了。基于此，视频的制作生产也是StoryClaw的核心技能之一。
在Hedy看来，“超级个体”的潜力必定是未来的大势所趋，即一个人通过 AI 工具，可以完成过去需要团队协作的工作。未来竞争的核心，将不只是模型能力，而是“个人AI系统”的完整性，包括数据、算力、Agent生态等。
目前，人工智能市场仍处于高度不确定状态，大模型格局尚未稳定，谷歌、OpenAI、xAI、国内模型厂商等竞争激烈，技术路径快速演变。在这种背景下，大模型和云基础设施因为其资金与资源门槛极高，仍长期由大公司主导。而创业公司的机会，在于围绕“个人使用场景”构建产品、切入“个人端”和“垂直整合”，而非直接参与基础模型竞争。
吴波认为，特别是在“个性化”这一维度，大公司反而存在劣势，因为它们更倾向于提供标准化服务，而难以深度适配每一个用户的独特需求。因此，围绕“个人AI设备”“本地数据”“长期记忆”等方向，反而可能成为创业公司的突破口。
“从这个意义上看，StoryClaw并不是在与大模型竞争，而是在构建一个新的入口——个人AI操作系统+终端设备的组合。”
对于构建一个类似“AI生态平台”的系统，StoryClaw有着更长远的一些设想，希望通过 Skill 市场和开发者生态，让更多人参与构建AI agent，从而最终可以构建起一个生态系统。
当下，也有创业公司意识到OpenClaw带来的数据和隐私安全问题，开发专属硬件产品。更为可能的情况是，苹果的Apple Intelligence或OpenAI等大模型公司意识到执行的价值，下场做同样的事。
对此，吴波认为，巨头的核心利润在云端和通用大模型，且受限于极度严格的全球合规包袱，不敢，也不能轻易让AI 无缝接管用户的高危私人执行动作。StoryClaw的长期壁垒在于本地数据主权产生的数据飞轮，硬件可以被抄袭，但沉淀在物理终端上的本地模型和执行记忆，是极其庞大的转移成本。
StoryClaw在中国和美国都有团队，国内团队主要分布在北京和四川，北美团队则主要在硅谷。
相较于现在人工智能领域涌现的一大批年轻的创业者，吴波并不认为年龄会给自己的创业带来隔阂。“大家更多关注的是，做的东西是否足够有趣、好玩。” 而对一个很早就踏入创业河流的人而言，拥有丰富的行业经验、并且能够真正产生有价值的商业逻辑，在AI时代再创业反而是一种优势。
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