Peter Steinberger가 개발한 OpenClaw는 개인용 오픈 소스 AI 에이전트로, 사용자 컴퓨터에서 직접 실행된다는 점에서 기존 클라우드 기반 AI와 차별화됩니다. 이는 OpenClaw가 컴퓨터에 연결된 모든 기기(오븐, 테슬라, 조명, Sonos, 심지어 침대 온도 조절까지)를 제어하고, 사용자의 컴퓨터 전체를 검색하여 오래된 파일(예: 사용자가 잊고 있던 오디오 녹음)을 발견하고 새로운 내러티브를 생성하는 등 강력한 기능을 수행할 수 있게 합니다. GitHub에서 160,000개 이상의 star를 획득하며 폭발적인 인기를 끌었습니다.

OpenClaw의 성공은 AI의 미래가 중앙 집중식 "신과 같은 지능(god intelligence)"이 아닌 "군집 지능(swarm intelligence)" 또는 전문화된 AI에 있다는 Peter의 비전을 반영합니다. 인간 사회가 전문화를 통해 복잡한 과제(예: iPhone 제작, 우주 비행)를 수행하듯이, AI도 전문화를 통해 더 큰 가치를 창출할 수 있다고 주장합니다.

Peter의 "aha moment"는 2023년 11월, WhatsApp을 통해 OpenClaw에 음성 메시지를 보냈을 때 발생했습니다. 그는 음성 인식 기능을 명시적으로 구축하지 않았음에도 불구하고, OpenClaw가 9초 만에 음성 메시지를 텍스트로 변환하여 응답했습니다. 이 과정에서 OpenClaw는 첨부 파일의 헤더를 통해 파일 유형을 식별하고, ffmpeg를 사용하여 wave 파일로 변환한 다음, curl을 통해 OpenAI API로 전송하여 전사했습니다. OpenClaw는 로컬 Whisper 모델 설치가 느리다는 점을 인지하고 더 빠르고 지능적인 OpenAI API를 선택하는 "창의적 문제 해결(creative problem solving)" 능력을 보여주었습니다. 이 경험은 AI가 명시적으로 프로그래밍되지 않은 과제도 자율적으로 해결할 수 있음을 깨닫게 했습니다.

Peter는 독특한 개발 철학을 가지고 있습니다. 그는 클라우드 기반 코딩 환경 대신 Codex와 같은 로컬 도구를 선호하며, 여러 git worktrees 대신 동일한 리포지토리의 여러 복사본을 사용하는 방식을 고수합니다. 이는 main 브랜치가 항상 배포 가능한 상태를 유지하고 복잡성을 최소화하기 위함입니다. 또한, 그는 GUI 기반 애플리케이션보다는 CLI (Command Line Interface)를 선호하며, AI 에이전트가 Unix 도구에 능숙하다는 점을 활용하여 CLI를 통해 MCP (Menu Command Processor)를 처리함으로써 불필요한 MCP 지원 없이도 강력한 기능을 구현할 수 있다고 주장합니다.

OpenClaw의 등장은 미래 애플리케이션의 역할에 대한 심오한 질문을 던집니다. Peter는 현재 존재하는 앱의 80%가 사라질 것이라고 예측합니다. MyFitnessPal이나 To-Do 앱과 같은 데이터 관리 중심의 앱은 AI 에이전트가 더 자연스럽고 효율적으로 데이터를 관리하고 작업을 수행할 수 있기 때문에 불필요해질 것입니다. 미래에는 센서를 활용하는 앱만이 살아남을 것이라고 봅니다.

AI 모델 자체는 commoditized될 수 있지만, 개인 데이터와 기억의 저장 방식이 중요한 가치를 지닐 것으로 예상됩니다. OpenClaw는 모든 기억을 사용자의 로컬 머신에 Markdown 파일로 저장함으로써 사용자가 자신의 데이터를 온전히 소유하게 합니다. 이는 사용자의 민감한 개인 정보가 클라우드 기업의 data silo에 묶이는 것을 방지하며, OpenClaw가 사용자의 데이터에 직접 접근하여 더 깊은 수준의 개인화를 가능하게 합니다. Peter는 자신의 봇의 "영혼(soul.md)"을 담은 파일을 공개하지 않고 있으며, 이는 봇의 개성과 핵심 가치를 담고 있어 그만큼 가치가 크다는 점을 시사합니다.