El 25 de agosto de 1991, un estudiante finlandés de 21 años publicó en un grupo de noticias de Usenet:

«Estoy haciendo un sistema operativo (libre) (solo un hobby, no será grande y profesional como gnu) para clones AT 386(486).»

Cinco meses después, un profesor respetado declaró el proyecto obsoleto. «Esto es un enorme paso atrás hacia los años 70», escribió. El debate sobre la arquitectura estaba «esencialmente cerrado.»

Ese proyecto de aficionado era Linux. Hoy funciona en el 96 % de los servidores web más visitados del mundo, en cada teléfono Android, en cada supercomputador de la lista TOP500, en la Estación Espacial Internacional y en los ordenadores de vuelo de SpaceX.

Creo que estamos presenciando lo mismo con los agentes de IA ahora mismo. Y creo que OpenClaw está en el centro de todo.

El patrón

En 1991, el mundo informático era así: un puñado de corporaciones (Sun, HP, IBM, DEC) vendían cada una su propio Unix propietario vinculado a su propio hardware costoso. Una estación de trabajo Sun costaba decenas de miles de dólares. Si quería cambiar de proveedor, tenía que reescribirlo todo. Cada sistema era incompatible con los demás. Esto se llamó las Unix Wars, y estaba asfixiando lentamente la innovación.

En 2026, el panorama de la IA es casi idéntico. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft, Apple: cada uno construye agentes de IA propietarios encerrados en sus propios ecosistemas. ¿Quiere usar el agente de IA de Google? Necesita una cuenta de Google, Chrome, Android. ¿Microsoft Copilot? Son 30 dólares por usuario al mes, además de su suscripción existente a Microsoft 365. Los agentes de OpenAI dependen de las decisiones de producto de OpenAI: retiraron GPT-4o de ChatGPT y miles de usuarios no tuvieron alternativa.

Todos los argumentos que se utilizaron contra Linux en los años 90 se reciclan hoy contra la IA de código abierto. Es un juguete. No está preparado para la empresa. No puede competir con el producto real.

Steve Ballmer llamó a Linux «un cáncer» en 2001. Hoy Microsoft ejecuta Linux en Azure y lo incluye dentro de Windows.

La capa que falta

Lo que la mayoría de la gente no entiende sobre este momento es lo siguiente: piensan que la revolución son los modelos. No lo es. Los modelos son el hardware estándar. La revolución es lo que se construye encima de ellos.

Un LLM por sí solo es una API de predicción de tokens. Potente, pero inerte. No se conecta a su Telegram. No recuerda lo que dijo ayer. No revisa su calendario, no busca en la web ni coordina entre Discord y WhatsApp. Simplemente predice el siguiente token.

OpenClaw es la capa que convierte esa API en un agente. Se conecta a sus aplicaciones de mensajería. Utiliza herramientas reales. Mantiene el contexto entre conversaciones. Funciona en su infraestructura, con el modelo que usted elija. Cambie de GPT-4o a DeepSeek, luego a Llama, y el agente sigue funcionando. El modelo es solo el motor. OpenClaw es el sistema operativo.

Y como Linux, es de código abierto. Puede inspeccionarlo, modificarlo, ampliarlo y llevárselo con usted.

Por qué el paralelismo es más que una analogía

Linux no ganó por superioridad técnica. El Linux de los primeros tiempos era objetivamente peor que Solaris o HP-UX. Ganó por tres razones:

Funcionaba en hardware estándar. En 1991, el Intel 386 era solo un procesador barato. Linux lo convirtió en algo útil. Un PC de 1.000 dólares hacía el 80 % de lo que hacía una estación de trabajo Sun que costaba decenas de miles. La economía era inevitable. Hoy, OpenClaw funciona en un Mac Mini bajo su escritorio con el modelo que desee. Los modelos subyacentes se están convirtiendo rápidamente en commodities: la brecha entre código abierto y propietario se redujo a 0,3 puntos en benchmarks MMLU, los modelos de código abierto cuestan un 86 % menos por token, y el lanzamiento de DeepSeek R1 borró casi 600.000 millones de dólares de la capitalización bursátil de Nvidia al demostrar que no se necesita capacidad de cómputo ilimitada. Los motores se están abaratando. Lo que importa ahora es el sistema operativo que se asienta encima.

La apertura evitó la fragmentación. Las variantes propietarias de Unix se dividieron en forks incompatibles que acabaron destruyéndose mutuamente. Linux sobrevivió porque todos pudieron unirse en torno a un proyecto abierto en lugar de cinco cerrados. La misma dinámica se repite ahora: OpenClaw es un framework de agentes abierto que funciona con cualquier modelo, en vez de cinco agentes propietarios, cada uno atado a la API de un proveedor.

Estaba disponible. Linus Torvalds lo dijo él mismo: «Linux gana con creces en el punto de estar disponible ahora.» El profesor que lo declaró obsoleto recomendó el GNU Hurd, un sistema operativo de micronúcleo teóricamente superior. Treinta y cuatro años después, el Hurd sigue sin ser un sistema operativo de uso general. Linux se lanzó. OpenClaw se lanza. Puede desplegar una instancia hoy, conectarla a Telegram y tener un agente de IA funcionando esta misma noche. El mejor sistema es el que existe.

La comunidad resulta familiar

Cuando Linux era nuevo, la gente formó Linux User Groups. Se reunían en sótanos universitarios y cafeterías, ayudándose mutuamente a compilar kernels y hacer funcionar tarjetas de sonido. A mediados de los 2000 había más de 240 grupos en 49 países. La cultura era sencilla: Descubrí cómo funciona esto, déjeme enseñárselo.

La comunidad de OpenClaw en 2026 tiene exactamente la misma energía. Más de 80.000 personas solo en Discord. La gente está comprando Mac Minis para ejecutar sus propios agentes las 24 horas del día. Escriben plugins personalizados. Debaten sobre prompt engineering en Discord a medianoche. Comparten sus configuraciones en r/selfhosted y construyen con herramientas como Ollama y n8n. Boing Boing escribió en enero que «los agentes de IA han hecho que alojar tu propio servidor sea divertido hasta para la gente normal.»

El celo misionero es el mismo. La diferencia es que esta vez la tecnología ya funciona hoy.

El punto de inflexión

En el año 2000, IBM apostó 1.000 millones de dólares por Linux. Ese fue el momento en que el mundo dejó de tratarlo como un hobby. En tres años, esa inversión generaba 2.000 millones de dólares anuales. IBM no apostó por Linux porque estuviera terminado. Apostaron porque veían la trayectoria.

Nos acercamos al mismo momento para los agentes de IA de código abierto. El 89 por ciento de las organizaciones ya utilizan modelos de código abierto. Llama 4, Qwen, DeepSeek, Mistral: todos son motores viables. Lo que falta es el sistema operativo de código abierto que haga útiles esos motores para todo el mundo. La capa de agentes. El tejido conectivo entre una API de predicción de tokens y algo que realmente haga cosas en su vida. Eso es OpenClaw.

Donde la analogía se rompe

Sé que esta comparación es imperfecta. Linux funcionaba enteramente en hardware local sin ninguna dependencia externa. OpenClaw todavía necesita inferencia de modelos, ya sea como llamada a una API o como una GPU bajo su escritorio. Y Linux reemplazaba un paradigma conocido (Unix caro) por una versión más barata de lo mismo. Los agentes de IA están creando un paradigma completamente nuevo, lo que hace más difícil predecir la trayectoria.

Pero eso es también lo que hace que este momento se sienta tanto como 1991. La tecnología funciona. La comunidad es apasionada. La economía está girando. Y las personas que lo desestiman suenan exactamente igual que las que desestimaron Linux.

El código abierto crea un efecto volante: cada plugin, cada integración, cada corrección de errores vuelve al bien común, y todos construyen sobre el trabajo de los demás. Así es como un sistema operativo escrito por un estudiante en Helsinki acabó haciendo funcionar el mundo. El mismo efecto volante está comenzando para los agentes de IA.

Lo que estoy haciendo al respecto

Estoy construyendo OpenClaw.rocks. Infraestructura para ejecutar agentes OpenClaw. He pasado años manteniendo contenedores en funcionamiento y escalando servicios. Aquí aplico eso a algo en lo que realmente creo.

Este blog es donde compartiré el proceso. Las decisiones técnicas, lo que se rompe, lo que aprendo por el camino. Empezando por liberar como código abierto nuestro operador de Kubernetes.

Si cree que los agentes de IA de código abierto van a importar tanto como Linux, venga a seguir el viaje.

Es pronto. De eso se trata.