25 sierpnia 1991 roku 21-letni fiński student napisał w grupie dyskusyjnej Usenet:

„Robię (darmowy) system operacyjny (tylko hobby, nie będzie duży i profesjonalny jak gnu) dla klonów AT 386(486).”

Pięć miesięcy później szanowany profesor ogłosił projekt przestarzałym. „To ogromny krok wstecz do lat 70.”, napisał. Debata architektoniczna była „zasadniczo zakończona.”

Tym hobbystycznym projektem był Linux. Dziś działa na 96 % najbardziej odwiedzanych serwerów internetowych na świecie, na każdym telefonie z Androidem, na każdym superkomputerze z listy TOP500, na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej i na komputerach pokładowych SpaceX.

Uważam, że obserwujemy teraz dokładnie to samo z agentami AI. I uważam, że OpenClaw jest w centrum tego zjawiska.

Wzorzec

W 1991 roku świat komputerów wyglądał tak: garść korporacji (Sun, HP, IBM, DEC) sprzedawała własne, własnościowe wersje Unixa, przywiązane do własnego drogiego sprzętu. Stacja robocza Sun kosztowała dziesiątki tysięcy dolarów. Jeśli chcieli Państwo zmienić dostawcę, musieli przepisać wszystko od nowa. Każdy system był niekompatybilny z pozostałymi. Nazywano to Unix Wars i powoli dusiło to innowacyjność.

W 2026 roku krajobraz AI wygląda niemal identycznie. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft, Apple: każdy buduje własnościowych agentów AI zamkniętych we własnych ekosystemach. Chcą Państwo korzystać z agenta AI Google? Potrzebne jest konto Google, Chrome, Android. Microsoft Copilot? To 30 dolarów na użytkownika miesięcznie, oprócz istniejącej subskrypcji Microsoft 365. Agenci OpenAI żyją i umierają wraz z decyzjami produktowymi OpenAI: wycofali GPT-4o z ChatGPT i tysiące użytkowników nie miały żadnego wyjścia.

Każdy argument podnoszony przeciwko Linuxowi w latach 90. jest dziś recyklingowany przeciwko open-source’owej AI. To zabawka. Nie jest gotowa dla biznesu. Nie może konkurować z prawdziwym produktem.

Steve Ballmer nazwał Linuxa „rakiem” w 2001 roku. Dziś Microsoft uruchamia Linuxa w Azure i dostarcza go wewnątrz Windows.

Brakująca warstwa

Oto, co większość ludzi rozumie źle w tym momencie: myślą, że rewolucją są modele. Nie są. Modele to standardowy sprzęt. Rewolucja to to, co się na nich buduje.

LLM sam w sobie to API do przewidywania tokenów. Potężne, ale bezwładne. Nie łączy się z Państwa Telegramem. Nie pamięta, co powiedzieli Państwo wczoraj. Nie sprawdza kalendarza, nie przeszukuje internetu i nie koordynuje między Discord a WhatsApp. Po prostu przewiduje następny token.

OpenClaw to warstwa, która zamienia to API w agenta. Łączy się z aplikacjami do komunikacji. Używa prawdziwych narzędzi. Utrzymuje kontekst między rozmowami. Działa na Państwa infrastrukturze, z modelem do wyboru. Można przejść z GPT-4o na DeepSeek, potem na Llama, a agent nadal działa. Model to tylko silnik. OpenClaw to system operacyjny.

I tak jak Linux, jest open source. Można go zbadać, zmodyfikować, rozszerzyć i zabrać ze sobą.

Dlaczego ta paralela to więcej niż analogia

Linux nie wygrał dzięki technicznej wyższości. Wczesny Linux był obiektywnie gorszy od Solarisa czy HP-UX. Wygrał z trzech powodów:

Działał na standardowym sprzęcie. W 1991 roku Intel 386 był po prostu tanim procesorem. Linux uczynił go czymś użytecznym. Komputer za 1000 dolarów robił 80 % tego, co stacja robocza Sun za dziesiątki tysięcy. Ekonomia była nieuchronna. Dziś OpenClaw działa na Mac Mini pod Państwa biurkiem z dowolnym modelem. Bazowe modele szybko stają się towarem masowym: różnica między open source a rozwiązaniami własnościowymi skurczyła się do 0,3 punktu w benchmarkach MMLU, modele open source kosztują 86 % mniej za token, a premiera DeepSeek R1 zmiotła niemal 600 miliardów dolarów z kapitalizacji rynkowej Nvidii, udowadniając, że nie trzeba nieograniczonej mocy obliczeniowej. Silniki tanieją. Liczy się teraz system operacyjny, który na nich działa.

Otwartość zapobiegła fragmentacji. Własnościowe warianty Unixa rozpadły się na niekompatybilne forki, które ostatecznie się nawzajem wyniszczyły. Linux przetrwał, bo wszyscy mogli się zjednoczyć wokół jednego otwartego projektu zamiast pięciu zamkniętych. Ta sama dynamika rozgrywa się teraz: OpenClaw to jeden otwarty framework agentowy, który współpracuje z dowolnym modelem, zamiast pięciu własnościowych agentów, z których każdy jest przywiązany do API jednego dostawcy.

Był dostępny. Linus Torvalds powiedział to sam: „Linux zdecydowanie wygrywa pod względem bycia dostępnym teraz.” Profesor, który ogłosił go przestarzałym, zalecał GNU Hurd, teoretycznie lepszy system operacyjny oparty na mikrojądrze. Trzydzieści cztery lata później Hurd wciąż nie jest powszechnym systemem operacyjnym. Linux dostarczył. OpenClaw dostarcza. Można dziś wdrożyć instancję, podłączyć ją do Telegrama i mieć działającego agenta AI jeszcze tego wieczoru. Najlepszy system to ten, który istnieje.

Społeczność wygląda znajomo

Gdy Linux był nowy, ludzie tworzyli Linux User Groups. Spotykali się w piwnicach uczelni i kawiarniach, pomagając sobie nawzajem kompilować jądra i uruchamiać karty dźwiękowe. W połowie lat 2000. istniało ponad 240 grup w 49 krajach. Kultura była prosta: Rozgryzłem to, pozwól, że Ci pokażę.

Społeczność OpenClaw w 2026 roku ma dokładnie tę samą energię. Ponad 80 000 osób na samym Discordzie. Ludzie kupują Mac Mini, żeby uruchamiać własnych agentów przez całą dobę. Piszą własne wtyczki. O północy dyskutują na Discordzie o prompt engineeringu. Dzielą się konfiguracjami na r/selfhosted i budują z narzędziami takimi jak Ollama i n8n. Boing Boing napisał w styczniu, że „agenci AI sprawili, że samodzielne hostowanie serwera stało się fajne nawet dla zwykłych ludzi.”

Misjonarski zapał jest ten sam. Różnica polega na tym, że tym razem technologia już dziś działa.

Punkt zwrotny

W 2000 roku IBM postawił miliard dolarów na Linuxa. To był moment, w którym świat przestał traktować go jako hobby. W ciągu trzech lat ta inwestycja przynosiła 2 miliardy dolarów rocznie. IBM nie postawił na Linuxa, bo był gotowy. Postawili, bo widzieli trajektorię.

Zbliżamy się do tego samego momentu dla open-source’owych agentów AI. 89 procent organizacji korzysta już z modeli open source. Llama 4, Qwen, DeepSeek, Mistral to sprawdzone silniki. Brakuje open-source’owego systemu operacyjnego, który uczyni te silniki użytecznymi dla każdego. Warstwy agentowej. Tkanki łącznej między API do przewidywania tokenów a czymś, co naprawdę robi rzeczy w Państwa życiu. To jest OpenClaw.

Gdzie analogia się załamuje

Wiem, że to porównanie jest niedoskonałe. Linux działał w pełni na lokalnym sprzęcie bez żadnych zewnętrznych zależności. OpenClaw wciąż potrzebuje inferencji modelu, czy to w formie wywołania API, czy GPU pod biurkiem. I Linux zastępował znany paradygmat (drogi Unix) tańszą wersją tego samego. Agenci AI tworzą zupełnie nowy paradygmat, co sprawia, że trajektoria jest trudniejsza do przewidzenia.

Ale to właśnie sprawia, że ten moment tak bardzo przypomina rok 1991. Technologia działa. Społeczność jest pełna pasji. Ekonomia się przechyla. A ludzie, którzy to lekceważą, brzmią dokładnie jak ci, którzy lekceważyli Linuxa.

Open source tworzy efekt koła zamachowego: każda wtyczka, każda integracja, każda poprawka błędu wraca do wspólnoty, a wszyscy budują na pracy innych. Tak system operacyjny napisany przez jednego studenta w Helsinkach zaczął napędzać cały świat. To samo koło zamachowe zaczyna się kręcić dla agentów AI.

Co z tym robię

Buduję OpenClaw.rocks. Infrastrukturę do uruchamiania agentów OpenClaw. Przez lata utrzymywałem kontenery przy życiu i skalowałem usługi. Tutaj stosuję to do czegoś, w co naprawdę wierzę.

Ten blog to miejsce, gdzie dzielę się procesem. Decyzjami technicznymi, tym, co się psuje, tym, czego się uczę po drodze. Zaczynając od udostępnienia naszego operatora Kubernetes jako open source.

Jeśli uważają Państwo, że open-source’owi agenci AI będą mieli takie samo znaczenie jak Linux, zapraszam do śledzenia tej podróży.

Jest wcześnie. O to właśnie chodzi.