Quem Realmente Ganha Dinheiro com o OpenClaw?

Nos últimos cinco posts, dissecamos o OpenClaw de todos os ângulos — a arquitetura, as falhas de segurança, o ecossistema de Skills, os benchmarks de automação de escritório, o fenômeno cultural. Uma pergunta continuava surgindo em todas as conversas: quem realmente ganha dinheiro aqui?

Não a versão filosófica da pergunta. A literal. Vamos seguir o dinheiro.

I. O Produto Gratuito Mais Valioso em IA

O crescimento do OpenClaw não tem precedentes. O projeto ultrapassou 100.000 estrelas no GitHub mais rápido do que qualquer repositório de código aberto na história — mais rápido que o Kubernetes, mais rápido que o VS Code — e continuou subindo, passando de 190.000 em menos de dois meses. Seu site atrai mais de 2 milhões de visitantes únicos por semana.

Ainda assim, o OpenClaw tem zero dólares em receita. Seu criador, Peter Steinberger, rejeitou ofertas de aquisição bilionárias tanto da Meta quanto da OpenAI. Zuckerberg entrou em contato pessoalmente via WhatsApp. Sam Altman negociou pelo lado da OpenAI; Satya Nadella coordenou pelo lado da Microsoft. Os acordos teriam tornado Steinberger um dos desenvolvedores independentes mais ricos do planeta. Ele recusou todos.

Enquanto VCs e Big Techs salivam, Steinberger está pessoalmente perdendo entre $10.000 e $20.000 por mês em custos de infraestrutura, equipe de suporte e taxas legais. Enquanto isso, seus usuários estão gastando fortunas. Um usuário avançado (power user) operando uma pequena frota de Clawdbots pode facilmente gastar de $30 a $800 por mês em chamadas de API. Esse dinheiro flui diretamente para a Anthropic, OpenAI e Google. Nada disso vai para o OpenClaw.

Criação de valor versus captura de valor — a lacuna nunca foi tão grande. Centenas de milhares de desenvolvedores executam o OpenClaw diariamente. Os provedores de modelos recebem os cheques. O OpenClaw não recebe nada.

II. Para Onde o Dinheiro Realmente Vai (A Cadeia de Valor)

Mapeie o fluxo de um único dólar através do ecossistema OpenClaw.

Digamos que um usuário queira automatizar seus relatórios de marketing. Ele baixa o software de código aberto OpenClaw, que lhe custa $0. Ele procura no ClawHub por uma skill de “Relatórios do Google Analytics” e encontra uma das 3.286 skills gratuitas disponíveis. Ele a instala por $0. Ele implanta o agente em uma VM na nuvem ou em um provedor de hospedagem gerenciada, custando-lhe de $0 (em um plano gratuito) a talvez $17 por mês para uma configuração básica.

Então, o agente começa a trabalhar. Ele faz centenas de chamadas de API para o Claude 3.5 Sonnet ou GPT-4o para raciocinar, planejar e gerar seu relatório. É aqui que o medidor começa a rodar. O cartão de crédito do usuário é cobrado em $30, $100 ou até $800 no final do mês. Toda a produção econômica do trabalho do agente flui para o provedor de LLM.

Aqui está para onde o dinheiro vai:

Destinatário	O que Eles Fornecem	O que o Usuário Paga
Anthropic / OpenAI	Tokens da API do LLM	$30 - $800/mês
Provedor de hospedagem	VM / tempo de execução gerenciado	$0 - $17/mês
OpenClaw	Toda a estrutura do agente	$0
Dev de skill do ClawHub	A skill que o torna útil	$0

É isso. A plataforma que torna tudo isso possível fica com $0.

Isso é fundamentalmente diferente de qualquer plataforma de sucesso anterior. A Apple construiu um ecossistema de hardware e software e, em seguida, instalou um pedágio de 30% (a App Store) em todo o comércio. O Google distribuiu o Android gratuitamente, mas o monetizou através de busca e publicidade, os portais padrão para a internet. O WordPress.org é gratuito, mas seu patrocinador corporativo, a Automattic, construiu um negócio multibilionário com hospedagem (WordPress.com) e serviços empresariais VIP.

O OpenClaw atualmente não tem pedágio. Ele criou uma superestrada para o valor viajar dos usuários para os provedores de LLM, mas não construiu nenhuma saída para si mesmo. Todos na cadeia são pagos, exceto a plataforma que torna tudo isso possível.

III. A Aposta de Steinberger: A Estratégia do Linux

Por que recusar uma saída de um bilhão de dólares por um projeto que queima caixa? A resposta de Steinberger é consistente: ele não quer ser CEO novamente e acha que os agentes de IA são importantes demais para serem propriedade de uma única corporação.

Seu precedente estratégico é claro: Linus Torvalds e o kernel do Linux. Torvalds nunca monetizou diretamente o Linux. Ele o colocou sob a licença GPLv2 e confiou seu futuro a uma organização sem fins lucrativos, a Linux Foundation. Ele manteve o controle técnico, mas abriu mão do controle financeiro, permitindo que todo um ecossistema florescesse. Aquele kernel “gratuito” agora sustenta toda a nuvem, o ecossistema Android, e gerou as oportunidades comerciais que levaram à aquisição da Red Hat pela IBM por $34 bilhões.

O OpenClaw é atualmente financiado como uma organização sem fins lucrativos, não como um negócio. Os patrocínios variam do nível “Krill” de $5/mês ao nível “Poseidon” de $500/mês. A Cline Foundation forneceu uma doação de $1 milhão para financiar o desenvolvimento de terceiros, sem tomar participação acionária. A OpenAI fornece subsídios de tokens para a equipe principal para pesquisa. Essa colcha de retalhos de financiamento cobre a manutenção básica e os custos de servidor, mas é um modelo de caridade, não um modelo de negócios. Ele não pode financiar uma equipe de vendas global, um centro de operações de segurança 24/7 ou uma divisão de P&D para competir com os laboratórios de agentes do Google e da Meta.

Essa estratégia carrega um risco imenso que o kernel do Linux, com seus milhares de contribuidores corporativos, nunca teve. O “bus factor” do projeto OpenClaw é um. Toda a empreitada, da direção estratégica aos commits-chave, repousa sobre os ombros de Steinberger. Este não é um modelo sustentável para uma infraestrutura que visa ser a base de um novo paradigma de computação.

IV. Três Modelos de Negócios que Poderiam Funcionar

O modelo de patrocínio não vai escalar. Em algum momento, o OpenClaw — ou alguém construindo sobre ele — terá que capturar valor. Três modelos têm precedentes históricos.

A. Modelo Red Hat — Suporte e Segurança Empresarial

A estratégia mais comprovada para comercializar infraestrutura crítica de código aberto é o modelo empresarial. O software principal permanece gratuito e de código aberto, mas as empresas pagam por confiabilidade, segurança e suporte. A Red Hat não vendia o Linux; ela vendia o Red Hat Enterprise Linux, uma versão robustecida, certificada e com suporte, com SLAs garantidos.

Para o OpenClaw, isso significaria uma oferta paga “OpenClaw Enterprise”. Enquanto uma startup pode tolerar que um agente auto-hospedado falhe ocasionalmente, uma empresa da Fortune 500 não pode. As empresas pagarão um prêmio por recursos como conformidade com SOC 2, integração SAML/SSO, registros de auditoria detalhados para conformidade, SLAs de tempo de atividade garantidos e suporte dedicado 24/7 de engenheiros especialistas.

Este mercado já está surgindo. Um punhado de pequenas empresas oferece hospedagem gerenciada de OpenClaw por apenas $17/mês, mas nenhuma está operando na escala ou no nível de segurança exigido por grandes empresas. A percepção central aqui é que o agente em si é gratuito, mas a confiabilidade de nível empresarial é um produto que custa dinheiro. Os $34 bilhões que a IBM pagou pela Red Hat são a prova definitiva do poder deste modelo.

B. Modelo App Store — Marketplace do ClawHub

O ClawHub é o repositório oficial de skills do OpenClaw, um paralelo à App Store da iOS ou à Chrome Web Store. Ele teve um crescimento explosivo, com 3.286 skills e mais de 1,5 milhão de downloads totais. Atualmente, todas as skills são gratuitas. O modelo de negócios óbvio é criar um marketplace, permitindo que os desenvolvedores vendam skills poderosas e proprietárias e ficando com uma parte da transação.

A Apple provou que, se você construir o canal de distribuição e uma camada de confiança, pode exigir uma taxa de participação de até 30%. No entanto, o OpenClaw tem um problema crítico: ele tem a distribuição, mas perdeu a confiança. O incidente “ClawHavoc” em janeiro de 2026 expôs o perigo de um repositório não verificado. Um invasor usando o pseudônimo “hightower6eu” publicou 314 skills envenenadas que continham o malware Atomic Stealer, resultando em mais de 7.000 downloads antes de serem detectadas.

A auditoria da Koi Security em 2.857 skills do ClawHub encontrou 341 — impressionantes 11,9% — que eram ativamente maliciosas ou continham vulnerabilidades graves. Uma auditoria separada da Snyk escaneou 3.984 skills e encontrou outras 283 (7,1%) que vazavam credenciais de usuário ou chaves de API por meio de logs inseguros. Você não pode cobrar pela distribuição em uma plataforma onde 1 em cada 9 aplicativos é ativamente hostil.

O caminho a seguir exige a reconstrução da confiança. Isso provavelmente significa um sistema de dois níveis: um nível comunitário gratuito, “use por sua conta e risco”, e um nível pago, “ClawHub Verified”, onde as skills passam por rigorosas auditorias de segurança. Os desenvolvedores pagariam para ter suas skills auditadas e listadas na loja premium, e o OpenClaw poderia ficar com uma porcentagem das vendas. Isso espelha o modelo do npm, que é gratuito, enquanto sua empresa-mãe gera mais de $100 milhões anualmente com produtos empresariais como o npm Enterprise e o Artifactory, que fornecem segurança e gerenciamento de pacotes.

C. Agente como Serviço — Moltbook e Além

O terceiro modelo está mais distante. Em vez de vender suporte ou skills, a plataforma se torna o intermediário para uma economia de agente para agente. Os agentes não apenas chamam APIs voltadas para humanos — eles descobrem serviços oferecidos por outros agentes, negociam termos e realizam transações. A plataforma fica com uma parte de cada transação de máquina para máquina.

O lançamento do Moltbook — uma rede social construída exclusivamente para agentes de IA — deu um vislumbre desse potencial. Atingiu 30.000 agentes no dia do lançamento, ultrapassou 150.000 no terceiro dia e superou 1,5 milhão de agentes registrados na primeira semana. Os agentes estavam postando, comentando, votando e formando comunidades autonomamente.

A realidade foi o que Andrej Karpathy chamou de “um desastre total” — embora ele tenha reconhecido que a escala pura era “sem precedentes”. Os protocolos de negociação dos agentes eram frágeis, eles ficavam presos em loops e a atividade econômica era insignificante. A visão de uma economia de agentes auto-organizada é poderosa, mas a tecnologia subjacente para negociação robusta e troca de valor entre agentes ainda está em sua infância. Esta é uma jogada para 2 a 3 anos, não uma fonte de receita para 2026.

Modelo	Tipo de Receita	Tempo para o Mercado	Defensibilidade	Risco Principal
A. Suporte Empresarial	Assinatura Recorrente	6-12 Meses	Alta (Fideliza, altos custos de mudança)	Ciclo de vendas lento, requer DNA empresarial
B. Marketplace do ClawHub	% da Transação / Taxa de Listagem	12-18 Meses	Média (Efeitos de rede)	Reconstruir a confiança após o ClawHavoc
C. Agente como Serviço	% da Transação (Micropagamentos)	2-4 Anos	Muito Alta (Lock-in no nível do protocolo)	A tecnologia principal não está pronta (‘desastre total’)

V. A Jogada da Infraestrutura — Onde o Dinheiro de Verdade Está

Há um padrão na economia de código aberto que aparece a cada década. A inovação central — o kernel, o contêiner, o CMS — permanece gratuita. O dinheiro vai para quem o torna confiável, escalável e seguro o suficiente para os negócios.

Veja o Linux. O kernel é a história de sucesso por excelência do software livre. Mas o valor empresarial foi capturado pela Red Hat, que construiu um negócio de $34 bilhões em suporte, certificação e ferramentas antes de sua aquisição pela IBM. As gigantes da nuvem — AWS, Azure e GCP — construíram seus impérios oferecendo o Linux como um serviço gerenciado e elástico, capturando centenas de bilhões em valor. O padrão se repetiu com contêineres: o Docker os democratizou, mas o Kubernetes os orquestrou em escala, dando origem a um ecossistema multibilionário de serviços gerenciados (GKE, EKS, AKS) e plataformas de observabilidade como Datadog e ferramentas de segurança da HashiCorp. O WordPress alimenta 43% da web gratuitamente, mas a Automattic atingiu uma avaliação de $7,5 bilhões em 2021 e empresas de hospedagem como a WP Engine construíram negócios substanciais fornecendo a infraestrutura gerenciada em torno dele.

Os Agentes de IA são os próximos. O OpenClaw é o kernel, mas as empresas não o executarão “cru”. Elas exigem uma pilha inteira de infraestrutura:

Runtime: Agentes precisam de um ambiente seguro e isolado (sandboxed) para executar código gerado por LLMs não determinísticos. Isso significa isolamento robusto de recursos, sessões efêmeras e tempo de atividade garantido 24/7. Pense no Firecracker, mas para fluxos de trabalho agênticos.
Segurança: Este é o elefante na sala. Envolve uma cadeia de confiança para as Skills, gerenciamento robusto de credenciais para acesso a APIs e trilhas de auditoria imutáveis para cada ação que um agente realiza. Sem isso, nenhum CISO aprovará.
Orquestração: Tarefas do mundo real exigem não um agente, mas uma equipe deles. A orquestração é o plano de controle que gerencia a coordenação de múltiplos agentes, encadeia fluxos de trabalho complexos e lida com a recuperação de falhas e novas tentativas.
Integração: Um agente que não consegue acessar os sistemas de registro empresariais é um brinquedo. O valor real é desbloqueado por meio de conectores pré-construídos e mantidos para Salesforce, SAP, Microsoft 365 e Google Workspace.

O mercado para essa infraestrutura já está se materializando. O espaço de agentes de IA empresariais é estimado em $5 bilhões em 2024, projetado para mais que dobrar até 2026. O Copilot da Microsoft é estimado em uma receita anual recorrente de ~$800 milhões, de acordo com a CB Insights. E as projeções otimistas são impressionantes: a FutureSearch modela a receita da OpenAI relacionada a agentes crescendo de aproximadamente $0,5 bilhão em 2025 para $62,6 bilhões até 2027 — embora sua estimativa central seja significativamente menor, refletindo a enorme incerteza neste mercado.

As APIs de LLM estão se tornando commodities rapidamente — uma corrida para o preço zero. A margem defensável não está no modelo. Está na infraestrutura que torna o modelo seguro, confiável e integrado. Essa é a vantagem competitiva.

VI. Como Isso se Mapeia para o AgentPuter

É aqui que o AgentPuter se posiciona. Não estamos construindo um agente melhor — esse é o trabalho do OpenClaw. Estamos construindo a camada de infraestrutura entre o agente e a empresa.

A pilha (stack) que descrevemos nos Posts #3 e #4 mapeia diretamente para as lacunas acima:

As Skills são nossa solução para a camada de marketplace e especialização de domínio. Mas, crucialmente, dentro do AgentPuter, elas são versionadas, assinadas e submetidas a varreduras de segurança, criando uma cadeia de suprimentos de software confiável para as capacidades do agente.
O Agent Gateway é o núcleo da nossa jogada de infraestrutura. Ele atua como o motor de orquestração central e o pedágio de segurança, gerenciando permissões, aplicando políticas de acesso e criando a trilha de auditoria para cada ação do agente. É o systemd ou o plano de controle do Kubernetes para uma frota de agentes.
As Ferramentas MCP (Master Control Program) são nossa abordagem padronizada para o problema de integração. Ao fornecer uma interface estável e bem definida para conectar a sistemas como Salesforce ou Google Workspace, abstraímos a complexidade e o fardo da manutenção do próprio agente.

A aposta é direta: o OpenClaw é o melhor motor de agente de código aberto disponível. O que falta é a prontidão para o ambiente corporativo — execução em sandbox, orquestração neutra em relação a fornecedores entre Claude, GPT e Llama, e Skills persistentes que se acumulam ao longo do tempo em vez de serem redefinidas a cada sessão.

O OpenClaw é o motor. Nós estamos construindo o chassi, o sistema de segurança e a estrada.

VII. Conclusão — Picaretas e Pás

A corrida do ouro dos agentes é real. O OpenClaw e as consequências do ClawHavoc provaram tanto a demanda quanto os riscos. Milhares de desenvolvedores estão construindo agentes. Muito poucos estão construindo a infraestrutura para executá-los de forma confiável.

É aí que reside a margem duradoura. Três previsões para os próximos 12-18 meses:

O OpenClaw permanecerá gratuito e de código aberto, e uma “Red Hat para Agentes” surgirá. A força do projeto principal é sua comunidade. Uma entidade comercial em breve oferecerá suporte de nível empresarial, robustecimento e indenização para implantações de OpenClaw em larga escala, tornando-se o parceiro de referência para a Fortune 500.
O ClawHub introduzirá níveis pagos após o próximo grande incidente de segurança. O modelo atual de “vale-tudo” para as Skills é insustentável. Após uma violação de alto perfil originada de uma Skill pública maliciosa, espere que o marketplace lance níveis pagos para publicadores verificados, varredura de segurança automatizada e contas corporativas com repositórios privados.
A plataforma de agentes vencedora não será a que tiver o melhor modelo — será a que tiver a melhor infraestrutura. A diferença marginal de inteligência entre o GPT-5 e o Claude 4 será menos importante para uma empresa do que a confiabilidade, segurança, auditabilidade e integração perfeita com sua pilha de tecnologia existente.

O agente que automatiza o relatório trimestral da sua empresa não vencerá porque é 5% “mais inteligente”. Ele vencerá porque funciona sempre, suas ações são auditáveis para conformidade com a SOX e ele tem as credenciais certas para acessar seu ERP.

O Agente que faz seu relatório trimestral não é mais inteligente que o ChatGPT. Ele apenas tem instruções melhores, um tempo de execução confiável e as ferramentas certas conectadas.

Ao longo destes seis posts, traçamos o arco do projeto AgentPuter: da visão central do produto, passando pela arquitetura Cérebro-Corpo-Alma, até o ecossistema de Skills e Gateways, e finalmente aos modelos de negócios que o tornam sustentável. Em nosso próximo post, vamos “colocar a mão na massa” e percorrer uma implementação completa, de ponta a ponta: construindo um agente de análise financeira do zero usando a pilha AgentPuter.