Dans ce fil du 29 septembre 2026, Ryan Sarver soutient que ce que l'on appelle aujourd'hui IA personnelle ne l'est pas. Il part d'un incident : Amazon a bloqué Muse, l'assistant de Meta, de son site de vente, affichant un message qui qualifie l'accès d'agent non autorisé. Les utilisateurs, clients des deux entreprises, ont perdu un usage central des agents, l'achat, à cause d'un différend auquel ils n'ont pas participé. Il y voit le début de guerres de plateformes où le consommateur sera pris entre deux feux.
Son argument central tient au double mandant. Un agent hébergé par une plateforme travaille pour l'utilisateur et pour l'entreprise qui l'a construit, et l'on sait laquelle prime. Il cite les conditions de Muse, où l'entraînement sur les conversations est activé par défaut, et celles d'Instinct, qui accordent une licence perpétuelle et irrévocable couvrant captures d'écran et frappes. Il ne dit pas que ces acteurs trichent : ils annoncent ce qu'ils font. Mais une IA personnelle est « maximaliste » en information, et c'est précisément celle qu'on devrait le moins confier à un tiers.
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Il définit cinq exigences : posséder l'agent (open source, données sous contrôle, portabilité), n'avoir qu'un seul mandant, connaître le contrat et pouvoir inspecter les arbitrages, choisir où l'agent tourne, et avoir un produit agréable. L'orientation silencieuse lui paraît plus grave qu'en recherche : on délègue le choix et l'on ne voit plus les alternatives. Il rapporte que les assistants coûteraient 3 à 7 k$ par utilisateur et par an, contre 20 $ par mois facturés, et s'interroge sur la façon dont un acteur publicitaire récupérerait cette subvention.
Son paradoxe est que la propriété peut produire le meilleur produit : l'utilisateur donne tout à ce qu'il possède, la mémoire s'accumule, et l'accès le plus complet fait la qualité. Mais OpenClaw ressemble à Linux ; il faut une expérience à la Apple.
Il décrit la pile en cinq couches : des clients soignés ; un harness avec connecteurs, approbations et journal ; une mémoire lisible en markdown, à la manière du LLM wiki de Karpathy ou de GBrain ; deux niveaux de modèles, un open-weights par défaut (environ 2 $ par mois contre 46 $) et un frontier appelé à la demande ; et une machine personnelle ou louée (environ 10 $ par mois).
Il appelle à construire une version productisée d'OpenClaw, dont les revenus viennent uniquement de l'utilisateur, qui peut partir avec tout.