钛媒体 2025-12-31
为什么Manus没有留在中国?
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文 | 奇点研究社,作者 |   孟雯

虽然 Manus 选择了一场通往海外的迁徙,并最终融入全球社交巨头 Meta 的版图,但这并不代表中国 AI 叙事的终结,反而预示着一个更宏大、更丰饶的竞争时代的开启。

从 DeepSeek 凭借极致效能震撼硅谷,到豆包、Kimi、通义千问等 AIGC 产品以惊人的增速俘获亿万用户;从智谱 AI 深入千行百业扎根生产力红利,到 Rokid、雷鸟等厂商在 AI 硬件终端上的激进探索,中国 AI 赛道依然是星辰大海,百家争鸣。

这里拥有全世界最完备的产业链和最勤奋的创业群体,Manus 的转身离去只是全球化分工下的一个特定样本。

未来,中国市场一定会基于本土独特的生态优势,孕育出属于自己的、更具生命力的 "Manus"。

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临近年末,一则收购消息引起科技圈震动。Meta 宣布正式收购通用 AI Agent 产品 Manus 的母公司蝴蝶效应,这是 Meta 成立以来第三大并购交易,仅次于 WhatsApp(190 亿美元)和 Scale AI(150 亿美元)。交易完成后,Manus 将保持独立运营,创始人肖弘任 Meta 副总裁。

一家 " 生于中国,长于中国 ",创始团队全部为华人的 AI 创业团队,为何没有留在本土发展,也没有被国内巨头收购,反而被远在大洋彼岸的 Meta 收入囊中?

一切还要从 AI 时代的创业大背景说起。

根植海外的基因 

创始人肖弘毕业于华中科技大学,创业起点在武汉,公司最早在北京和武汉设有双总部,早期投资方里也包括真格基金、腾讯、红杉中国等熟悉的名字。这些元素叠加在一起,很容易让人产生一种错觉:蝴蝶效应是一家 " 本可以留在中国 " 的公司。

但真正决定 Manus 命运的,并不是团队来自哪里,而是它从第一天起想解决什么问题。

Manus 在今年 3 月正式发布时,是一款 " 通用智能体(AI Agent)" 产品,它有独立思考能力,可以规划并执行复杂任务并直接交付结果。

官方的介绍视频中展示了 Manus 执行 " 筛选简历,挑选房产和股票分析 " 这三个任务的过程。 

图为介绍视频的 YouTube 截图

通俗理解,就是 " 给我个指令,我就帮你把所有活儿都干了 "。这种结果导向,背后需要两大支撑:不受限地访问,以及海量的交互数据。 否则在执行复杂任务时,任何一个环节出错,都会 " 失之毫厘谬以千里 "。

而这两点,Manus 在国内都很难实现。在国内提供生成式 AI 服务,需要完成算法备案,数据和内容都也有合规性要求。

Manus 没有算法备案,也没有自研大模型,而是通过调用 Claude、GPT-4 等海外模型的 API 或简单封装创建产品(业内对 Manus" 套壳 " 的争议也来源于此),用户交互数据发送至海外模型会违反审查规定。

早期测试显示,在受限环境下,Manus 的整体任务成功率会明显下降,稳定性在 50% 到 70% 之间波动。这种体验差异,对于一个以 " 交付结果 " 为核心卖点的产品来说,是致命的。

其实早期 Manus 也曾尝试与阿里通义千问合作,探索推出 " 中文版 " 的可能性。但这次尝试也困于多方原因没能成行。

时代变了。

与当年移动互联网烧钱换流量的打法不同,AI 创业撬动的是 " 模型杠杆 "。创新工场联合 CEO 汪华曾说,目前没有流量红利但有一波模型红利,AI Agent 赛道创业热潮与出海是不可逆的趋势。

Manus 从一开始就押注全球,它的官网、注册体系、演示案例和定价方式,几乎全部围绕海外用户设计,英文界面优先,注册依赖海外账号体系,就连支付方式也是支持 PayPal,不支持国内的微信或支付宝。

这样来看,Manus 并不是在某个节点 " 决定不留在中国 ",而是在产品定义完成的那一刻,就已经把自己放在了一条全球化的赛道上。总部迁往新加坡,裁撤中国团队,停止中国区服务,这些看似激烈的动作,更像是对全球化这一既定路线的持续校准。

用肖弘自己的话说就是 " 今天的中国创业者就应该更激进地全球化,大家应该到国际市场去历练一下,需要去参与全球的竞争,而不是在我们习惯的市场里竞争。"

商业化 " 水土不服 "

除了产品使用属性,Manus 的商业路线也高度契合海外。它并不试图覆盖尽可能多的用户,而是用订阅制筛选愿意为效率买单的专业用户,订阅费从每月 19 美元到最高 199 美元不等,价格不菲。

海外的 SaaS 化进程始于 20 世纪末,长达二十多年的云化教育,使得无论企业还是用户,都有成熟的 SaaS 订阅习惯。

上线仅八个月,公司年度经常性收入突破 1 亿美元,累计 tokens 消耗超 147 万亿,虚拟计算机创建次数超过 8000 万台。Manus 验证了其产品好用的价值。也收获了丰厚的商业回报。

但当这套盈利模式被放到中国市场时,问题便开始显现。

中国用户虽然对 AI 的接受度并不低,但付费习惯截然不同。尤其过去两年,中国 AI 应用市场已经被大量免费或低价的产品快速教育。豆包、文心一言、deepseek 等 AI 助手众多,用户已经习惯了以极低成本获取 " 还不错 " 的能力。

在这种环境下,要说服用户为一个 Agent 产品支付数倍乃至数十倍的价格,本身就需要一个更长的教育周期。

更现实的是推理成本压力。Manus 的每一次复杂任务执行,都伴随着不低的推理成本(算力、Token)。行业估算,其单任务推理成本在 1 到 2 美元之间浮动。这种成本结构,只有在高 ARPU 用户群体中才能成立。一旦用户规模扩大,但付费深度不足,商业化就难以支撑。

国内互联网大厂是靠着 " 流量收割 " 跑通商业化。虽然不收取软件订阅费但要拿走你的时间,通过各种免费且极具吸引力的内容(如短视频、社交、搜索等)留住你,再把流量卖给广告主。

基于此,我们可以想象,Manus 如果留在国内,很可能会沦为免费插件,嵌入到互联网大厂的生态里,靠帮商家引流或做定制化项目来生存。它那 " 每月 199 美元 " 的傲慢定价,在当前国内的商业环境下,几乎没有生存土壤。

在被 Meta 收购后,还有个反复被提及的问题是:为什么买下 Manus 的不是中国公司?

其实 24 年字节曾出价 3000 万美元收购蝴蝶效应,彼时 Manus 产品还未成型,公司核心产品还是浏览器 AI 插件 Monica。

肖弘也一度心生动摇,但从种子轮就陪跑的真格基金认为 Monica 代表的 AI 应用潜力不止于此,劝说肖弘不要 " 贱卖 "。此后真格基金不仅继续跟投,还帮助团队引入了红杉和腾讯,以及硅谷顶级 VC Benchmark。

从左至右:吉毅超(Manus 联合创始人兼首席科学家)、肖弘(Manus 创始人兼首席执行官)、陈世军、张涛(Manus 联合创始人兼产品主管)

后来的故事我们都知道了,Manus 一夜爆火,估值一路走高,直到被 Meta 收购。

从商业逻辑看,国内互联网大厂没有收购,只是企业一种阶段性选择的差异。

对大厂来说,当前 AI 的核心任务仍然是服务既有业务。无论是内容、广告还是交易,AI 被寄予的主要期望是提升效率、降低成本、增强转化。这决定了大厂更偏好那些能够快速嵌入现有体系的能力。

字节收购被拒后没有积极跟进,原因也在于此。据鲸选 AI 报道,内情是字节觉得 Monica 产品比较 " 套壳 ",投流成本高,留存数据不乐观,未来可能被大模型取代。而且自己也会推豆包插件,所以给出的报价有点压价。

腾讯在同一时期加码智能体,推出腾讯元宝,重组大模型研发的组织架构,挖角 OpenAI 前研究员也是同样的逻辑,他们并非没有看懂 Agent 的潜力,而是认为这种能力可以通过内部构建达成。

况且 Manus 所代表的通用 Agent,更接近一种潜在的 " 下一代入口 "。换句话说,这是一种更偏长期的下注。对腾讯、字节这样已经拥有成熟生态的公司来说,这样的下注不仅昂贵,而且可能在一段时间内与既有生态形成内部对冲。

因此,国内巨头优先选择内部研发跟进,而非外部并购,也就不难理解。

Meta 等不起,Manus 正当时

与国内巨头靠 " 内生 " 徐徐图之不同,Meta 的需求很迫切。

自 2013 年扎克伯格请来图灵奖得主杨立昆成立 FAIR 实验室以来,Meta 的 AI 路线便长期陷入 " 学院派 " 与 " 产品派 " 的内耗中。

杨立昆坚持的研究开放性与扎克伯格渴望的商业变现间存在着天然的裂痕。这种拧巴的状态在 DeepSeek V3 出现后彻底演变为一种生存焦虑。

Meta 管理层开始面临最尖锐的质疑:为何耗费数十亿美元、养活数千名高薪工程师的部门,在产出比上却不及对手那支仅有五百万美元预算的突击队?这种对组织架构有效性的怀疑,直接引发了随后五个月内剧烈的人事地震。

从 FAIR 权力的稀释,到斥巨资引入 Scale AI 创始人汪韬主导实战派团队,Meta 试图通过 "BOSS 直聘 " 顶级人才和饱和式投资,在人才市场强行升温,以此买断时间。

在这种商业焦虑的背后,是 Meta 核心广告业务被 TikTok 蚕食、元宇宙烧掉 400 亿美元却难见回报的现实困境。

皮尤研究中心的最新调查数据显示,TikTok 目前是美国 18 至 29 岁人群中最受欢迎的新闻类社交应用,超过 Facebook 和 Instagram。

资本市场不再相信长线故事。正是在这个微妙的节点,Manus 带着亮眼的成绩单出现了。它不仅拥有过亿的年化收入(ARR),证明了通用 Agent 的实战价值,投资方名单中也有 Benchmark 这样代表硅谷主流认知的 VC。这些都为 Meta 收购铺平了道路。

Meta 主打开源的大模型 LIama,其本质还是一个 " 会聊天,能理解 " 的脑力系统,缺乏执行力,且变现模糊。Manus 的引入,意味着 AI 可以开始承担更明确的 " 代理角色 ",在用户授权下执行跨应用、跨系统的任务。这种能力,正好与 Meta 对未来个人计算平台的设想高度契合。

收购完成后,Meta 也拼凑出了 LIama 底座 +Scale AI 数据 +Manus 落地的 AI 生态闭环,加速 AI 商业化,补齐短板。

而 Manus 则可以获得稳定的超大规模算力和资金支持,降低独立创业在利润率和持续投入上的压力。技术上也可以直接接入 Facebook、Instagram、WhatsApp 等全球产品,放大通用 AI Agent 的商业化空间。

虽然 Manus 选择了一场通往海外的迁徙,并最终融入了全球社交巨头 Meta 的版图,但这并不代表中国 AI 叙事的终结,反而预示着一个更宏大、更丰饶的竞争时代的开启。

从 DeepSeek 凭借极致效能震撼硅谷,到豆包、Kimi、通义千问等 AIGC 产品以惊人的增速俘获亿万用户;从智谱 AI 深入千行百业扎根生产力红利,到 Rokid、雷鸟等厂商在 AI 硬件终端上的激进探索,中国 AI 赛道依然是星辰大海,百家争鸣。

这里拥有全世界最完整的产业链条和最勤奋的创业群体,Manus 的转身离去只是全球化分工下的一个特定样本。

未来,中国市场一定会基于本土独特的生态优势,孕育出属于自己的、更具生命力的 "Manus"。

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