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四個月內(nèi)，從內(nèi)測邀請碼被炒至 10 萬元的高光，到裁員 66%、總部遷離的潰敗，Manus 的驟變撕開了通用 AI Agent 賽道的狂歡與泡沫。這款曾被寄予厚望的產(chǎn)品，因陷入 “技術(shù)炫技” 而非 “用戶價值” 的陷阱 —— 依賴多模型整合卻無技術(shù)壁壘、定價高昂卻缺乏不可替代性、算力成本失控，最終在資本裹挾與地緣政治擠壓下轟然倒塌。

短短四個月，從內(nèi)測碼炒到10萬元到裁員80人、總部遷往新加坡，Manus的過山車劇情揭開了AI Agent賽道最殘酷的一面。

作為親歷過產(chǎn)品生死線的老手，我不得不追問：這場閃電裁員背后，是資本的短視，是地緣政治的擠壓，還是通用Agent本身的產(chǎn)品邏輯出了問題？

一、Manus的“原罪”是什么？

Manus的產(chǎn)品定位從一開始就陷入了”技術(shù)炫技”而非”用戶價值”的陷阱。其演示視頻中15分鐘完成從比價到報告生成的全流程，看似驚艷卻脫離真實場景。

Manus并未自研大模型，而是整合Claude、阿里通義千問等模型實現(xiàn)功能。這種“套殼工坊”模式（行業(yè)銳評）雖能快速推出產(chǎn)品，卻難以構(gòu)建技術(shù)壁壘。

3月內(nèi)測時訪問量達(dá)2376萬，5月開放注冊后卻驟降至1663萬。產(chǎn)品粘性不足的本質(zhì)，是未解決“不可替代性”問題：用戶嘗鮮后意識到，多數(shù)任務(wù)仍可被ChatGPT+手動操作替代，而Manus的復(fù)雜流程反而增加了不確定性（例如網(wǎng)頁爬取頻繁被驗證碼攔截、PPT生成需手動干預(yù)）。

在未驗證PMF（產(chǎn)品市場契合度）的情況下，Manus貿(mào)然推出199美元/月的訂閱制。這個定價是ChatGPT Plus的2倍，卻未能提供相應(yīng)的價值，用戶不會為潛力付費，只會為結(jié)果買單。

更致命的是成本結(jié)構(gòu)的失衡。GAIA基準(zhǔn)測試顯示，Manus的算力消耗是同類產(chǎn)品的5倍，這種”高投入低產(chǎn)出”的模式，即便融資7500萬美元也難以維系。

當(dāng)資本要求盈利時，裁員和業(yè)務(wù)收縮成為必然。

二、裁員背后：被資本與地緣撕裂的產(chǎn)品邏輯

表面看，Benchmark領(lǐng)投7500萬美元后觸發(fā)美國審查，芯片斷供導(dǎo)致迭代延遲，迫使Manus外遷新加坡。但更深層的原因是：資本裹挾下的產(chǎn)品路線失控。

Benchmark投資的AI視頻公司HeyGen早已給出模板：融資后從深圳遷至洛杉磯，要求紅杉中國等中方投資者退出。Manus的閃電外遷，實則是硅谷資本規(guī)避監(jiān)管的標(biāo)準(zhǔn)化操作。

遷往新加坡后，核心團(tuán)隊薪資飆升至國內(nèi)3倍（AI工程師月薪1.6萬美元），而技術(shù)根基卻在動蕩中瓦解。此前依賴的阿里通義千問合作被悄然刪除，官網(wǎng)屏蔽中國IP，中國用戶信任徹底歸零。

三、靈魂拷問：通用Agent是偽命題嗎？

Manus的潰敗引發(fā)行業(yè)反思：是否該放棄“通用”幻想？

昆侖萬維CEO方漢的觀點一針見血：”通用恰恰代表了在一些領(lǐng)域并不專精。”當(dāng)前市場已明確驗證的成功路徑是垂直化——Genspark專注網(wǎng)頁分析，45天實現(xiàn)3600萬美元ARR；Devin聚焦編程輔助，月費500美元仍供不應(yīng)求。這些產(chǎn)品共同證明：在AI能力邊界內(nèi)做深，比在邊界外擴(kuò)張更有商業(yè)價值。

垂直Agent的優(yōu)勢在于：

• 數(shù)據(jù)閉環(huán)：醫(yī)療Agent可積累專屬病例數(shù)據(jù)，形成領(lǐng)域壁壘
• 成本可控：單一模型調(diào)用比多模型協(xié)同成本降低70%
• 體驗優(yōu)化：針對特定場景的交互設(shè)計更符合用戶習(xí)慣

醫(yī)療保健AI Agent公司Hippocratic AI、數(shù)據(jù)安全Agent Cyberhaven等垂類新晉獨角獸崛起，驗證了場景聚焦的價值。

四、Agent 2.0時代何去何從？

參考Bolt.new（AI編程社區(qū)）的策略：放棄全場景覆蓋，聚焦開發(fā)者群體，通過黑客馬拉松等活動構(gòu)建用戶忠誠度。在特定領(lǐng)域做到極致，比泛而不精更有生命力。

Manus訪問量暴跌的背后，是未形成用戶數(shù)據(jù)反哺產(chǎn)品的閉環(huán)。反觀AI設(shè)計工具Krea：用戶貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)可獲得分成，推動模型持續(xù)優(yōu)化——這才是留存率的真正引擎。

芯片、模型、數(shù)據(jù)的合規(guī)性已是生死線。下一代Agent產(chǎn)品經(jīng)理必須手握“地緣沙盤”：算力節(jié)點布局、數(shù)據(jù)主權(quán)協(xié)議、備份供應(yīng)鏈缺一不可。

結(jié)語：Agent不死，但Manus式狂歡終將終結(jié)

Manus的興衰像一面鏡子，照見了AI創(chuàng)業(yè)的集體迷失——在資本裹挾下追求”顛覆式創(chuàng)新”，卻忽視了產(chǎn)品的本質(zhì)是解決問題。

其創(chuàng)始人肖弘曾強(qiáng)調(diào)”模型終將趨同，品牌與用戶體驗才是護(hù)城河”，但Manus恰恰在最基礎(chǔ)的體驗上栽了跟頭。

對于AI產(chǎn)品經(jīng)理，這場潰敗揭示了三個永恒法則：

1. 需求錨定：區(qū)分”偽需求”與”真痛點”，用戶不會為炫技買單
2. 成本可控：技術(shù)方案必須考慮商業(yè)化可行性，算力不是無限的
3. 節(jié)奏穩(wěn)健：PMF驗證需要耐心，過早規(guī)?；扔诩铀偎劳?/li>

當(dāng)AI行業(yè)從概念狂熱回歸價值創(chuàng)造，我們或許會發(fā)現(xiàn)：真正的通用智能，始于對單一問題的極致解決。