
知识星球上,用户「隆中对」提问:
王老师,刚看到 Manus 被 Meta 收购的消息,很有些吃惊,这么短时间内。老师有没有用过?请问这个产品到底强在哪里?国内就没有有力的竞争对手?
我觉得这个问题很有时效性,也很有意思,咱们就一起来讨论一下。
首先我来介绍一下背景。当然我估计你今天早晨,可能已经在朋友圈、短视频或者新闻网站被刷屏了。
12 月 29 日,Meta 确认收购 Manus。Meta 不仅要把 Manus 收入囊中,还计划将其整合进 Meta AI,同时承诺继续独立运营 Manus 的服务。
背景介绍完了,我先回答星友的第一个问题。
使用
「隆中对」问我是不是使用过 Manus?当然是使用过。
今年的春季学期,我在讲授《信息系统开发》课程。当时我在课上给学生们演示了三种不同的 AI Agent 系统,演示如何将学生的需求报告输入进去,直接生成系统原型。
当时使用的三种系统分别是:
- 1. Manus
- 2. Flowith
- 3. GenSpark
从演示的效果来看,学生们对于 Manus 生成的结果最为满意。我也在另一门课《机器学习》尝试用 Manus 来制作课件,以交互式的方式给学生介绍各种机器学习模型。
我当时遇到的问题是:在最初发布时没有赶上邀请码免费试用。等我真正能用的时候,基本上已经开始收费了。月费最低是 $39,而且 Manus 的工作方式消耗 Token 飞快,我也只是浅尝而已。毕竟当时 Flowith 给了好几个邀请码,使得我可以连续免费使用月度会员,还赠送了几个给优胜组的学生。Flowith 也有各种大模型可以调用,经过快速迭代,学生们也挺喜欢用。
对于 Manus 能够以这么高的价格被收购,其实我是不觉得意外的。下面咱们来分析一下。
定位
首先,我们要搞清楚,Manus 到底是什么?
如果你还把它当成 ChatGPT 那样的「聊天机器人」,那就错了。Manus 在官方文档里给自己贴的标签是 Autonomous General AI Agent(通用自主智能体)。
这就好比,别的 AI 是「陪你聊天的顾问」,而 Manus 是「自带电脑的虚拟员工」。
它的核心卖点不是「给答案」,而是**「给结果」**(Deliverables)。
Manus 拥有一个云端沙箱环境,里面是一台联网的虚拟电脑。它有持久化的文件系统,能安装软件,能像人一样使用浏览器和工具。当你给它一个任务,比如「调研全美 500 家牙科诊所并生成报告」,它不是在那儿跟你磨叽说一些人尽皆知的常识或是浮皮潦草应对,而是直接调动后台的浏览器去点击、阅读、汇总,最后把做好的 Excel 表格甩给你。
这就是**「云端劳工」与「对话模型」**的本质区别。在用户心智里,「能不能把活儿干完」,比「话说得漂不漂亮」重要一万倍。
数据
在 Manus 宣布加入 Meta 的文章里,披露了一组让人叹为观止的数据:
上线数月,累计处理了 147 Trillion tokens,并创建了超过 80 Million virtual computers。
看到这儿,你可能会皱眉头:这怎么可能? 147 万亿 Token?全人类说话都没这么多吧?这是不是在吹牛?
请注意,这绝不是我们理解的「用户对话量」。
这恰恰揭示了 Manus 的核心逻辑——「暴力推理(Inference Compute)」。
这就要提到 Manus 的杀手锏功能——Wide Research。当你在前台下达一个「调研 500 家公司」的指令时,你以为是一个 AI 在干活?不,后台可能瞬间启动了 500 个并行智能体(Virtual Computers)。
每个智能体都在独立地浏览网页、点击链接、阅读文档。它们之间不聊天,只干活。
这 147T Token,是机器自己在与互联网交互时流下的「汗水」。这是**机器对机器(M2M)**的消耗,而非人机对话的消耗。
Meta 看中的,正是这种能把「算力」直接转化为「生产力」的恐怖吞吐能力。这不再是拼模型的智商,而是拼谁能构建出让成千上万个 AI 同时协作的工程护城河。
差异
下面咱们回答星友的第三个问题。国内就没有这么能打的产品吗?
如果你硬要找一个「长得一模一样」的 —— 面向全球、云端虚拟电脑、强端到端交付、并行多智能体 —— 确实不多。
但这不代表我们「技不如人」,而是路线不同。
国内的大厂,走的更多是 PaaS(平台即服务) 的路线。
- • 字节的 Coze(扣子):让你自己搭建工作流。
- • 百度的千帆、阿里的百炼:提供强大的引擎和工具箱。
为什么?因为环境不一样。
- 1. 合规与成本:在中国,要在云端给每个用户开一台「虚拟电脑」去跑爬虫、装软件,面临的数据安全、网络合规和算力成本压力是巨大的。
- 2. 生态结构:Manus 的优势在开放的 Web 生态。而国内的互联网是「App 孤岛」,数据都在一个个 App 里。
所以,国内像 智谱 AutoGLM 这样的产品,选择了一条更接地气的路:直接替你操作手机 App。它不搞云端沙箱,而是直接在你的设备上帮你点外卖、发微信。
这没有优劣之分,只是因地制宜。
小结
Meta 收购 Manus,标志着 AI 助理从「陪聊时代」正式跨入了「干活时代」。
对于我们普通用户来说,这带来的启示也很简单:集中注意力,去关注那些能真的帮你把任务跑完、能给你交付结果的工具。
希望上述讨论,能够解答星友「隆中对」的问题。
也祝你在 AI 时代,找到属于自己的合意「数字员工」。
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