原创 180k 2025-03-06 10:54 福建
朋友圈刷下来，没有其他内容..全是Manus..上次看到这样的情景，还是只在Sora + GPT的时候出现过；
几点简单的takeaway；
1/二级市场注意到这个了吗？这基本属于废话...早上开盘阿里腾讯这边已经升到啪啪声；但是这个趋势，昨天晚上的 ADR 已经出来了；昨晚美股交易时段，逻辑已经出现。
2/关于产品本身；请教了几位业界大佬；我稍微融合一下，说的不对的地方大家抓紧批评；
能力上基本上是采用了 虚拟机 + compute use + artifacts +内置了一批agents的综合产物；
换一个角度说，也可以理解成为把目前类cursor产品上面又套了一层壳+ 多个小模型；(cursor 这类产品对于普通人的门槛仍然比较高）；
这类产品在业界，大家都是用类似的思路去实现；某种程度上，并没有非常“新”的东西出来，譬如open devin 的团队也有过类似的产品；
本质上Claude 在这类任务的处理也已经很强，一次tool 20+也很正常；
如果这条路跑通的话，Coze + dify 这类的产品未来也会推出这种路线；还有一个需要注意的是，这类能力大概率未来也会被大模型内化掉。
Manus 定位成一个通用的agent，最快速度实现了，input 加强（deepsearch) +output(artifact)的统合 +planning / reasoning（类cursor）等...这条感谢大澄..
3/ 说到这里，从我这种外行的角度来看，大概能有一个比较好的类比，那就是对话式GPT vs AI搜索，大概可以对标这个AI agent vs Manus；两者都是基于现有技术能力上面，去做的一个wrapper，也就是“套壳”（这里完全没有贬义，恰恰相反，之前我写过一些文章，可能真正的变现层就是在应用层/套壳层）
4/ 虽然同类产品也能做到类似的效果，但是这次 Manus 的交互效果炸裂，演示效果非常完整，很多拿到内测的朋友实践下来，也都震撼连连。我属于外行里面稍微会用cursor 的人，但是当我把这个产品推给朋友的时候，很多人第一眼感觉就是，好像很复杂，我又不是学编程的干嘛要弄这个。实际上cursor 一点也不难，但是这次Manus 把普通人能够“理解“ + ”使用“的门槛大大拉低，可能也是为什么能够破圈的原因。
5/ 推演一些可能性；之后“入口“的价值继续上调，wrapper/套壳的价值继续上调；要去整合各种 agent + compute use 能力，这个工作量其实很大；大家不要觉得“套壳“容易，软件霸主CRM 的capex / sales 其实并不低。而且wrapper的capex，其实没有想象中的便宜（一个不合理的例子，是CRM的capex常年在公司营收的2~3%徘徊）
6/ 重贴我当时对于wrapper / 应用层的一些思考，仍然适用；
外资交易台 | 复盘这疯狂的一周；AI应用？模型定价？ （2月2日)
如果你认为模型是商品，在应用层角度去“套壳”大模型会更加的值钱（前段时间一直有人嘲笑各类软件是AI wrapper，在deepseek之后大家有了一些不同的看法）；
前段时间看到的一个例子是，Aircall和Talkdesk这类的SAAS公司把其核心能力(电话和电信）外包给了Twilio，是因为在2010年他们成立的时候，VoIP已经高度商品化，重新投资大量的capex去重构VoIP对他们没有任何意义；但是他们仍然可以通过研发能力的集中，去建立数十亿美元的业务。
在应用层建立“套壳”，并非想象中那么简单；尤其是在现在，你要根据应用层不同的推理逻辑，去调用不同的底层大模型（可能有部分需要成分敏感，有部分需要能力敏感），构建垂直的业务架构；而且wrapper的capex，其实没有想象中的便宜（一个不合理的例子，是CRM的capex常年在公司营收的2~3%徘徊）
另外有一个比较重要的概念是，云计算时代，大家都在聊SAAS(soft-as-a-service)，在AI时代，这个是反过来，变成service-as-a-software；以前走的逻辑是，微软office不需要用光盘安装了，你只要买我的服务月订，我就给你提供软件给你的员工；现在走的是，以后不讲软件不软件了，我能帮你解决问题，员工不员工你自己决定。
从这个角度来看，以后AI应用对标的不是另外一个形式的应用；金山办公对标的不是微软办公，而是直接对标你办公室里面的员工；AI的市场一下子延伸到了劳动力市场（目前是智力劳动），就像机器人市场一下子延伸到了劳动力市场（体力劳动；所以估值模型都是用人的工资去做对标）；
在这个情况下，中美劳动力市场的差距，值得注意。美国劳动力贵，企业对于AI应用的采纳更加迫切；中国劳动力没那么贵，企业需要更多的诱导因素去使用AI（譬如时间成本，怎么把一件事又快又好的做完；而不仅仅只能去卷劳动力成本）;
AI应用的两大思路是cost down vs revenue up；如果在削减成本(cost down)这方面我们本土市场没那么迫切，那么效能提升(revenue up)这方面，大家需要花更多的时间去挖掘（譬如用AI提升广告的效率等等）；
互联网时代，很多软件的变现都是依靠广告来实现；在revenue up vs cost down方面，也仍然有许多启示。
还有另外一篇；
7/Agent的能力，需要普通用户上手了才知道；某种程度上，从普通应用的角度上看，AI 搜索并不是一个killer app；你可以看现在谷歌搜索的市场份额分毫不动；引述朋友圈一个大佬评论，“agent 需要所有人用 20 条query 之后的反馈“；这个很好理解，就像自动驾驶牛不牛，不是和其他自动驾驶去比较，而是和人类司机去比较。能解决问题才牛。
8/ 这边Manus 刚刚出来，open AI agent 也在搞事情（所谓每个月 20000 的博士级 Agent）；以后Agent 可能有2 类收费模式；
解决问题型的博士级 AI；按用量收费，按“交付成果“收费；
省时省力的入口级AI；走流量那套，按“过路费“收费（和真的agent 更香）；这个我们也在以前的文中聊过。
10/ 阿里也没闲着，阿里开源QwQ也很炸裂，这里篇幅不够就不拓展；现在好消息一个接一个，很像北美那时候 SOTA + GPT 各代产品出来的时候，结果是什么？投资者刚刚要疲劳的时候，又来一个情绪冲击，信心鼓励。之前我们才提到 JPM 投资者反馈中，对于 AI 应用的要求更加苛刻了，现在求仁得仁。
11/ 这里不是说东升西落之类的，而是现在我们在加速赶进度。之前 SORA 出来，我们这边一动不动，现在市场终于相信，中国的 AI 也同样发光发亮（甚至更快）。所以当业界有新的突破的时候，不论你 Manus 是中国团队，欧洲团队，美国团队，整个 AI 标的都能受益（包括我们）。
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