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人人都是产品经理

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从10万邀请码到裁员66%:Manus溃败揭示通用AI Agent的狂欢与泡沫
骆齐 · 2025-07-19 · via 人人都是产品经理

四个月内,从内测邀请码被炒至 10 万元的高光,到裁员 66%、总部迁离的溃败,Manus 的骤变撕开了通用 AI Agent 赛道的狂欢与泡沫。这款曾被寄予厚望的产品,因陷入 “技术炫技” 而非 “用户价值” 的陷阱 —— 依赖多模型整合却无技术壁垒、定价高昂却缺乏不可替代性、算力成本失控,最终在资本裹挟与地缘政治挤压下轰然倒塌。

短短四个月,从内测码炒到10万元到裁员80人、总部迁往新加坡,Manus的过山车剧情揭开了AI Agent赛道最残酷的一面。

作为亲历过产品生死线的老手,我不得不追问:这场闪电裁员背后,是资本的短视,是地缘政治的挤压,还是通用Agent本身的产品逻辑出了问题?

一、Manus的“原罪”是什么?

Manus的产品定位从一开始就陷入了”技术炫技”而非”用户价值”的陷阱。其演示视频中15分钟完成从比价到报告生成的全流程,看似惊艳却脱离真实场景。

Manus并未自研大模型,而是整合Claude、阿里通义千问等模型实现功能。这种“套壳工坊”模式(行业锐评)虽能快速推出产品,却难以构建技术壁垒。

3月内测时访问量达2376万,5月开放注册后却骤降至1663万。产品粘性不足的本质,是未解决“不可替代性”问题:用户尝鲜后意识到,多数任务仍可被ChatGPT+手动操作替代,而Manus的复杂流程反而增加了不确定性(例如网页爬取频繁被验证码拦截、PPT生成需手动干预)。

在未验证PMF(产品市场契合度)的情况下,Manus贸然推出199美元/月的订阅制。这个定价是ChatGPT Plus的2倍,却未能提供相应的价值,用户不会为潜力付费,只会为结果买单。

更致命的是成本结构的失衡。GAIA基准测试显示,Manus的算力消耗是同类产品的5倍,这种”高投入低产出”的模式,即便融资7500万美元也难以维系。

当资本要求盈利时,裁员和业务收缩成为必然。

二、裁员背后:被资本与地缘撕裂的产品逻辑

表面看,Benchmark领投7500万美元后触发美国审查,芯片断供导致迭代延迟,迫使Manus外迁新加坡。但更深层的原因是:资本裹挟下的产品路线失控。

Benchmark投资的AI视频公司HeyGen早已给出模板:融资后从深圳迁至洛杉矶,要求红杉中国等中方投资者退出。Manus的闪电外迁,实则是硅谷资本规避监管的标准化操作。

迁往新加坡后,核心团队薪资飙升至国内3倍(AI工程师月薪1.6万美元),而技术根基却在动荡中瓦解。此前依赖的阿里通义千问合作被悄然删除,官网屏蔽中国IP,中国用户信任彻底归零。

三、灵魂拷问:通用Agent是伪命题吗?

Manus的溃败引发行业反思:是否该放弃“通用”幻想?

昆仑万维CEO方汉的观点一针见血:”通用恰恰代表了在一些领域并不专精。”当前市场已明确验证的成功路径是垂直化——Genspark专注网页分析,45天实现3600万美元ARR;Devin聚焦编程辅助,月费500美元仍供不应求。这些产品共同证明:在AI能力边界内做深,比在边界外扩张更有商业价值。

垂直Agent的优势在于:

  • 数据闭环:医疗Agent可积累专属病例数据,形成领域壁垒
  • 成本可控:单一模型调用比多模型协同成本降低70%
  • 体验优化:针对特定场景的交互设计更符合用户习惯

医疗保健AI Agent公司Hippocratic AI、数据安全Agent Cyberhaven等垂类新晋独角兽崛起,验证了场景聚焦的价值。

四、Agent 2.0时代何去何从?

参考Bolt.new(AI编程社区)的策略:放弃全场景覆盖,聚焦开发者群体,通过黑客马拉松等活动构建用户忠诚度。在特定领域做到极致,比泛而不精更有生命力。

Manus访问量暴跌的背后,是未形成用户数据反哺产品的闭环。反观AI设计工具Krea:用户贡献数据可获得分成,推动模型持续优化——这才是留存率的真正引擎。

芯片、模型、数据的合规性已是生死线。下一代Agent产品经理必须手握“地缘沙盘”:算力节点布局、数据主权协议、备份供应链缺一不可。

结语:Agent不死,但Manus式狂欢终将终结

Manus的兴衰像一面镜子,照见了AI创业的集体迷失——在资本裹挟下追求”颠覆式创新”,却忽视了产品的本质是解决问题。

其创始人肖弘曾强调”模型终将趋同,品牌与用户体验才是护城河”,但Manus恰恰在最基础的体验上栽了跟头。

对于AI产品经理,这场溃败揭示了三个永恒法则:

  1. 需求锚定:区分”伪需求”与”真痛点”,用户不会为炫技买单
  2. 成本可控:技术方案必须考虑商业化可行性,算力不是无限的
  3. 节奏稳健:PMF验证需要耐心,过早规模化等于加速死亡

当AI行业从概念狂热回归价值创造,我们或许会发现:真正的通用智能,始于对单一问题的极致解决。

本文由人人都是产品经理作者【产品经理骆齐】,微信公众号:【骆齐】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。