來源 | 伯虎財經（bohuFN）

作者 | 楷楷

近兩年，以大模型為代表的AI行業，其迭代速度之快，已經遠超我們想象。昨日還是聚光燈下的行業明星，明日可能就不得不黯然退場。

近日，AI智能體明星公司Manus突然清空其國內社交平臺的所有內容。有媒體爆料稱，Manus將會把總部遷至新加坡，伴隨而來的還有中國區的一輪大裁員。

對此，Manus官方回應媒體稱：“基于公司自身經營效率考量，我們決定對部分業務團隊進行調整。公司將繼續專注核心業務發展，提升整體運營效率。”

在Manus輕描淡寫的回應背后，其創始人肖弘卻在社交平臺上感慨“多少艱苦不可告人”，他表示，“想要在全球化的市場里做好產品，有很多不是來自業務本身和用戶價值本身的煩惱”。

Manus撤出中國市場，或許有算力資源的權衡，有海外融資的考量，也有數據合規性的要求。但Manus沒能在國內市場快速打響頭炮，也是其無奈轉移陣地的原因之一。

不過，這并不只是Manus一家企業所面臨的問題，在AI市場高歌猛進時，能夠突圍而出的智能體卻并不多。人人都說智能體是AI大模型的未來，但到底何時才能真正“開花結果”。

01 Manus抓不住“風口”

今年3月，Manus憑借一段演示視頻一夜成名。在多個演示案例中，Manus能獨立完成簡歷篩選、股票分析、房產研究等復雜任務，許多觀眾驚呼“AI 真的來了”。

Manus是由華科大畢業的“電腦天才”肖弘所創立，其華人創始團隊的背景吸引了不少國內粉絲，邀請碼更一度被炒到10 萬元左右。

不過，質疑的聲音也很快傳出。大部分用戶還沒有正式試用的，Manus就已經被媒體吹捧為“現象級產品”，這讓不少觀眾嗅到了“饑餓營銷”的味道。

而且，Manus幾乎是“出道即爆紅”，但大部分媒體報道均來自于國內媒體，外媒報道則只有寥寥數筆，這也更讓人懷疑Manus里面究竟有多少真東西。

其后，Manus AI合伙人張濤公開澄清。他表示，Manus從未投入任何市場推廣預算，邀請碼“一碼難求”只是因為服務器容量有限。

今年3月，Manus宣布與阿里通義千問團隊達成戰略合作，這也成為了Manus最后的高光時刻。外界曾猜測，有了阿里通義千問的底層模型支撐，還有來自阿里的流量、生態，甚至是資金支持，Manus的落地之路應該會更為順暢。

然而，事與愿違。今年5月，Manus宣布在海外開放注冊，但曾經瘋搶Manus邀請碼的用戶卻似乎不再買賬。根據Similarweb 數據，Manus的月訪問量在今年3月達到頂峰，超2300萬人次，但隨后便逐月回落，6月訪問量約為1700萬人次。

僅僅只是過去了兩個月的時間，Manus為何就失去“光環”？一方面，AI大模型行業以快取勝，在Manus短暫停下腳步的時間里，Deepseek、騰訊元寶、阿里通義千問等諸多AI產品都在加速迭代和發布新一代產品。

除此以外，還有Manus的直接對手，由前百度高管景鯤和朱凱華所打造的GenSpark，近日CTO朱凱華透露，公司在過去兩個多月發布4 款超級代理產品，累計用戶突破 500 萬，跟Manus相比，在用戶增速方面更是后來者居上。

大廠在技術、資本和流量方面都更有優勢，一旦Manus錯失了打響頭炮的機會，就很難再和巨頭爭搶資本市場僅存不多的市場紅利。

另一方面，用戶更關心的是產品體驗。從理論上來看，Manus只是對大模型和多個小模型進行組合，同時將各種任務進行拆解，再通過整合工具包來完成任務。

Manus就像是一個“大腦”，其會安排最合適的“工具”來完成任務，嚴格來說只是“縫合”了主流大模型的優點，卻并非顛覆性的創新。

Manus創始人肖弘也早已表示，“產品非常簡單，沒有秘密”。因此，就在Manus發布的第二天，各類復刻Manus功能的開源項目，如OWL、OpenManus等快速上線，同樣能夠完成網頁瀏覽，文件操作，寫代碼等操作。

在這樣的背景下，用戶苦等Manus兩個月，才發現其只開放了海外版本，其跟通義千問合作打造的版本卻并未登場，這也讓不少等待中文版本的用戶感到失望。

除此以外，19美元、39美元、199美元的付費計劃也被用戶吐槽收費太貴，比如后來居上的GenSpark同樣提供三檔訂閱，定價分別為每月10美元、25美元、50美元。

在GAIA基準測試中，Genspark在多個級別上也取得了優異的成績，表現甚至優于Manus和OpenAI Deep Research，更重要的是，Genspark還有中文版本。

有業內人士指出，如今市場上同類產品不少，Manus的商業化節奏不夠快，其在全量上線后所提供的免費額度少，會員付費價格高，這也進一步拉高了用戶的決策成本。

如今，AI行業早已是“神仙打架”，大部分AI產品的用戶粘性不高，如果Manus不能自證實力，其所積累的先發優勢也會很快耗盡，如果用戶發現了更好用的產品，很容易遷移。

02 大模型“吃掉”智能體

在Manus身后，等待“上位”的智能體還有更多。近兩年，智能體開始瘋狂“走量”，Grandview Research 預測，2024年全球AI智能體市場規模為 54億美元。

智能體狂熱背后，有市場炒作的原因，風口來臨之際，誰都想爭搶先機。CB Insights數據顯示，2024年智能體初創公司共完成投融資38億美元，同比增長了3倍。

此外，這一趨勢也離不開大廠與其他企業的共同推動。“百模大戰”之后，大模型企業逐漸意識到，通用大模型的研發本質上是一場“燒錢競賽”，最終能站穩腳跟的只有為數不多的大廠。

因此，搶占應用場景、推動產品快速落地顯然更為關鍵。在這樣的背景下，搭建成本相對較低，能夠快速落地應用的智能體便越來越受到青睞，智能體也成為了新的流量入口。

一批大廠開始加速智能體生態布局，推出面向企業和開發者的智能體開發平臺，如阿里的AgentScope、字節跳動的扣子、百度的千帆AppBuilder等，既要TOC，也要TOB。

但智能體市場的狂熱也催生出“泡沫”。分析機構Gartner認為，智能體市場在冷靜后將會出現一波退潮，到2027年底將會有超40%的智能體項目被取消。

因此，Manus撤出中國市場只是整個智能體行業洗牌的開端，對于更多的智能體創業公司/代理公司，以及開發者來說，它們更需要關注的是誰能留下。

一則，智能體整體過剩。智能體開發平臺大大降低了智能體的入門難題，開發者一鍵就能套用模板開發智能體，但大部分產品可能并不具備實用價值；一些企業部門為了趕AI風口，選擇找外包商搭建智能體，但大部分“趕任務式”產品名不副實，只能算是數據調用工具。

二則，大模型會吃掉90%的Agent，金沙江創投主管合伙人朱嘯虎近日在社交平臺上提到這一觀點。

深度思考模型是構建Agent的基礎，但隨著任務復雜性的增加，智能體跨專業協調不同模型的難度會越來越大。與之相反，隨著大模型能力的增長，其內部協調則會變得越來越容易。

理論上大模型可以做一切，只是他們想不想干。大模型在技術、資源和用戶需求上的優勢，將能吞噬許多原本由智能體承擔的任務和功能，還能以更高效、更低成本的方式來實現。

近日，馬斯克發布了Grok 4大模型，核心創新是“多智能體內生化”，即將Agent能力融入到訓練過程中，將多個Agent之間的debate和self-check變成了大模型的內生能力。

在這之前，人們主要通過Manus等Agent工具讓大模型處理復雜任務，但多智能體版本Grok 4 Heavy出現之后，其自己就能同時啟動多個Agent進行工作并整合出結果。

由此也帶出了Agentic AI（代理式人工智能）的概念，人工智能正在從單一任務的執行邁向多代理協作的新范式。

就在今天凌晨，OpenAI 也發布了自己的Agent模式，Sam Altman 和四位 OpenAI 研究員出鏡介紹。在演示的視頻中，你可以直接對Agent 模式下的ChatGPT 提要求，ChatGPT 會自己打開虛擬機，一步步操作。

03 智能體還是大模型的未來嗎？

盡管智能體正在經歷新一輪的技術迭代，踏入2025年，全球智能體的數量還在瘋狂增長，基本上每個月都有國內大模型企業發布新的智能體。

6月，百度智能云推出覆蓋金融、電力、交通等多個行業的“場景智能體”解決方案；5月，聯想發布法思AI智能體律師助手、想想幫服務智能體等針對不同細分領域的智能體；2月，復星醫藥發布聚焦醫藥領域的智PharmAID決策智能體平臺。

智能體回歸具體業務層面的趨勢越來越明顯，行業的拐點也悄然而至。接下來，像Manus此類主打“縫合”模式的智能體，其生存空間將會面臨來自上下游的進一步“擠壓”。

面向“上游”，大模型廠商正不斷將智能體能力集成到自己的模型和產品當中，給通用智能體帶來降維打擊；面向下游，各種垂直領域的AI應用和智能體也在加速涌現，一些企業也會自行開發智能體，垂類產品往往能提供比通用智能體更精準、更深入的服務。

最終，能夠留在牌桌上的智能體，都不會是孤立存在的個體，而是能夠基于自身的核心優勢和資源稟賦，深度錨定具體業務場景，并持續為用戶創造可感知價值的存在，可能會分為幾類玩家：

一批是以大廠為代表的“生態玩家”，它們擁有成熟的大模型底座，能夠在這一基礎上開放智能體的開發工具鏈和解決方案，同時吸引更多企業和開發者加入。

生態玩家所追求的是AI時代的流量分發權和話語權，這門生意想象空間最大，但難度也最高，既要在技術底座上維持持續迭代的領先性，又要精準平衡創新、商業和用戶需求，要求玩家能夠持續投入巨大的資源。

另一批是主攻垂直場景的“企業服務玩家”，它們主要靠場景穿透力來立足，特別是在醫療、金融、工業等等專業領域，服務商必須要對行業Know-How和企業架構有著深厚理解，才能打造出能夠真正交付于具體場景的智能體。

最后一批是以華為、小米等智能終端廠商為代表的“硬件玩家”，它們將智能體深度集成到產品中，憑借著硬件規模優勢，在用戶需求采集、產品體驗打磨等方面更有優勢，“人機交互”也更能發揮智能體的調度能力。

馬克·扎克伯格曾預測，未來智能體的數量可能比人類還多。但如何才能抵達這個充滿科幻感的未來，行業仍需要持續探索，當我們置身于一個充滿智能體的未來，或許智能體才算真正走向成熟。

從這個角度看，對于Manus 換道重啟業務，我們也不必過于悲觀。任何一種產品和生態，其要以一種前所未見的形態在市場中落地生根時，經歷調整必然是難免的，誰才能笑到最后，不到最后一刻也難見分曉。

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