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

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

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【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】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?。 篜MF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 。

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