Behind the multi-billion dollar acquisition: Manus founder recounts the darkest moments

作者：胡士欣

12 月 30 日，Meta 宣佈完成了一項重大收購，以數十億美元收購了開發 AI 代理產品 Manus 的公司 Butterfly Effect。這是 Meta 迄今為止第三大收購，僅次於 WhatsApp 和 Instagram。交易完成後，Butterfly Effect 將繼續獨立運營，其創始人小洪，曾是騰訊青騰的校友，將成為 Meta 的副總裁。

此次交易進展異常迅速。多位接近交易的消息人士透露，從初步接觸到最終達成協議，整個談判過程僅用了大約十天。據瞭解，在收購之前，Butterfly Effect 正在以約 20 億美元的估值尋求新一輪融資。

Meta 對 Manus 的興趣並非偶然。扎克伯格和幾位核心 Meta 高管都是 Manus 的長期用户。

Meta 對 Manus 的興趣並非偶然。

在 Meta 最近重組其人工智能研究系統、高薪招聘頂尖研究人員以及持續增加計算能力投資的背景下，此次收購被視為其 “超級智能” 戰略中的關鍵一步。Butterfly Effect 成立於 2021 年，最初以其瀏覽器 AI 插件 Monica 進入市場，成為中國 AI 行業為數不多的盈利應用產品之一。2024 年 3 月，該公司推出了 Manus，這是一款能夠協調多種工具完成複雜任務的通用 AI 代理產品，上市後迅速引起國內外的關注。到 2025 年，其增長勢頭達到了新高：同年 11 月，Manus 在 “全球最具潛力初創公司” 榜單中位列亞洲第一。值得注意的是，其全球熱門的演示視頻是在不到一週的時間內，由團隊利用借用的素材和基本編輯工具製作而成，反映了公司極高的效率文化：“在形式上保持極簡的同時，重視基礎。” 在今年 12 月，該公司宣佈其年度經常性收入（ARR）已超過 1 億美元，立即吸引了 Meta 的收購報價。對 Meta 而言，這不僅僅是產品或團隊的整合，而是圍繞 AI 應用形式的戰略舉措；而對於這家源自中國的初創公司而言，Manus 因此正式納入全球科技巨頭的核心繫統。Meta 超級智能實驗室（MSL）負責人 Alexandr Wang 分享了這一消息，並補充説，Manus 團隊在探索當今大型模型中的 “能力過剩” 問題方面處於世界領先地位。此外，實驗室正在新加坡擴展團隊，約 100 名原 Manus 成員加入了當地組織。儘管獲得瞭如此讚譽，Manus 團隊的發展路徑卻以非常規選擇為特徵。在過去兩年中，肖洪主導了三項逆向共識的決策：一是 “生死攸關”——暫停了一個長達七個月的 AI 瀏覽器項目，轉而專注於為 AI 配備專用計算機；二是 “速度”——在流量昂貴時堅持零市場預算，押注計算能力以提升用户體驗；三是 “組織”——推動 80% 的代碼由 AI 生成，探索 “AI 時代公司模型” 的未來。從連續創業者到 Agent（AI 驅動）領域的領軍人物，肖洪如何看待行業競爭和未來？最近，他與騰訊集團高級管理顧問、騰訊青騰學院院長楊國安進行了深入對話，在 “One Question” 專欄中回顧了 Manus 的權衡，並分享了他對 AI 時代產品邏輯和組織演變的思考。以下是對話的整理稿：

範式轉變：當 AI 從 “給出答案” 轉向 “給出結果” 楊國安：在接下來的 10 年中，AI 將給你的行業帶來最大的變化是什麼？ 肖洪：核心在於產品開發模型的重塑。軟件開發將越來越多地由 AI 系統主導。在 AI 的幫助下，我們可以利用更多精英團隊顯著縮短開發週期。對生活的影響有兩個方面：首先，產品迭代速度將比想象中更快，影響所有行業；其次，AI 能力將變得普遍，每個人都需要學習如何有效使用 AI 來實現自我提升。 楊國安：你認為 “模型能力將溢出，應用是核心價值。” 你是如何得出這個判斷的？ 肖洪：這源於我們之前的持續觀察。在開發 Monica（一個瀏覽器插件）時，我們發現 “上下文” 是關鍵，因此我們讓插件自動捕獲網頁信息，省去了用户複製粘貼的麻煩。後來，Cursor 的流行證明，當模型編碼能力成熟時，聊天機器人並不是最佳產品形式；需要一種更符合編碼工作流程的載體。這兩個案例讓我們意識到，技術能力在不斷演變，但產品形式往往滯後。去年年底，我們看到了 “代理” 的出現，這是一種能夠進行復雜規劃和自主執行的新能力，並判斷它也缺乏良好的產品形式。這是我們的機會：抓住模型能力溢出的窗口。 楊國安：從提供答案的聊天機器人到提供結果的代理，最根本的變化是什麼？ 肖洪：聊天機器人給你一個答案，但你可能還需要花兩個小時將其轉化為結果。而代理則試圖直接提供那個結果。例如，進行研究並生成一個漂亮的 PPT，只需幾分鐘，無需任何干預。這帶來了三個深刻的變化：首先，成本大幅下降；以前只有諮詢行業才能生成的定製 PPT，現在可以由 AI 為房地產代理生成。其次，多樣性爆發；代理可以並行生成多個版本供你選擇。第三，容錯性提高；任務失敗後，它可以自動提供反饋並重試，提高完成率。 楊國安：這將如何改變組織結構？ 肖洪：我們有一個更大膽的願景。一些善於利用 AI 的大公司將變得更強，但與此同時，大量微型實體將會出現。在 AI 的賦能下，一兩個人可以完成以前需要公司才能運作的事情。這是因為 AI 為他們節省了建立組織和管理流程的複雜性，直接交付結果。 楊國安：我在 “數字智能創新楊五環” 的 1.0 版本研究中，專注於傳統行業的標準化、數字化和智能化，以實現成本降低、效率提升和精準決策。但你剛才的觀點讓我興奮——代理可以處理非標準任務，這比標準化流程具有更大的潛力。如果這一點實現，哪些行業將受到最影響？ 肖洪：關鍵在於理解代理是 “思考 + 執行”。AI 拓寬了思維的廣度和深度，而人類負責最終的判斷和選擇。因此，影響將首先席捲高度數字化的 “桌面工作” 領域。 楊國安：Manus 的 “大模型 + 雲虛擬機” 架構的核心優勢是什麼？ 肖洪：這是我們最重要的判斷之一。我們一直在思考的終極問題是：AI 的最終 “外殼” 是什麼？答案是：一台計算機。在數字世界中，計算機是人類處理所有事務的終端。因此，通過為 AI 配備專用計算機，它理論上可以像人類一樣完成所有任務。虛擬機的最大優勢在於能夠處理大量的長尾任務。無論是安裝特定軟件還是運行自編代碼，AI 都可以在其自己的虛擬環境中完成這些任務。我記得第一次被這個想法震撼時，我看到 Manus 執行git clone命令，將開源項目下載到自己的 “計算機” 上以解決問題——這與人類 “使用工具” 的方式非常相似。挑戰在於速度和資源消耗，但這些問題從長遠來看會得到解決。它解決一般解決方案無法處理的長尾問題的能力構成了我們的競爭優勢。 楊國安：你花了七個月探索一個 AI 瀏覽器，但最終決定放棄。為什麼？ 肖洪：這確實是我們一個非常關鍵的戰略決策。我們在 2024 年初啓動了 AI 瀏覽器項目，當時似乎是一個非常合乎邏輯的決定。你可能知道，在 Manus 之前，我們有一個名為 Monica 的產品，是一個瀏覽器插件。我們認為，既然我們在瀏覽器插件上做得很好，為什麼不直接創建一個瀏覽器呢？有了瀏覽器，一些任務可以直接在瀏覽器內執行和完成。當我們想到這個想法時，我們非常興奮，感覺突破了瀏覽器插件的侷限。我們花了大約六個月開發這個瀏覽器，從底層技術開始。我們自己編譯了開源的 Chrome 內核，然後部署 AI 能力以自動化某些任務。然而，最終決定放棄它是基於兩個核心原因：宏觀層面的戰略判斷和微觀層面的產品體驗問題。 楊國安：那些改變公司命運的重大決策背後的基本原則是什麼（例如放棄瀏覽器和選擇全球化）？ 肖洪：決策過程背後的邏輯非常清晰：始終從 “技術能為用户解決什麼根本問題？” 出發，然後推導出商業模式。真正的困難不在於分析，而在於你是否有勇氣堅持明確的答案，並克服內部慣性，使其成為整個組織的共識和行動。思考可能只需要一個月，但實施往往需要更多的努力。 楊國安：實施代理技術的關鍵點是什麼？ 肖洪：我認為可以從兩個層面來看。第一個是你剛才提到的核心基礎能力的提升。例如，成本、速度、更長的上下文，以及在長上下文中遵循指令的能力。這些都是至關重要的。成本和速度直接影響產品是否能夠被更多用户承擔和使用。指令遵從性和上下文處理影響任務完成率。我們一直在密切關注這些能力，一旦取得新的突破，肯定會立即應用於產品化。第二類是我個人期待的一項能力。儘管它已經被應用，但我預測今年或明年初會發生重大突破：通用計算機使用能力。這意味着 AI 可以識別並掌握如何使用軟件。一旦這一能力實現，像 Manus 這樣內置虛擬機的產品將能夠完成更多專業或行業特定軟件的應用。我們可以想象，在未來，你可以拿起手機，使用 Manus 完成一些原本需要在計算機上使用行業特定軟件的事情。我相信這一能力即將實現突破。根據我們的觀察和與研究人員的討論，一旦這一突破發生，將會解鎖更多應用場景。 楊國安：如果代理可以直接調用現有軟件，繞過人工操作，這將帶來什麼變化？ 肖洪：最大的變化是 “解放人工干預”。許多以前需要人們坐在電腦前操作專業軟件的任務，現在可以由代理自動化完成。AI 已經能夠處理涉及的基本判斷。即使在關鍵時刻，也可以通過單擊請求人類授權，就像在手機上安裝應用時請求授權一樣。這最終將徹底改變現有軟件的操作邏輯和人們的工作方式。 楊國安：在 PC 時代，有 “安迪 - 比爾法則”——硬件（英特爾）的提升總是被軟件（微軟）消耗。這是否意味着價值是由 “技術能力” 和 “應用能力” 共同創造的？ 肖洪：是的，這正是我們的核心參考。安迪 - 比爾法則建立在摩爾定律之上，意味着計算能力的提高必然導致更多資源密集型的應用。微軟根據對未來計算能力的預測規劃 Windows。這直接啓發了我們的產品思維：在當今快速發展的技術中，我們能否暫時忽視成本和速度，專注於創造極致質量的產品？我們追蹤前沿模型，追求最佳體驗而不考慮成本。這與傳統互聯網在質量、速度和成本之間平衡的方式截然不同，這也是我們敢於將昂貴的計算能力轉化為核心競爭優勢的原因。 楊國安：你堅持 “以產品驅動增長”，並且零市場預算。這種方式的可持續性如何？ 肖洪：這種思維源於我們在開發 Monica 時的觀察。我記得與一位企業家的對話，他提到今天 AI 產品的成本結構。以 Monica 為例，在 2024 年，大約三分之一的成本是員工薪水，三分之一是代幣（大模型調用）費用，剩下的三分之一是用於互聯網廣告平台的增長成本。那次對話非常有啓發性。我開始思考：如果我們在開發產品時持續大量投資於廣告平台，那麼我們的增長很可能會被互聯網巨頭的廣告平台所定義。我記得當時，一旦我們接近盈利並且利潤率良好，廣告平台就會立即提高價格；這種模式幾乎是可計算的。這與消費品行業通過廣告平台實現增長後面臨的問題類似。所以我在想：今天哪些東西是昂貴的，但未來會變便宜？哪些東西今天便宜，但未來會變得越來越昂貴？結論是：AI API（代幣成本）今天是昂貴的，但從長遠來看，在摩爾定律和基礎技術發展的推動下，它們肯定會變得更便宜。然而，互聯網用户的成本卻在不斷上升。在早期階段，用户願意探索，但一旦產品適應市場，現有參與者將通過廣告平台獲取用户，推動整個行業的用户獲取成本上升。基於這一判斷，我對團隊的目標是：我們能否創造出用户覺得非常驚豔並願意主動告訴朋友的產品？在某種程度上，我們將原本昂貴的代幣成本轉化為我們的用户獲取成本。隨着代幣成本變得更便宜，用户獲取成本變得更昂貴，這種模式在長期內變得可持續。團隊當時的目標是：創造出讓人驚豔的產品，讓他們願意分享，實現零市場預算。在 Manus 推出前一週，我們召開了一次內部會議，正式確認必須有零市場預算。因此，Manus 在今年年初在社交媒體上如此受歡迎的原因在於，我們在某種程度上創造了一個符合用户期望的產品。一些意見領袖分享它的原因正是因為它確實提供了令人驚豔的體驗，實現了每個人對未來 AI 產品的願景。 楊國安：為什麼優先服務 C 端 “孤狼” 用户而不是 B 端用户？ 肖洪：底層判斷是技術階段與市場的匹配。AI 代理技術仍處於早期階段，迭代極其迅速。大企業需要確定性和穩定性，而個人用户和自由職業者對變化的容忍度更高，更願意接受創新。在快速技術變革的早期階段，C 端市場恰恰是快速迭代優勢最大化的地方。 楊國安：Manus 的生存策略是與行業巨頭合作共存。包括 Anthropic、OpenAI 和 Google 在內的許多巨頭可能會推出自己的代理。那麼，你如何在這些巨頭之間尋找合作與共存的機會？ 肖洪：我們的戰略是 合作與共存，扮演 “最佳體驗整合者” 的角色。底層模型的競爭非常激烈；沒有任何公司能夠持續壟斷所有能力。作為應用層，Manus 可以靈活整合來自不同公司的最佳模型，理論上為用户提供比任何單一公司更精緻的體驗。這類似於手機制造商與芯片製造商之間的關係：儘管我們不製造芯片（模型），但我們對用户需求的深刻理解和大量使用使我們能夠優化模型，創造雙贏局面。 楊國安：你如何使 Manus 突破早期採用者，獲得大眾的廣泛接受？ 肖洪：關鍵在於兩點：首先，產品體驗的絕對差異化。 在 ChatGPT 已經成為常態的海外市場，我們必須確保用户一眼就能感知到差異。例如，Manus 不僅提供答案，還主動生成交互式網頁，使得 “代理提供結果” 變得可見和具體。第二，進行 “場景化” 的市場傳播。 我們走出 AI 圈，與各個垂直行業的博主合作，使他們根據真實需求使用 Manus，並向他們的受眾展示具體的使用案例，用他們熟悉的語言定義 Manus 的價值。

當 "一個人變成一家公司"

楊國安： 當人工智能完全重構工作流程時， 組織的核心任務似乎正在發生轉變 ……從你的實踐來看，這是否意味着以控制和協作為主的傳統模式需要重新定義？你強調 “增強”，並用它來做出顛覆性的決策。這種新模式的基本邏輯是什麼？ 小洪： 我們的實踐是對這三個問題的同時回答。首先，在組織上，我們正在迴歸更緊密的協作模式。即使公司已經成長，我們的核心合作伙伴最近也回到了一個小房間裏工作，建立了每日 “無會議時間”，專注於產品討論。其潛在信息是，隨着人工智能顯著提升個人效率，組織的核心任務不再是流程控制，而是確保最關鍵的決策單位能夠進行深入、高質量的思考和共識建立。其次，這正是 “增強” 的實際體現，而非 “替代”。人工智能負責執行並拓寬思維，而人類不可或缺的價值在於做出最終判斷、對齊期望和把握背景。創造這樣一個組織內部深入溝通的空間，是為了增強 “人” 在戰略和美學上的最終決策權。最後，顛覆性的決策正是源於此。無論是削減項目還是全力以赴投入新方向，邏輯始於 “技術能為用户解決什麼根本問題？” 真正的挑戰從來不是分析，而是一旦答案明確，擁有打破內部共識和路徑依賴的勇氣，並堅決將新的共識付諸實踐。頻繁、高質量的面對面討論是鍛造這種戰略勇氣和確保共識穩固的關鍵熔爐。楊國安： 你認為一個完美的 “人工智能原生組織” 是什麼樣的？小洪： 我們給自己打 60 分（滿分 100 分），因為我們許多工作習慣仍然遵循舊方法。一個完美的組織是人工智能深度融入工作每個方面，成為員工的 “第一反應”。就像員工首先會谷歌問題一樣，未來他們會本能地首先詢問人工智能。在添加新任務時，我們會優先問：“這可以直接由人工智能處理嗎？” 這才是真正的人工智能原生工作流程。楊國安： 我知道你在招聘時也在嘗試識別那些真正具備人工智能原生思維的人。你是如何識別這些人的？小洪： 我的辦法是看他們實際如何使用人工智能。我會要求對方演示他們日常使用人工智能的情況。真正的人工智能原生者使用它的頻率遠高於普通人；人工智能深深嵌入他們的工作流程中。楊國安： 你曾提到 “沒有軟件” 的理念。你認為代理的發展將對軟件行業產生什麼影響？小洪： 根據我的觀察，這種影響已經開始顯現，主要體現在兩個方面。第一部分是對軟件工程師和技術人員的影響。像 Cursor 或 Claude Code 這樣的產品已經徹底改變了軟件工程師的工作方式。以我們公司為例，Manus 的關鍵工程師不再手動編寫代碼。我觀察他們的工作；他們打開多個編碼代理窗口，像與人聊天一樣進行協作。統計數據顯示，我們公司近 80% 的代碼是由人工智能生成的。工程師現在更專注於理解業務需求、審查代碼質量和設計架構。因此，對於軟件工程師來説，這種轉變正在進行中，並將變得越來越深刻。我很難想象幾年後的軟件開發會是什麼樣子；也許它真的會像科幻小説一樣，通過自然語言描述快速生成優秀產品。第二部分涉及對非技術角色和內部 IT 系統的影響。組織內的許多非工程角色也需要信息系統支持。在過去，他們需要建立內部 IT 團隊或尋求外部外包服務。我的觀察是，未來這些內部系統或非工程信息系統的需求肯定會直接通過人工智能代理得到滿足。這種轉變是巨大的：迭代週期將比外包更短，需求將更加個性化，你告訴代理你的需求，它可以立即交付。這種變化今天被低估了。Manus 也在這一領域進行投資，我們將很快發佈相關產品。楊國安： 人工智能將如何改變 SaaS 行業的未來？小洪： 我們的觀察和分析表明，它可能會分化為兩條路徑：對於現有的 SaaS 公司，關鍵在於他們能否成功進行人工智能轉型。頂級併購基金預測，約一半的現有 SaaS 公司可能無法完成這一轉型。對於新市場，企業家不需要複製舊模型，而應基於經過驗證的客户需求，使用人工智能原生思維重建他們的產品——這將是一個更大的機會。楊國安： 隨着人工智能代理獲得越來越多的自主權，未來員工數量可能會減少。你如何看待這種技術進步對行業的社會影響？在你的產品或技術中是否考慮過倫理、安全等邊界問題？小洪： 這是一個需要長期考慮的問題。在一次測試中，Manus 試圖查詢火車時刻，發現官方網站因罷工沒有數據，竟然嘗試尋找聯繫信息並起草詢問郵件。這讓我們感到震驚和警覺。最終，它失敗了，因為沒有電子郵件地址，但它甚至準備去註冊一個。在那一刻，我感到既驚訝又有些害怕。我們的原則是：首先，充分利用模型製造商提供的現有安全屏障；其次，在關鍵點設置用户確認機制，以防止人工智能 “過度代表” 用户。 作為企業家，我們的責任是釋放技術的潛力，同時對其深遠影響保持敬畏和謹慎。