最近，市場的聚光燈又一次打在了Manus身上，但這次的關(guān)鍵詞，不是三個月前的“一碼難求”，而是當(dāng)下的“跑路”疑云。

　　這家憑借一段演示視頻火遍全球的AI Agent公司，繼6月官方確認(rèn)總部遷至新加坡后，近期證實對國內(nèi)業(yè)務(wù)團隊進行了大刀闊斧的優(yōu)化——120名員工中，僅保留40余名核心技術(shù)人員遷往新加坡，其余皆被裁員。

　　一時間，官方社交媒體清空，與阿里的合作動態(tài)被刪除，中文版產(chǎn)品無法使用……種種跡象讓“Manus跑路”的猜測甚囂塵上。

　　與之形成鮮明對比的，是其在海外社交平臺X上的賬號保持更新，最新一條更新時間為7月10日，介紹一場定于13日在舊金山的徒步活動信息。

　　盡管有知情人士向虎嗅澄清“公司沒跑路，業(yè)務(wù)正常”，Manus創(chuàng)始人兼CEO肖弘也在社交平臺發(fā)文表達了“在新的環(huán)境下做好全球化產(chǎn)品”的愿景，但市場的疑慮，并未因此消散。

　　從時間線上看，Manus從3月6日產(chǎn)品上線，到宣布融資、總部遷移，再到大規(guī)模裁員，整個過程也就130天左右。這家明星公司的故事，更像是整個AI Agent賽道在理想與現(xiàn)實夾縫中的一個縮影。

　　要讀懂Manus的這場“遷徙”，需從兩條關(guān)鍵線索切入：一是4月來自美國老牌VC Benchmark的投資及其連鎖反應(yīng)，二是Manus產(chǎn)品本身和Agent賽道面臨的商業(yè)化壓力。

　　01、Manus“出走”，理性還是無奈？

　　事情要從今年4月下旬說起。Manus母公司蝴蝶效應(yīng)完成了一筆重磅融資：由硅谷知名風(fēng)投Benchmark領(lǐng)投的7500萬美元(約合5.5億元人民幣)B輪融資，估值躍升至5億美元。B輪融資所籌集資金將主要用于拓展美國、日本及中東等國際市場。

　　按理說，這應(yīng)該是個值得慶祝的好消息，畢竟Benchmark是硅谷*VC，投過Uber、Twitter、Instagram等明星公司。

　　但拿到這筆錢也意味著，Manus必須更加謹(jǐn)慎處理合規(guī)問題。根據(jù)今年1月生效的一項美國新規(guī)，部分涉及跨境技術(shù)企業(yè)的投資需接受嚴(yán)格審查。作為一家AI公司，Manus自然在關(guān)注范圍之內(nèi)。

　　一位關(guān)注出海項目的投資人對此表示，對于Benchmark這樣的美國投資機構(gòu)來說，在做出投資決定時，會同步考慮到后續(xù)的合規(guī)安排，“這不只是簡單的投資談判，更是一個包含了投資、遷移、架構(gòu)調(diào)整的打包協(xié)議。”

　　事實上，這類操作在Benchmark此前的投資案例中已有所體現(xiàn)。AI視頻公司HeyGen在2023年注銷了中國公司主體，2024年獲得了Benchmark的融資，并在融資完成后將總部從深圳遷至洛杉磯。

　　不過，將Manus的遷移完全歸因于資本的壓力，或許也不全面。一個關(guān)鍵細節(jié)是，Manus的新加坡主體、一家英文名為“Butterfly Effect”的公司，早在2023年8月就已在新加坡注冊，并由開曼群島的同名實體全資控股。

　　上述投資人分析，在今年3月視頻爆紅之前，甚至在與Benchmark的投資談判開始之前，Manus就存在為海外布局做準(zhǔn)備的可能。

　　Manus需要一個全球化的舞臺，Benchmark需要一個合規(guī)的投資標(biāo)的，創(chuàng)業(yè)者與資方的合作更像是雙方利益的高度契合。

　　正景資本投資合伙人劉雨佳對「定焦One」分析，除了資本與監(jiān)管，算力和數(shù)據(jù)的現(xiàn)實考量，也是推動這次“遷徙”的關(guān)鍵力量。

　　近年來，受地緣政治影響，一些高性能AI芯片在部分市場的獲取渠道受限。作為亞洲的GPU和算力樞紐之一，新加坡對Manus這樣的AI公司而言，是一個具備資源靈活性和國際連接優(yōu)勢的理想落點。

　　一位接近Manus的人士透露，Manus之前就曾遇到過高端算力資源不足，導(dǎo)致智能體產(chǎn)品的迭代延遲。在這種情況下，遷移到新加坡，有希望更高效地獲取算力資源。

　　數(shù)據(jù)合規(guī)也是一個重要考量。劉雨佳強調(diào)，隨著各國對數(shù)據(jù)安全和跨境傳輸要求越來越嚴(yán)格，如何在合規(guī)的前提下開展國際業(yè)務(wù)成了所有AI公司都要面對的問題。新加坡相對寬松的數(shù)據(jù)合規(guī)框架，為Manus服務(wù)全球市場提供了更大的操作空間。

　　當(dāng)然，這也意味著選擇。上述接近Manus的人士稱，Manus目前的體量，很難同時兼顧中 美兩個市場。全力押注海外，是目前的戰(zhàn)略決策。

　　而其從一開始就主要調(diào)用海外大模型的技術(shù)路線、對國產(chǎn)大模型的依賴度相對較低，在某種程度上也為如今的“出海”埋下了伏筆。

　　02、出海的B面：產(chǎn)品和用戶，怎么樣了？

　　資本層面的故事終究要回歸到產(chǎn)品本身。畢竟任何一家明星公司，都要靠產(chǎn)品和商業(yè)模式說話。

　　先簡單說說Manus是什么。如果你還沒接觸過，可以把它理解成一位能干的助手——不是那種只會聊天的機器人，它的優(yōu)勢是會拆解并調(diào)用各種工具執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，最后把結(jié)果交給你。最巧妙的是它的界面設(shè)計：左邊是熟悉的聊天框，右邊是一個執(zhí)行窗口。這種設(shè)計對普通用戶來說特別直觀，讓你感覺AI真在替你“操作電腦”。

　　今年3月，Manus憑借“通用AI智能體”產(chǎn)品橫空出世，內(nèi)測碼一度被炒至10萬元一個，當(dāng)時Xsignal(奇異因子)數(shù)據(jù)顯示，其月活躍用戶(MAU)峰值突破2000萬。

　　然而，當(dāng)新鮮感褪去，市場開始回歸理性。5月開放注冊后，其月活數(shù)據(jù)顯示驟降至約1000萬(Xsignal)，用戶留存率面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

　　這種體驗上的落差，源于AI Agent產(chǎn)品現(xiàn)階段普遍存在的“能力邊界”。

　　過去三個月，Manus*的變化是在6月推出免費的Chat模式和一個名為Playbook的模板庫，后者讓用戶可以直接套用現(xiàn)成的工作流程。Manus還優(yōu)化了架構(gòu)——據(jù)說成本降低了5倍，速度提升了2倍。

　　為了感受它目前的真實能力，「定焦One」為基礎(chǔ)版Manus設(shè)計了兩個任務(wù)：一個貼近普通人的生活場景，一個偏向?qū)�業(yè)領(lǐng)域，正好能看出Manus在不同場景下的表現(xiàn)。

　　*個任務(wù)是讓Manus為消費者比較四款壁掛洗衣機。這是一個典型的消費決策場景，考驗AI的綜合能力：需從多個電商平臺抓取價格數(shù)據(jù)、整理產(chǎn)品參數(shù)，并分析用戶評價。

　　Manus*步是生成了一個詳細的計劃列表，然后按部就班地調(diào)用各種工具去執(zhí)行。整個過程耗時15分鐘，效率確實不錯。但結(jié)果如何呢?

　　先說亮點：Manus生成的PPT看起來挺精美，不僅匯總了用戶評價數(shù)據(jù)，還給出了按家庭場景分類的購買建議。而且在遇到平臺反爬機制時，比如京東的滑塊驗證，它會主動尋求人工幫助，這比之前直接跳過要“聰明”多了。

　　但基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的可靠性讓這份報告打了折扣：任務(wù)明確要求對比三個平臺的價格，最終它只給出了京東的數(shù)據(jù);其價格抓取的準(zhǔn)確性不高，部分產(chǎn)品的價格差距還比較大，原因或是像京東這樣的平臺，一個鏈接往往對應(yīng)多個不同型號的產(chǎn)品，這讓精準(zhǔn)比價難度變高。另外，核心參數(shù)的抓取也不夠全面。

　　第二個任務(wù)專業(yè)性極強：讓Manus以二級市場分析師的身份，為微軟公司做詳細的Excel估值建模。

　　同樣是15分鐘，Manus交出了一個包含DCF估值、可比公司分析、敏感性分析等多種方法的綜合模型。一位AI領(lǐng)域的投資人評估這個模型后表示，最終輸出的模型遵循投行的專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)抓取比較準(zhǔn)確，但在需要“人性判斷”的環(huán)節(jié)，比如風(fēng)險定價，AI還是不能替代人的決策。

　　更具體的問題是，模型中對微軟β值(衡量股票相對市場波動的指標(biāo))的取用，還停留在2023年的靜態(tài)數(shù)據(jù)0.9，而彭博終端2025年7月的數(shù)據(jù)早已更新至1.05-1.10。這種對實時數(shù)據(jù)敏感性不足的問題，直接影響了估值的準(zhǔn)確性。

　　說到體驗，測試過程中還有個小插曲值得一提。當(dāng)免費積分用完后，Manus提示需要付費升級。付費*的basic版(19美元/月)時，連續(xù)兩次因為“賬戶風(fēng)險”而失敗，第三次才終于成功。

　　這兩個測試一定程度上反映了Manus乃至當(dāng)前AI Agent的現(xiàn)狀：執(zhí)行力很強，但經(jīng)驗不足，甚至有時候會犯一些低級錯誤。也就是說，你可以把一些重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的流程性工作交給它，但需要精準(zhǔn)數(shù)據(jù)和實時判斷的關(guān)鍵決策還是得你自己來。

　　這種差距，恰恰體現(xiàn)了AI工具與專業(yè)人士之間的邊界。多位技術(shù)人士對「定焦One」表示，他們給Manus的任務(wù)會涉及到編程，比如寫一個小游戲。但Manus在處理復(fù)雜任務(wù)時的失敗率仍然偏高，特別是在生成視頻時經(jīng)常出現(xiàn)卡頓，數(shù)據(jù)爬取也經(jīng)常受到平臺限制，負載過高時甚至?xí)�直接拒絕創(chuàng)建新任務(wù)。

　　有待提升的產(chǎn)品表現(xiàn)，直接導(dǎo)致了用戶增長的困境。國信證券在研報中強調(diào)，AI Agent要成為人機協(xié)同的新范式，需要具備規(guī)劃、工具使用和記憶三大核心能力。目前來看，Manus在“工具使用”的可靠性和精準(zhǔn)度上，仍有很長的路要走。

　　03、AI Agent背后的成本賬

　　除了用戶增長，還有商業(yè)化的壓力。

　　Manus的商業(yè)模式是分級訂閱制：基礎(chǔ)版每月16美元，Plus版每月33美元，Pro版每月166美元，按年起訂。但它的模式面臨成本挑戰(zhàn)。

　　為了處理復(fù)雜任務(wù)，Manus需要同時調(diào)用多個大模型的API。根據(jù)The Information在2025年3月18日的報道，Manus的產(chǎn)品現(xiàn)階段同時受到服務(wù)器容量和高昂運營成本的限制。

　　這種成本結(jié)構(gòu)的問題在與競品的對比中更加明顯。以Genspark為例，它宣稱在45天內(nèi)就實現(xiàn)了3600萬美元的年化經(jīng)常性收入(ARR)，而且是在零廣告投入的情況下，僅憑20人的核心團隊就實現(xiàn)了這樣的成績。

　　這很大程度上得益于其商業(yè)模式的設(shè)計。Genspark主要專注于文檔分析和知識提煉，這類任務(wù)相對標(biāo)準(zhǔn)化，成本也更容易控制。同時，歐美用戶的付費意愿普遍較高，這為Genspark提供了更好的收入基礎(chǔ)。

　　相比之下，Manus的定位更加寬泛，試圖成為一個通用的AI代理，這雖然擴大了應(yīng)用場景，想象空間更大，但用戶需求差異很大，需要調(diào)用的模型和資源也不同，這直接增加了成本控制的難度。

　　遷移到新加坡雖然解決了部分問題，但劉雨佳認(rèn)為，人力成本、辦公成本這些固定成本的增加，對Manus這樣一家創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)模式無疑提出了更高的要求。如果說在國內(nèi)時還可以通過相對較低的運營成本來支撐探索期的虧損，那么在新加坡的高成本環(huán)境下，公司必須更快地找到可持續(xù)的盈利模式。

　　一位關(guān)注AI行業(yè)的分析師表示，對于純to C的AI Agent產(chǎn)品來說，這種成本壓力可能會迫使團隊考慮更多元化的商業(yè)模式，比如to B和to C的混合模式，或者向企業(yè)級市場轉(zhuǎn)型。“純粹的消費級AI Agent可能注定是燒錢的生意，至少在現(xiàn)階段是這樣。”

　　劉雨佳表示，“給Manus更多時間也是合理的”。畢竟，從3月份的視頻爆紅到現(xiàn)在，也就過了幾個月時間，要求一個產(chǎn)品在這么短的時間內(nèi)就實現(xiàn)商業(yè)化成功，確實有些過于苛刻。

　　從目前的發(fā)展趨勢看，Manus選擇的路徑是：通過快速迭代來完善產(chǎn)品，通過深度整合來建立壁壘。

　　這個目標(biāo)能不能實現(xiàn)，現(xiàn)在下結(jié)論還為時過早。但可以肯定的是，將視野拉得更廣，Manus面臨的挑戰(zhàn)其實反映了整個AI Agent賽道的現(xiàn)狀。

　　從技術(shù)層面看，市場上主流的AI Agent產(chǎn)品(如Adept、Lindsey等)大多處于“中間體”的位置：它們不做*層的模型訓(xùn)練，也不直接面向特定的垂直場景，而是建立在第三方的大語言模型(如GPT系列、Anthropic的Claude系列)之上，專注于開發(fā)調(diào)度、規(guī)劃、工具調(diào)用等“中間層”技術(shù)。這種定位雖然有其優(yōu)勢，但也面臨著來自上下游的“擠壓”。

　　往上看，是OpenAI、Anthropic等大模型廠商的“降維打擊”。它們正在不斷將Agent能力集成到自己的基礎(chǔ)模型中，試圖直接為用戶提供端到端的解決方案。

　　往下看，各種垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用正在涌現(xiàn)。它們在特定場景下(如法律場景的Harvey AI、金融場景的BloombergGPT等模型)，往往能提供比通用Agent更精準(zhǔn)、更深入的服務(wù)。

　　在這種競爭格局下，處于“中間層”的Manus們，必須找到自己的定位。正如華創(chuàng)證券的報告所說，AI Agent在To C的實用落地，核心在于能否從“建議”真正走向“交付”。

　　Manus的故事，也是所有中國AI公司在全球化浪潮中的故事。一位長期關(guān)注AI行業(yè)的投資人強調(diào)，年輕用戶的嘗鮮心理確實能夠帶來短期的用戶增長，但要實現(xiàn)長期的商業(yè)價值，還是要回到產(chǎn)品的實用性上來。在這場關(guān)于技術(shù)、資本和市場的多重博弈中，誰能更好地平衡創(chuàng)新、商業(yè)和用戶需求，誰才能笑到最后。

　　當(dāng)然，我們也不應(yīng)該過分悲觀。AI Agent作為一個新興領(lǐng)域，還有很大的探索空間。