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一句话总结:Manus 这一年的高光与艰难,复盘下来不靠押对赛道,而靠三段创业攒下的「不做什么」——不碰垂直整合、不买模型彩票、把训模型外包给整个行业,用克制对抗 AI 时代过剩的产能。
开场
2025 年被叫作「Agent 元年」,Manus 是这一年里最戏剧性的注脚:年初以「通用 Agent」身份引爆全球,邀请码被炒到天价,又在国内被骂、在海外悄悄长成上亿美元营收的产品。一年走完,公司走到了出售的路口。
热闹的故事往往被讲成一句「赌对了赛道」。但站在出售前回望,联合创始人兼首席科学家季超给的复盘恰恰相反:Manus 几乎所有关键判断,都是**「我不做什么」**——不做 CEO、不做浏览器、不训自己的模型、不追 reasoning、不抢 ChatGPT 的用户。
那么,一个最终要被卖掉的公司,回头看到底学到了什么?为什么是这个结局?
答案是一句话:Manus 的高光不来自押对,而来自三段创业反复挨打后攒下的克制——把「不做什么」想透,把能外包的痛苦都外包出去。下面分三层展开。
金字塔总览
mindmap
root((Manus 复盘<br/>赢在「不做什么」))
一·教训·三次挨打
浏览器卖一份赚一份
垂直整合被通解吃掉
认清自己不是 CEO
二·选择·应用而非模型
不买模型彩票
让全行业替你训模型
用克制对抗过剩产能
三·爆火·复盘真相
邀请码是算力所迫
定价靠拍脑袋
没有活着的权利一、教训:三次创业,三次被同一种东西打趴下
季超的复盘不从 Manus 讲起,而从十几年前的高中讲起——因为真正塑造决策的,是反复挨打留下的疤。
1.1 第一次:靠「卖一份赚一份」起步,也死于这个模式
高中做第三方 iOS 浏览器猛犸,用最朴素的「buy a copy」模式赚到三十多万美金现金流。模式清晰、维护成本低,却也注定走不远——移动互联网很快转向「免费获客 + 增值」,单卖拷贝不再 work,产品在系统更新中自然死亡。
教训不是「这个模式错了」,而是幸运地踩中了一个时代红利,却误以为是常态。
1.2 第二次:垂直整合的「人生夙愿」,被一个通解一夜抹平
第二段创业做语义搜索 + 知识图谱产品 Magi,从爬虫、索引到模型全部自研,季超称之为「我智力、工程和 research 能力的巅峰」。但代价是模型、产品、infra 全要自己扛:每次产品迭代都要等底层模型训完,迭代周期两三周,而外部世界一日千里。
直到 2019 年拿到 GPT-3 的 early access,他「觉得天塌了」——随手写个 prompt,效果就和自己从零训的端到端模型五五开,而且这是个通解。
金句:垂直整合最痛的不是慢,而是你辛苦几年攒下的专有能力,可能被一个通用模型一夜抹平。
1.3 第三次:最重要的教训是认清「我不该当 CEO」
两段创业后,季超想清楚两件事:一是自己情绪上抵触管人、也讨厌商业化,「不是做 CEO 的料」;二是一旦看到「能赚钱」和「能把有趣技术走到底」两个方向,他会毫不犹豫往技术那边「油门踩死」,而这「一定是错的」。
所以他给自己定下两条铁律:不当一号位,去找一个比自己更适合当 CEO 的人;不找成型产品,要找一块空画布——能让他像达尔文一样观察用户、而不是凭信念下注的地方。
金句:创业最贵的学费,是花两次失败买来一句「我不该做什么」。
二、选择:坚决做应用、不做模型,把训模型「外包」给全行业
带着这些疤,季超在 2023 年几乎聊遍所有大模型公司,却全部 pass——「原因完全是 PTSD」。Manus 最核心的战略,就建立在这个「不」上。
2.1 不买「模型彩票」:产品引领,而非被模型迭代牵着走
自己训模型、做垂直整合,本质是在「买模型彩票」:你有再好的 roadmap,在最后 post-training 完成前,都不知道模型到底能不能 deliver,结果常是「因为有了某个突破,反向引导产品走向」。
季超的判断是:做模型的迭代速度,永远追不上产品经理大脑的活跃度。健康的做法是先把产品做到 PMF、稳定下来,再以「增稳 / 降本 / 突破天花板」的思路去碰模型——这是个先后问题,不是要不要的问题。
2.2 把训模型外包给整个行业,用用户的钱换影响力
Manus 不自己训模型,但因为 token 消耗量巨大(input/output 比例从 Chatbot 的 3:1 变成 Agent 的 100:1 乃至 1000:1),它是几乎所有模型厂商的 top2–top5 客户。于是形成一个闭环:
| 环节 | 发生了什么 |
|---|---|
| 用户付费 | 把钱变成 token 消耗 |
| 消耗换影响力 | 成为厂商头部客户,能直接提需求、帮建 evaluation |
| 影响力换模型 | 「全世界都在帮我们训模型,而我们没掏多少钱」 |
| 数据飞轮 | 用户的轨迹、修正、评分留在应用层,而非模型层 |
更关键的是反直觉的格局:模型公司在走向垂直整合、越走越窄,而 Manus 这个应用公司反而做了「综合」——能用市面上所有最好的模型,不必押注任何一家。
金句:最聪明的不是自己造模型,而是让用户的钱买来影响力,再让整个行业替你把模型训好。
2.3 用「不做什么」对抗 AI 时代过剩的产能
季超认为 AI 最大的变化,是让创业公司的产能变得过剩——机会太多、生产力被解放,于是「每天都要回答:不做什么」。Manus 的克制体现在:别的 Agent 公司每月想着加多少工具,Manus 每月想的是「能删掉什么」;语音输出、生图生视频这类「基建之上一定会被做好」的能力,刻意不深耕;坚持「纯血派 Agent」——由智能本身决定完成路径,而不是用人为规则堆成 workflow。
金句:AI 时代产能过剩,真正的护城河不是你能做多少,而是你敢不做多少。
三、爆火:把高光时刻的真相,一条条还原回去
外界记住的是「Manus 一夜爆火」,季超的复盘则是把每个被误解的高光,还原成当时狼狈的真实选择。
3.1 浏览器的「废墟」,才是 Manus 的地基
加入后团队先做了 AI 原生浏览器,做到能用却越想越不对:浏览器本身联网,却追求端侧离线很傻;用户根本不在乎离线,只要效果最好;AI 接管浏览器会和人「抢同一台电脑」,体验割裂。压垮判断的,是看到 Arc 的创始人宣布放弃——「我连亲戚朋友都说服不了从 Chrome 换成 Arc」。
但这段「废墟」并没白费:把整套浏览器自动化搬上云端、跑在异步并发的沙盒里,正是 Manus 的雏形。再加上观察到非程序员都在用 Cursor 写博客、做数据分析——意识到编程不是垂直能力,而是解决通用任务的媒介——Manus 的 idea 才成型。
金句:很多最好的产品,都是在上一个产品的废墟上、由一群「不太笨的人无所事事」时长出来的。
3.2 邀请码与「过度营销」:不是套路,是算力所迫
被骂最狠的两件事,季超都正面回应:
- 邀请码不是饥饿营销,是算力实在不够——上线当天找云厂商要量,对方反问「你要下个月还是下下个月」,答案是「今天下午」,最后靠厂商物理插卡续命。一旦云和模型准备好,不到一个月就去掉了邀请码。
- 付费营销:「如果 3 月发布时有任何付费宣传,我死全家」——Manus 主攻海外 prosumer,在国内火对它没好处,团队反而在国内「灭火」。爆火靠的是多年广结善缘 + 产品本身够酷,以及国内外两条完全不重叠的传播链路。
- 定价:「拍的,拍脑袋拍的」——看 ChatGPT 是 20 美金,就从 20、40 美金起,沿用至今。本质是按量付费,定价没什么逻辑。
3.3 没有活着的权利:复盘里最清醒的一句
爆火那两周,团队颠倒黑白地救火,每天零散睡三四个小时,跟投资人开会都站着——因为白天网上多是骂声,「跟投资人讲完得到正反馈,是一天里最温暖的时刻」。
但季超对结局格外清醒:Manus 的生态位并不稳固,「我们没有活着的权利,活着的权利是自己持续跑才能争取来的」。最大的隐忧不是竞争,而是失去特色、变得复杂——「每增加一个东西,都在稀释所有别的东西」。
金句:创业公司没有活着的权利,所谓护城河,不过是把「下个月可能死掉」当成常态后,依然每天跑下去。
一页速览
| 层级 | 内容 | 一句话核心 |
|---|---|---|
| 核心结论 | 赢在「不做什么」 | 三段挨打攒下的克制,胜过押对赛道 |
| 主论点一 | 三次教训 | 每一次都被「同一种东西」打趴下 |
| 1.1 | 卖拷贝 | 踩中红利,却误当常态 |
| 1.2 | 垂直整合 | 专有能力被通解一夜抹平 |
| 1.3 | 不当 CEO | 最贵的学费是「我不该做什么」 |
| 主论点二 | 应用而非模型 | 不买模型彩票,把训模型外包出去 |
| 2.1 | 不押注 | 产品引领,不被模型迭代牵走 |
| 2.2 | 数据飞轮 | 用户的钱换影响力,全行业替你训模型 |
| 2.3 | 克制 | 护城河是「敢不做多少」 |
| 主论点三 | 爆火真相 | 把高光还原成狼狈的真实选择 |
| 3.1 | 废墟地基 | Manus 长在 AI 浏览器的废墟上 |
| 3.2 | 邀请码 | 不是套路,是算力所迫 |
| 3.3 | 没有活着的权利 | 隐忧不是竞争,是失去特色 |
一句话收束
押对赛道是运气,想清楚不做什么才是本事——而最清醒的创业者,从不觉得自己有活着的权利。
带走这篇文章的核心观点
可引用观点
《回望 Manus 这奇幻的一年:一个连续创业者的复盘账本》
核心结论:Manus 联合创始人兼首席科学家季超在决定出售前回望奇幻的 2025 年。真正决定结局的不是某个高光时刻,而是三段创业攒下的教训:不碰垂直整合、不买「模型彩票」、把训模型外包给整个行业、用「不做什么」对抗 AI 时代过剩的产能。
- 1 一、教训:三次创业,三次被同一种东西打趴下
- 2 二、选择:坚决做应用、不做模型,把训模型「外包」给全行业
- 3 三、爆火:把高光时刻的真相,一条条还原回去
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