从“流量密码”到争议焦点

2025 年 3 月，AI 领域最炙手可热的关键词非 Manus 莫属。这个由中国团队开发的通用型 AI Agent，凭借“一句话生成文章、PPT、代码”的演示视频刷屏全网，其内测邀请码一度被炒至 12 万元，甚至引发“饥饿营销”质疑。

Manus 的爆火背后，是公众对 AI 生产力的狂热期待，还是又一场流量泡沫的狂欢？本文将从技术、商业、社会三重视角深度解析。

01 技术定位：AI Agent 的“中国式突围”

能力边界：从“实习生”到“全能秘书”

与 ChatGPT 等对话式 AI 不同，Manus 被定义为自主智能体（Agent） ，其核心能力在于：

任务拆解与执行： 用户输入模糊指令（如“分析特斯拉股票并生成 PPT”），Manus 可自主规划步骤，调用工具链完成全流程，最终交付完整成果。

跨平台协作： 通过模拟浏览器操作绕过 API 限制（如爬取公开数据），尽管受限于反爬机制和平台权限。

记忆与容错： 云端服务器支持任务断点续传，错误时自动切换备选方案并标注风险点。

实测表现：高光与短板并存

亮点案例：

为财经博主生成《雷军的修行》短视频脚本，整合全网信息并输出结构化方案。

自动整理发票数据，按类别生成 Excel 报销单，耗时仅 5 分钟。

典型缺陷：

稳定性不足： 生成 PPT 时多次崩溃，游戏开发任务因服务器负载失败。

逻辑漏洞： 规划 5 年滑雪行程时仅输出 1 年方案，后续年份建议“参考前文”。

02 商业逻辑：夹缝中的“闪电战”

快攻策略：9 个月打造现象级产品

Manus 团队选择了一条“非典型”路径：

技术复用： 基于开源框架（如 Auto-GPT）二次开发，专注场景封装而非底层模型创新。

垂直场景突破： 优先攻克自媒体内容生成、数据分析等低权限依赖领域，避开巨头生态壁垒。

饥饿营销争议： 内测邀请码稀缺性制造话题，尽管官方否认炒作并称因服务器容量受限。

商业化悖论

B 端困境： 企业需求私有化部署，但 Manus 依赖云端算力池，数据安全与响应速度难以平衡。

C 端尴尬： 个人用户付费意愿低（付费率不足 5%），免费模式面临高昂算力成本。

03 社会冲击：自媒体人的“生死局”

职业替代危机 Manus 对内容生产者的冲击已现端倪：

基础内容编辑： 可批量生成 60 分合格文章（如热点资讯、产品评测），人力成本下降 70%。

初级数据分析师： 自动爬取数据并生成可视化报告，替代率达 72%。

标准化客服： 结合情感分析模型，可处理 90%常见咨询。

幸存者法则

价值型创作突围： 深度访谈、行业预测等需“人类洞察力”的内容仍是安全区。

人机协作新范式： 某财经博主通过 Manus 实现“一人军团”运营，管理 10 个垂直账号，专注原创策划。

04 伦理争议：流量狂欢下的“认知陷阱”

内容通胀危机 Manus 的普及可能加剧信息生态恶化：

• 分钟级内容海啸： 自媒体为追逐流量，批量生产标题惊悚但内容空洞的文章（如《7 种被 Manus 取代的职业》），用户陷入信息过载焦虑。

• 真实性危机： AI 生成内容难以溯源，虚假信息传播风险陡增（如伪造财报分析报告）。

技术中立的悖论

Manus 创始人肖弘曾言：“工具无罪，取决于使用者。”但技术设计本身即隐含价值观：

• 算法偏见： 简历筛选功能可能放大性别、学历等隐性歧视。

• 注意力劫持： 任务进度可视化设计强化用户沉浸依赖，模糊人机责任边界

在颠覆与克制之间

Manus 的爆火揭示了一个深层矛盾：技术跃进的速度远超社会消化能力。当 AI 开始替代“思考”，人类必须重新定义自己的价值——不是与机器比拼效率，而是守护无法被算法拆解的“人性黑箱” ：创造力、共情力、批判性思维。