Manus狂飙130天，终于出走新加坡

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作者：川川

编辑：大风

几个月前还风光无限的 Manus，居然被传跑路了。继 6 月份把总部迁到新加坡后，最近又被爆出，120 名员工只剩下 40 多个，其他全部被开除。

官方社媒内容全部清空，与阿里的合作动态被删除，中文版产品无法正常使用。就连用户数也从高峰的 2000 万，降到了 1000 万左右。

2025 年 3 月 6日，一段展示 AI 智能体 Manus 生成投资分析报告的视频引爆全球科技圈。这款由中国团队开发的通用型 AI 代理，仅凭“自主执行复杂任务”的概念，便在 4 小时内突破千万访问量，内测码一度被炒至 10 万元。

然而，仅仅 130 天后，这家明星公司却因总部迁至新加坡、大规模裁员、产品功能缩水等争议，陷入“跑路”疑云。用户数从 2000 万骤降至 1000 万，中文版服务全面瘫痪，而海外社交平台 X 上的账号却悄然更新旧金山徒步活动信息。

几个月就从明星项目到深陷跑路疑云的 Manus，真的只是中国 AI Agent 之殇吗？。

Manus 爆火，始于一场技术理想主义的狂欢。

2025 年 3 月，一段演示视频中，Manus 仅用 15 分钟便完成从电商平台比价到生成投资分析报告的全流程操作，其界面设计将聊天框与执行窗口并置，仿佛将科幻电影中的数字助手具象化。

这款由连续创业者肖弘主导的产品，早期依托浏览器插件 Monica 积累的技术经验，宣称通过“多模型协同调度”和“动态记忆优化”技术，实现了 AI 从“建议者”到“执行者”的跨越。

其技术突破体现在自主代理架构、交互革命和性能碾压三个方面：任务分解算法可自主拆解复杂指令，左侧聊天框的自然语言输入与右侧实时执行窗口形成直观反馈，GAIA 基准测试中全难度 SOTA 成绩更超越 OpenAI 同类模型。

manus创始人肖弘

市场反响印证了技术突破的震撼力。中文互联网上，“国运级成就”“颠覆性突破”等标签铺天盖地，邀请码炒作将产品推向神坛，甚至有人宣称“Manus 可替代年薪 50 万的分析师”。

而海外科技社区却异常冷淡——YouTube 播放量仅 5.1 万次，X 平台评论不足 500 条。

这种冰火两重天的反差，暴露出中国 AI 产业在技术突围与市场躁动间的失衡。

开源社区仅用 3 小时复刻出功能相近的 OpenManus，验证了其工程整合优势与底层创新的缺失；邀请码黑市则暴露了流量逻辑对技术纯粹性的侵蚀。

狂欢背后，隐忧已悄然浮现。用户测试显示，Manus 在金融分析中仅调用单一数据源，生成报告的逻辑严谨性低于专业分析师；电商比价任务遗漏型号差异，导致价格数据失准。

国信证券指出，其“工具使用”的可靠性和精准度尚未达到商业化标准。更致命的是，单次任务成本高达 2 美元，远超普通用户承受能力，而同类产品如Devin编程助手的月费为 500 美元，OpenAI 的“博士级”Agent 甚至标价 2 万美元/月。

这种高成本源于其工作模式：每个任务需多次调用大模型，算力消耗呈指数级增长。开源模型 OpenManus 的出现虽提供了轻量化部署可能，但 Manus 团队对开源持谨慎态度，联合创始人季逸超强调“品牌才是护城河”，商业机密保护与生态共建的权衡成为困局。

2025 年 4 月，硅谷明星风投 Benchmark 的入局将 Manus 推向风口浪尖。

7500 万美元 B 轮融资不仅带来 5.5 亿美元估值，更附带严苛的合规框架：母公司“蝴蝶效应”需将注册地转移至新加坡，接受美国外资投资委员会（CFIUS）对技术供应链的审查，并优先接入 OpenAI、Anthropic 等美国大模型 API。

Benchmark 的介入绝非偶然，其投资的 HeyGen（AI 视频公司）曾通过类似路径——2023 年注销中国主体，2024 年总部迁至洛杉矶——获得资本认可。对 Manus 而言，迁移既是应对中美监管摩擦的避险策略，亦是获取算力资源的战略选择。

迁徙带来的资源优化立竿见影。新加坡主体可调用亚马逊 AWS 亚太节点算力，训练成本降低 40%；宽松的数据合规框架为服务全球市场提供操作空间。

然而，代价同样沉重：中文版产品停更，与阿里云合作终止，国内用户服务能力骤降；120 人团队裁撤 83%，仅保留核心技术人员赴新加坡。创始人肖弘在公开信中强调“遵守中国底线”，但现实是国内用户沦为“弃子”。一位前员工透露：“裁员名单未考虑工龄，只保留能迁移至新加坡的技术骨干。”

Manus官网

这场迁徙暴露了 AI Agent 赛道的深层矛盾。美国对华 AI 芯片禁令下，高性能算力获取渠道受限，而新加坡作为亚洲 GPU 枢纽，成为规避地缘政治风险的最佳落点。

曾有消息传出，其产品迭代曾因高端算力不足屡屡延迟，迁移后算力获取效率提升显著。

但数据跨境流动的合规性仍是悬顶之剑，欧盟《AI 法案》要求高风险场景人工审核，限制 Agent 自主性；中国《生成式 AI 服务管理暂行办法》强调数据本地化存储，双重监管下，Manus 的全球化布局更像在钢丝上行走。

技术理想与商业现实的撕裂，在 Manus 的产品表现中暴露无遗。

其核心功能宣称“全自主执行”，但实际能力边界清晰可见。在微软估值建模任务中，模型沿用 2023 年静态 β 值，忽视市场波动；电商比价时遗漏平台反爬机制，导致数据抓取偏差。

用户测试显示，完成复杂任务的平均耗时是人类的 3 倍，错误率高达 27%。国信证券指出：“AI Agent 需具备规划、工具使用、记忆三大核心能力，而 Manus 仅勉强达标。”

商业化困境则加剧了生存危机。订阅制模式（16-166 美元/月）面临成本失控：调用多个大模型 API 使单任务成本激增，GAIA 测试显示其算力消耗是 Genspark 的 5 倍。

对比竞品，Genspark 专注网页分析，45 天实现 3600 万美元 ARR；而 Manus 的“大而全”策略使其陷入“样样通，样样松”困局。一位投资人直言：“消费级 AI Agent 注定烧钱，除非找到高频刚需场景。”

技术路径上，垂直深耕派与通用整合派的博弈持续：前者主张在医疗、金融等领域构建壁垒，后者相信跨场景协同才是未来。

商业模式上，订阅制与按用量付费的平衡难题未解，而伦理与监管风险如达摩克利斯之剑高悬。华创证券报告提出破局方向：场景深耕构建领域知识图谱，端云协同降低延迟，伦理先行建立决策可解释性框架。

Manus 的 130 天起落，证明了 AI Agent 的技术潜力，也暴露了当前阶段的局限性。

正如肖弘所言：“模型终将趋同，品牌与用户体验才是护城河。”

当技术炒作退潮，唯有持续创造用户价值的产品才能穿越周期。在狂热与质疑中寻找平衡点，或许才是中国 AI 突围的关键。

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