深度｜為什么說Manus是一個標志性事件

1 “蝴蝶振翅”

2026年的科技圈，注定不平靜。

元旦假期還沒結束，全網刷屏了一條新聞：

Meta（原Facebook）宣布斥資約20-30億美元，全資收購成立不到一年的AI初創公司Manus（“蝴蝶效應”）。

多家媒體引用真格基金合伙人、蝴蝶效應天使投資人劉元的描述，說這次收購談判“快到還懷疑過這是不是一個假的offer”。

故事到這里，本應該是一個典型的“硅谷式神話”：從沒有海外背景的中國天才團隊、產品爆發式增長、最后在科技巨頭的支票簿前完成華麗轉身。

上一個讓中文互聯網如此亢奮的名字還是DeepSeek。

但僅僅幾天后，劇情急轉直下——中國商務部宣布對這筆并購案啟動立案審查。

創始人肖弘的推特下還人們的祝賀熱度未減，創投圈振奮精神準備在CES展上再去看看項目爭取搞到下一個Manus，聯合創始人季逸超的深度訪談被廣泛轉發人們反復觀看。突聞此訊，錯愕間，一個巨大的悖論擺在桌面上：

一家注冊地在新加坡、拿著美元基金投資的公司，為什么會被中國政府認定涉嫌“非法技術出口”？

對于這件事，有的人想到的是李嘉誠長江和記出售巴拿馬運河港口；

有的人想到的是螞蟻金服上市被叫停；

有的人想到的是Ticktok;

有的人想到的是安世半導體事件

但不管從哪個角度，Manus案在AI發展史上必將是一個標志性事件。

2 Manus到底是什么

要理解這次審查，首先要理解Manus到底是個什么東西。

我相信我公眾號里即使關注科技新聞的讀者，大概率也沒親手用過它。一個原因是貴。訂閱的月付價格，從低到高20到200美元每個月；第二個原因是，在大陸地區，無法使用。

當然還有一個原因是，出圈時的稀缺。當時Manus采用邀請制，在閑魚和淘寶上，一個邀請碼一度被炒到了10萬元人民幣。

人們瘋了嗎？并沒有。因為現在看來，Manus的確代表了AI的下一次進化：

從Generative AI（生成式AI）向Agentic AI（代理式AI）的質變。

打個通俗的比方：

ChatGPT就像一位博學的“老教授”。你問他“怎么做一個電商網站？”，他會滔滔不絕地給你列出大綱、寫出示例代碼，但最后敲鍵盤、改Bug、買域名、部署上線，還得你自己來。

Manus則像一個全能的“數字實習生”。你只需對它說一句話：“幫我做一個賣咖啡的網站，要能支付。”接下來的幾分鐘，你會看到它自動打開瀏覽器查資料、寫代碼、實時調試報錯、配置服務器，最后直接甩給你一個能用的鏈接。

ChatGPT三年來，人們在厭倦了與它對話的這種交互風格后，終于有了一個AI能“替你干臟活累活”。

當然，Manus剛出圈時（時至今日也是），引發技術圈爭論激烈：這東西是不是“套殼”？是不是只是在前沿大模型的基礎上加了幾句聰明的提示詞（Prompt）？

但實際上，Manus從來不是它訓練了一個比OpenAI更強的基礎大模型，它真正的核心壁壘，在于構建了一套極度復雜的“混合編排架構”。

在專業層面，Manus實現了三項關鍵突破：

1. System 2 思維（自主規劃）：它不會像普通聊天機器人那樣“張嘴就來”，而是通過調用不同大模型擅長的能力，先在后臺進行任務拆解（查資料→整理數據→寫代碼→檢查錯誤），然后再執行、驗證、搭建，反復循環。具備遞歸糾錯能力。

2. 云端沙箱環境：Manus擁有自己的“云端電腦”，它能像真人一樣通過視覺識別操控瀏覽器，在隔離的環境中運行Python代碼，這讓它具備了物理層面的執行力。

3. 遞歸上下文工程：解決了AI在長任務中容易“忘事兒”或“跑偏”的痼疾。（這也是即將發布的DeepSeek V4模型的著力之處）

簡單說，如果把大模型比作“芯片”，Manus就是那個讓芯片能跑起復雜軟件的“操作系統”。它標志著AI終于從“對話范式”走向了“代理范式”。

最近熱議的Claude Skills或之前OpenAI的AI瀏覽器Atlas采用的范式，其實就源于Manus，這一范式被采納、借鑒和推廣，而Manus，是那個先行者。

所以從技術層面上，Manus是一個標志。

3 Manus的核心團隊

聊完產品，聊聊核心團隊。很多人以為，能做出這種火遍外網產品的團隊，一定滿是硅谷創業的海歸。但從Manus 的核心成員簡歷來看，只有一條：平均年齡 30 歲，全部在中國接受教育。

CEO 肖弘（Red）92年，出生于江西吉安，華中科技大學軟件工程畢業。早期主營業務是圍繞騰訊微信生態開發生產力工具，如“壹伴助手”和“微伴助手”，這些工具能幫用戶更高效地管理微信社群、編輯公眾號文章以及進行數據分析。在Manus之前，團隊在北京孵化出一個項目Monica，一個聚合了Claude和ChatGPT的瀏覽器插件，驗證了一個道理：用戶不需要和AI聊天，用戶需要AI直接介入工作流。這段經歷可以看出，肖弘擅長于模型改建式的開發，即在成熟的巨型平臺（如微信）之上，通過插件或輔助工具的形式，嫁接出新的功能層。這種“寄生”與“增強”的思維模式，直接延續到了Manus的產品設計中——Manus本質上也是在巨型基礎模型（Claude/GPT）之上，嫁接了一個能夠操控瀏覽器和文件系統的“行動層”。

首席科學家季逸超（Peak）相比之下，首席科學家季逸超則帶來了硬核的技術。作為前Peak Labs的創始人，季逸超曾開發了Magi智能搜索引擎。Magi項目是中文互聯網最大的通用知識圖譜系統，在當時因為獨特的知識圖譜提取技術和對自然語言查詢的精準理解而備受關注，甚至一度被認為可能顛覆傳統的搜索形態。季逸超為Manus確立了“重規劃、重檢索”的技術路線。Manus之所以能在Deep Research（深度研究）類任務上表現出色，很大程度上歸功于團隊在搜索技術上的長期積累。

除此以外，產品負責人張濤（Hidecloud）曾歷練于騰訊、豌豆莢、字節跳動，曾是“光年之外”的產品負責人。他提出了“操作系統隱喻”等設計理念，讓 Manus 看起來不只是一個網頁，而是一個能接管電腦的“數字大腦”。番番（運營）、陳哲（架構）、慧杰（市場）則都是是“Monica 老班底”。

這三位核心成員從 Monica 時代就與肖弘并肩作戰。陳哲保障了云端虛擬機的穩定性，番番和慧杰則讓這款產品在沒有海外背景的情況下，迅速通過精準營銷引爆了全球市場。

這樣的核心團隊，加上長期的國內背景，因此被央媒打上“中國AI”的標簽。

例如2025年3月，新華社發文：Manus是否“翻車”不可怕 中國AI需堅持走好每一步

央廣網發文：一夜之間火爆全網！又一個中國AI產品刷屏

從某種層面上，一個產品，被央媒接連報道，同時不得不被動貼上了“中國AI”的標簽的時候，一個嗅覺敏銳的團隊，就應該意識到會發生什么事。

況且這樣的時代背景是，中美AI競爭的科技戰。

但Manus的管理層，在接下來的幾個月，做出的是果決且出乎意料的決策：

2025年4月，母公司完成 7500 萬美元 B 輪融資，硅谷風投 Benchmark 牽頭、騰訊、真格基金、HSG 跟投（同時小道消息稱某地國資正在洽談融資事項）

與此同時，美國財政部開始了審查，目的是確認該輪融資是否違反了相關規定，即所謂的“美國資本對關鍵技術的投資不得流向構成國家安全風險的國家”。

6月，距離央媒點名表揚、邀請碼炒至10萬過去僅3個月，Manus完成總部遷移，至新加坡落地；

7 月，核心團隊約40人遷往新加坡，其他非核心成員進行裁員，同時注銷國內平臺賬號、清空一切中國痕跡。美國審查隨著Manus遷址新加坡后歸于平靜。

這種方式被稱作“新加坡洗白”（Singapore Washing），是中國出海企業為了應對地緣政治風險而采取的一種典型策略。

清空社交平臺的Manus

4 為什么要走

比較通俗和常見的解釋是為了錢。美國政府對中國科技領域的投資限制日益嚴苛，中國本土AI初創企業越來越難以獲得硅谷的美元基金支持，如果有融資領頭方Benchmark作背書，未來的融資會更容易（如今看當然確實如此）

但很多人只看到了這個原因，而忽略了另外兩個我認為更重要的因素：

模型使用權和數據安全。

首先說模型使用權。國內的讀者可能沒有在意，2025年9月，Claude的母公司Anthropic官方發布正式公告《更新對不支持地區的銷售限制》，宣布立即停止向多數股權由中國資本持有的公司或其子公司提供Claude服務。而之前，在國內使用ChatGPT等其他閉源大模型，也有諸多限制，甚至可能處于法律灰色地帶。

Manus 這種產品的運行成本（Token消耗）極大，離開中國也是為了能合法地在云端調用這些頂尖模型而不用擔心隨時被封號（封號對 Agent 來說是致命的）。當時Manus與Anthropic合作已經非常緊密，我拍腦袋猜一下，5、6月甚至更早，Manus團隊或許就已經知道Claude9月會斷供這件事了。

第二個因素，數據安全。

Manus的產品特性決定了它需要極高的用戶權限（控制瀏覽器、訪問文件、執行代碼）等，歐美企業客戶對數據隱私極為敏感，如果Manus仍在中國，且受中國《網絡安全法》或《國家情報法》管轄，這就像蘋果需要不斷解釋沒有給FBI開后門一樣，黃泥糊褲襠，你說怎么辦？

遑論，某位知名互聯網公司創始人還公開講：“中國人對隱私問題的態度更開放，也相對來說沒那么敏感。如果他們可以用隱私換取便利、安全或者效率。在很多情況下，他們就愿意這么做。”

在這種國際環境和背景下，如果你是國際用戶，你怎么想？

7月，肖弘在即刻上寫道：

想要在全球化的市場里做好產品，有很多不是來自業務本身和用戶價值本身的煩惱……如果最后有不錯的結果，證明作為中國出生的創始人，也能在新的環境下做好全球化的產品，那就太好了！

此時看來，別有深意。

12月，Meta宣布收購Manus，至此，從產品層面，Manus成為了一個標志，一個中國團隊做出AI應用層世界級的產品，給后來者極大鼓舞。

但很多人忽略了Meta收購的要約中并明確表示：切斷與中國的所有聯系，包括剔除中國資本背景。

5 再遇審查

2026年1月，當這群年輕人在新加坡準備迎接 20 億美元的慶功宴時，監管如期而至。

很多人不解：

注冊在新加坡，賣給美國，關中國什么事？

答案早早寫在法律里：實質重于形式。

這一段因為一些原因，我不好寫太多，所以寫一點判斷，同時引用一些觀點。

1.此次審查的核心邏輯將是實質重于形式，依據是2020年12月1日正式實施的《出口管制法》。該法徹底改變了以往僅針對實體貨物出口的監管模式，將“技術”和服務納入了核心管控范圍。雖然Manus已注冊為新加坡公司，但如果其核心算法、源代碼或技術文檔是在中國境內研發完成的，那么將這些技術資產的所有權或使用權轉移給新加坡實體（進而轉移給Meta），在法律上即構成了“技術出口”

2.出口經營者在出口受管制物項時，必須向國家出口管制管理部門申請許可。如果Manus在進行架構重組和IP轉移時，未就其核心算法申請出口許可，即涉嫌違規。調查的焦點之一便是“Manus早前將核心團隊和技術開發從北京轉移到新加坡，是否需要申請出口許可證”

3.域外適用效力： 《出口管制法》第44條賦予了該法域外效力。即使交易發生在新加坡和美國實體之間，只要涉及原產于中國的受控技術，中國監管機構仍有權追溯管轄。

4.2025年7月，商務部和科技部聯合發布了更新版的《中國禁止出口限制出口技術目錄》，這次修訂極其精準地覆蓋了AI領域的關鍵技術（比如應用層和代理框架），為審查Manus提供了直接的條文依據。

《中國禁止出口限制出口技術目錄（2025年修訂版）》中

與Manus高度相關的受控技術項目，匹配整理：公眾號行走無聲

5.同時法學博主@敏大是一只柯基發文提到，Manus最需要關心的法律問題，還不是技術出口管制，而是法律風險：一是違規外匯交易的巨額罰款，二是全球征稅下的反避稅調整。即便 Meta 的收購案過關，Manus的股東，仍然可能收到來自外管局和稅務部門近 10 億美元的合規罰單。（原文放在評論區，分析非常專業）

6 時代結束，余音繞梁

對于投資人和創業者來說，Manus被審查的消息無異于一場地震。許多拿了美元基金、正計劃“洗產地”出海的初創團隊感到陣涼。Manus 案宣告了“中國孵化 + 新加坡跳板 + 美國并購”這一過去十年最完美的資本路徑徹底終結。以后，想拿著中國的工程師紅利做全球化產品，難度已上升到“地獄級”

可以標志著一個時代的結束。

從企業出海和角度看，Manus的標志性在于，一方面，公司架構層面，“新加坡洗白”這種方式存在合規風險，不再可行。另一方面。技術層面，原來只要把代碼庫挪到其他國家，然后在其他國家雇傭幾名工程師，就變為他國產的路線被堵死。

但其實最關鍵的原因還在于，這種成建制的人才轉移、切割中國資方的行為，再加上高調地宣布，就極容易國內一些層面的反感。要懂技術，也要懂政治，才能長久。

未來投資人必須意識到，以前那種“技術無國界”的幻覺破滅了。現在每一個項目的退出路徑，都必須提前把地緣政治和監管審查算進成本。

輿論場上，支持和擔憂的聲音也此起彼伏。

一邊是激昂的情緒堅定支持國家審查。在他們看來，中國辛苦培養的人才和研發出的核心算法，不能輕飄飄地換個新加坡馬甲就賣給 Meta。“憑什么美國人總是在最成熟的時候來摘桃子？

另一邊擔心如果創業者在初期就因為擔心未來的監管而不敢在國內研發，可能會導致更嚴重的人才和技術流失。如何在保護“技術主權”與維持“創業活力”之間找到平衡，是 Manus 留給監管者的難題。

但確定的是，過去那種“身在中國，心在硅谷”的騎墻模式走不通了，模糊地帶正在消失，創業者必須面臨“二選一”的生死抉擇。

盡管 Manus 公司命運多舛，但它驗證的Agentic AI方向已成為全球共識。在最近的 AGI-Next 圓桌會議上，各界大佬達成共識：

AI 的下一波浪潮就是 Agent

即將發布的 DeepSeek V4 據傳也將重點放在編程能力和外部 Agent 的調用上。

蝴蝶效應，通常描述確定性系統中非線性放大效應，小擾動通過連鎖反應影響宏觀行為，被形象地解釋為“一只蝴蝶在巴西扇動翅膀，可能在德克薩斯引發龍卷風”。在Manus此事中，蝴蝶效應科技正是其公司中文名，象征小創新引發AI代理范式的巨大變革。它好像真的就像一只在風暴眼中的蝴蝶，每一次振翅——無論是技術的突破，還是資本的遷徙——都在引發太平洋兩岸巨大的海嘯。

但很少有人知道，1963年，美國氣象學家愛德華·羅倫茲（Edward Lorenz）在模擬天氣模型時發現的蝴蝶效應，最初表示的是，使用略有不同的初始數據（如0.506 vs 0.506127）會導致完全不同的結果，強調對初始條件的敏感依賴性（SDIC）。

而今，一語成讖。

以上。