2025的倒数第二天，最劲爆的消息就是Manus被Meta收购，刚醒来的时候还以为是假新闻，打开邮箱看到了Manus官宣的邮件。
还记得3月份的时候，Manus横空出世，很好地承接了DeepSeek引爆的AI热浪，内测邀请码如洛阳纸贵。
尽管没有能够第一时间拿到邀请码，不过大概一个月后还是注册审核通过，真正体验了Manus的产品。
记得那会儿体验之后，我还写了篇图文-“今晚的意外之喜是居然收到了Manus的邀请码邮件，真实的体验感受就是没有之前看到宣传视频里那种兴奋和炸裂，特别是当我已经使用了一段时间的Flowith之后，用同样的问题对比测试了下两款产品，Flowith的画布式展开让人感觉更智能，而Manus更像是在本机运行了一个RPA，从产出的结果来看，Manus的分析要更加详细，同样是以网页的形式呈现，Manus的页面设计个人觉得不如Flowith，但交互性更好”。
从诞生之初，Manus就争议不断，比如套壳大模型之类的，毕竟有DeepSeek这种国运级的创新珠玉在前。后面又爆出国内团队裁员解散，公司整体搬迁到新加坡，专注于海外市场，国内从此没了消息，再就是今天突然蹦出这个大新闻。
尽管有着种种非议，我个人对于Manus产品的体验感受也没有如预期般炸裂，但Manus确实是让大部分普通用户第一次知道了什么是通用智能体，以及通用智能体产品化后究竟能帮我们做什么。
新的技术或产品，在同一个时期，不同人群对其的认知和应用有着巨大的鸿沟。创新者早就把AI视为新一代的革命，早期使用者也开始将AI应用到工作当中，提升个人生产力，而大众可能还把AI视为可以聊天对话查资料的智能机器人。
我始终认为目前大模型提供的对话应用方式只是当下的权宜之计，未来会是什么样我也不知道，但是像Manus或者豆包手机助手所代表的应该是未来最符合普通用户的应用方式与应用场景。
普通用户不需要自己去构建智能体，也不需要知道智能体究竟是如何在后台调用什么样的大模型来完成什么样的工作编排，普通用户需要的只是提出自己的要求而已，完成输入，获得输出反馈，中间的过程让通用智能体来搞定。
大模型就如同接下来这个时代的操作系统，从业者们的机会应该不是去跟大厂甚至国家队们拼大模型的参数量级与算法能力，而是用大模型的能力打造产品，用付费订阅的方式来构建商业模式与获取现金流。技术不再是稀缺以及昂贵的资源，怎么样发掘甚至创造出有独特应用价值的场景以及按此打磨出优秀的产品，才是难以被复制的。
想起这两天跟朋友聊到AI赛道的切入机会，他觉得一些面向中小微企业的toB业务可以用AI再做一遍。作为传统toB业务的从业者，我的观点跟他完全相反，我看好的是toC业务的AI产品与应用。
在这里也做个预判，今天Manus被Meta收购这个事情本身可能会引发更多的AI赛道创新、创业、投资，就国内而言toC业务的AI产品与应用应该会跑在toB业务的前面甚至是施加更大的影响。当牛马们已经习惯了各类付费AI应用来提高自己的工作效率与强化工作成果的时候，自然会认为在公司里的那些系统需要更加的智能，这也许就是接下来企业在数智化转型过程中面临的挑战。
只不过对于企业以及toB服务商们而言，给各类系统增加AI能力并不难，难的是如何用AI的方式去调度不同的系统整合不同的流程处理不同的数据，以及如何确保在这个过程中标准的一致性、流程的连贯性、数据的安全性，由此带来的变化与复杂程度远超之前的互联网转型。
