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      張濤首次回應爭議,Manus 為什么沒有被替代?

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      11 月 30 日,真格舉辦了一場關于 AI 創業的分享活動。真格管理合伙人戴雨森與 Kimi 總裁張予彤、與愛為舞創始人張懷亭、Manus 聯合創始人張濤一同走進清華大學,帶來了一場關于創新與未來的深度對談。

      3 月 5 日,首個通用智能體 Manus 正式發布。視頻中,Peak(季逸超)坐在共享辦公室的公共區域沙發,向大家介紹他們眼中的新機會。沒想到第二天醒來,海內外社交媒體上聚集了遠超預期的關注。4 天后,Twitter 創始人 Jack Dorsey、Stripe CEO Patrick Collison、Hugging Face 產品負責人都轉發了。


      但輿論亦隨之而來。一方面,有人說 Manus 不過是套殼產品,「一個周末就能做出來」。但一個又一個周末過去,Manus 依然沒有被替代,還在包括 Scale AI 的 RLI 在內的一系列 Benchmark 中長期位居第一。另一方面,也有人認為 Manus 只是「會營銷」,靠一個視頻爆火。但 Manus 真正做到的,是在對的時間交付了一個對的產品。

      在本次分享中,張濤首次回應了關于 Manus 的質疑。他坦言,化繁為簡,Manus 的秘密始終都是公開的,就寫在官網左下角那句:Less structure, more intelligence.

      自入行 AI 以來,張濤一直想做一款真正能 24 小時陪伴用戶、持續推理的 AI 產品。他認為未來的 Agent 會擁有更加完整的系統,更理解你的上下文,掌握更多的工具,并主動為你完成任務。等產品從早期用戶走向大眾市場時,沒人會再關心它是不是「第一個通用智能體」,大家關心的永遠是它帶來的價值。

      作為一線 AI 創業者,張濤也給在場的清華學生提出建議:現在已經是 2025 年的最后一個月了。如果你還沒真正用過 Agent,一定要在今年最后的時間里開始嘗試,學會與它共處。就像五十年前學會開車、三十年前學會用電腦一樣,未來你也能說一句:「我是在 Agent 元年就開始用 Agent 的人,而不是第二年?!?/p>

      以下為分享原文。

      一個現象級發布背后的故事

      戴雨森(真格基金管理合伙人):從做瀏覽器插件到 Manus,這一路是怎么走來的?

      張濤:2024 年 2 月份,正好是 Red(肖弘)拒絕了字節的收購 offer。你都拒絕字節的收購了,那你勢必要做個更大點的事情,對吧?從那時候開始,我們花了 7 個月的時間做一個 AI 瀏覽器。因為 Monica 是一個很有名的 AI 瀏覽器插件,所以我們很自然地想到要做個 AI 瀏覽器。

      當時瀏覽器已經完全準備好了,如果發布出來,是一個非常成熟的產品,可能和大家今年用到的 Arc 的 Dia 或 Perplexity 的 Comet 形態比較相似。我們在去年 9 月份就做出來了。但在上線前一周,我、Red 和 Peak(季逸超)才意識到,AI 瀏覽器這條路可能走不太通,于是我們就把這個做了 7 個月項目下掉了。

      主要是因為在做這個產品的過程中,我們發現一件很神奇的事:AI 特別擅長操縱瀏覽器,非常擅長。但我們突然意識到,AI 不應該用你的瀏覽器

      這感覺有點像你去公司實習,你的 mentor 不給你配電腦,讓你用他的電腦,然后你們倆一天到晚在搶那臺電腦。我們在做瀏覽器后期的體驗就幾乎是這種狀態,看起來就像 AI 在和用戶爭搶他們自己的電腦,整個使用過程特別不順暢。

      你單獨 demo 看軟件自己跑時會覺得很神奇:哇,AI 居然能做到這樣。但當我每天真正用那個產品的時候,就會發現體驗完全不對,因為 AI 一直在搶我的電腦,所以最后我們決定放下瀏覽器。

      與此同時,去年 6 月出現了一款現象級產品 Cursor。我們公司大部分人都會寫代碼,但我們發現一些不會寫代碼的同事,甚至我的家人,都開始用 Cursor 解決生活里的問題

      比如我老婆會用 Cursor 把一個視頻文件從 MP4 轉成 MP3。她從來不會寫代碼,但她能用 Cursor 完成這件事,讓 Cursor 幫她寫個 Python,輕輕松松就搞定。去年下半年很多人看到 Cursor 后都決定做一個 coding agent,但我們看到的機會點不在 coding agent 本身。因為作為會寫代碼的人,我們覺得世界上已經有太多服務工程師的 fancy 工具了,工程師并不需要另一個更 fancy 的工具。

      我們覺得更大的機會是把 AI coding 的潛能真正民主化,讓每一個普通人、非工程師、非 coder 都能享受 AI coding 的紅利。

      所以我們意識到兩件很重要的事:第一,AI 很擅長用電腦,但它不應該用你的電腦,而應該用它自己的電腦;第二,Cursor 讓我們看到普通人也能受惠于 AI coding。這兩部分的 learning 結合起來,基本上就是大家今天看到的 Manus 的最初形態。

      戴雨森:Manus 火了之后外界也有很多質疑。第一個質疑就是說 Manus 沒有技術含量,很多人說「一個周末就可以套殼做一個出來」,但我等了好多個周末也沒看到有人做得比它好的。所以 Manus 的技術含量到底在哪?

      張濤:我先分享一個讓我特別開心的瞬間。今年 3 月,我們發布 Manus 兩個星期后,我在美國正好趕上英偉達 GTC 大會。我們自己沒有展臺,我就在會場里漫無目的地逛,結果看到一家行業里還挺知名、主要做 ToB 的 Agent 公司在大屏幕上展示他們的 Benchmark 成績。當然,他們是第一,不然不會放出來,對吧?

      但讓我特別開心的是,我發現 Manus 在第二,而那時我們剛發布 15 天。我那一刻真的特別開心。在硅谷,在 AI 競爭最激烈的一線戰場,最頂尖的 Agent 團隊居然把你當作基準去對標、去攻克。

      從 3 月到現在,我們在歐洲、美國跑了很多地方,參加了很多會,也和很多創始人和企業領袖交流。我覺得到目前為止,在整體性能表現以及各種 Benchmark 上,Manus 都長期保持第一,包括 Scale AI 前段時間發布的新指標 RLI(遠程勞動力指數)。


      6 月份版本的 Manus 在 Scale AI 發布的 Remote Labor Index (RLI) 上取得了 SOTA

      這里也跟大家分享一個看 Benchmark 的小技巧:任何 Benchmark 第一次公布時的排名是最有參考價值的。

      因為第一次公布時,它沒有提前通知任何廠商,是默默測完之后突襲發出來的。而任何 Benchmark 只要一公布,不管數據集公開不公開,大家總能找到方法去 hack、去優化它。但你會發現,在絕大多數這種突然冒出來的首發榜單里,Manus 都經常排在第一。

      8 個月過去了,Manus 仍然領先。

      我剛才在小紅書上搜 Manus,看到有人發文說:「對 Manus 的技術架構從一開始看不懂,到后來覺得看不起,再到自己做了很多工作之后發現,還是得回到這個架構上來?!?/p>

      我們從來沒有藏著掖著。發布第三周,我們就向全世界講了這個技術秘密:Less structure, more intelligence.

      這也是為什么 Manus 一直強調自己是通用智能體。要知道,現在很多概念已經變成最佳實踐,但在 3 月份我們發布 Manus 之前,這完全不是行業共識。當時大家普遍認為應該做 workflow,讓人來教 AI:這個任務要怎么做、分幾步、按什么順序執行。

      但在 Manus,我們堅持 Zero Predefined Workflow(預設程序)。面對每一個用戶的每一次任務請求,哪怕是重復任務,我們都交由模型自己判斷:這個任務應該拆成哪些步驟?每一步需要調用什么原子能力?

      所謂原子能力就是:要不要先打開網頁?打開后要不要點擊?需不需要下拉?是否需要在虛擬機里創建文件?要不要在終端里跑一個 command?所有這些決定都交給 Manus 的智能體系統自主處理。

      然后你就會發現,Magic happens。

      當你把智能真正交還給模型,魔法才會發生。它不僅能處理大量長尾任務,而且在絕大多數正規場景里,性能往往比人工預定義的 workflow 還要好。

      技術本身沒有秘密,就算有,行業里兩三個月也會形成共識。但能不能把這個「秘密」真正落地才是檢驗一個團隊能力的關鍵。

      戴雨森:第二個質疑是 Manus 特別會營銷。尤其當 Manus 拍了發布視頻之后,現在中國的 AI 產品好像發布都是一個人坐在沙發上講英文。你們是不是真的很會營銷?到底花了多少錢?

      張濤:今天可能是我第一次公開講這件事。

      我們是 3 月 5 號發布的 Manus。我在 2 月 27 號,也就是發布前六天,突然覺得官網看上去有點太素了。官網上沒有視頻,就是「Manus, the general agent」,下面放著三十多個用戶示例。我當時就在想,是不是該拍個視頻???

      那時我們北京只有五個人,在海淀一個共享空間辦公。我給一些以前認識的視頻制作團隊打電話,但他們告訴我:你們要做產品發布視頻,至少需要兩周。我說不行,我六天之后就發布了。他們說那不可能,我們趕不出來。

      那怎么辦?我就說,那我干脆自己拍吧。

      我自己有一臺索尼 A7C2,相機有,但作為窮苦創業者,沒什么好鏡頭。我覺得既然要拍個發布視頻,總得尊重一下,我就找雨森借了他的索尼 FE 50mm F1.2 GM,是我能找到最好的鏡頭了。所以大家看到的視頻是我的相機、雨森的鏡頭,加上 14.9 美元的剪映會員和 9.9 美元的 BGM 版權。剪映是免費剪的,但導出 4K 我才發現要付費

      大家總覺得這是營銷,但我覺得站在外圍的人看到的是表象,容易簡單地歸因。如果你不創業,無所謂;但如果你要創業,學東西一定要學到本質。

      很多人以為 Manus 是靠發布視頻火的。不是,真正的原因是 Manus 在正確的時間交付了一個正確的產品。

      今天大家很難回看 3 月份時整個全球 AI 產品的狀態。去年年底大家都挺悲觀的,覺得 AI 產品就是 chatbot:做情感陪伴、當個律師、當個財務分析師。但等到 2025 年,大家覺得該有一個新的產品形態出現,但沒人知道是什么。而 Manus 在 3 月份用一個全新的產品形態,向全世界交出了一張答卷。

      3 月 6 日,第二天醒來,所有中國自媒體都在談 Manus。有人說:你們肯定花錢了吧?但像 GPT-5 發布時,是不是全中國自媒體也都在報道?OpenAI 有沒有付錢?為什么中國人創辦的公司不能做出一個不花錢也愿意被自媒體主動討論的產品呢?

      說到底,背后就是產品。

      當時我們賬上大概還有八九百萬美元,但在最巔峰的時候,我們一天要燒 50 萬美元。這意味著可能 20 天公司就破產了。這就是我們為什么必須推出邀請碼機制。很多人意識不到 Manus 當時承受的流量和關注度到底有多夸張。

      沒有邀請碼機制,公司幾天就能燒沒。

      背后的原因當然是我們沒準備好。3 月份的時候,我們覺得產品太酷了,一心只想把它發布給世界看看。當時連收費都沒做好,是發布后 20 多天才把定價補上,不然一旦完全放開,服務器成本就能把公司直接壓垮。

      但很多創業者只會通過結果反向學習,所以他們學到兩件事:第一,創始人要坐在沙發上講英文;第二,背后要有綠色植物,因為視頻背景的辦公空間公共區后面正好就擺著一排綠植。

      所以有人學到了要拍視頻,有人學到了要做邀請碼。但很多時候你的產品連初始用戶都沒有,你搞邀請碼有什么用呢?

      如果你真想創業,一定要理解事情背后的本質和原因,而不是學表面。

      Q:Manus 今年 3 月的發布非常成功,但引起的瘋狂傳播也帶來輿論上的反彈。如果團隊能重新發布一次 Manus,會做哪些不一樣的事情?

      張濤:輿論是你無法控制的東西,過度關注輿論其實不是一個創始人應該花太多時間做的事。但如果再來一次,我們肯定還是會做同樣的選擇。

      我們 3 月份最初發布這個產品時是面向全球市場的,所以才選在 3 月 5 日晚上 10 點發布,那個時間剛好美國東海岸的人醒著。

      但我是中國人。我花了 4 個月做了一個讓我自己非常驕傲的作品,是我 15 年產品生涯里最自豪的一次,我當然想告訴朋友我做了個很酷的東西。所以如果大家現在回過頭看那個視頻,會發現它不是發在什么官方賬號,而是發在我個人視頻號上,至今播放量最高的那條。

      它在國內傳播的程度完全超出了我們的預期。說實話,一個創業團隊不是神,無法預測這種驚喜式爆發。輿論永遠是兩面的,會有人支持你,也會有人反對你。

      過去 9 個月,我們收到了大量正向反饋和很多用戶的喜愛,我們都非常感動。同時也發生了很多有趣的反轉:3 月份因為用不上而罵我們罵得特別兇的用戶,到了 5 月份我們開放定價、他們真正用上產品后,態度大轉,主動來跟我們說對不起。這種事情發生了很多。

      明知道會有這些反應,但你讓所有創業者再選一次,還愿不愿意做?我相信答案都是愿意,因為這是個 happy problem。

      但你不需要去追求它。你應該關注的是靠真實的產品體驗和實力,讓那些曾經質疑你的人自己意識到不對。你越是執著于輿論,你就越控制不了它。

      讓用戶找到每天使用的理由

      戴雨森:這里面有哪些重要的產品決策嗎?

      張濤:有一個決定它本身不算艱難,但卻極其重要,就是我們決定要做「通用」。

      我記得去年在清華一個 AI 黑客松做評委,當時我就跟大家分享過這一點:過去兩年我參加了很多 AI 黑客松,我最不喜歡看到的項目就是「AI 旅行規劃」。我不是從產品或技術的角度討厭它,而是從商業模式上看,如果你做 ToC、做真正面向消費者的 Agent,你做得太垂直是有問題的

      你想,一個普通人一年會旅游幾次?一次、兩次,有些人甚至完全不旅游。如果你做的是旅行規劃工具,你就必須付出非常高的營銷成本,讓用戶在極少數的使用場景里還能記住你的名字,通過投放和各種方式提醒他「要旅游了來找我」。這個獲客成本實在太高了。

      所以我覺得如果要做泛 C 端,就一定要「通用」。你必須讓用戶每天都能找到用你的理由,才可能真正活下去、增長起來。這個決定對我們來說做得很快,但我認為它非常關鍵。

      還有一個決策對我們早期 go viral 幫助特別大。因為上線早期產品成本高、又有邀請碼機制,很多用戶沒辦法第一時間真正用上產品。但我們在上線前兩周做了一個非常重要的決定:加入 Session Replay。

      Session Replay 的意思是,你可以把自己跑完的任務分享出來,讓其他人通過「回放」的方式完整看到一個 Agent 是怎么工作的。這樣即便很多人沒法親手體驗,也能通過 replay 感受到 Agent 的魔法。

      戴雨森:我記得剛看到 Devin 的時候,我們都說:他們每次就是錄個屏給大家看。但 Session Replay 本質上解決了「錄屏」這個問題,也幫大家第一次真正看到 Agent 形態是什么樣子。

      當時 Manus 出來后,大家的第一反應是質疑說「這一個周末就能做出來」。當一個周末沒人做出來之后,第二個質疑就變成了:「等 OpenAI 做就行了,你們肯定會被秒掉」。后來 OpenAI 當然也做了,先做的是 ChatGPT Agent,然后是 Atlas 的瀏覽器功能。

      Q:在 Manus 創業過程中,堅持親自抓、不完全交給團隊的是哪些關鍵環節?

      張濤我覺得我們核心團隊最極端的一點就是永遠親自抓住產品最核心的體驗部分。

      有此前做 Monica 積累的團隊,我們做 Manus 的時候已經有三十多人了,但在一個全新、革命性、市場上沒有人定義過的體驗上,無論是技術還是產品設計,只要把其中任何一個環節完全交給團隊的同學去做,都一定會大打折扣。

      最初決定做這件事情來自于核心成員之間的共識,但在產品沒有做出來前,這種共識只存在于我們幾個人的腦海里。如果讓更多人來執行,沒有足夠的上下文和直覺,就很容易走偏。所以從寫第一行代碼開始到開發前四十天,這個項目一共只有五個人,包括我這個不寫代碼、只負責產品的人。

      這個好處就是高度對齊、溝通極其高效。無論是每個 prompt 怎么寫,虛擬機的整體技術框架怎么設計,產品交互細節怎么打磨,都只在這五個人的范圍里,非常順暢。

      Q:Infra 這一層未來應該自己做成全技術棧,還是和 E2B 這樣的公司合作?E2B 對于通用 Agent 的幫助主要體現在哪些方面?

      張濤:Manus 的底層確實是用 E2B 來做的。E2B 兩個月前剛完成上一輪融資,我們是他們主要的故事來源。他們融完資之后還在舊金山街頭幫我們打了一輪廣告。

      為什么要用他們?其實很簡單:創業公司在不同階段擁有的資源是不一樣的。

      比如你換成阿里、字節這種大廠,我相信他們絕對不會用 E2B,他們有足夠的人力和工程資源,完全可以從零自建。但對于創業公司來說情況完全不同。我們做 Manus 的時候,公司只有 40 個人,其中做 E2B 對接的不到四人。

      你要自己判斷,你是希望把工程師投入到 Manus 最核心的后端上,還是抽兩三個人去做他們并不熟悉的 K8S 調度、容器化這些 infra?

      這兩條路都不夠理想。不熟悉的團隊去做得不到世界級的虛擬機性能。臨時招兩三個熟手又要面試、入職、磨合至少要兩三周,而我們整個開發版本一共才做了 4 個月,根本耗不起時間。

      對創業公司來說,時間成本是第一成本。

      所以最合理的選擇就是用已經成熟、被驗證過的技術框架。這也是為什么在美國的創業生態里,infra、中間層、應用各層公司分工非常明確,彼此買彼此的服務,這是非常健康的生態。而國內因為大廠生態太強勢,導致做 infra 的公司往往很難活得好。

      但這只是階段性的。為了適配我們的場景,我們現在用的是 E2B 的開源版,在上面 fork 了一個 Manus 版本。我們的魔改版和原版差別已經非常大了。

      長遠來看,我們會不會自己做?我覺得都是有可能的。主要還是看業務自身的需求強度,他們有他們的路線,我們也有我們的產品節奏,不一定永遠能對齊。

      但我想強調的是:做 Infra 是非常有價值的。全世界創業生態里都需要成熟的 infra 來支撐上層應用,這是非常健康的結構。

      2025 年,學會與 Agent 共處

      戴雨森:你如何看待 AI 應用跟模型公司之間的競爭?

      張濤:7 月 ChatGPT Agent 發布的那一天,我和 Red 正好在舊金山開會,那是我們在美國的最后兩天。我可以說,在 OpenAI 發布 Agent 的那一刻,我們倆可能是全世界最開心的人,高興得不得了。

      為什么呢?因為在 7 月份之前,我們已經無數次被問到同一個問題:「What if OpenAI 做了你們的東西?

      但這個問題很難回答,因為每個問這個問題的人,腦子里其實已經有了一個預設答案:「模型公司天然更強,只要 OpenAI 一做,一定比你們好?!惯@是過去兩三年留給行業的一種思維定式,所以你幾乎沒辦法說服別人。

      但等到 ChatGPT Agent 發布那一天,我們反而特別開心,因為從那一刻起,你再也不需要說服任何人了,你可以拿結果說話

      我們當天就在網上發了一個將近 20 分鐘的 side-by-side 對比視頻,左邊是 ChatGPT Agent,右邊是 Manus,把發布會上他們展示的所有 prompt 全部跑了一遍。結果非常直接,不是 99%,是 100% 的任務,Manus 在產出質量上都全面勝出。

      事實擺在這里。再加上后來像 Scale AI 發布的 RLI Benchmark,我們排第一,ChatGPT Agent 排第四,而且那還是我們 6 月份的舊版本。

      為什么會出現這種情況?我們認為可能有兩個核心原因,這也是我們選擇的方向:

      第一,模型公司只能用自己的模型,既是優勢也是桎梏。

      這件事在兩三年前是成立的。當時 OpenAI 是統治級的存在,只有它擁有全球最頂尖的模型。但到了 2025 年,世界已經完全不同了。閉源模型打得天花亂墜,各家都有自己的優勢;開源模型也在奮起直追,尤其是中國的 Qwen、DeepSeek 都非常強。

      在我們的內部評測里,各個垂直領域已經是百花齊放。不同任務下都有表現最好的模型,而不是 OpenAI 一家獨大。

      在這樣的環境里,做應用的我們反而靈活度更高,可以根據每一個具體任務挑選最合適的模型,甚至精確到「任務步驟」級別,而不是整段任務都用同一個模型。比如:網上搜索信息時,我們用 Gemini,因為它能訪問 Google 的搜索指數,檢索最強;需要最強推理時,我們用 GPT-5;做后端構建或數據分析時,我們用 Claude,因為它寫后端和 Python 的能力最穩。

      但站在模型廠商的角度,你很難想象一個 ChatGPT 的產品經理會去用 Anthropic 的模型,顯然不會。這是我們在應用側天然更靈活的一點。

      第二,Agent 的競爭不是比模型本身,而是比整個系統。

      7 月份 ChatGPT Agent 已經證明了一件事:即使強如 OpenAI,要在 Agent 領域與應用團隊競爭,它也必須和我們站在同一條起跑線上。

      因為 Agent 比拼的不只是模型能力,而是如何構建外圍的環境、如何準備工具體系。這里面有太多工程工作可以做。如果大家感興趣,可以去讀一下《Manus 創始人手把手拆解:如何系統性打造 AI Agent 的上下文工程?》

      戴雨森:你們在年初幫大家打開了通向 Agent 時代的窗口,讓很多人第一次看見未來。站在 2025 年年底,我們怎么展望 Agent 的發展方向?未來產品形態會是什么?

      張濤:第一,Agent 未來一定會操縱更多的工具。魔法之所以能發生,是因為我們找到了讓 Agent 操縱足夠多工具的方式。

      未來我們會繼續擴展可調用的平臺?,F在 Manus 的虛擬機是 Linux,但微軟正在把 Manus 的能力整合進 Windows,使 Manus 能使用 Windows 虛擬機,調用 Windows 生態里的專屬應用。未來 Manus 也會操控 Android,使用移動生態的應用。更多平臺意味著更強的通用能力邊界。

      第二,我一直想做一款真正能 24 小時陪伴用戶、持續推理的 AI 產品。現在我們正在逐步逼近這個未來。而要達到這一點,必須先解決 infra 的問題。

      就像 GPT-5 跑十幾分鐘可能就掛掉或結果錯誤,但你們可以試試用 Manus 去跑極其復雜的任務,給它 1000 個研究對象、讓它研究 1000 個問題。Manus 不僅能跑出來,而且跑得快、準確、不偷懶、沒幻覺。我們背后的 infra 就是在為明年可能出現的「有人愿意付費讓一個 agent 全天候 24 小時在后臺為自己工作」做準備。

      第三,是 agent 的主動性?,F在的 agent 仍然需要你布置任務去觸發它,但如果未來它 24 小時為你服務,不可能每天都靠你主動提任務,否則你就變成了 AI 的奴隸。

      我們內部已經有一個原型:你將 Manus 連接到個人應用,比如 Gmail、Calendar、Notion,Manus 會自己在你的上下文里找事做,就像一個眼里有活的實習生。每天早上 8 點我醒來時,會發現 Manus 已經把我當天要做的事全部準備好了,都不用我問。

      戴雨森:這就是一個更好的「賽博牛馬」。主動、能干、24 小時不吃飯,只是要花點錢。但隨著 Token 會越來越便宜,你花的錢也會越來越少。

      Q:Manus 早期增長都是靠自然流量,后期也會主要維持自然增長嗎?

      張濤:我覺得自然流量是一個「陷阱」。

      我們早期非常依賴自然流量。除了 3 月的發布和 Share Replay 的傳播,我們 5 月也有一次莫名其妙在埃及火了,直接沖到埃及 App Store 總榜第一。因為埃及是阿拉伯語區,它又把沙特、阿聯酋這些周邊國家一起帶火。后來 7 月我們在巴西又火了一輪,有個我們完全不認識巴西的 YouTuber,他隨手做了個視頻就突然火了。


      張濤(右二)在迪拜組織 Manus 線下見面活動

      最早幾個月,外界對我們有很多「你們很會營銷」的輿論,我的反應是,那我偏不做營銷。所以大家可能很難想象,Manus 一路做到今天,從 3 月到 10 月整整七個月,市場營銷總共只花了五六萬美元。

      但我們最近反思這不一定是好事。

      因為如果你靠 go viral、靠自然流量,你接觸到的永遠是「創新者」和「早期采用者」??催^《跨越鴻溝》這本創業必讀書的應該知道,你不用解釋,這兩類人看到新東西自己會來試,會來玩。

      但當你真正走到一個分界點,想要在 2026 年進入大眾市場、打透更廣闊的用戶群時,你不能繼續只依賴小圈子的熱度。就算你的流量不低,但對全球人口來說,那仍然是一個很小的圈層,不足以形成真正的市場突破。

      你這時必須更主動把產品價值傳遞給大眾市場,需要用更傳統、更系統的一些營銷手段。

      所以不要陷入那個誤區:以前靠自然流量起家,以后就只能靠這個。不是這樣的。

      當你從早期采用者走向大眾時,大家根本不關心你是不是「第一個做通用智能體的」。他們只關心一句話:你能為我做什么?

      那你就要思考,在什么媒體和渠道,用什么方式把最有效的信息傳遞給他們?做營銷的關鍵是信息傳遞效率,而不是簡單地花錢。

      Q:對在校學生來說,如果把未來三年視為智能體窗口期,你會建議優先補齊哪幾項能力?

      張濤:至于給在校學生的建議,我不想講太務虛的,因為大家未來是不是一定會創業、或一定會走進 AI 領域都不確定。但我最想說的一點是:

      現在已經是 2025 年的最后一個月了。

      我猜在座一定還有同學到今天為止沒有真正用過一線的 Agent 產品。如果是這樣,你一定要在 2025 年最后的時間里開始用起來 Agent,學會與它共處。

      就像五十年前學會開車、三十年前學會用電腦一樣,如果你那時不會用電腦,你在接下來的二三十年里會很難找到一份好工作。Agent 也是一樣,它是幫助我們擴展自己智能的工具。如果你現在還沒開始用,那就先用起來。這樣三四十年后你給你的孫子講的時候,也能說一句:我是在 Agent 元年就開始用 Agent 的人,而不是第二年(笑)。

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      2026-01-24 19:59:37
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      博士觀察
      2026-01-25 20:18:40
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      以茶帶書
      2026-01-24 17:15:26
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      澎湃新聞
      2026-01-25 19:33:20
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      風過鄉
      2026-01-25 17:36:53
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      風過鄉
      2026-01-25 01:46:28
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      瀟湘晨報
      2026-01-24 22:09:40
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      風過鄉
      2026-01-25 01:14:43
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      夜深愛雜談
      2026-01-25 19:32:05
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      半島晨報
      2026-01-25 19:45:55
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      何老師呀
      2026-01-25 04:07:32
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      史政先鋒
      2026-01-25 18:08:34
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      澎湃新聞
      2026-01-25 14:07:05
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      每日經濟新聞
      2026-01-25 19:55:05
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      紅星資本局
      2026-01-25 15:21:52
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      智東西
      2026-01-23 14:56:06
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      醉臥浮生
      2026-01-25 21:29:28
      2026-01-25 22:23:00
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