Manus的產品經理前身，審美就有品

刷屏的MANUS 被Meta收購，很多人都在吃瓜，以及羨慕，當然我也是非常羨慕與點贊，畢竟其中的產品經理張濤也是有機會在深圳碰面過。

我想分享下Manus的產品經理在剛開始就注定是一個優秀的產品經理，這主要有幾個原因，其中一點就是審美，就看出來他們是優秀的產品經理。

在MANUS之前，其壹伴助手作為其創始人的第一個拿得出手的創業公司，可以看到現在壹伴到現在其UI設計、交互設計都是可以明顯拿得出手的，在新媒體領域，幾乎是最好看的工具。

因為做產品經理的原因，我一直對產品的美是有挑選的，有一些看起來就想地攤貨的Ui 設計，始終就難以吸引我使用，就更別提付費了，所以壹伴曾經是我付費過的產品，并且還續費。

曾經張小龍在公開課說過，優秀的產品經理有一條就是愛美的產品經理。而這個美就體驗在產品的UI設計與交互設計上了，足夠讓用戶覺得好看，簡單。

在新媒體工具已經是卷到紅海的地步，現在基于微信這顆大樹，很多新媒體運營工具是在躺平的，就是吃著老本，無非就是加一個AI功能，但是本題的產品定位還是沒有變，比如排版素材、協同管理等等。

這些都是現在圍繞新媒體運營做的AI+功能，但是本質上還是服務的那群新媒體運營、企業營銷人員。

而壹伴的創始人也就是一直沒有閑著

在售賣壹伴之后就開始了繼續創業，開始走進海外市場，如果關注使用過Monica的產品經理可以發現，其Monica的UI設計與交互，也是可以媲美大廠的風格的。

可以說這個在武漢的科技公司后期再到北京的創業團隊，其產品的UED絲毫不屬于大廠，唯一比較遺憾的就是一直是在插件領域，當然后面Monica也有了自己的網頁端，其頁面就和MANUS很像了。

因為插件的產品形態受限于谷歌瀏覽器等其他品牌瀏覽器，這就導致Monica要像和其他的互聯網產品得到比較好的估值，就相當困難，畢竟到現在也有很多人對于插件是陌生的。

神策數據的張濤:SaaS產品的精英產品經理

而在之前神策數據張濤就不一樣了，曾經來過我們幾次PMTalk產品經理社區活動線下沙龍，作為SaaS產品的布道師，張濤自神策數據誕生之初就非常清楚SaaS的產品商業模式如何變現，以及帶來的估值可能。

在張濤后續加入之后，Monica開始轉向為通用Agent，就先開始定位SaaS的產品。有了SaaS之后，產品的估值與使用人群就大大提升了，就不需要再去下載插件這件事情。

要知道是插件，壹伴曾經的用戶都達到了200萬，這是不敢想象的，隨著現在新媒體人越來越多，自然這個就更多了。

尤其是神策在SaaS付費、續費、用戶激活上都有一條完整的商業閉環，不過和MANUS的區別是一個是TO B的產品一個是To C的產品，總之喬布斯說過，任何事情都會由點鏈接成線，你付出的每一點積累以及收獲，都會在最終成為你下一個階段的產品形態與技術壁壘。

至少對于MANUS來看，你可以看到背后10多年的技術棧與團隊經驗，尤其是在曾經一度火爆的時候，MANUS在邀請碼被即使炒到了10萬個，但是仍然沒有404，網頁仍然正常打開，非常巧妙的化解了高并發的問題。

要知道這是曾經很多大廠都沒有做到的事情，MANUS成熟的技術經驗與團隊高并發抵御能力，顯然都不是MANUS才開始做的時候積累的。

最后對于大多數AI創業應用公司，套殼是唯一出路

現在很多人都去做AI，都會走一個誤區就是自己買GPU來干，但是用戶總是會覺得差點意思，原因很簡單，調用API的AI模型，至少是別人百萬級機房以上的GPU算力提供的，而自己搭建的，無非就是幾臺GPU或者幾張卡，不管是tokens速度還是并發量上都不夠。

這就導致現在我看到很多私有化部署AI大模型的科技公司，最終提供給用戶的產品體驗始終比不上現在的線上AI模型。甚至是還不如免費版，最終用戶就只有離開。

而套殼本質上就是調用API，隨著tokens越來越便宜，套殼也會更加有機會，因為成本低了，互聯網的邊際效應也就起來了。

看到MANUS的創始人在青藤的采訪提到，其團隊研發成本有三分之一在人力，另外三分之一在tokens上，而他相信tokens是會越來越便宜的，而用戶是會越來越貴的，那么自然產品就可以達到商業化收益。

美國還是中國，做AI

做AI創業，很多創業公司其實是非常脆弱的，因為在國內并沒有良好的并購與退出機制，所以大多數都是融資或者要么就是被對方抄襲。而在美國這樣的并購機制是非常鑒權的，這也導致創業者會比較辛苦一些，因為你不能隨便說停止，尤其是拿到了國有資本的投資，就不是說你想停就停止了，而民間的投資對賭協議以及相關的風險，可能會導致創業者直接家離子散。

我曾經寫過一篇文章：

而MANUS選擇放棄了中國市場，也就是為了更好的被融資并購，曾經我就提到，隨著大模型公司的發展，后續通用Agent勢必會成為他們的下一步，所以MANUS要么自己做自己的模型框架，要么就是逐步因為GPU 算力限制以及被大模型廠商追趕，最終收益越來越少。

今天的分享就在這里。

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