我是藍華峰,這是我的【商業觀察筆記】。
在這里,我用前高管的閱歷與職場教練的冷眼,透過熱點事件的喧囂,還原博弈背后的利益鏈條與人性底色。在情緒泛濫的輿論場中,為你保留一份清醒的思考。
01
Meta豪擲數十億美金收購Manus的消息從昨天開始刷屏,一夜之間,仿佛AI智能體(Agent)接管世界已經指日可待。
昨天在《胡講8講》播客,我們錄了一期節目來討論這個事件,分享了一些不太一樣的看法。
在播客里,我分享了自己剛剛前幾天的經歷:試著用Manus把我的公眾號文章遷移到個人網站上。
最初我期待Manus會像一個成熟的工程師一樣,自動幫我搞定抓取、排版、SEO優化、配圖、打標簽、發布等一條龍服務,大概有十幾個步驟的動作。
十幾分鐘之后,它告訴我一篇文章已經執行完畢,并且報告驗證沒問題。
但我細細檢查時,發現它不是抽取全文漏了段落,就是忘了SEO標簽,要命的是它不知道自己錯了。
我詳細指出它的具體錯誤后,它態度很好,也真的去改正了錯誤。
02
我腦海里浮現出了一個簡單的數學公式:0.9的10次方,約等于0.35。
這就是目前AI智能體(Agent)面臨的最大死穴。
真實的工作場景,比如我那個遷移公眾號文章的任務,往往是由一連串復雜的動作組成的。
如果一個任務鏈包含10個步驟,每一步的準確率都是90%,那么最終這個任務能夠一次性完美交付的概率,只有可憐的35%。
這就解釋了為什么Tessy在播客里提到Salesforce裁員后又不得不重新招人。因為在處理復雜的長尾任務時,AI會“漏代碼”,而為了修復這些漏洞,企業不得不投入更多的人力去 Debug。
在商業交付的語境下,35%的成功率是不可接受的。這意味著它離真正獨立干活、替代人類,還差得很遠。
如果AI的單步執行準確率提升到99%,10個步驟的一次性完美交付概率,則提升為90%,即使這樣離商業交付的標準也還差一大截。
03
既然技術還只是個半成品,為什么Meta還要花幾十億美金去買?
這里面可能藏著一場資本層面的雙向奔赴。
Manus需要講一個好故事,并在高位套現,這是理性的選擇。
而Meta也需要一個好故事。
在基礎大模型的戰爭中,Meta雖然有Llama,但在算力和生態上一直被Google和OpenAI壓制。
小扎太需要一個新的、性感的AI故事來提振股價,告訴市場“我依然在牌桌上”。
所以這不排除是一場被精心包裝的泡沫。
相比于 Meta 這種“缺啥買啥”的土豪策略,我其實更看好Google的Gemini家族。
Google走的是一條更笨重、但也更扎實的路:做生態。
從底層的TPU芯片,到中間的Gemini基礎大模型,再到上層的Workspace辦公套件和Android系統,Google手里握著的是一套完整的工業化基建。
Agent的爆發,最終拼的不是誰的應用層花活多,而是誰的底層基建夠厚。
就像蓋樓,Meta買的是精美的樣板間,而Google正在鋪設地下的管網和地基。
04
雖然我總體看衰Meta這次的這次收購,雖然我認為當下的Agent還有很多Bug,但我絕對看好Agent代表的未來方向。
因為Manus驗證了一個極其可怕的模式:“超級包工頭”。
Manus最核心的能力不是自己寫代碼或寫文章,而是調用。它像一個總包商,把大任務分解成小任務后,然后分段承包給大模型。
它不生產模型,它指揮模型。
這恰恰是職場上很多“中層管理者”或“資深員工”正在做的事:拆解老板的需求,分發給下屬(或工具),收回結果拼湊起來。
我們以前是把任務分給實習生,現在Manus把任務分給大模型。
這就是最大的危機所在。雖然受到“概率詛咒”的限制,Agent現在還很笨,但技術是在演進的。
等到90%正確率變成99.9%的那一天,這種“只做路由、不產出核心價值”的人類職位,將徹底失去存在的意義。
05
當然,我們也不必被很多自媒體的“指數級劇變”嚇倒。
技術的演進通常是震蕩上升的,明天早上醒來天不會一下子就塌了。我們還有時間。
但這個時間窗口,是留給我們轉型的。
趁著AI還有Bug,趁著它還需要人類去“擦屁股”的時候,我們必須完成從“接單俠”到“發單人”的身份躍遷。
未來的核心競爭力,不再是誰能更快地完成任務(AI一定比你快),而是誰能更精準地定義問題,以及誰擁有對結果好壞的終極鑒賞力。
Meta的幾十億可能買了泡沫,但“去中介化”的趨勢不會停。
即使有了“超級包工頭”,依然需要有人告訴它該蓋什么樓,以及驗收這座樓蓋得對不對。
未來的出路,不是去和AI搶著搬磚,而是學會如何給這個超級包工頭下指令,并擁有對最終結果的鑒賞力。
我們要做的,是在泡沫破裂之前,先讓自己成為那個無法被繞過的甲方。
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藍華峰Frank
ICF認證PCC教練
職場教練、高管教練、創始人教練
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