Manu、s，引爆新问题: 套壳? 没护城？河? 投资路径何在?

3月6日凌晨，中国初创公司蝴蝶效应发布旗下首款通用Agent（智能体）产品Manus。Manus首先被国内各大科技自媒体吹爆，随后迅速席卷A股。

Manus发布当日（3月6日），A股AI智能体板块暴涨，立方控股开盘一秒30cm涨停，酷特智能、南兴股份、浙文互联一字涨停，新开普、汉得信息、致远互联20cm涨停，顺网科技等涨幅居前；发布次日（3月7日），立方控股、南兴股份、新开普收获两连板。

与Manus母公司投资方有关联的企业，以及业务属性与Manus应用场景存在关联的企业也被追捧。如与真格基金关联的蓝色光标，因其参投真格旗下基金被视为“纯正概念股”。还有业务涉及智慧建筑与城市数字化、工业场景任务拆解、营销SaaS、企业级协同办公等领域的公司，因与Manus的应用场景有相似性或潜在合作可能，也受到市场关注。

从蝴蝶效应的案例展示来看，Manus的卖点是“一键完成”，本来需要多个软件合作完成的一项工作，用Manus就是一句话的事儿。一个直观的例子是，输入“帮我做一下介绍小米SU7十页的PPT”，在没有喂任何资料的前提下让Manus生成了一份图文并茂的PPT，还省去了排版和设计步骤。

从技术端来看，Manus最重要的一件事是整合——没有自研模型，而是用了目前编程开发能力最强的模型Claude以及阿里的通义模型，并加以后训练，功能则是多个应用的拼接。

一句话总结，Manus的亮点在于工程创新：技术融合（本质是“套壳”）、顺畅交互（简单易懂的UI界面对C端用户更友好）。

“套壳”的说法为主创人员亲口“自黑”，这个词一石激起千层浪，赞成者高喊套壳不可耻，对于应用落地而言，企业的整合能力比底层技术创新力更重要；另一种声音是，搭便车式的套壳思路，意味着公司放弃培育自己的核心竞争力，即便是工程创新，企业也得建立自己的护城河。

核心竞争力之争

得益于互联网时代的成功经验，人们很容易接受AI应用是星辰大海的说法，对于开发商来说，核心竞争力是什么？二八定律下，核心竞争力或许只掌握在拥有自家模型，或拥有自家芯片等核心硬件，或拥有自家生态、优质数据库的少数企业手里。

上述“软硬实力”，Manus尚比较缺乏。在数据来源方面的创新是其亮点，ManusAI优于普通Agent的效果，一部分便来自于其数据来源的自我拓展能力，以官网展示的“ListofYCCompanies”案例为代表，Manus可自动完成网页完整数据的自我检索，但这远远不能称之为数据优势。

华泰证券是工程创新论的拥趸，其分析师表示，ManusAI演示效果的实现，主要得益于其对于多模型、多Agent的高效编排，实现了Agent在行动（Action）环节的重要突破。工程化能力将成为后续Agent竞争的核心关键，尤其在基础环节能力平权后，编排环节能力重要性或凸显。

该机构立足于AI应用，格外强调的核心竞争力是数据——在模型平权的背景下，Agent基础环节能力差距有缩小趋势，Agent后续功能壁垒或主要来自于数据权限不同。企业私有数据有望成为2BAgent的核心价值来源，基于此，看好数据治理能力好的软件商与数据中台服务商。

AIGCLINK发起人、行行AI合伙人占冰强则在朋友圈中表示，未来Manus强调的通用能力可能会被大模型内化，或者面临与Coze、Dify等低代码AI开发平台的直接竞争。

Manus没有护城河，事实已经给出了答案。

一方面，截至发稿，已有多个团队成功复刻Manus并开源，其中，MetaGPT的4人团队只用了1个小时就完成了OpenManus（Manus“平替”）的核心系统，整体也只用了3个小时。或许正如Manus合伙人张涛所回答的那样，“（Manus）真的非常简单，就是没有秘密，就是相信模型的力量。”

另一方面，部分用户在研究、体验这款产品后，提出了运行速度过慢、token使用量惊人、性能并不出色等质疑。从目前公布的信息显示，Manus单任务运行成本约为2美元（约合人民币14元），依然无法满足实际生活场景中的低成本要求。

智能体时代算力需求只多不少

其实所有工程创新都可被视作套壳，科技进步常是“站在巨人肩膀上”，引用Perplexity创始人的说法，“OpenAI就是英伟达套壳，英伟达就是台积电套壳，台积电就是沙子套壳……”。

抛开“套壳”带来的争议，Manus爆火折射的AI产品发展趋势更值得探究——当智能体的价值被更多人看到，智能体时代有望加速到来。

2024年10月以来，多家国内外头部大模型厂商竞相推出AIAgent产品。智谱AI发布用AI替代人类执行任务的三款智能体；Anthropic发布具备计算机使用能力的升级版Claude3.5Sonnet；OpenAI推出代号为“Operator”的AIAgent；Meta计划在其即将推出的Llama4中引入改进的语音功能；百度、阿里、字节、腾讯等大厂纷纷推出一站式智能体开发平台，基于自身大模型，构建智能体生态。

东吴证券认为，Manus是中国厂商强工程化能力、强应用落地能力的验证，期待2025年有望成为国内AIAgent广泛落地元年。中国银河证券表示，ManusAI的发布意味着AIAgent的能力/成熟度进一步提高，AIAgent在B/C端落地有望进一步加速。

比起当下主流的对话类AI应用，Manus为代表的通用Agent需要的算力只会更多。

Manus目前仅开放内测体验，在刷屏科技圈的同时，Manus的邀请码一码难求，对此，Manus合伙人张涛在社交平台发文称，“目前采取邀请码机制，是因为此刻服务器容量确实有限，不得已而为之，团队也熬夜搞了一整天了。希望在接下来的时间里能让更多处在waitlist中的用户优先体验Manus。”

通用型Agent需要更多算力支持，是因为Agent不仅需要生成文本，还需要执行复杂任务（如编写代码、筛选简历、分析股票、生成网站等），涉及多步骤的规划、工具调用和结果交付，其推理计算量远超单一问答场景。

这样的逻辑下，多家机构以智能体为出发点，始终强call算力。

开源证券表示，Manus在GAIA基准测试的所有三个难度级别上都取得了新的最先进(SOTA)表现，AIAgent迎来“奇点时刻”，看好巨头密集布局下看好AIAgentB端商业化星辰大海，AIAgent应用端落地加速有望催化国内算力需求，阿里等云厂商加码CAPEX验证AI算力需求高景气，云计算作为底层算力支撑有望显著受益，建议重视云厂商AI“卖铲人”成长潜力。

中国银河证券称，Manus在生成代码、执行代码及对过程进行监督检查时，会反复调用大模型，与单次对话或有限次数的网页抓取需求不同，导致其对大模型的依赖程度更高及调用次数更高，从而使得调用量呈指数级增长，算力需求长期保持高增的趋势。

该机构进一步认为AIAgent落地使得大模型集成度更高、算力资源需求更加旺盛，重心逐步从预训练转移到了特定应用场景的后训练，推理端算力规模有望提升。总体来说，推理算力有望推动应用的进一步增长，低成本算力时代带动应用端繁荣度提升，AI能力边际扩张依然需要依赖更强的模型和强大的算力支撑，有望开拓AI行业大模型共振发展新局面。

本文源自：科创板日报

（内容来源：海西晨报）