Manus的产品经理前身，审美就有品

刷屏的MANUS 被Meta收购，很多人都在吃瓜，以及羡慕，当然我也是非常羡慕与点赞，毕竟其中的产品经理张涛也是有机会在深圳碰面过。

我想分享下Manus的产品经理在刚开始就注定是一个优秀的产品经理，这主要有几个原因，其中一点就是审美，就看出来他们是优秀的产品经理。

在MANUS之前，其壹伴助手作为其创始人的第一个拿得出手的创业公司，可以看到现在壹伴到现在其UI设计、交互设计都是可以明显拿得出手的，在新媒体领域，几乎是最好看的工具。

因为做产品经理的原因，我一直对产品的美是有挑选的，有一些看起来就想地摊货的Ui 设计，始终就难以吸引我使用，就更别提付费了，所以壹伴曾经是我付费过的产品，并且还续费。

曾经张小龙在公开课说过，优秀的产品经理有一条就是爱美的产品经理。而这个美就体验在产品的UI设计与交互设计上了，足够让用户觉得好看，简单。

在新媒体工具已经是卷到红海的地步，现在基于微信这颗大树，很多新媒体运营工具是在躺平的，就是吃着老本，无非就是加一个AI功能，但是本题的产品定位还是没有变，比如排版素材、协同管理等等。

这些都是现在围绕新媒体运营做的AI+功能，但是本质上还是服务的那群新媒体运营、企业营销人员。

而壹伴的创始人也就是一直没有闲着

在售卖壹伴之后就开始了继续创业，开始走进海外市场，如果关注使用过Monica的产品经理可以发现，其Monica的UI设计与交互，也是可以媲美大厂的风格的。

可以说这个在武汉的科技公司后期再到北京的创业团队，其产品的UED丝毫不属于大厂，唯一比较遗憾的就是一直是在插件领域，当然后面Monica也有了自己的网页端，其页面就和MANUS很像了。

因为插件的产品形态受限于谷歌浏览器等其他品牌浏览器，这就导致Monica要像和其他的互联网产品得到比较好的估值，就相当困难，毕竟到现在也有很多人对于插件是陌生的。

神策数据的张涛:SaaS产品的精英产品经理

而在之前神策数据张涛就不一样了，曾经来过我们几次PMTalk产品经理社区活动线下沙龙，作为SaaS产品的布道师，张涛自神策数据诞生之初就非常清楚SaaS的产品商业模式如何变现，以及带来的估值可能。

在张涛后续加入之后，Monica开始转向为通用Agent，就先开始定位SaaS的产品。有了SaaS之后，产品的估值与使用人群就大大提升了，就不需要再去下载插件这件事情。

要知道是插件，壹伴曾经的用户都达到了200万，这是不敢想象的，随着现在新媒体人越来越多，自然这个就更多了。

尤其是神策在SaaS付费、续费、用户激活上都有一条完整的商业闭环，不过和MANUS的区别是一个是TO B的产品一个是To C的产品，总之乔布斯说过，任何事情都会由点链接成线，你付出的每一点积累以及收获，都会在最终成为你下一个阶段的产品形态与技术壁垒。

至少对于MANUS来看，你可以看到背后10多年的技术栈与团队经验，尤其是在曾经一度火爆的时候，MANUS在邀请码被即使炒到了10万个，但是仍然没有404，网页仍然正常打开，非常巧妙的化解了高并发的问题。

要知道这是曾经很多大厂都没有做到的事情，MANUS成熟的技术经验与团队高并发抵御能力，显然都不是MANUS才开始做的时候积累的。

最后对于大多数AI创业应用公司，套壳是唯一出路

现在很多人都去做AI，都会走一个误区就是自己买GPU来干，但是用户总是会觉得差点意思，原因很简单，调用API的AI模型，至少是别人百万级机房以上的GPU算力提供的，而自己搭建的，无非就是几台GPU或者几张卡，不管是tokens速度还是并发量上都不够。

这就导致现在我看到很多私有化部署AI大模型的科技公司，最终提供给用户的产品体验始终比不上现在的线上AI模型。甚至是还不如免费版，最终用户就只有离开。

而套壳本质上就是调用API，随着tokens越来越便宜，套壳也会更加有机会，因为成本低了，互联网的边际效应也就起来了。

看到MANUS的创始人在青藤的采访提到，其团队研发成本有三分之一在人力，另外三分之一在tokens上，而他相信tokens是会越来越便宜的，而用户是会越来越贵的，那么自然产品就可以达到商业化收益。

美国还是中国，做AI

做AI创业，很多创业公司其实是非常脆弱的，因为在国内并没有良好的并购与退出机制，所以大多数都是融资或者要么就是被对方抄袭。而在美国这样的并购机制是非常鉴权的，这也导致创业者会比较辛苦一些，因为你不能随便说停止，尤其是拿到了国有资本的投资，就不是说你想停就停止了，而民间的投资对赌协议以及相关的风险，可能会导致创业者直接家离子散。

我曾经写过一篇文章：

而MANUS选择放弃了中国市场，也就是为了更好的被融资并购，曾经我就提到，随着大模型公司的发展，后续通用Agent势必会成为他们的下一步，所以MANUS要么自己做自己的模型框架，要么就是逐步因为GPU 算力限制以及被大模型厂商追赶，最终收益越来越少。

今天的分享就在这里。

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