深度｜为什么说Manus是一个标志性事件

1 “蝴蝶振翅”

2026年的科技圈，注定不平静。

元旦假期还没结束，全网刷屏了一条新闻：

Meta（原Facebook）宣布斥资约20-30亿美元，全资收购成立不到一年的AI初创公司Manus（“蝴蝶效应”）。

多家媒体引用真格基金合伙人、蝴蝶效应天使投资人刘元的描述，说这次收购谈判“快到还怀疑过这是不是一个假的offer”。

故事到这里，本应该是一个典型的“硅谷式神话”：从没有海外背景的中国天才团队、产品爆发式增长、最后在科技巨头的支票簿前完成华丽转身。

上一个让中文互联网如此亢奋的名字还是DeepSeek。

但仅仅几天后，剧情急转直下——中国商务部宣布对这笔并购案启动立案审查。

创始人肖弘的推特下还人们的祝贺热度未减，创投圈振奋精神准备在CES展上再去看看项目争取搞到下一个Manus，联合创始人季逸超的深度访谈被广泛转发人们反复观看。突闻此讯，错愕间，一个巨大的悖论摆在桌面上：

一家注册地在新加坡、拿着美元基金投资的公司，为什么会被中国政府认定涉嫌“非法技术出口”？

对于这件事，有的人想到的是李嘉诚长江和记出售巴拿马运河港口；

有的人想到的是蚂蚁金服上市被叫停；

有的人想到的是Ticktok;

有的人想到的是安世半导体事件

但不管从哪个角度，Manus案在AI发展史上必将是一个标志性事件。

2 Manus到底是什么

要理解这次审查，首先要理解Manus到底是个什么东西。

我相信我公众号里即使关注科技新闻的读者，大概率也没亲手用过它。一个原因是贵。订阅的月付价格，从低到高20到200美元每个月；第二个原因是，在大陆地区，无法使用。

当然还有一个原因是，出圈时的稀缺。当时Manus采用邀请制，在闲鱼和淘宝上，一个邀请码一度被炒到了10万元人民币。

人们疯了吗？并没有。因为现在看来，Manus的确代表了AI的下一次进化：

从Generative AI（生成式AI）向Agentic AI（代理式AI）的质变。

打个通俗的比方：

ChatGPT就像一位博学的“老教授”。你问他“怎么做一个电商网站？”，他会滔滔不绝地给你列出大纲、写出示例代码，但最后敲键盘、改Bug、买域名、部署上线，还得你自己来。

Manus则像一个全能的“数字实习生”。你只需对它说一句话：“帮我做一个卖咖啡的网站，要能支付。”接下来的几分钟，你会看到它自动打开浏览器查资料、写代码、实时调试报错、配置服务器，最后直接甩给你一个能用的链接。

ChatGPT三年来，人们在厌倦了与它对话的这种交互风格后，终于有了一个AI能“替你干脏活累活”。

当然，Manus刚出圈时（时至今日也是），引发技术圈争论激烈：这东西是不是“套壳”？是不是只是在前沿大模型的基础上加了几句聪明的提示词（Prompt）？

但实际上，Manus从来不是它训练了一个比OpenAI更强的基础大模型，它真正的核心壁垒，在于构建了一套极度复杂的“混合编排架构”。

在专业层面，Manus实现了三项关键突破：

1. System 2 思维（自主规划）：它不会像普通聊天机器人那样“张嘴就来”，而是通过调用不同大模型擅长的能力，先在后台进行任务拆解（查资料→整理数据→写代码→检查错误），然后再执行、验证、搭建，反复循环。具备递归纠错能力。

2. 云端沙箱环境：Manus拥有自己的“云端电脑”，它能像真人一样通过视觉识别操控浏览器，在隔离的环境中运行Python代码，这让它具备了物理层面的执行力。

3. 递归上下文工程：解决了AI在长任务中容易“忘事儿”或“跑偏”的痼疾。（这也是即将发布的DeepSeek V4模型的着力之处）

简单说，如果把大模型比作“芯片”，Manus就是那个让芯片能跑起复杂软件的“操作系统”。它标志着AI终于从“对话范式”走向了“代理范式”。

最近热议的Claude Skills或之前OpenAI的AI浏览器Atlas采用的范式，其实就源于Manus，这一范式被采纳、借鉴和推广，而Manus，是那个先行者。

所以从技术层面上，Manus是一个标志。

3 Manus的核心团队

聊完产品，聊聊核心团队。很多人以为，能做出这种火遍外网产品的团队，一定满是硅谷创业的海归。但从Manus 的核心成员简历来看，只有一条：平均年龄 30 岁，全部在中国接受教育。

CEO 肖弘（Red）92年，出生于江西吉安，华中科技大学软件工程毕业。早期主营业务是围绕腾讯微信生态开发生产力工具，如“壹伴助手”和“微伴助手”，这些工具能帮用户更高效地管理微信社群、编辑公众号文章以及进行数据分析。在Manus之前，团队在北京孵化出一个项目Monica，一个聚合了Claude和ChatGPT的浏览器插件，验证了一个道理：用户不需要和AI聊天，用户需要AI直接介入工作流。这段经历可以看出，肖弘擅长于模型改建式的开发，即在成熟的巨型平台（如微信）之上，通过插件或辅助工具的形式，嫁接出新的功能层。这种“寄生”与“增强”的思维模式，直接延续到了Manus的产品设计中——Manus本质上也是在巨型基础模型（Claude/GPT）之上，嫁接了一个能够操控浏览器和文件系统的“行动层”。

首席科学家季逸超（Peak）相比之下，首席科学家季逸超则带来了硬核的技术。作为前Peak Labs的创始人，季逸超曾开发了Magi智能搜索引擎。Magi项目是中文互联网最大的通用知识图谱系统，在当时因为独特的知识图谱提取技术和对自然语言查询的精准理解而备受关注，甚至一度被认为可能颠覆传统的搜索形态。季逸超为Manus确立了“重规划、重检索”的技术路线。Manus之所以能在Deep Research（深度研究）类任务上表现出色，很大程度上归功于团队在搜索技术上的长期积累。

除此以外，产品负责人张涛（Hidecloud）曾历练于腾讯、豌豆荚、字节跳动，曾是“光年之外”的产品负责人。他提出了“操作系统隐喻”等设计理念，让 Manus 看起来不只是一个网页，而是一个能接管电脑的“数字大脑”。番番（运营）、陈哲（架构）、慧杰（市场）则都是是“Monica 老班底”。

这三位核心成员从 Monica 时代就与肖弘并肩作战。陈哲保障了云端虚拟机的稳定性，番番和慧杰则让这款产品在没有海外背景的情况下，迅速通过精准营销引爆了全球市场。

这样的核心团队，加上长期的国内背景，因此被央媒打上“中国AI”的标签。

例如2025年3月，新华社发文：Manus是否“翻车”不可怕 中国AI需坚持走好每一步

央广网发文：一夜之间火爆全网！又一个中国AI产品刷屏

从某种层面上，一个产品，被央媒接连报道，同时不得不被动贴上了“中国AI”的标签的时候，一个嗅觉敏锐的团队，就应该意识到会发生什么事。

况且这样的时代背景是，中美AI竞争的科技战。

但Manus的管理层，在接下来的几个月，做出的是果决且出乎意料的决策：

2025年4月，母公司完成 7500 万美元 B 轮融资，硅谷风投 Benchmark 牵头、腾讯、真格基金、HSG 跟投（同时小道消息称某地国资正在洽谈融资事项）

与此同时，美国财政部开始了审查，目的是确认该轮融资是否违反了相关规定，即所谓的“美国资本对关键技术的投资不得流向构成国家安全风险的国家”。

6月，距离央媒点名表扬、邀请码炒至10万过去仅3个月，Manus完成总部迁移，至新加坡落地；

7 月，核心团队约40人迁往新加坡，其他非核心成员进行裁员，同时注销国内平台账号、清空一切中国痕迹。美国审查随着Manus迁址新加坡后归于平静。

这种方式被称作“新加坡洗白”（Singapore Washing），是中国出海企业为了应对地缘政治风险而采取的一种典型策略。

清空社交平台的Manus

4 为什么要走

比较通俗和常见的解释是为了钱。美国政府对中国科技领域的投资限制日益严苛，中国本土AI初创企业越来越难以获得硅谷的美元基金支持，如果有融资领头方Benchmark作背书，未来的融资会更容易（如今看当然确实如此）

但很多人只看到了这个原因，而忽略了另外两个我认为更重要的因素：

模型使用权和数据安全。

首先说模型使用权。国内的读者可能没有在意，2025年9月，Claude的母公司Anthropic官方发布正式公告《更新对不支持地区的销售限制》，宣布立即停止向多数股权由中国资本持有的公司或其子公司提供Claude服务。而之前，在国内使用ChatGPT等其他闭源大模型，也有诸多限制，甚至可能处于法律灰色地带。

Manus 这种产品的运行成本（Token消耗）极大，离开中国也是为了能合法地在云端调用这些顶尖模型而不用担心随时被封号（封号对 Agent 来说是致命的）。当时Manus与Anthropic合作已经非常紧密，我拍脑袋猜一下，5、6月甚至更早，Manus团队或许就已经知道Claude9月会断供这件事了。

第二个因素，数据安全。

Manus的产品特性决定了它需要极高的用户权限（控制浏览器、访问文件、执行代码）等，欧美企业客户对数据隐私极为敏感，如果Manus仍在中国，且受中国《网络安全法》或《国家情报法》管辖，这就像苹果需要不断解释没有给FBI开后门一样，黄泥糊裤裆，你说怎么办？

遑论，某位知名互联网公司创始人还公开讲：“中国人对隐私问题的态度更开放，也相对来说没那么敏感。如果他们可以用隐私换取便利、安全或者效率。在很多情况下，他们就愿意这么做。”

在这种国际环境和背景下，如果你是国际用户，你怎么想？

7月，肖弘在即刻上写道：

想要在全球化的市场里做好产品，有很多不是来自业务本身和用户价值本身的烦恼……如果最后有不错的结果，证明作为中国出生的创始人，也能在新的环境下做好全球化的产品，那就太好了！

此时看来，别有深意。

12月，Meta宣布收购Manus，至此，从产品层面，Manus成为了一个标志，一个中国团队做出AI应用层世界级的产品，给后来者极大鼓舞。

但很多人忽略了Meta收购的要约中并明确表示：切断与中国的所有联系，包括剔除中国资本背景。

5 再遇审查

2026年1月，当这群年轻人在新加坡准备迎接 20 亿美元的庆功宴时，监管如期而至。

很多人不解：

注册在新加坡，卖给美国，关中国什么事？

答案早早写在法律里：实质重于形式。

这一段因为一些原因，我不好写太多，所以写一点判断，同时引用一些观点。

1.此次审查的核心逻辑将是实质重于形式，依据是2020年12月1日正式实施的《出口管制法》。该法彻底改变了以往仅针对实体货物出口的监管模式，将“技术”和服务纳入了核心管控范围。虽然Manus已注册为新加坡公司，但如果其核心算法、源代码或技术文档是在中国境内研发完成的，那么将这些技术资产的所有权或使用权转移给新加坡实体（进而转移给Meta），在法律上即构成了“技术出口”

2.出口经营者在出口受管制物项时，必须向国家出口管制管理部门申请许可。如果Manus在进行架构重组和IP转移时，未就其核心算法申请出口许可，即涉嫌违规。调查的焦点之一便是“Manus早前将核心团队和技术开发从北京转移到新加坡，是否需要申请出口许可证”

3.域外适用效力： 《出口管制法》第44条赋予了该法域外效力。即使交易发生在新加坡和美国实体之间，只要涉及原产于中国的受控技术，中国监管机构仍有权追溯管辖。

4.2025年7月，商务部和科技部联合发布了更新版的《中国禁止出口限制出口技术目录》，这次修订极其精准地覆盖了AI领域的关键技术（比如应用层和代理框架），为审查Manus提供了直接的条文依据。

《中国禁止出口限制出口技术目录（2025年修订版）》中

与Manus高度相关的受控技术项目，匹配整理：公众号行走无声

5.同时法学博主@敏大是一只柯基发文提到，Manus最需要关心的法律问题，还不是技术出口管制，而是法律风险：一是违规外汇交易的巨额罚款，二是全球征税下的反避税调整。即便 Meta 的收购案过关，Manus的股东，仍然可能收到来自外管局和税务部门近 10 亿美元的合规罚单。（原文放在评论区，分析非常专业）

6 时代结束，余音绕梁

对于投资人和创业者来说，Manus被审查的消息无异于一场地震。许多拿了美元基金、正计划“洗产地”出海的初创团队感到阵凉。Manus 案宣告了“中国孵化 + 新加坡跳板 + 美国并购”这一过去十年最完美的资本路径彻底终结。以后，想拿着中国的工程师红利做全球化产品，难度已上升到“地狱级”

可以标志着一个时代的结束。

从企业出海和角度看，Manus的标志性在于，一方面，公司架构层面，“新加坡洗白”这种方式存在合规风险，不再可行。另一方面。技术层面，原来只要把代码库挪到其他国家，然后在其他国家雇佣几名工程师，就变为他国产的路线被堵死。

但其实最关键的原因还在于，这种成建制的人才转移、切割中国资方的行为，再加上高调地宣布，就极容易国内一些层面的反感。要懂技术，也要懂政治，才能长久。

未来投资人必须意识到，以前那种“技术无国界”的幻觉破灭了。现在每一个项目的退出路径，都必须提前把地缘政治和监管审查算进成本。

舆论场上，支持和担忧的声音也此起彼伏。

一边是激昂的情绪坚定支持国家审查。在他们看来，中国辛苦培养的人才和研发出的核心算法，不能轻飘飘地换个新加坡马甲就卖给 Meta。“凭什么美国人总是在最成熟的时候来摘桃子？

另一边担心如果创业者在初期就因为担心未来的监管而不敢在国内研发，可能会导致更严重的人才和技术流失。如何在保护“技术主权”与维持“创业活力”之间找到平衡，是 Manus 留给监管者的难题。

但确定的是，过去那种“身在中国，心在硅谷”的骑墙模式走不通了，模糊地带正在消失，创业者必须面临“二选一”的生死抉择。

尽管 Manus 公司命运多舛，但它验证的Agentic AI方向已成为全球共识。在最近的 AGI-Next 圆桌会议上，各界大佬达成共识：

AI 的下一波浪潮就是 Agent

即将发布的 DeepSeek V4 据传也将重点放在编程能力和外部 Agent 的调用上。

蝴蝶效应，通常描述确定性系统中非线性放大效应，小扰动通过连锁反应影响宏观行为，被形象地解释为“一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，可能在德克萨斯引发龙卷风”。在Manus此事中，蝴蝶效应科技正是其公司中文名，象征小创新引发AI代理范式的巨大变革。它好像真的就像一只在风暴眼中的蝴蝶，每一次振翅——无论是技术的突破，还是资本的迁徙——都在引发太平洋两岸巨大的海啸。

但很少有人知道，1963年，美国气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）在模拟天气模型时发现的蝴蝶效应，最初表示的是，使用略有不同的初始数据（如0.506 vs 0.506127）会导致完全不同的结果，强调对初始条件的敏感依赖性（SDIC）。

而今，一语成谶。

以上。