兩條路徑，一種宿命清晨的科技圈被一條消息刷屏了：成立不久的 AI Agent 創業公司 Manus 被 Meta 以 20 億美金的價格收入囊中。創始人肖弘更直接獲封 Meta 副總裁。就在 Manus 在新加坡慶祝“技術套現”的同時，國內大模型領頭羊智譜清言也在同一時間啟動了香港上市的招股。招股書顯示，智譜預計市值超 511 億港元，但繁華背後卻是沉重的財務壓力——2025 年上半年虧損 17.5 億元，平均每月“燒掉”近 3 億。按此速度，帳上現金僅夠維持 9 個月。同樣是頂尖的華人技術團隊，一個在 Meta 的生態裡輕裝上陣，一個在資本市場的博弈中求生。這種巨大的體感差異，真的只是因為“出海”與否嗎？估值博弈：被“土壤”攤薄的價值我們將坐標拉長到全球視野。智譜即便頂著“中國 OpenAI”的光環，其市銷率（P/S）在 64 倍至 78 倍之間，相較於國內 AI 應用公司已是巔峰，但對比美國同行卻略顯落寞。大洋彼岸做企業服務的 Anthropic，2025 年營收預計超過 50 億美金，二級市場隱含估值高達 3500 億美金，更不用上篇文章提到的Palantir，市值已經突破4500億美金。就算有美股的泡沫和對AI價值的高估，可那又怎麼樣呢？泡沫的繁榮也是繁榮，總比理性的貧瘠強，普通人創業，首先要獲得市場和資本的認可，讓創始人和投資人先賺到錢。可為什麼智譜既有 Anthropic 的訂閱邏輯，又有 Palantir 的服務屬性，市值卻難以跨越數量級的鴻溝？答案不在技術指標，而在於中國企業級市場的“三大泥潭”：私有化部署、定製化開發、資料治理。這並非新鮮事，但為何難以破解？我曾經以為這不過就是中國企業現階段的無奈之舉，直到我無意中翻開一百多年前傳教士明恩溥的那本《中國人的性格》，才發現如今中國企服市場的每一個痛點，都能在百年前的社會心理中找到底層編碼。社會心理一：互相猜疑這種心理在企服市場中的體現就是猜疑的高牆與私有化的執念。明恩溥觀察到，中國民居最顯著的特點就是環城、環村、環房而建的高牆。這種防禦不是針對外敵，而是針對彼此。“據說，人與人之間之所以相互不信任，原因有兩個：一是不瞭解對方；二是太瞭解對方。”書中舉例：一個婦女聽到院內喧嘩便勃然大怒，認定人們在議論她；一個僕人被辭退，會固執地猜疑所有人都在背後中傷；中國人分錢時，大家很難相信既定方案，總覺得錢被別人剋扣了。這種深植骨髓的“不安全感”，完美對應在當下的數位化決策中。許多大中型企業不惜支付數倍溢價，也要搞私有化部署，理由如出一轍：“資料交給別人，我不放心。” 甚至有企業寧可雇上千人團隊從頭研發商業成熟產品，美其名曰“自主可控”，實則是擔心資料被外人窺視。在這些決策者心中，私有化部署等於絕對安全。這正如明恩溥描述的“高牆心理”——寧可把現金埋在自家的床底，也不願存入銀行。他們寧願相信月薪八千、三本畢業的自家維運，也不信大廠投入幾十上百億研發的技術能力和安全機制。這種心理帶來的效率損耗，正是中國企業軟體難以規模化增長的第一個病灶。社會心理二：“順而不從”與定製化黑洞為什麼中國企業的個性化需求如此之多？是因為業務真的特殊嗎？未必。更多時候，是為了遷就不合理的舊流程和人的操作習慣。明恩溥將其總結為“順而不從”。書中寫道：給苦力一把快鐮刀，他笑著接過，轉身卻繼續用那把鈍滯的舊刀，理由是“舊的更好用”；給洗衣工脫水機，他棄之不用，寧可手搓得破爛不堪；園丁不按吩咐修牆，反而插滿樹枝，被質問時還能講出一堆優越性。有位地方官命僕人去遠方取水，僕人卻私自到近處取甜水，只要結果滿意，官員便不追究其抗命這種“會捉老鼠就是好貓”的實用主義，在企業數位化中演變為對標準化軟體的天然抵制。管理層呼籲標準化，下級表面尊重，實際操作中卻繞過規則。如果上級持續施壓，壓力便逐級下移，直至消解，一切恢復如初。這種博弈導致廠商不得不針對每個企業、甚至每個部門開發特定的補丁。定製化開發不是在適配業務，而是在適配那些不願改變的“舊習慣”。社會心理三：漠視精確帶來的“資料負債”“大數對得上就行”，是中國企業資料治理的隱秘真相。明恩溥提到，中國人對數字的敏銳度往往讓位於“模糊的體面”。AI的底層邏輯是資料，而資料要求的是絕對的精確。但我們的傳統心理中，似乎自帶一層“模糊濾鏡”。明恩溥發現：說老人七八十歲，可能才滿七十；去看戲花了173弔錢，口述時一定是“兩百吊”，因為“沒區別”。這種對數字的無所謂，直接導致了企業內部的資料斷層。當年我代表就職的企業與合作方簽署了一個970萬的軟體合同，於是對方在簽約喜報中就體現了合作金額“千萬大單”，反正看起來接近1000萬就行，實際上還差了整整30萬。我服務過一家年營收數百億的集團，不管是集體總部還是眾多二級單位之間，的資料幾乎沒有一個能完全對上。真正用的好就一個財務系統，做核算出報表，你搞你的我搞我的，對不上就對不上，以財務資料為準。這種對精確性的漠視，導致了國內企業普遍面臨極高的“資料債務”。當 AI 進入這些企業時，面對的是一堆邏輯混亂、口徑不一的髒資料。為了讓 AI 說句“人話”，廠商不得不投入大量精力在底層治理上，這種苦活累活，讓任何業務都變得沉重且低效。結語：在鹽鹼地外尋找“增長範式”鹽鹼地裡固然能種出莊稼，但需要極高的改良成本。Manus的成功，本質上是利用了中國的工程師紅利，但在產品設計之初就對準了規則明確、生態成熟的海外市場。這為新一代軟體創業團隊提供了一個極其清晰的生存指南：跑出原型，然後快速融入國際化生態。而對於像智譜這樣根植本土的先行者，真正要獲得商業上的成功，還需要極大的戰略定力和資本支撐。未來相當長一段時間內，國內市場或許會繼續維持這種“高投入、慢回報”的常態，這是由社會心理和商業環境共同決定的。而那些希望快速兌現技術價值的團隊，出海不再是選項，而是必然。無論如何，還是要祝福Manus，他們證明了本土教育背景的技術團隊一樣能做出世界頂尖的產品，同時還能賺到錢；同時也要致敬智譜，走入資本市場，迎接更大的挑戰。 (岩聊數位化)
