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12月30日，Meta宣佈完成一筆重量級併購，以數十億美元的價格收購AI Agent產品Manus背後的公司“蝴蝶效應”。這是Meta成立以來金額排名第三的收購，僅次於WhatsApp和Instagram。交易完成後，蝴蝶效應將保持獨立營運，其創始人、騰訊青騰校友肖弘將出任Meta副總裁。
這筆交易的推進異常迅速。多位接近交易的人士透露，從雙方正式接觸到最終達成協議，整個談判周期僅十餘天。據悉，在收購發生前，蝴蝶效應正以約20億美元的估值推進新一輪融資。
Meta對Manus的興趣並非偶然。祖克柏及多位Meta核心高管均為Manus的長期使用者。在Meta近期重組AI研究體系、高薪引入頂尖研究人員，並持續加大算力投入的背景下，這筆收購被視為其推進“超級智能”戰略的關鍵一步。
蝴蝶效應成立於2021年，早期以瀏覽器AI外掛Monica切入市場，成為中國AI行業中少數實現盈利的應用產品。2024年3月，公司推出通用AI Agent產品Manus，能夠調度多種工具完成複雜任務，上線後迅速在國內外引發關注。
其發展勢頭在2025年達到新的高峰：同年11月，Manus位列“全球最具潛力創業公司”榜單亞洲區第一。值得注意的是，其風靡全球的演示視訊，是團隊用借來的鏡頭、基礎的剪輯工具，在不到一周時間內趕製而成，體現了公司“在本質上重注，在形式上極簡”的極致效率文化。今年12月，公司宣佈年度經常性收入（ARR）突破1億美元，旋即迎來了Meta的收購邀約。
對Meta而言，這並非一次單純的產品或團隊併入，而是一項圍繞AI應用形態的戰略佈局；而對這家源自中國的創業公司而言，Manus也由此被正式納入全球科技巨頭的核心體系之中。
Meta超級智能實驗室（MSL）負責人Alexandr Wang（汪韜）轉發了相關消息，並配文稱，Manus團隊在探索當今大模型“能力過剩”問題上處於世界領先水平。此外，該實驗室正在新加坡擴展團隊，Manus原有約100名成員已加入其當地組織。
獲得如此評價的Manus團隊，其發展路徑卻充滿非常規的選擇。過去兩年，肖弘主導了三次反共識決策：關乎“生死”，叫停研發七個月的AI瀏覽器項目，轉向為AI配獨立電腦；關乎“快慢”，在流量昂貴時堅持零市場預算，押注算力換體驗；關乎“組織”，推動80%程式碼由AI生成，探索“AI 時代公司形態”的未來。
從連續創業者到Agent賽道領跑者，肖弘如何思考行業競爭與未來？近日，他與騰訊集團高級管理顧問、騰訊青騰教務長楊國安在《一問》欄目中展開深度對話，復盤Manus的取捨，並分享了他對AI時代產品邏輯及組織進化的思考。
以下是對話整理，經精編如下：
楊國安：未來10年，AI對你所在行業最大的改變是什麼？
肖弘：核心在於產品開發模式的重塑。軟體研發將更多由AI系統主導。在AI輔助下，我們能以更精銳的團隊，極大縮短開發周期。對生活的影響有兩點：一是產品迭代速度將快得超乎想像，衝擊各行各業；二是AI能力將普及化，每個人都需學會高效運用AI以實現自我提升。
楊國安：你們相信“模型能力會外溢，應用是價值核心”，如何形成這個判斷？
肖弘：這源於我們此前的連續觀察。做Monica（瀏覽器外掛）時，我們發現“上下文”是關鍵，於是讓外掛自動抓取網頁資訊，免去使用者複製貼上。後來Cursor火了，它證明當模型編碼能力成熟時，Chatbot並非最佳產品形態，需要一個更貼合編碼工作流的載體。
這兩個案例讓我們意識到，技術能力一直在進化，但產品形態常常滯後。去年底，我們看到“Agent”這種能進行複雜規劃和自主執行的新能力出現，判斷它同樣缺乏好的產品化形態。這就是我們的機會：抓住模型能力外溢的窗口。
楊國安：從給答案的Chatbot，到給結果的Agent，最本質的變化是什麼？
肖弘：Chatbot給你一個答案，可能需要你再花兩小時把它變成結果。Agent則試圖直接交付那個結果。比如，做一個研究並生成精美的PPT，全程無需干預，只需幾分鐘。
這帶來三個深遠變化：一是成本驟降，過去只有諮詢業能做的定製PPT，現在房產中介也能用AI生成；二是多樣性爆發，Agent可平行生成多個版本供你挑選；三是容錯性增強，任務失敗後它能自動反饋、重試，提高了完成率。
楊國安：這會如何改變組織形態？
肖弘：我們有一個更大膽的展望。一些用好了AI的大公司會變得更強大，但同時會出現大量微型個體。在AI的賦能下，一兩個人就能成就一項過去需要公司才能運作的事業。因為AI替他們省去了搭建組織、管理流程等複雜事務，直接交付結果。
楊國安：我在“數智革新楊五環”的1.0版本研究集中在傳統行業的標準化、數位化、智能化，以實現降本增效和精準決策。但你剛才的觀點讓我很興奮——Agent能處理非標任務，這比標準化流程的潛力更大。若真實現，那些行業會受最大衝擊？
肖弘：關鍵在於理解Agent是“思考+執行”。AI拓寬思考的廣度與深度，人則負責最終判斷與選擇。因此，衝擊將首先席捲高度數位化的“案頭工作”領域。
楊國安： Manus採用“大模型+雲端虛擬機器”的架構，核心優勢是什麼？
肖弘：這是我們最關鍵的判斷之一。我們思考的終極問題是：AI的終極“外殼”是什麼？答案是：電腦。在數字世界裡，電腦是人類處理一切事務的終端。那麼，給AI配一台專屬電腦，它理論上就能像人一樣完成所有工作。
虛擬機器的最大優勢，是能處理海量長尾任務。無論是安裝特定軟體，還是運行自己編寫的程式碼，AI都能在自己的虛擬環境裡完成。我記得第一次感到震撼，是看到Manus執行git clone命令，將開放原始碼專案下載到自己的“電腦”裡來解決問題——這像極了人類“使用工具”的行為。
挑戰在於速度和資源消耗，但長期看這些問題會解決。而它能解決通用方案無法處理的長尾問題，這本身就構成了我們的護城河。
楊國安：你們曾經投入七個月探索 AI 瀏覽器，但最終決定放棄。為什麼？
肖弘：這確實是我們非常關鍵的一次戰略取捨。
我們在2024年初立項做AI瀏覽器，在當時看來是一個非常順理成章的判斷。您可能知道，我們在Manus之前有一款產品叫Monica，它是一個瀏覽器外掛。當時我們想，既然我們在瀏覽器外掛上已經做得不錯了，為什麼不直接做一款瀏覽器呢？有了瀏覽器之後，一些任務就可以直接在瀏覽器內幫助使用者執行和完成。想到這個Idea 時，我們非常興奮，覺得它突破了瀏覽器外掛的天花板。我們大概花了六個多月時間去開發這款瀏覽器，從底層技術開始，我們自己編譯了開放原始碼的Chrome核心，然後將AI能力部署上去，讓它能夠在某些任務上實現自動化執行。
但是，最終放棄的決定，是基於兩個核心原因：一個宏觀的戰略判斷；一個微觀的產品體驗問題。
楊國安：那些改變公司命運的重大決策（如放棄瀏覽器、選擇全球化），背後的思考原則是什麼？
肖弘：決策本身的邏輯很清晰：永遠從“技術能解決使用者的什麼根本問題”出發，再推導商業模式。真正的難度不在於分析，而在於有無勇氣堅持清晰的答案，並克服內部慣性，將其變為全組織的共識與行動。思考可能只需一個月，但落地執行往往更耗心力。
楊國安：Agent技術落地的臨界點將取決於什麼？
肖弘：我覺得可以從兩個層面來看。第一類，是您剛剛提到的核心基礎能力的提升。比如成本、速度、更長的上下文、以及在長上下文的指令遵循能力。這些都至關重要。成本和速度直接影響了產品是否能被更多使用者負擔和使用。指令遵循和上下文處理則影響了任務的完成率。這些能力我們一直在密切關注，一旦有新的突破，肯定會立即應用到產品化中。
第二類，有一項能力是我個人比較期待的，它雖然已經被應用，但我預測在今年內或明年初會有比較大的突破，就是通用的電腦使用能力。這意味著AI自己能夠識別並掌握如何使用一個軟體。這項能力一旦突破，像Manus這種自帶虛擬機器的產品，就能夠完成更多專業軟體或特定行業軟體的應用。我們可以想像，未來你拿起手機，通過Manus就能讓它去完成一個本來需要在電腦上用行業專業軟體才能完成的事情。我認為這項能力即將實現突破。根據我們與研究員的觀察和交流，一旦突破，將解鎖更多的應用場景。
楊國安：如果Agent能直接呼叫現有軟體，繞過人工操作，會帶來什麼變化？
肖弘：最大的變化是“解放值守”。許多需要人坐在電腦前操作專業軟體的任務，未來可以由Agent自動完成。AI已能處理其中的基礎判斷。即使遇到關鍵節點，也可像手機安裝App時請求授權一樣，由人一鍵確認。這最終將徹底顛覆現有軟體的操作邏輯和人們的工作方式。
楊國安：PC時代有“安迪-比爾定律”——硬體（英特爾）的提升總被軟體（微軟）消耗掉。這是否說明，價值是由“技術能力”和“應用能力”共同創造的？
肖弘：是的，這正是我們的核心參照。“安迪-比爾定律”建立在摩爾定律之上，意味著算力增長必然催生更耗資源的應用。微軟當年就是依據對未來算力的預測來規劃Windows的。
這直接啟發了我們的產品思路：在技術飛速進化的當下，我們是否可以暫時忽略成本與速度，只專注於打造極限質量的產品？我們跟蹤最前沿的模型，不計代價地追求最佳體驗。這與傳統網際網路平衡質量、速度、成本的思路截然不同，也是我們敢於將昂貴算力轉化為核心競爭力的原因。
楊國安：你們堅持“產品驅動增長”，零市場預算，這種打法的持續性如何？
肖弘：這個思考來源於我們做Monica時的觀察。我記得當時與一位企業家交流時，他提到今天AI產品的成本結構，以Monica為例：在2024年，約三分之一的成本是員工薪資，三分之一是Token（大模型呼叫）費用，另外三分之一是投放在網際網路廣告平台上的增長費用。
那次對話對我的啟發很大。我就在想：如果我們做一款產品，持續有大量的成本投入到廣告平台，那麼我們的增長就很可能被網際網路巨頭廣告平台所定義。我記得當時的情況是，一旦我們快要盈利、有了好的利潤空間時，廣告平台就會立即漲價，這種模式幾乎是可計算的。這與消費品行業通過廣告平台獲取增長後面臨的問題是相似的。
所以我當時思考：有什麼東西是今天很貴，但未來會很便宜的？以及有什麼東西是今天很便宜，但未來會越來越貴的？
結論是：AI API（Token 成本）今天很貴，但從長期來看，受摩爾定律和底層技術發展的驅動，它一定會變得更便宜。網際網路使用者的價格卻在不斷上漲。在早期，使用者願意探索，但一旦產品與市場契合，現有玩家就會通過廣告平台來獲取使用者，推高整個行業的使用者獲取成本。
基於這個判斷，我給團隊設定的目標是：我們能否做出一個讓使用者覺得非常厲害、願意主動告訴朋友的產品？
在某種程度上，我們就將原本昂貴的Token成本轉化為我們的使用者獲取成本。隨著 Token成本越來越便宜，而使用者獲取成本越來越貴，這個模型就具備了長期可持續性。當時給團隊的目標是：創造出讓人感到驚豔、願意傳播的產品，並且做到零市場行銷預算。
在Manus上線的前一周，我們開了一次內部會議，正式確定必須是零市場預算。所以，今年年初大家看到Manus在社交媒體上火爆，是因為我們在某種程度上打造出了使用者預期的產品。像一些意見領袖之所以轉發，正是因為它確實擁有令人震驚的體驗，實現了大家對未來 AI 產品的設想。
楊國安：為何首選服務C端“獨狼型”使用者，而非B端？
肖弘：底層判斷是技術階段匹配。AI Agent技術仍處早期，迭代極快。大企業需要確定性和穩定性，而個體用戶、自由職業者更能容忍變化、擁抱創新。在技術快速變化的早期，最大化發揮迭代速度優勢的，正是C端市場。
楊國安：Manus的生存戰略是與巨頭合作共生。許多巨頭包括Anthropic、OpenAI、Google等，已經有可能會推出自己的Agent。那麼，你們如何在這些巨頭中找到合作共生的機會呢？
肖弘：我們的策略是合作共生，扮演“最佳體驗整合者”。底層模型競爭激烈，沒有一家能持續壟斷所有能力。Manus作為應用層，可以靈活整合各家最優模型，理論上能為使用者提供比任何單一家都更極致的體驗。這類似手機廠商與晶片廠商的關係：我們雖不造晶片（模型），但憑藉對使用者需求的深度理解和巨大用量，能反推模型最佳化，形成共贏。
楊國安：如何讓Manus突破早期使用者，被普通大眾廣泛接受？
肖弘：關鍵在於兩點：一是產品體驗的絕對差異化。在ChatGPT已成習慣的海外市場，我們必須讓使用者一眼感知到不同。比如，Manus不僅給答案，還會主動生成一個可互動的網頁，讓“Agent給結果”變得可視、可感。二是進行“場景化”的市場傳播。我們正跳出AI圈，與各垂直行業的博主合作，讓他們基於自身真實需求使用Manus，並向其受眾展示具體的使用場景，用他們熟悉的語言來定義Manus的價值。
楊國安：當AI全面重構工作流，組織的核心任務似乎正在發生轉變。從你們的實踐看，這是否意味著傳統以管控和協作為主的模式需要被重新定義？你們強調“增強”並借此做出顛覆性決策，這套新模式的底層邏輯是什麼？
肖弘：我們的實踐正是對這三個問題的同步回答。
首先在組織上，我們正回歸一種更緊密的協作形態。即便公司規模擴大，我們幾位核心合夥人最近又重新坐在一個小房間裡工作，並設立每天固定的“無會議時段”專注討論產品。這背後的啟示是：當AI極大提升個體效率後，組織最核心的任務不再是管控流程，而是保障最關鍵的決策單元能進行高強度、高質量的思考與共識形成。
其次，這也正是“增強”而非“替代”的落地體現。AI負責執行與拓寬思路，而人不可或缺的價值在於最終判斷、對齊預期與把握場景。組織創造這樣的深度溝通空間，就是為了強化“人”在戰略與審美上的最終決策權。
最後，那些顛覆性決策正源於此。無論是砍掉項目還是All in新方向，邏輯都始於“技術能解決用戶的什麼根本問題”。真正的挑戰從來不是分析，而是在答案明確後，有無勇氣打破內部共識與路徑依賴，並將新共識堅決地付諸實踐。高頻、高質量的面對面碰撞，正是我們凝聚這種戰略勇氣、確保共識堅固的關鍵熔爐。
楊國安：你認為100分的“AI原生組織”是怎樣的？
肖弘：我們給自己打60分，因為很多工作慣性仍沿用舊方式。100分的組織，是AI深度融入每一個工作環節，成為員工的“第一反應”。就像遇到問題先Google一樣，未來員工會本能地先問AI。在新增任務上，我們會優先問：“這個能不能直接交給AI做？” 這才是真正的AI原生工作流。
楊國安：我知道你在招聘時，也在努力識別那些真正具備AI原生思維的人才。你是如何識別這些人的？
肖弘：我的方法是看他如何實際使用AI。我會請對方展示日常使用AI的痕跡。真正的AI原生者，使用量會遠超常人，AI已深度嵌入其工作流。
楊國安：你曾經提到過“There's No Software”的觀點。你認為Agent的發展將對軟體產業帶來那些影響？
肖弘：根據我的觀察，這種影響已經開始形成，主要分為兩大部分。第一部分，是對軟體工程師和技術人員的影響。像Cursor或是Claude Code這樣的產品，已經讓軟體工程師的工作方式發生巨大變化。以我們公司為例，Manus主要的幾位工程師基本上不再親自手寫程式碼。我觀察他們的工作狀態，他們會打開多個Coding Agent窗口，像在與人聊天一樣進行協作。統計發現，我們公司接近80%的程式碼都是由AI生成的。
工程師現在做的更多是梳理業務需求、審查程式碼質量、以及架構設計等工作。所以對軟體工程師來說，這種變革是正在發生且會更加徹底。我很難想像幾年後軟體開發會是什麼樣子，或許真的會像科幻片裡那樣，通過自然語言描述就能快速生成一個優秀的產品。
第二部分，是對非技術崗位和組織內部IT系統的影響。很多組織內部的非工程師崗位也需要資訊系統支援。過去他們需要搭建內部IT團隊或尋求外部外包服務。我的觀察是，未來這種內部系統或非工程師崗位的資訊系統需求，一定能直接通過 AI Agent來完成。這種變革是巨大的：迭代周期會比外包更短，需求的個性化程度更高，你告訴Agent需求，它能立刻給你實現。這種變化在今天被低估了。Manus在這方面也有投入，我們近期會發佈相關產品。
楊國安：AI將如何改變未來的SaaS行業？
肖弘：我們的觀察和分析是，也許會分化為兩條路徑：對於存量SaaS，關鍵在於能否成功進行AI化改造。有頂級併購基金判斷，約一半的現有SaaS公司可能無法完成這一轉型。對於新增市場，創業者不必複製舊模式，而應基於已驗證的客戶需求，用AI原生的思維重新建構產品，這將是更大的機會。
楊國安：隨著AI Agent有越來越強大的自主性，未來員工人數可能會減少。你是怎麼思考這種技術進步對行業帶來的社會影響？你在產品或技術上有沒有考慮倫理、安全等邊界問題？
肖弘：這是一個必須長期思考的問題。一次測試中，Manus為查詢火車時間，在發現官網因罷工無資料後，竟試圖尋找聯絡方式、起草詢問郵件。這讓我們既震撼又警惕。但最後它沒成功，因為它沒有信箱，但它甚至準備去註冊一個信箱。那一刻，我覺得既驚訝又有些害怕。
我們的原則是：一是利用好模型廠商已有的安全護欄；二是在關鍵節點設定使用者確認機制，防止AI“過度代表”使用者。作為創業者，我們的責任是釋放技術潛力，同時對其深遠影響保持敬畏與審慎。 (深網騰訊新聞)