小米到底哪里出了问题？一个老粉的碎碎念
最近几个月，看小米，心情很是复杂。
隔壁的苹果，股价早已高不可攀。小米人车家全生态，看着性价比就高，但作为投资者，就是下不去手。
单独看产品，必须要承认，这么多年了，小米是真的能打。
做一行像一行，工程能力极强，否则也不可能在红海里杀出一条血路，走到今天。
想当年，我也是小米的狂热信徒。对着满寝室一色的iPhone，我总是苦口婆心地“开导”室友：少花点冤枉钱不香吗？参数都一样，体验能差多少？
可以说，在很长一段时间里，小米就是我心中“科技平权”的最佳代表。
“永远相信美好的事情即将发生”，“让每个人都能享受科技的乐趣”……这些耳熟能详的价值主张，当年谁看了，不为之动容？
按理说，这样一家把价格打下来、把体验提上去的公司，应该被用户捧在手心上，成为国民级的“白月光”。
但最近的舆情，让我有些看不懂。
不知道是不是我陷入了信息茧房，只要刷到小米的视频，评论区往往呈现一边倒的架势。批评、调侃、讽刺的声音不绝于耳，这种规模的负面，让我瞠目结舌。
作为一名关心小米，想投资小米的朋友，我也一直在想，到底问题出在了哪里？
以下基于个人经历谈一下主观看法，仅代表个人意见。
首先我不觉得小米产品上出了问题。
都能驾驭汽车这么复杂的工业品了，肉眼可见，供应链是越来越强了，这一点，有目共睹。
但是这么多年下来，我对小米的营销确实有一些看法。
过去的十几年，小米在营销上确实是教科书级别的，也是最早玩转“粉丝经济”的。那本《参与感》，曾被无数互联网人奉为圭臬，我也曾反复研读。
我个人的经历，当年我通过小米的发布会，通过各项参数指标对比，确实觉得小米各方面都已“吊打” iPhone，赢麻了。
我是发自内心地觉得，买溢价产品的人都是在交智商税。
人慢慢就长大了，经历的多了，尝试的也多了。
我开始觉得，很多对比，有点“田忌赛马”了，有点过了。
也就是当我意识到这一点的时候，我开始看不进去发布会了。
在我眼中，小米的问题，其实并不大，营销用力过猛只是定量的问题，并不是定性上有问题。
小米依然是一家好公司。
这种情况下，出来认个错，承认以前营销用力过猛了，后面会改正，请求用户谅解。
这事可能就过去了。
毕竟，就我自己而言，虽然嘴上骂骂咧咧，对小米还是有感情的。
我一直期待事情朝着这个方向发展，期待“和解”。
但目前看，剧情似乎并没有如我期待的那样发展。
很多话，点到为止吧，如果我已经是股东了，可能想说的话会更多一些。
希望小米越来越好，以后能有买入的机会。
最近几个月，看小米，心情很是复杂。
隔壁的苹果，股价早已高不可攀。小米人车家全生态，看着性价比就高，但作为投资者，就是下不去手。
单独看产品，必须要承认，这么多年了，小米是真的能打。
做一行像一行，工程能力极强，否则也不可能在红海里杀出一条血路，走到今天。
想当年，我也是小米的狂热信徒。对着满寝室一色的iPhone，我总是苦口婆心地“开导”室友：少花点冤枉钱不香吗？参数都一样，体验能差多少？
可以说，在很长一段时间里，小米就是我心中“科技平权”的最佳代表。
“永远相信美好的事情即将发生”，“让每个人都能享受科技的乐趣”……这些耳熟能详的价值主张，当年谁看了，不为之动容？
按理说，这样一家把价格打下来、把体验提上去的公司，应该被用户捧在手心上，成为国民级的“白月光”。
但最近的舆情，让我有些看不懂。
不知道是不是我陷入了信息茧房，只要刷到小米的视频，评论区往往呈现一边倒的架势。批评、调侃、讽刺的声音不绝于耳，这种规模的负面，让我瞠目结舌。
作为一名关心小米，想投资小米的朋友，我也一直在想，到底问题出在了哪里？
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首先我不觉得小米产品上出了问题。
都能驾驭汽车这么复杂的工业品了，肉眼可见，供应链是越来越强了，这一点，有目共睹。
但是这么多年下来，我对小米的营销确实有一些看法。
过去的十几年，小米在营销上确实是教科书级别的，也是最早玩转“粉丝经济”的。那本《参与感》，曾被无数互联网人奉为圭臬，我也曾反复研读。
我个人的经历，当年我通过小米的发布会，通过各项参数指标对比，确实觉得小米各方面都已“吊打” iPhone，赢麻了。
我是发自内心地觉得，买溢价产品的人都是在交智商税。
人慢慢就长大了，经历的多了，尝试的也多了。
我开始觉得，很多对比，有点“田忌赛马”了，有点过了。
也就是当我意识到这一点的时候，我开始看不进去发布会了。
在我眼中，小米的问题，其实并不大，营销用力过猛只是定量的问题，并不是定性上有问题。
小米依然是一家好公司。
这种情况下，出来认个错，承认以前营销用力过猛了，后面会改正，请求用户谅解。
这事可能就过去了。
毕竟，就我自己而言，虽然嘴上骂骂咧咧，对小米还是有感情的。
我一直期待事情朝着这个方向发展，期待“和解”。
但目前看，剧情似乎并没有如我期待的那样发展。
很多话，点到为止吧，如果我已经是股东了，可能想说的话会更多一些。
希望小米越来越好，以后能有买入的机会。
唯一不爽的是总是跳出弹窗，要授权要trust，明天再写个Python，让他的屏幕上看到弹窗就去确认，这样是不是可以让Ai连续24小时工作了？ 😄
生产线柜子出了问题发现电源有问题一个一个的拆开重新初始化很浪费时间。柜门脚要垫垫片，暴力运输后柜门最容易下沉。所有板卡接口出厂要打热熔胶固定，对抗暴力运输
我们搞定全套硬件，操作系统，商城，打标系统，运维系统，柜子制造等等，只用了4个人3个月，没我们牛逼用个10个人做一年不过分
看了我上面攻略中实战关键步骤，轻轻松松可以复刻。
技术人看热闹涨知识，做这行的老板不要过来白P骚扰我，真想问更细节的内容，买一台懒猫微服支持下，知识有价格，买微服咨询，不要白P
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1800元成本做5G智能售货柜，这个行业记录，6年了还在保持
跟我公司业务没关系，索性今天商业开源了。
一般冷柜大概成本1500，所以我们要在300元内搞定剩下系统
1. 硬件成本5个，树莓派zero，IO扩展版，电磁锁，摄像头，5G上网卡。因为售货柜只上传视频，所以只要不编解码就不用GPU，板子就会便宜。编解码直接用摄像头固件刷好就可以，配置好默认帧率和码率。摄像头选择鱼眼摄像头，广度大，同时把曝光和帧率调好，避免夜晚残影看不到物品。不要用继电器控制锁，换二极管更便宜稳定。5G上网卡比WiFi模块便宜，省板子的钱。定制linux系统，树莓派zero性能足够
2. 商城用微信小程序搞，微信信用分可以过滤那种才买手机但是手机没钱的用户。交易系统关键是只收钱，不要退钱。退钱通过双方电话号码，自己微信解决。这样开发快bug少。对账不要搞花里胡哨的表格，和微信收款顺序金额做成一样即可。售货柜用户全是小商小贩，他们没水平看账目，他们只看你的收款和微信是不是一样，没坑他钱就可以了。只做信任，不要表格分析，他们自己是糊涂账
3. 不要做实时结算，打标压力和成本太大，先开门拿货，后台慢慢算，有微信信用分兜底。后台打标系统秘诀是，先选商品再开门，而不是开门随便拿，这样的好处是，95%的视频购物视频和开门之前选的订单一样，打标平台只用根据视频和订单图片做验证即可，我们统计这一设计，95%订单视频只用2x速度看视频核对订单商品按回车。如果不这样设计，每个打标人员就要仔细看视频并在上百种SKU中人眼对比，效率差100倍
4. 设备运维要做自动化运维，mqtt是标配，这种远程设备一定要做热点链接，要不设备失联，现场维护很懵逼，所以懒猫微服就是失联后自动发热点，方便用户回家手机查看日志或通过手机网络升级系统
5. 最容易出现的问题是，商户那里铁皮房，5G没信号，网络除了5G需要支持WiFi和有线链接，然后每个省份信号不一样，这也是我们选择5G上网卡的原因，方便。5G模块一般全网通太贵，绑定运营商到现场不合适，板子拆开换运营商网卡特别麻烦，现场运维中心也搞不定
6. 硬件生产要现场入库写编号，马克笔标记后，出厂检测有问题可以知道哪台有问题，不要用声音来辨别，现场2000个柜子同时叫的时候，你都不知道哪个娃出事了。别问我为什么知道，这是我实战出来的
7. 最容易出现问题的地方，硬件电源量产不是3C的，
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就像在拼多多和抖音电商起来以前，很多中国人其实是没有线上购物过的。顺着这个思路，q音和网易云远远没有覆盖到很多从来没有音乐流媒体使用习惯的用户，汽水音乐有机会。抛弃电视机，但腾爱优没有覆盖的人群是很庞大的，红果已经占领了。
消费能力这块，同样顺着前面那个思路，用红果的人消费能力难道还会比用B站的差吗？红果的月活已经超了B站和优酷。
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我手上腾讯早就是负成本了，大部分仓位在21、22和23年这三年建仓完毕。这三年腾讯有很多来自政策层面的危机，包括当时游戏版号的危机，民间对游戏的抵触情绪，以及要求互联互通的时候，腾讯担忧过抖音链接冲击微信生态。
但是一家企业的核心竞争力，一定是内生的组织力和战斗力，产品力，政策带来的调整不构成威胁。就像谷歌反垄断调查持续了很多年一样。最终谷歌还是靠产品力，尤其是AI这一波证明了实力。腾讯进入到24年也一样，再次证明了自己的实力。但是24和25年我逐步把成本降成负成本。
最近两年，字节的全面出击，除了游戏和长影视这两块没有吃下来，别的基本上都吃下来了。之前的帖子我也发了相关内容。雪球上很多腾讯的粉丝，我也是。我观察到反而是低谷期陪腾讯走下来的粉丝，对腾讯在当下AI层面上的建树颇有意见。腾讯当然是很稳的，但是AI是一个浪潮，甚至是大于移动互联网的浪潮，群雄逐鹿。
移动互联网腾讯完美演绎了后发制人，通过微信拿到船票。彼时腾讯本身就占据着巨大优势，有QQ和游戏两大护城河。固然现在的腾讯护城河更多，也更强，但是前面有字节这个巨兽。无论是用户时长还是在各个领域上的战斗力，字节现在都展示出了惊人的领先。
个人观点，近五年，（依然要撇开游戏和投资能力）腾讯和阿里在战斗力这块是明显落后了字节一个时代的。这是APP store霸榜前20，字节占据半壁江山的核心原因。腾讯和阿里手握庞大的用户数和现金流，但是在产品力和冲劲上，明显落后了字节。
曾经我是瞧不上字节的公司文化的，甚至是厌恶的。现在逐渐转为中性了。这家公司在AI时代的定力非常强，面对deepseek的冲击，丝毫不惧，既没有像百度那样缴械投降，也没有像腾讯那样迅速接入抢生态位，也没有无节制投放，而是在技术和产品层面加强了豆包的护城河。我其实是不看短剧，也不用汽水音乐的，但是字节竟然可以在这么短的时间内把这两块啃下来，不得不让人佩服。这也是为什么，现在恒生科技的天花板，其实就是字节没上市了。字节从中概门口的野蛮人，长成了中概前面的大山。
但是一家企业的核心竞争力，一定是内生的组织力和战斗力，产品力，政策带来的调整不构成威胁。就像谷歌反垄断调查持续了很多年一样。最终谷歌还是靠产品力，尤其是AI这一波证明了实力。腾讯进入到24年也一样，再次证明了自己的实力。但是24和25年我逐步把成本降成负成本。
最近两年，字节的全面出击，除了游戏和长影视这两块没有吃下来，别的基本上都吃下来了。之前的帖子我也发了相关内容。雪球上很多腾讯的粉丝，我也是。我观察到反而是低谷期陪腾讯走下来的粉丝，对腾讯在当下AI层面上的建树颇有意见。腾讯当然是很稳的，但是AI是一个浪潮，甚至是大于移动互联网的浪潮，群雄逐鹿。
移动互联网腾讯完美演绎了后发制人，通过微信拿到船票。彼时腾讯本身就占据着巨大优势，有QQ和游戏两大护城河。固然现在的腾讯护城河更多，也更强，但是前面有字节这个巨兽。无论是用户时长还是在各个领域上的战斗力，字节现在都展示出了惊人的领先。
个人观点，近五年，（依然要撇开游戏和投资能力）腾讯和阿里在战斗力这块是明显落后了字节一个时代的。这是APP store霸榜前20，字节占据半壁江山的核心原因。腾讯和阿里手握庞大的用户数和现金流，但是在产品力和冲劲上，明显落后了字节。
曾经我是瞧不上字节的公司文化的，甚至是厌恶的。现在逐渐转为中性了。这家公司在AI时代的定力非常强，面对deepseek的冲击，丝毫不惧，既没有像百度那样缴械投降，也没有像腾讯那样迅速接入抢生态位，也没有无节制投放，而是在技术和产品层面加强了豆包的护城河。我其实是不看短剧，也不用汽水音乐的，但是字节竟然可以在这么短的时间内把这两块啃下来，不得不让人佩服。这也是为什么，现在恒生科技的天花板，其实就是字节没上市了。字节从中概门口的野蛮人，长成了中概前面的大山。
到底都是谁在用 manus 和付费？为了理解这个问题，假期尝试做了一些研究，希望有所帮助。
过程中，也能清晰感受到，中美使用 AI 习惯的巨大差异和信息 gap。
首先，看看 manus 官方怎么说，毕竟这不是他们第一次面临质疑了。
在 @hidecloud 涛哥的公众号里晒过一条Twitter，在原推里很多 manus 用户在为产品发声。除了一些硅谷科技/创投圈的大佬之外，原 po 也总结了评论里出现最多的 user case：定量和定性的分析研究，CSV 文件处理和爬取客户信息。
manus 似乎能完成广义的数据处理和分析工作，这对数字化程度不均的社会来说，是一个不错的切入点。
在 @PeakJi Peak 和张小珺的访谈里（ 1:43:55），Peak 也回答了该问题。可以笼统被称为 prosumer，并列觉了更清晰的用户画像：
第一类用户是互联网/科技公司里的非程序员岗位，各类白领；第二类用户是美国数量众多的 freelancer 和 solo entrepreneur，自由工作者或者有一摊自己小生意的人；第三类是更符合刻板印象的金融/咨询行业的人员。他们的共性是，有比较强的自驱力，并且他们的任务是高价值的。
这里的两个特点很有意思，自驱和高价值任务。前者决定了这些人可以接触和试用 manus 这一类的 AI 产品，后者决定了他们的付费决策，即用户在 AI 工具上花掉的钱是可以以更高效率/更大概率赚回来的。这几乎是很多拥有高 ARR 的 AI 产品的第一性原理。
这三类用户里，对于中国网友/创业者来说，很容易低估第二类用户的数量，并对他们的画像比较模糊。容易误以为只有独立开发或者个人的数字外包，实际上领域还要宽泛得多。
想要了解这类用户，我们需要知道一个显而易见的前提。manus 的用户是 chatGPT/Gemini 等主流 chatbot 的重度用户的下一阶段。
上面提到的“自驱”和“高价值任务”，正是因为已有的 chatbot 满足得不够好，他们才被说服采用所谓"agent" 的新解决方案。同时 peak 在播客里也提过这个现象（2:34:33 ），安装了 chatGPT/Gemini/Deepseek/Claude 的用户，安装其他产品的概率的最大异常值都是 manus。
Manus 相当于跟随着 chatbot 的普及进程，从中筛选出了高价值需求没有得到满足的用户，重叠度很高。
所以如果我们找不到 manus 的用户访谈，可以去找 chatGPT/Gemini 的重度用户。他们大概率正处在知晓/使用/付费 manus 的过程中。
而在查看 chatGPT/Gemini 的重度用户访谈中，才拓宽了我对 manus 第二类用户的认知。这里分享几个有趣的结论：
1. 最低阶的信息搜索需求被 chatbot 满足得很好，日常生活里已经替代了谷歌。
2. 使用 AI 已经是美国高校生的基本技能，同学之间传播 + 教育优惠。甚至之前反对的教授也开始松口或者自己偷偷用。
3. 通过 AI 获得收益的职业种类，比我想象中的多得多。这其中包括了儿童教师、兼职导游、线上的灵学占卜、社区竞选、留学申请、业余作家、当地市政部门/教育部门的数字化小专家等。更不用提各个垂类的自媒体，以及每个人都想有一个自己的 blog 网站。
4. 所有涉及到深度写作、简单 P 图、PPT或表格填写的职业，都逐渐离不开chatbot/Deep research，而以 manus 为首的 agent 承诺可以完成得更好。而且几乎没有一个人是单一职业，年龄段也覆盖到爷爷奶奶辈了。
体感上中美的差距很大，我们还在鼓吹副业和个人影响力，鼓励终身学习和跟上 AI，而对于很多美国中产来说，这似乎是一个常识了。他们热衷于用 AI 解决工作生活上的实际问题，并完成自己的业余创作任务。产品 adoption 的障碍小很多。
那么下一步的问题是，对于这些重度用户来说，manus 真的可以比普通 chatbot 完成得更好吗？
1. 如果看客观指标的话，同为被 meta 收购的“大将” Alexander Wang，经常会提到一个 benchmark 叫 Remote Labor Index (RLI) ，这是 scale ai 用来衡量一个 AI 产品多大程度上能完成真实的有经济收益的远程工作。manus 排名第一很久了，虽然自动化率也只有 2.5% ，按他们的说法叫在座的大家都是 near zero。但注意这是在没有人为干预的情况下，直接交付工作结果。日常更多使用场景是有人工干预和调整，单看提升部分环节的效率， manus 也算是第一了。
2. 如果从主观体验的话，我在假期同时用了 Gemini/NotebookLM，Manus 和某大厂对标的 Anygen 进行测试。测试了两个我的真实需求，1）根据我和对象的年终复盘录音，总结内容和提建议；2）帮我正在思考的产品 idea，开发一个可交互的原型。
在第一个任务上，实际类似会议纪要， Manus 是明显领先的，不管是语音内容识别、双人的声音区分、内容的逻辑和可视化，都让人更满意。NotebookLM 虽然也有丰富的功能，但整体还是太针对课堂学习任务了，有一些无用的信息，飞书会议其实是一样的问题。这里也能发现通用 agent 的优势，不会为特定场景过度优化而在长尾场景里表现欠佳。而剩下的很多AI 连声音识别都整不明白。
第二个任务，实际上是常见的 AI 编程，这个场景太卷了，大家各有千秋。 每个 AI 都在不同程度上做了完善和有aha 的惊喜，但能看出有些 AI 借鉴了更多海外产品的设计，有些更借鉴中国。Gemini/ AI studio 爱用自家的设计语言，Anygen 像国内的活动 H5，Manus 比较对齐硅谷审美，按钮更现代和简洁，默认会更像 IG 和 Notion。
未来，从官网和各家 chatbot 投放的趋势来看，所谓的通用agent ，基本盘是数字化的内容处理 + 研究分析工作；而网站原型和开发、制作 PPT 逐渐成为新的主推场景。
当然也没忘了让 manus 自己分析一轮，自己的使用用户和付费用户是谁？结论有点宽泛和通用，依旧集中在工程师和数字企业主上，推测美国是最大收入来源，巴西和日本也占了很大流量比例。确实没有我自己分析的有启发。
最后，回到最初的质疑，为什么国内用户更难理解 manus 的使用场景和价值？这里可能有三层障碍：
1）需求不够强，所谓的 prosumer 太少，而且集中在互联网/金融领域，很多非互联网的副业和小企业主也没有足够强的提效意识。
2）浅层替代品太多，国内各大免费的 chatbot 和夸张的产品 PR，让人不愿意使用付费 AI 产品或者有过高的预期。
3）非理性偏见，听了很多不靠谱的团队传闻和扣不爱国帽子，拒绝了解 manus 海外市场的情况。
况且，与其挑战实打实的用户数据，我觉得 Manus 被收购后的一些挑战，可能更值得讨论，比如：
1）品牌可以保留，但模型中立性的优势还能保留吗？
2）原本的产品愿景会被改变，来服从 Meta 整体的 AI 战略吗？
3）团队的创业精神和工作方式，和大公司流程可以兼容吗？
不管未来如何，这是 manus 阶段性的胜利，也给了不少华人 AI 团队以鼓舞。祝福他们之后的旅途，也希望更多团队，有机会经历这样纯粹的产品过程，而最终看到更壮阔的风景。
过程中，也能清晰感受到，中美使用 AI 习惯的巨大差异和信息 gap。
首先，看看 manus 官方怎么说，毕竟这不是他们第一次面临质疑了。
在 @hidecloud 涛哥的公众号里晒过一条Twitter，在原推里很多 manus 用户在为产品发声。除了一些硅谷科技/创投圈的大佬之外，原 po 也总结了评论里出现最多的 user case：定量和定性的分析研究，CSV 文件处理和爬取客户信息。
manus 似乎能完成广义的数据处理和分析工作，这对数字化程度不均的社会来说，是一个不错的切入点。
在 @PeakJi Peak 和张小珺的访谈里（ 1:43:55），Peak 也回答了该问题。可以笼统被称为 prosumer，并列觉了更清晰的用户画像：
第一类用户是互联网/科技公司里的非程序员岗位，各类白领；第二类用户是美国数量众多的 freelancer 和 solo entrepreneur，自由工作者或者有一摊自己小生意的人；第三类是更符合刻板印象的金融/咨询行业的人员。他们的共性是，有比较强的自驱力，并且他们的任务是高价值的。
这里的两个特点很有意思，自驱和高价值任务。前者决定了这些人可以接触和试用 manus 这一类的 AI 产品，后者决定了他们的付费决策，即用户在 AI 工具上花掉的钱是可以以更高效率/更大概率赚回来的。这几乎是很多拥有高 ARR 的 AI 产品的第一性原理。
这三类用户里，对于中国网友/创业者来说，很容易低估第二类用户的数量，并对他们的画像比较模糊。容易误以为只有独立开发或者个人的数字外包，实际上领域还要宽泛得多。
想要了解这类用户，我们需要知道一个显而易见的前提。manus 的用户是 chatGPT/Gemini 等主流 chatbot 的重度用户的下一阶段。
上面提到的“自驱”和“高价值任务”，正是因为已有的 chatbot 满足得不够好，他们才被说服采用所谓"agent" 的新解决方案。同时 peak 在播客里也提过这个现象（2:34:33 ），安装了 chatGPT/Gemini/Deepseek/Claude 的用户，安装其他产品的概率的最大异常值都是 manus。
Manus 相当于跟随着 chatbot 的普及进程，从中筛选出了高价值需求没有得到满足的用户，重叠度很高。
所以如果我们找不到 manus 的用户访谈，可以去找 chatGPT/Gemini 的重度用户。他们大概率正处在知晓/使用/付费 manus 的过程中。
而在查看 chatGPT/Gemini 的重度用户访谈中，才拓宽了我对 manus 第二类用户的认知。这里分享几个有趣的结论：
1. 最低阶的信息搜索需求被 chatbot 满足得很好，日常生活里已经替代了谷歌。
2. 使用 AI 已经是美国高校生的基本技能，同学之间传播 + 教育优惠。甚至之前反对的教授也开始松口或者自己偷偷用。
3. 通过 AI 获得收益的职业种类，比我想象中的多得多。这其中包括了儿童教师、兼职导游、线上的灵学占卜、社区竞选、留学申请、业余作家、当地市政部门/教育部门的数字化小专家等。更不用提各个垂类的自媒体，以及每个人都想有一个自己的 blog 网站。
4. 所有涉及到深度写作、简单 P 图、PPT或表格填写的职业，都逐渐离不开chatbot/Deep research，而以 manus 为首的 agent 承诺可以完成得更好。而且几乎没有一个人是单一职业，年龄段也覆盖到爷爷奶奶辈了。
体感上中美的差距很大，我们还在鼓吹副业和个人影响力，鼓励终身学习和跟上 AI，而对于很多美国中产来说，这似乎是一个常识了。他们热衷于用 AI 解决工作生活上的实际问题，并完成自己的业余创作任务。产品 adoption 的障碍小很多。
那么下一步的问题是，对于这些重度用户来说，manus 真的可以比普通 chatbot 完成得更好吗？
1. 如果看客观指标的话，同为被 meta 收购的“大将” Alexander Wang，经常会提到一个 benchmark 叫 Remote Labor Index (RLI) ，这是 scale ai 用来衡量一个 AI 产品多大程度上能完成真实的有经济收益的远程工作。manus 排名第一很久了，虽然自动化率也只有 2.5% ，按他们的说法叫在座的大家都是 near zero。但注意这是在没有人为干预的情况下，直接交付工作结果。日常更多使用场景是有人工干预和调整，单看提升部分环节的效率， manus 也算是第一了。
2. 如果从主观体验的话，我在假期同时用了 Gemini/NotebookLM，Manus 和某大厂对标的 Anygen 进行测试。测试了两个我的真实需求，1）根据我和对象的年终复盘录音，总结内容和提建议；2）帮我正在思考的产品 idea，开发一个可交互的原型。
在第一个任务上，实际类似会议纪要， Manus 是明显领先的，不管是语音内容识别、双人的声音区分、内容的逻辑和可视化，都让人更满意。NotebookLM 虽然也有丰富的功能，但整体还是太针对课堂学习任务了，有一些无用的信息，飞书会议其实是一样的问题。这里也能发现通用 agent 的优势，不会为特定场景过度优化而在长尾场景里表现欠佳。而剩下的很多AI 连声音识别都整不明白。
第二个任务，实际上是常见的 AI 编程，这个场景太卷了，大家各有千秋。 每个 AI 都在不同程度上做了完善和有aha 的惊喜，但能看出有些 AI 借鉴了更多海外产品的设计，有些更借鉴中国。Gemini/ AI studio 爱用自家的设计语言，Anygen 像国内的活动 H5，Manus 比较对齐硅谷审美，按钮更现代和简洁，默认会更像 IG 和 Notion。
未来，从官网和各家 chatbot 投放的趋势来看，所谓的通用agent ，基本盘是数字化的内容处理 + 研究分析工作；而网站原型和开发、制作 PPT 逐渐成为新的主推场景。
当然也没忘了让 manus 自己分析一轮，自己的使用用户和付费用户是谁？结论有点宽泛和通用，依旧集中在工程师和数字企业主上，推测美国是最大收入来源，巴西和日本也占了很大流量比例。确实没有我自己分析的有启发。
最后，回到最初的质疑，为什么国内用户更难理解 manus 的使用场景和价值？这里可能有三层障碍：
1）需求不够强，所谓的 prosumer 太少，而且集中在互联网/金融领域，很多非互联网的副业和小企业主也没有足够强的提效意识。
2）浅层替代品太多，国内各大免费的 chatbot 和夸张的产品 PR，让人不愿意使用付费 AI 产品或者有过高的预期。
3）非理性偏见，听了很多不靠谱的团队传闻和扣不爱国帽子，拒绝了解 manus 海外市场的情况。
况且，与其挑战实打实的用户数据，我觉得 Manus 被收购后的一些挑战，可能更值得讨论，比如：
1）品牌可以保留，但模型中立性的优势还能保留吗？
2）原本的产品愿景会被改变，来服从 Meta 整体的 AI 战略吗？
3）团队的创业精神和工作方式，和大公司流程可以兼容吗？
不管未来如何，这是 manus 阶段性的胜利，也给了不少华人 AI 团队以鼓舞。祝福他们之后的旅途，也希望更多团队，有机会经历这样纯粹的产品过程，而最终看到更壮阔的风景。
