Meta數十億美元收購Manus，創始人上任副總裁，但背后趨勢更重要！

抓住風口

本期要點：中國AI的機會在哪？看懂AI產業趨勢

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

就在昨天，Meta收購了在此前曾在全球引起廣泛關注的通用Agent公司Manus。雖然最終交易金額尚未公布，但據稱可能高達數十億美元，是Manus目前5億美元估值的數倍。同時，Manus的創始人肖弘也進入了Meta的核心管理層。

就在不久前，Meta的首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）黯然離職，開始有關世界模型的創業。

一邊是頂尖AI科學家的退出，一邊是沒有硅谷名校光環、靠微信插件起家的中國武漢創業者成為了Meta的副總裁，兩件事接連發生，對比鮮明。

Manus核心團隊照片

這究竟該讓人嘆息資本的短視，還是AI技術發展到現階段必然出現的商業轉向？

我們認為，這場數十億美元的收購其實標志著AI競賽的核心在從比拼模型轉向比拼應用落地：AI不能只會聊天了，還要能做事、能交付可靠結果。2026年，在“大語言模型”（Large Language Model，LLM）的基礎上，一個基于“大行為模型”（Large Behavior Model，LBM）的行為智能時代或將開啟。

LLM與Agent

首先，我們要指出的是，大語言模型具有明顯天花板，而行為智能才能實現價值的交付。

一方面，大語言模型只是一個基于統計概率的詞語預測器，它擅長生成貌似正確的回答，卻無法保證絕對正確。

另一方面，大語言模型是認知上的巨人，卻是行動上的矮子，它可以給出完美的方案，但無法為用戶交付最終的結果。

在商業世界中，不確定性就將帶來真實的損失。企業不可能將財務核算、合同管理等關鍵事宜交給一個隨時可能出錯的AI。

而一個不能執行任務、無法跑完整個閉環的AI，使得企業必須安排人員去配合，對其結果進行審核、修改和執行，整個流程的效率不會提升，人力成本反而不會降低。

而這兩方面都恰恰是Manus在試圖解決的問題。

他們并不是去開發不會犯錯的下一代AI模型，而是用工程化的方式，來實現確定性的交付。

例如，當用戶要求“抓取網站數據并生成圖表”時，Manus會在后臺啟動一個虛擬瀏覽器，模擬真人進行點擊、跳轉、執行腳本等操作。當完成任務后，它還會在虛擬環境中將整個流程再執行驗證一遍，例如點擊剛生成的網頁上的每一個按鈕，核對數據庫記錄是否匹配。如果出錯，Manus還會自我修正，直到最終驗證成功。

這實質上就是在將大語言模型生成的發散性結果變成了可驗證、可依賴的工作成果。當然，也是這個原因，許多用戶反饋，Manus有時會反復驗證、顯得效率不高。

但在被Meta收購之后，隨著技術的改進，以及巨大的推理算力作為后盾，這一流程有望被大幅優化，變得更加好用。

另外，Manus更是讓AI一定程度上實現了行為智能，也就是“把事情做到位”。

例如，當HR負責人需要一份面試總結時，常規的AI必然無法完成一整套操作流程，還需要人為提供各類文本和數據。

但Manus可以自動登錄企業的招聘系統，把候選人的背景資料抓取出來，再與面試記錄結合，生成一份專業的總結交給負責人。

也就是說，有了Manus這樣的工具，企業可能不再需要大量執行基礎工作的實習生和初級員工了，因為這里有一個能自行把事做完且做對、還不會離職且不需要培訓的數字員工。企業自然愿意為它支付薪水，也就是訂閱費。

當然，這對要進入職場的新人又提出了新的挑戰，因為他們的競爭者不再只是另外一個人，而是在持續迭代的AI。

而這，也正是Manus能實現1億美元年化收入的秘密，也證明了Manus的商業模式，也就是行為智能，確實有巨大潛力。

大行為模型與行為智能

更關鍵的是，Meta收購Manus的這個事件，無疑代表著AI產業進入了應用化階段。不過，我們更想強調的是，其中的關鍵還在于兩點，大行為模型的發展和中美的合作。

要注意的是，要讓Agent像一個真正的助手，能夠預判你的需求并主動完成任務，僅僅基于現有的大語言模型進行優化，可能難以實現質的突破，而是應當建立大行為模型（LBM）。

這方面，Meta自身已有相關實踐。

2024年以來，Meta的廣告推薦效率就因引入LLM架構而大幅提升。他們將用戶的瀏覽內容、點擊廣告等連續行為視作一個“序列”，并以此訓練系統。

我們認為，Meta的這套廣告系統有可能成為“大行為模型”的雛形，就像大語言模型通過上下文預測下一個詞，Meta的廣告系統可以通過用戶的行為，預測下一個可能點擊的廣告。

例如，基于LLM架構，Meta讓AI能理解行為序列中不同動作的權重，幾天前點過的廣告權重會衰減，而用戶10秒鐘前完整看完的一個短視頻則擁有極高的權重。

再如，AI還具備了糾錯能力，能根據用戶點擊廣告后的快速跳出行為，判斷用戶誤點了廣告，并調低該類廣告的推薦權重，而不是像老系統那樣死纏爛打。

未來，Meta能否率先在這個思路的基礎上開發出更通用的“大行為模型”，以及Manus在加入Meta后，能否獲得這種底層能力的加持，從而進化得更智能、更高效，也成為了一個重要的觀察點。

不過，我們也想提醒的是，只有美國從0到1的算法突破，而沒有中國創業者的加入，這個AI應用化的進程也將受阻。

過去十年以來，從谷歌的Transformer到OpenAI的GPT，都率先在美國出現。Meta自身也為Llama模型投入了數百億美元，成為了開源生態的重要玩家。其中的原因也不復雜——美國聚集了全球最頂尖的AI人才、最充足的AI算力和最充沛的資金。

但中國創業者擅長在各種復雜的、具體的場景中尋找創新點，善于解決實際問題，產生業務價值。

就像Manus的核心競爭力不在于模型本身，而是在于對用戶讓AI完成任務的這個需求的洞察，以及對任務拆解、工具調度、錯誤驗證等工程細節的打磨。也正是因為這種洞察力和執行力，才讓Manus能先于許多資源更雄厚的美國科技巨頭和AI大模型公司，推出通用型AI Agent，并最終得到Meta的巨額收購。

據稱，這場收購由扎克伯格親自推動，他和幾位Meta的高管本身就是Manus的深度用戶，而且他們計劃把Manus嵌入WhatsApp、Instagram等擁有數十億用戶的平臺，并與自家大模型Llama和巨大的數據中心結合，打造一個AI應用生態。

這個收購的速度之快，金額之高，也表明扎克伯格不想再等待楊立昆這樣的科學家，去慢慢教會AI像人一樣理解世界，而是對“能落地、能賺錢”的AI應用極度的渴求。

此次收購完成后，Meta 將握有大模型和算力，又擁有了能落地的Agent應用團隊，實現了“一加一大于二”的效果。未來，在此基礎上，Meta還能拓展各行業的垂直應用，從而確實有了超越其他科技巨頭的可能性。

可惜的是，由于地緣政治的原因，美國政府對涉及中國公司的投資有著嚴格的審查，導致美國資本對中國AI初創公司的投資也慎之又慎。這無疑阻礙了美國吸收全球最活躍的應用創新力量。

但這也給中國企業提了個醒，我們是否有機會引領大行為模型的發展，并進而主導行為智能的時代呢？要知道，行為智能很可能就是未來幾年內最大的機會所在。而其中的道理，我將在明天的新年致辭中向你揭曉，敬請關注！

以上就是今天的內容，在即將到來的CES展2026上，我將與中國的科技企業家們一起，深入智能硬件的創新前沿，對這次行為智能的新趨勢進行沉浸式的觀察與思考。后續，我也會在科技特訓營中第一時間分享所見所思。如果你也感興趣，歡迎加入科技特訓營，和我一起，先人一步，領先一路！

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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