文章核心观点 - 文章通过对AI产品Manus用户行为的深度分析，指出当前AI应用指标（如收入、用户数）的“疯涨”已难以反映真实情况，并探讨了AI生产力工具赛道的核心竞争约束[6][7] - 分析认为，Manus的成功在于其精准找到了产品市场契合点，即承接“不做不行，自己做太累，雇人又觉得不划算”的任务，成为一种新的数字劳动形态[16] - 文章提出，与移动互联网时代争夺“用户时间”不同，这一代AI真正争夺的是“人类可被外包的经济效用总量”，即现实世界中由人完成的任务结构及其经济价值[65] - 文章推断，AI的终局形态可能不是单一的超级智能体，而是一套分布在不同任务层级上的智能系统网络，并分化出垂直Agent、AI+人类服务、Copilot等不同产品形态[68][70] Manus的使用场景和产品价值 - 用户真实使用行为高度集中在几类具体任务结构中：Office三件套（Word、PPT、Excel）、网站/App/工作流搭建[14] - 用户付费动机集中在四种产品价值上：认知代工（用户不想亲自做）、能力解锁（用户原本不会做）、替代人力/降本（比雇人便宜）、执行托管（用户不愿参与繁琐执行）[18] - Manus最稳固的价值在于处理目标清晰、路径可预期、执行冗长琐碎、人类不愿持续介入的真实劳动[67] 关键对比：ChatGPT与Manus的差异 - 调研与信息整理：ChatGPT等研究型工具停留在“给建议、找资料”的辅助层面，而Manus在用户感知中更接近“可以外包出去的执行型研究系统”，能交付可直接使用的成果物[19] - 文件处理：ChatGPT能力被用户视为“窗口内的文本生成与理解”，而Manus已进入“文件级操作与跨格式工作流”层级，能直接从PDF或JPG中理解信息并生成Excel、PPT等多种格式文件[21][22] - 任务托管：ChatGPT需要用户实时在场监督和频繁介入，而Manus可在用户离线情况下持续执行完整流程[25] - 系统权限：Manus可以通过SSH连接真实服务器，并在获得PAT后向Github提交代码、配置云服务，而GPT-5即便具备代理能力也无法进入真实系统权限环境[27] - 综合来看，ChatGPT在用户眼中更像一个认知层产品，擅长对话、思考与规划；而Manus已进入执行层，承担真实工作流中的生产角色[29] Manus的核心用户画像 - 将Manus视为“比雇人便宜”的执行资源：这类用户会直接对比Manus与初级员工、外包服务的成本。例如，有用户提到雇佣自由职业者制作写作指南需250美元，而Manus完成仅需12美元，相当于打了90%的折扣[30][33] - 用Manus跑固定工作流：用户使用Manus解决跨步骤、跨系统、可重复执行的流程性任务，关注其能否作为稳定执行节点嵌入现有工作流，减少人工操作[34] - 原本不会写代码，但用Manus做出了东西：这类用户不具备专业编程能力，但通过Manus推进了网站建设、游戏开发等项目，体验了跨越技术门槛的突破感[37][40][41] - 积分消耗大，将过程视为“上课”：这类用户对失败和成本有高耐受性，愿意通过大量试错学习。例如，一位HR专业人士在过程中消耗了近10,000 credits，并将其视为在线学费[42][43] 对Manus的进一步发现 - AI工具形成分工体系：用户并未从ChatGPT迁移至Manus，而是形成分工——ChatGPT用于高不确定性、强交互的思考阶段；Manus用于目标明确、执行琐碎、用户不愿介入的阶段。用户会先用ChatGPT打磨提示词，再将确定任务交给Manus以节省积分[45][46] - 存在积分消耗无上限的狂热用户：部分用户会在单个项目中持续投入数万甚至数十万credits。有用户表示在6个月的项目中花费了近300K credits，认为用不到3000美元获得价值百万美元的代码是超值的[49][50] - 为自由职业者与小企业主提供“低配组织形态”：Manus让个体在不雇人的情况下，拥有接近一个小团队的执行能力，完成商业闭环[52][53] - 覆盖“商业杂活”的长尾市场：Manus高频处理的是输入输出明确、逻辑不复杂、但不可或缺的零散任务（如报税、填表、自动化Excel），让知识工作者外包执行性任务，释放注意力用于核心判断与决策[56][57] - 用户的积分焦虑本质是“执行不确定性”的定价问题：Agent按过程（token/credits）计费，但价值在于交付结果，这种成本与结果的解耦导致用户因无法预估成本上限而产生焦虑，抑制其交付更复杂任务[59][60] 从Manus看AI时代的竞争与机会 - AI竞争的“稳态约束”是经济效用：与移动互联网争夺“用户时间”不同，AI争夺的是“人类可被外包的经济效用总量”，即有多少真实工作及其经济价值人类愿意授权给AI执行[65] - AI产品争夺三种份额：任务份额（share of tasks）、决策份额（share of decisions）、产出份额（share of outputs）[66] - Manus并非终局，剩余机会在于分化：未来AI产品可能分化为三类：深度嵌入垂直领域的专业型Agent；由人类承担责任兜底的AI+人类服务；嵌入人类工作过程的协作型Copilot[68] - 决定AI天花板的关键：在于能否进入更高价值、更高责任、更高决策密度的任务结构[69]