AI黑馬Manus一夜刪除社群、裁掉近7成員工,出逃中國背後真相是?
AI黑馬Manus一夜刪除社群、裁掉近7成員工,出逃中國背後真相是?

今年上半年在中國紅極一時的AI新創Manus傳出出走中國,總部轉移到新加坡,一夜之間刪光了微博、小紅書等社群平台上的內容,並且裁掉3分之2的員工,這究竟是怎麼回事?

今年3月,一款名為Manus的AI代理突然上線,使得這間同名新創在中國一砲而紅。Manus由肖弘、季逸超兩位「90後」──1990年後出生的連續創業家、工程師共同創辦。

Manus被稱為全球首款通用AI代理產品,聲稱擁有獨立思考及執行任務的能力,能幫用戶小至撰寫文章、製作投影片、規劃旅行,大至股票投資、分析電商營運數據、尋找供應商都能執行。發布短短3天內,Manus等待名單就達到200萬人,內測邀請碼甚至被炒到10萬人民幣的價格,官網也因為龐大的流量而當機。當周甚至還超越OpenAI的DeepResearch,登上GAIA基準測試榜首。

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Manus聲稱,這款同名AI代理是基於阿里巴巴的通義千問及Anthropic的Claude等模型微調而成,不過強調是自主整合框架。3月底,Manus便開始推出付費訂閱計畫,Starter版本每月要價39美元,而Pro版本則每月199美元。

今年5月,Manus更獲得Benchmark 7,500萬美元融資,估值飆升至5億美元以上。

裁掉3分之2團隊,總部搬到新加坡原來早有布局?

Manus發展看似一帆風順,然而近期卻傳出裁掉120團隊中的80人,僅保留核心研發團隊的40人並遷往新加坡。不過據稱裁員的補償相當優渥,能拿到N+3或2N(N為工作年資)的賠償,現在更連社群平台都刪除,一舉轉往中國海外發展。

儘管看似突然,實際上這起事件早已有鋪陳。根據《36氪》報導,Manus從一開始發布就是面向中國海外用戶,連介紹影片都是英文的。母公司蝴蝶效應早在2023年8月就於新加坡完成註冊,並由開曼群島的母公司控股。

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Manus一開始便面向海外市場,最初的介紹影片也是英文。
圖/ YouTube

事實上,儘管在中國測試資格供不應求,根據AI產品數據榜aiwatch.ai的資料,占據Manus流量前5的國家分別是巴西(12.52%)、美國(10.81%)、中國(9.56%)、印度(7.29%)和埃及(4.55%)。中國只能排到第三。

Manus團隊非常注重在海外的曝光,先後在美國、法國、新加坡、日本等多國巡展,還與微軟Azure AI Foundry達成合作關係。

今年6月舉辦的Super AI活動上,Manus產品合夥人張濤便表示,公司總部已經遷往新加坡。並且6月13日在官方部落格發布的文章顯示,當時已經在新加坡大舉招募AI工程師、資料科學家、軟體開發經理等職位。

對於看似突然的重心轉移,Manus僅聲稱是基於營運效率考量,會專注核心業務及提昇整體營運效率。

雖然Manus從中國大撤退,將資源與主力都轉向國際市場,目前提供中國用戶的服務並未受到影響,新用戶也能加入訂閱。

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中美角力下設備、資金都受限,越來越多中國新創選擇出海

而Manus從中國出走,也被認為是中美兩國在AI角力的影響所致。美國對中國的半導體封鎖,使得中國AI公司難以取得充足算力,與國際上的競爭對手同台較量。且不光設備上存在難處,美國今年1月上路的境外投資審查規則,使得中國科技公司要獲得美國資本的投資更為困難。

外媒《Tech in Asia》就指出,Benchmark對Manus的投資顯示,只要中國AI新創搬遷就有機會獲得美國的資金,否則這些投資將面臨法規的嚴格限制。而新加坡作為國際樞紐,幫夠助力中國AI新創進軍海外,同時鄰近中國也能吸引中國人才加入。

近年來,越來越多中國AI新創選擇以海外為根據地。AI影音工具公司HeyGen原先在深圳有業務,現在已將總部搬遷至美國洛杉磯,並且為了符合美國投資方的要求,還讓紅杉中國在內的中國資方退出股權。還有WIZ.AI、MainFunc等AI公司也都是直接在中國海外成立,直接面向海外市場。

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Manus的X頁面已寫地點位於新加坡。
圖/ X

加上中國國內AI市場競爭激烈,存在超過100家AI公司爭奪資源與算力。AI新創零一萬物創辦人李開復就預測,中國AI市場最後會走向寡頭局面,只有前幾名能夠吃到肉,剩下的公司都難以稱上成功。這種情況也增加中國AI新創出海的誘因。

Manus不是跑路、潰敗,只是在環境及資本的考量下選擇出海,優先賺取海外客戶的錢。過去中國總被認為是個獨立市場,除了市場的獨特性外,還有僅靠這13億人企業就能過得風生水起,然而現在地緣政治、強權角力和市場環境正在重新塑造中國AI公司的發展途徑,迫使他們走出國門闖蕩。

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資料來源:36氪BloombergTech in Asia

關鍵字: #新創企業 #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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