解密Manus創業5大生存法則:曾一夕「被GPT-3卷死」,季逸超如何讓祖克柏掏20億美元買單?
解密Manus創業5大生存法則:曾一夕「被GPT-3卷死」,季逸超如何讓祖克柏掏20億美元買單?

編按: 這篇訪談發生在 2025年12月1日。彼時,Manus 正以驚人的速度席捲矽谷,但尚未發生那場後來震驚業界的「Meta 收購案」。這次對話,因此捕捉到一位連續創業者在登頂前最坦誠、最深刻的思考。

故事的核心懸念極具張力:一位曾因「什麼都自己做」而慘烈失敗的技術天才,如何反其道而行,憑藉一套「什麼都不自己做(模型)」的哲學,反而打造出 AI Agent 時代的超級物種?

誰創辦了 Manus?季逸超(Peak)又是誰?

Manus 由兩位共同創辦人與一位產品合夥人構成核心團隊,分別是肖弘、季逸超(Peak)與張濤;三人分別主導公司、技術與產品、市場,彼此以共同創業夥伴的方式分工協作。

就在 Manus 宣布被 Meta 盛傳以 20 億美元(約新台幣 628 億元)價格併購的數週之前,中國財經媒體人張小珺(Xiaojùn)進行了一場超過 3 小時的訪談,讓季逸超(Peak)完整描述了創業歷程、Manus 的誕生過程、技術理念,以及他對 AI Agent 的深度觀察。

先簡單說說 Manus 是什麼。

用白話講,Manus 像一個「能幫你跑流程的助理」,不只會回話,還會真的把事做完。例如,一位上班族每週例行製作市場概況簡報,只要你設定好資料來源、輸出版型,Manus 就會每天自動彙整資料投進 Notion,並在 Slack 標記你;你修改之後,它再把更新版同步到雲端資料夾或寄給同事。

作為 Manus 的聯合創始人首席科學家,季逸超就是讓 Manus 可以自主執行任務的關鍵人物。

第二度創業,曾被 GPT-3 活活卷死

季逸超的父親是北京大學物理系教授,母親是中關村老一輩的連續創業者。他在這種「科學家」與「企業家」混合的環境中成長,自認為是兩者的中間點,即「科技創業者」。他 4 歲曾去美國,二年級回國,從小喜歡自己鑽研技術。

年少成名(第一次創業)發生在他高中時期(約 2009–2011 年),他開發了一款名為猛獁瀏覽器的 iOS 第三方瀏覽器。這是中國第一代軟體出海的代表,透過付費下載模式賺取約 30 多萬美金,並因此獲得真格基金徐小平的關注,最終決定放棄大學學業投入創業。

他的第二段創業經歷,是一個名為 Magi 的項目,目標是開發一個能自動閱讀網路文章並持續構建知識圖譜的搜尋引擎,試圖顛覆 Google。

但由於 Magi 是一個「垂直整合」的項目,從底層模型到產品皆由團隊自研。隨著 GPT-3 的出現,季逸超意識到通用大模型(LLM)將會「殺死」這種專有模型的創業模式,因為大模型展現出強大的通用能力。最終他選擇將公司出售,結束這段創業。「每天醒了之後你都感覺海水在上漲,但是你不知道會漲到什麼程度。」季逸超說。

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Manus在2025年初發布產品,當時一夕造成使用熱潮。
圖/ YouTube

但他也回憶道:「我把我這輩子想試的技術,都以合理的方式花投資人的錢給搞定了。」他直言當時的團隊在技術上充滿自豪——他們構建的知識圖譜,準確率高達 89%,一度超越 Google 的同類項目,但「GPT-3 出來之後,就徹底把我們這條心給按死了。」他坦言。

從「技術創傷」中提煉的五大生存法則

Magi 的垂直整合之痛,直接催生了前兩條法則;而被 GPT-3「降維打擊」的絕望,則孕育了後三條法則。這套方法論的每個字,都是季逸超用過去的失敗寫成的。

法則一:找到「正常」的 CEO,而不是成為 CEO

Magi 的失敗,讓季逸超清醒地認識到:「我根本不是做 CEO 的那塊料。」他坦言自己討厭管理人際關係的複雜性,並且容易陷入「追求正道」的技術陷阱。

你有一個能夠賺錢的方向,和一個能夠把一個特別有趣的技術走到底的方向,我毫不猶豫地油門踩死往右走。

他意識到,在 AI 時代,一個「正常」的 CEO 是極度稀缺的資源。這裡的「正常」,指的是相信常識、身心健全、能把控商業節奏的領導者。相比那些充滿藝術家氣質、偏執的創業者,他的合夥人小紅(就是肖弘),正是這樣一位「正常」的 CEO。這次,他選擇讓自己退居幕後,讓更合適的人來掌舵,避免重蹈覆轍。

照片中為右一肖弘。

法則二:先找「畫布」觀察,再動筆創作

在 AI 應用方向尚不明確的初期,最好的策略不是憑直覺去定義一款產品,而是先找到一塊可以低成本觀察用戶真實需求的「空白畫布」。

對於 Manus 團隊而言,這塊畫布就是瀏覽器插件 Monica。Monica 最初只是一個簡單的 AI 助手,但它成為了團隊理解「用戶到底如何在瀏覽器裡使用 AI」的關鍵入口。更重要的是,Monica 帶來了正向現金流,ARR(年度經常性收入)接近 1200 萬美金。

這筆錢讓團隊在探索第二曲線(即後來的 Manus)時,心態變得極其理智與從容,既有大膽下注的勇氣,又有客觀判斷的底氣。

法則三:學會「殺死自己的寵兒」

基於 Monica 的成功數據和用戶洞察,團隊做出了一個看似順理成章的決定:打造一款 AI 原生的瀏覽器。這個想法是數據驅動與直覺判斷的自然延伸,團隊為此投入大量資源與人力。

然而,這個決策背後隱藏著一個根本的戰略錯誤:團隊假設,一個功能更優的產品,能夠顛覆由分發通路主導的瀏覽器市場格局。 當產品初具雛形後,團隊發現了三個無法迴避的致命問題:

  • 糟糕的用戶體驗: 當 AI Agent 試圖在用戶的本地電腦上自動化操作時,它會與用戶爭奪滑鼠與螢幕的控制權。這種體驗極其怪異,就像一個聰明的實習生非要和你共用一台電腦,兩人不斷搶奪控制權。
  • 核心價值缺失: 我們始終無法回答一個靈魂拷問:「AI 原生瀏覽器,到底有什麼是『Chrome+Monica 插件』做不到的?」如果沒有本質性的價值提升,用戶就沒有遷移的理由。
  • 殘酷的市場規律: 回顧歷史,瀏覽器的市場格局變遷,根本原因從來不是單純的功能創新,而是由分發通路決定。我們作為一家創業公司,根本不具備挑戰 Chrome 生態的通路能力。

這次失敗,提煉出季逸超認為創業者最重要的心法之一:必須有勇氣質疑並親手「殺死」自己的項目,尤其是當你作為「本該最喜歡這個產品的人」都無法愛上它時。

這次戰略性的放棄,雖然痛苦,但為團隊騰出了寶貴的空間與精力,去尋找真正正確的產品形態,也直接催生了 Manus 的誕生。

法則四:甘做「四川水煮魚」,不做「生魚片」

這是季逸超對 AI 應用層創業最精彩的類比。生魚片(Sashimi)指的是那些簡單調用大模型 API 的「套殼」應用。它們的價值幾乎完全取決於原材料(模型本身)的好壞,加工層次淺,護城河極薄。

而四川水煮魚(Sichuan Boiled Fish)指的是 Manus。它同樣使用頂級模型(魚肉)作為原材料,但真正的價值與壁壘在於那層複雜而深厚的「殼」:即 Agent 框架、調度系統、執行環境(Runtime) 等,一個能讓 AI 在雲端安全、高效地操作瀏覽器、檔案系統和各種軟體的「沙盒」。

這層「殼」如同一鍋精心調製的湯底,能將所有頂級模型的效能發揮到極致,創造出遠超原材料本身的價值。

季逸超強調,Agent 和 Chatbot 最大的區別在於系統中存在第三個關鍵元素:「agent 有第三個元素是環境,或叫 runtime……它(Manus 的殼)是地殼一樣厚的一個殼。」這才是其真正的核心競爭力。

法則五:讓「達爾文」設計產品,而非自己

Manus 為何選擇做「通用 Agent」,而非切入某個「垂直 Agent」?這背後是一種「演化式」的產品策略。

季逸超認為,通用 Agent 的技術底座本就是通用的:「Manus 本質上是什麼?它其實是一個通用的模型加上一台計算機……,走垂直其實是在上面加約束。」因此,團隊刻意克制了預設場景的衝動。他們沒有告訴用戶「你應該用 Manus 來做什麼」,而是提供一個具備通用能力的框架,然後像達爾文一樣去觀察。透過觀察用戶群體自發形成的集體行為模式,他們「捕獲」到了頭部場景:製作 PPT、搭建網站、批量處理檔案等。

隨後,產品團隊再介入,針對這些被市場「自然選擇」出的場景進行「最後一公里」的優化。這是一種由用戶行為塑造產品形態的策略,它避免了創業者閉門造車的風險,確保產品始終與市場真實需求同頻共振。

這五條從「技術創傷」中提煉出的法則,共同構建了 Manus 獨特的反脆弱結構與競爭優勢,並最終指向了對整個 AI 行業格局的終極思考。

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AI 下半場:「集成者」的勝利?

Manus 的故事深刻揭示了 AI 時代競爭範式的轉變。從創辦人的反思中,我們可以提煉出一個核心洞見:AI 時代的競爭,正在從「製造業邏輯」轉向「集成業邏輯」。前者比拚誰能燒更多錢、投入更多算力訓練出最強大的模型;後者比拚誰能最好地組織、調度與應用所有頂級模型,來系統性地解決複雜問題。

季逸超預測,在不久的將來,「模型公司」與「應用公司」的界線將徹底模糊,最終的戰場將是「應用之爭」。成功的頭部應用公司,將憑藉獨特的場景與用戶反饋,積累起寶貴的數據飛輪。用戶的互動與反饋數據,將「留存在應用層,而不是流向模型層」,使得應用公司能以極高效率微調,甚至訓練出更優越的專有模型,從而形成堅不可摧的商業閉環。

因此,最終的勝利者將不是單一光源的製造者,而是能整合光譜的系統架構師。Manus 的成功,正是這一哲學的最佳註腳。

延伸閱讀:Meta收購AI新創Manus!AI代理將導入FB、IG、WhatsApp,將成Meta變現金雞母?

資料來源:張小珺 Xiaojùn

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI #meta
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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