摘要：异常的繁荣与沉默的真相
在人工智能狂飙突进的版图上，每隔几个月似乎就会诞生一个新的神话。2025年12月，来自新加坡（实则有着深刻中国背景）的AI初创公司Manus发布的一则重磅消息，不仅震动了资本市场，更在行业深处引发了剧烈的困惑与回响。Manus宣布，在产品发布仅八个月后，其年度经常性收入（ARR）已突破1亿美元大关，总营收年化运行率（RRR）更是高达1.25亿美元。如果仅看这组数字，Manus无疑已经超越了Slack、Zoom乃至ChatGPT早期的商业化速度，预定SaaS历史增长最快企业的席位。
然而，在这组光鲜亮丽的财务数据背后，却游荡着令人不安的“数字幽灵”。当第三方数据机构Similarweb抛出其月活跃用户（MAU）高达1800万的监测数据时，我们却惊讶地发现，Manus在互联网舆论场中的声量呈现出一种诡异的静默。从Twitter（X）到Reddit，从知乎到GitHub，除了官方发布的节点性通稿，几乎看不到与其体量相匹配的用户自发讨论（UGC）。这种“财务上的巨人，声量上的矮子”的现象，构成了本文试图拆解的核心——“Manus悖论”。
本文将不再局限于一份单纯的数据调查，而是试图透过这层迷雾，以更宏观的行业视角，洞察AI Agent（智能体）赛道当下的商业化困境、地缘政治夹缝中的资本博弈，以及“使用量营收”与“订阅营收”之间模糊的会计灰度。我们将辩证地审视Manus可能存在的数据修饰，并反思传统分析框架在面对新型Agentic AI（代理式AI）时是否已经失效。
这是一场关于AI泡沫、资本叙事与技术真相的深度追问。
第一部分 数字幽灵：流量数据的剧烈断层与“沉默的螺旋”
在互联网产品的增长铁律中，流量、声量与营收通常呈现正相关的“铁三角”关系。对于一款面向C端或开发者（B2D）的现象级AI产品，1亿美元的ARR本应伴随着铺天盖地的文化现象。然而，Manus呈现出的，却是一个缺乏回响的“空房间”。
1.1 全球舆论场的“静默区”：数据的孤独狂欢
最直观的质疑，源于数据与体感的巨大撕裂。通过对全球主要技术社区的深度扫描，我们发现了极不协调的现象。
1.1.1 Twitter (X) 与 YouTube：是脉冲，不是心跳
在Twitter上，关于Manus的讨论呈现出极强的“脉冲式”特征。每当Manus官方发布融资消息或ARR里程碑时，相关话题的热度会短暂飙升，充斥着科技媒体的通稿和部分头部KOL的转发。然而，在这些特定的公关节点之外，我们很难捕捉到普通用户分享的真实体验、报错吐槽或是惊叹于其能力的实录。
在YouTube上，情况依然如此。虽然存在关于Manus的评测视频，但发布时间高度集中在产品发布初期（2025年3月）和ARR宣布期（2025年12月）。内容多为标准化的功能演示，极度缺乏像当初AutoGPT或Devin发布时那样，由开发者自发上传的、充满探索欲和野生的“魔改”视频。这种内容的同质化和时间上的高度同步，带有明显的运营痕迹，而非产品自然裂变产生的有机生长。
1.1.2 Reddit：本该喧嚣的广场为何沉默？
Reddit是检验AI产品真实口碑的最佳试金石。但在r/ManusOfficial及r/AI_Agents等相关板块中，活跃度与“千万级用户”的体量完全不成比例。现有的零星讨论，更多集中在对“积分消耗过快”、“系统崩溃”以及“客服响应迟缓”的抱怨上。
更深层的异常在于“UGC外溢效应”（User Generated Content Spillover）的缺失。当Midjourney爆发时，Reddit被AI画作淹没；当ChatGPT普及后，搞笑对话截图无处不在。Manus作为一款号称能“自动执行任务”的Agent，理论上应能产生大量的“自动化成果展示”（如自动生成的研报、代码库）。然而，这些内容在Reddit上几乎绝迹。这种缺失强烈暗示了：要么用户并没有像数据反映的那样深度使用产品，要么其生成结果并不具备分享价值。
1.1.3 GitHub：开发者生态的荒原
对于一款宣称能写代码、做开发的Agent产品，GitHub的Star数、Fork数以及相关开源项目的活跃度是硬指标。然而搜索GitHub，我们很难找到围绕Manus构建的活跃社区插件或二创项目。具有讽刺意味的是，开源的OpenManus项目反而在短时间内获得了大量关注，这反向证明了开发者对于“黑盒”式的Manus缺乏信任，更倾向于自己动手复刻。Manus在开发者生态中的缺位，与其宣称的“处理147万亿Token”的技术影响力构成了尖锐的矛盾。
1.2 中国舆论场的“墙外开花”与策略性冷遇
考虑到Manus的团队背景（http://Monica.im母公司，中国初创团队Butterfly Effect），我们特意考察了简中互联网的反应。
在知乎和微博上，Manus的讨论度同样低迷。除了零星的科技自媒体转发其ARR破亿的消息，鲜有真实用户的互动。这与DeepSeek发布时全网刷屏、技术大V深度解析的盛况形成了鲜明对比。
这种现象不仅是热度的差异，更是一种深思熟虑的“地缘策略”（Geo-Strategy）。为了规避地缘政治风险并获得美国资本（如Benchmark）的青睐，Manus似乎刻意淡化了其中国背景，主要面向海外市场运营。这种“去中国化”策略虽然在合规上或许奏效，但也导致其失去了国内庞大极客群体的基本盘，而在海外市场又未能建立起真正的草根社区，最终陷入了两头不靠的声量尴尬。
1.3 流量真相的再审视：Similarweb数据的深度解读
Similarweb曾监测到Manus的月活跃用户（MAU）一度高达1800万，这一数据常被外界引用，但若仔细拆解，其中充满了玄机。
维度 | 数据表现与分析 | 异常解读 |
|---|---|---|
月活跃用户 (MAU) | Similarweb预估约1800万 | 极高疑点：这1800万极有可能是其母公司产品Monica插件的导流叠加。Monica拥有庞大的浏览器插件用户群，若将插件的弹窗曝光或被动调用计入Manus的流量池，这便是一场典型的“左手倒右手”的数据游戏。 |
流量趋势 | 3月至6月曾出现41%的下滑 | 官方宣称持续高速增长，但第三方数据却显示出流量的不稳定性。 |
用户留存 | 跳出率 ~38%，访问时长 ~5分钟 | 这一数据尚属正常，但结合高昂的ARR，说明付费转化率极高，或者存在极少数高频付费的“鲸鱼用户”。 |
Perplexity对比 | 流量不及，营收倍杀 | Perplexity拥有约1500万稳健MAU，且是高频搜索入口。Manus在流量根基未稳的情况下，宣称实现了数倍于Perplexity早期的营收，这违背了“流量-变现”的基本商业逻辑。 |
深度洞察：
Similarweb的数据很可能捕捉到的是一种“虚假繁荣”。如果剔除Monica的导流效应，Manus真实的独立活跃用户可能远低于1800万。在SaaS领域，累计注册数、插件调用数与真实的Active User有着天壤之别。如果Manus的1亿美元ARR是建立在一个实际上只有数百万甚至更少真实活跃用户的基础上，那么其单用户价值（ARPU）必须高得离谱，或者其营收结构中存在不为人知的“大客户”注资。
第二部分 财务炼金术：ARR与RRR的双重叙事陷阱
Manus官方通稿中最为人诟病的一点，是混淆了ARR（年度经常性收入）与RRR（营收年化运行率）的概念。这不仅仅是会计口径的差异，更是资本叙事中的“障眼法”。
2.1 重新定义ARR：是订阅还是“充值”？
在严格的SaaS会计准则（如ASC 606）中，ARR通常仅统计订阅制（Subscription）产生的、具有高度确定性的经常性收入。然而，Manus明确指出其1.25亿美元的RRR包含了“基于使用量的收入”（Usage-based revenue）。
- 波动性的隐忧： Manus采用了“积分制”（Credits）的付费模式。用户购买积分包，使用Agent消耗积分。这种模式本质上更接近于“游戏充值”或“云资源租赁”，而非SaaS订阅。
- 计算的艺术： 如果Manus在某个月（例如发布新功能或进行大规模促销时）获得了1000万美元的充值收入，按照RRR的计算逻辑（单月营收 x 12），他们就可以宣称自己达到了1.2亿美元的年化收入。但这种收入不具备“经常性”，一旦热度消退，下个月营收可能断崖式下跌。
结论： 市场怀疑的“单月数据 x 12”极有可能是事实。Manus所谓的1亿美元ARR，很可能是在某个峰值月份，将一次性的积分充值收入进行了年化处理。这种数据虽然在PR层面极具震撼力，但在资本市场的价值评估体系中却极其脆弱。
2.2 逆向工程：拆解1亿美元的营收构成
为了验证这1亿美元营收的真实性，我们不妨利用公开的定价数据建立一个逆向模型。
基础假设与推演：
- 目标月营收： 约833万美元（1亿 / 12）。
- 定价层级： Basic ($19), Starter ($39), Pro ($199), Team ($39/人)。
- 流量基础： 修正后的真实活跃用户假设为数百万量级。
如果按照行业标准的2%转化率计算，要达到833万美元月收，其ARPU（每用户平均收入）需要维持在较高水平。这就引出了一个关键矛盾——积分消耗速度。
根据Reddit用户的反馈，Manus的积分消耗极快。一个复杂的调研任务可能消耗300-1000积分。这意味着，对于真正有需求的活跃用户，订阅套餐的额度是远远不够的，他们必须进行额外的积分充值（Top-up）。
这里存在一种可能性：“鲸鱼”用户效应。极有可能存在一小部分开发者、企业测试人员，甚至是用于刷数据的内部账号，每月消耗数千美元的积分。如果1亿美元营收中有很大一部分来自这些高频消耗的“鲸鱼”，而非广泛的订阅用户，那么其营收质量极低。一旦发现更便宜的替代方案（如直接调用API），这部分营收将瞬间崩塌。
2.3 不可持续的“神级”人效比
Manus宣称仅有105名员工。这意味着其人均营收接近100万美元。
作为对比，Google、Microsoft等巨头的人均营收约为150万-200万美元，但那是建立在极高的规模效应之上的。对于一家初创公司，许多SaaS独角兽在同阶段的人均营收通常在20万-30万美元之间。Manus这种极高的人均产出，要么说明其团队拥有外星科技般的效率，要么说明其营收数据存在大量的水分。
更合理的推测是：隐形成本的外包。考虑到其中国背景，Manus极有可能将大量的研发、测试及运营成本放在了国内的关联公司（Butterfly Effect），而未计入新加坡主体的员工数。这种“财务上的轻资产”造就了账面上的高人效。
第三部分 技术的黑盒：147万亿Token与“套壳”的争议
Manus宣称处理了147万亿Token，这是一个极其惊人的技术指标。我们需要从技术架构和成本结构上对其进行拷问。
3.1 147万亿Token：是业绩还是成本黑洞？
147万亿Token是什么概念？如果我们假设其中50%是输入，50%是输出，并主要调用Claude 3.5 Sonnet或Qwen等模型。即使按照极低的大客户批发价（例如$1/百万Token的混合成本）计算，其纯模型调用成本（COGS）就已高达1.47亿美元。
这是一个巨大的财务漏洞。如果Manus真的处理了147万亿Token，按照行业标准成本，其光是模型调用的成本就已经超过了其宣称的1亿美元营收。这还没算上E2B的虚拟机成本、云服务器成本和人力成本。
合理的推测有三：
- 流血上市模式： Manus确实在赔本赚吆喝，每收入$1，就要亏损$1.5。这种模式在泡沫期常见，但不可持续。
- 数据注水： “147万亿”可能是一个夸大的营销数字，包含了大量的系统内部循环（System Prompt loop）、缓存命中（Cache Hit）或者是对未实际消耗Token的虚报。
- 自有小模型： Manus声称使用了Qwen的微调版。如果他们大量使用了自建的低成本推理集群而非昂贵的API，成本可能会降低，但这又与其宣称的“通用AI Agent”的高智能表现（通常需要SOTA模型）相矛盾。
3.2 真正的Agent还是高级“套壳”？
Manus的核心卖点是“General AI Agent”。然而，技术层面的分析显示，它更像是一个基于流行大模型（Claude/Qwen）的复杂工作流编排器（Orchestrator），也就是俗称的“高级套壳”。
- 依赖性风险： Manus的能力上限被Claude和Qwen的能力锁死。一旦Anthropic推出自己的Computer Use Agent（事实上已经推出了），Manus的护城河将瞬间消失。
- 基础设施依赖： Manus严重依赖E2B提供的虚拟环境来执行代码。这意味着其核心的“执行能力”并非自研，而是建立在第三方基础设施之上。
3.3 “点击农场”的阴影
用户在社区中曾提到疑似“手机墙”的视频 [Query 1]。虽然Manus创始人公开辟谣，但在AI圈，利用脚本控制大量账号进行交互、刷榜、刷量是公开的秘密。鉴于Manus明显的“买量”特征（流量随公关波动），不能完全排除其利用自动化手段制造活跃假象的可能性。如果所谓的Similarweb监测到的千万流量中有大量是这种“僵尸Agent”，那么其整个估值逻辑都将崩塌。
第四部分 地缘政治的迷局：新加坡的壳，中国的魂
Manus的异常不仅在于数据，更在于其身份的模糊性。这是一场在地缘政治夹缝中精心编排的资本大戏。
4.1 “蝴蝶效应”：Monica的影子与输血
Manus的母公司是“Butterfly Effect”（蝴蝶效应），也就是http://Monica.im的开发者。Monica本身就是一款基于浏览器的AI插件，以激进的增长策略著称。
- 流量与营收的腾挪： 前文提到的1800万MAU疑云，极有可能是Monica庞大插件用户群的导流结果。更进一步，不排除公司内部将Monica的部分营收通过会计手段划拨给Manus，以打造一个新的独角兽故事。毕竟，在资本市场上，“Autonomous Agent”的故事远比“浏览器插件”性感，估值乘数也更高。
4.2 Benchmark的赌注与合规钢丝
Manus获得了硅谷顶级风投Benchmark的7500万美元投资。这是一笔带有巨大地缘政治风险的赌注。
- 红筹架构 2.0： 为了拿美国的钱，Manus将总部设在新加坡，注册在开曼，并极力撇清与中国大陆的关系。创始人肖弘甚至退出了国内公司的法定代表人职位。
- 监管雷区： 美国财政部对美国资本投资中国AI企业有严格限制。虽然Benchmark的律师声称Manus不涉及“模型开发”（只是应用层），因此合规。但随着Manus声称使用了Qwen（阿里）的模型并进行微调，这实际上触碰了“技术控制权”的红线。一旦监管收紧，Manus可能面临资金链断裂或技术封锁（如无法调用Claude API）的灭顶之灾。
第五部分 辩证视角：泡沫还是被误读的创新？
在批判之余，我们也必须运用辩证的思维，反思传统视角在面对Manus时是否存在盲区。
5.1 被低估的“人海战术”AI化
也许Manus并不是在卖传统的SaaS软件，而是在卖“数字劳动力”。即使它的效率低、Token消耗大、成本高，但如果它能替代每小时$20的人类实习生，对于企业来说依然是划算的。我们是否用审视软件毛利的眼光，错误地评估了“数字员工”的商业逻辑？
5.2 沉默的大多数：B端用户的暗流
也许真正的用户不是Reddit上的极客，而是那些不发声的、急需自动化的传统中小企业主？他们不在GitHub上活跃，但愿意为了节省时间而付费。Similarweb的数据可能无法完全覆盖API调用或企业内网的使用场景。此外，中国团队在应用层创新和产品化落地（Product-Market Fit）上的速度往往令硅谷惊叹。Monica的成功证明了团队极强的执行力。也许Manus真的在混乱中跑通了一条不为人知的变现路径？
然而，即使考虑到上述因素，Manus目前展现出的“反常识”信号（流量与营收的倒挂、声量的缺失、成本的黑洞）依然过于强烈。大概率上，这是一个被资本催熟、数据经过精心修饰的“早产儿”。
第六部分 行业洞察与未来展望
6.1 Agentic AI的“落地难”与“变现急”
Manus事件折射出整个Agent赛道的焦虑。大家都知道Agent是未来，但目前的模型能力（推理成本高、错误率高）尚不足以支撑大规模的商业化。Manus试图通过“人海战术”（堆砌Token）和“激进营销”来强行跨越这一鸿沟，结果造就了一个畸形的商业样本。
6.2 给AI创业者的启示
- 不要迷信ARR： 尤其是在Usage-based模型下，ARR极易被操纵。关注NDR（净收入留存率）和DAU/MAU比值才是王道。
- 社区是护城河： 没有UGC外溢的产品是没有灵魂的。靠公关买来的声量，潮水退去后只会剩下一地鸡毛。
- 地缘合规是生死线： 在中美科技脱钩的大背景下，左右逢源的策略将越来越难以为继。
6.3 结论：一场精心策划的资本秀
回到最初的问题：Manus的1亿ARR是否有蹊跷？答案几乎是肯定的。
这更像是一场为了下一轮融资或上市而精心策划的“数据大秀”。它利用了公众对AI Agent的渴望，利用了资本对增长的饥渴，通过会计技巧和流量复用，制造了一个虚胖的独角兽。
对于普通用户而言，Manus或许是一个值得尝鲜的工具；但对于投资者和行业观察者来说，它是一个巨大的、闪烁着红色警报的异常信号。当2026年的潮水退去，我们才会知道，那个在新加坡云端忙碌的Agent，究竟是在创造价值，还是在空转Token。
附录：数据引用与参考源
- Manus官方发布的1亿美元ARR及1.25亿美元RRR声明。
- Similarweb关于Manus及Perplexity的流量数据对比。
- Reddit上关于用户体验、积分消耗及Bug的讨论。
- 关于Butterfly Effect、Monica及创始人背景的资料。
- Manus的定价体系数据。
- OpenManus及开源社区的反应。
- E2B关于Manus技术架构的描述。
- YouTube上的评测视频分析。
- 关于积分消耗速度的用户反馈。
- 创始人关于“手机墙”传闻的辟谣。
- 关于创始人退出国内公司法人的工商信息。
- 对比DeepSeek在舆论场的热度。
(注：本文基于公开信息进行逻辑推演，部分内部财务细节为估算，旨在提供行业视角的深度思考。)
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