Meta 的终局：从社交巨头到 AI 操作系统

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• 第一篇：破除”套壳”迷思
• 第二篇：代理的真实价值
• 第三篇：Meta 的终局（本篇）

一、Meta 的困局

你知道 Meta 现在面临什么问题吗？

有脑，无手。

Meta 通过开源 Llama 系列模型，成功将”大脑”商品化。Llama 3.1 的性能已经不输 GPT-4，甚至在某些基准上超越。

但这只是”大脑”。

用户主要通过什么与 AI 互动？ChatGPT（OpenAI）或 Claude（Anthropic）等界面。

如果 OpenAI 控制了界面和 Agent 运行时，即便底层换成 Llama，Meta 也失去了对用户意图的掌控。

这就是 Meta 的战略风险。

二、收购 Manus 的真实意图

Meta 收购 Manus，本质上是在补全这个”手”。

2.1 从”社交图谱”到”工作图谱”

Meta 过去掌握的是什么？人的社交关系（Social Graph）。

你在 Facebook 上有多少朋友，你在 Instagram 上关注谁，你在 WhatsApp 上和谁聊天——这些数据构成了 Meta 的护城河。

通过 Manus，Meta 开始掌握什么？人的工作流程（Work Graph）。

你用 Agent 做什么工作，你需要什么样的自动化，你的业务流程是什么——这些数据将极大地扩展 Meta 的商业边界。

2.2 数十亿用户的”个人云端电脑”

Meta 拥有数十亿用户。

要让数十亿用户同时拥有”个人云端电脑”并运行 Agent，需要极高门槛的 DevOps 和云计算编排能力。

Manus 已经验证了这套架构可行，而且能大规模扩展。

Meta 收购 Manus，本质上是收购了一套已经在生产环境中验证过的、能处理 147 万亿 token 的 Agent 运行时架构。

这不是一个应用，这是一个操作系统级别的基础设施。

三、Alexandr Wang 与”过程数据”的金矿

这次收购由 Meta 超智能实验室（MSL）主导。

MSL 的负责人是谁？Alexandr Wang，Scale AI 的创始人。

Wang 的核心理念是什么？数据是 AI 的护城河。

3.1 互联网文本数据已经枯竭

互联网上的静态文本数据（Pre-training data）已经被挖掘殆尽。

所有的维基百科、所有的博客、所有的新闻网站——都已经被用来训练模型了。

现在的瓶颈是什么？数据质量和多样性的枯竭。

3.2 “过程数据”是下一个金矿

通往 AGI 的下一站是什么？“过程数据（Process Data）”或”推理轨迹（Reasoning Traces）”。

什么是过程数据？

不是”问题 → 答案”这样的简单对话，而是：
– 目标 → 规划 → 代码 → 调试 → 成功

这是一个完整的执行链条。

Manus 已经处理了 147 万亿 Token 的这样的数据。

3.3 Llama 4 的秘密武器

Meta 极有可能利用 Manus 积累的高质量、经过验证的 Agent 执行数据，对 Llama 4 或 Llama 5 进行后训练（Post-training）。

这种数据在公开网络上无法获取。

这是 OpenAI 开发 o1（Strawberry）模型的核心秘密——用强化学习和过程数据来训练模型的”思维链”能力。

现在 Meta 通过收购 Manus 也掌握了这一资源。

这意味着什么？

这意味着 Meta 不仅有 Llama 这样的强大基础模型，还有 Manus 这样的成熟 Agent 运行时，再加上 147 万亿 Token 的过程数据。

Meta 正在构建一个完整的 AI 生态闭环。

四、人才收购（Acqui-hire）

还有一个被忽视的价值：人才。

Manus 的团队被 Alexandr Wang 誉为”世界级”。

4.1 肖弘：产品化的天才

Manus 创始人肖弘，曾创办”微伴助手”等产品，拥有极强的产品化落地能力。

他被称为”用手和脑（Mens et Manus）”书写传奇的千禧一代创始人。

这意味着什么？

这意味着 Meta 不仅获得了一套技术架构，还获得了一个懂得如何把技术转化为产品、转化为收入的团队。

4.2 季逸超：系统架构的天才

Manus 首席科学家季逸超，是年少成名的技术天才（猛犸浏览器开发者），在系统架构和模型微调上造诣极深。

4.3 100 多名精锐工程师

整个 Manus 团队（100 多名成员）加入 MSL 新加坡分部。

这为 Meta 注入了一支能够立即交付 Agent 产品的精锐部队，填补了 Meta FAIR 研究院偏向理论研究的短板。

五、2026 年的”数字员工”时代

现在让我们展望一下 2026 年会发生什么。

5.1 WhatsApp Business 的变革

Meta 将利用 Manus 技术在 WhatsApp Business 中推出全自动化的”商业代理”。

场景：一个中小商家，库存积压，想快速清货。

现在的做法：自己投放广告、回复客服、处理订单。

2026 年的做法：对 Agent 说：”帮我卖掉这一批库存，预算 500 美元。”

Agent 将自动：
– 生成营销素材
– 投放广告
– 处理客户咨询
– 生成订单
– 追踪物流

中小商家不再需要自己做这些事。

5.2 Instagram 的创作者工具

创作者想要什么？

不是更多的滤镜，而是自动化的内容生产和变现工具。

2026 年，创作者可以对 Agent 说：”根据我的粉丝数据，生成这周的内容日历，并自动发布。”

Agent 将：
– 分析粉丝偏好
– 生成内容创意
– 制作视频脚本
– 自动发布
– 优化发布时间

5.3 计算货币化（Monetization of Compute）

Manus 将自己定义为”个人云计算平台”。

这暗示了 Meta 未来可能不仅卖广告，还会直接贩卖计算力。

订阅制：类似于 ChatGPT Pro，但更进一步。

用户付费购买的是“数字劳动力”。

Manus 处理了 147 万亿 Token，证明了市场对这种高强度计算任务的巨大需求。

六、竞争格局的重塑

现在让我们看看这对整个 AI 行业意味着什么。

6.1 模型公司 vs. 应用公司

过去的竞争格局是：

模型公司（OpenAI、Anthropic、Google）vs. 应用公司（各种 AI 工具）

模型公司掌握”大脑”，应用公司在上面做各种尝试。

但现在格局在变。

Meta 通过收购 Manus，正在成为一个“大脑 + 手 + 生态”的完整体系。

• 大脑：Llama
• 手：Manus 的 Agent 运行时
• 生态：WhatsApp、Instagram、Facebook 的数十亿用户

6.2 OpenAI 的压力

OpenAI 有什么？

• 强大的模型（GPT-5.2）
• 一个 ChatGPT 应用

但 OpenAI 没有什么？

• 没有大规模的用户生态
• 没有成熟的 Agent 运行时
• 没有过程数据

OpenAI 的 Operator 虽然发布了，但还在研究预览阶段。

Meta 的 Manus 已经处理了 147 万亿 Token，服务了数百万用户。

这是一个巨大的差距。

6.3 Google 的反应

Google 有什么？

• 强大的模型（Gemini 3）
• 搜索生态（数十亿用户）
• 云计算基础设施

但 Google 缺什么？

• 没有成熟的 Agent 运行时
• 没有过程数据
• 搜索生态与 Agent 生态的整合还不够紧密

Google 正在开发 Gemini Agent，但还没有 Meta 这样的”一体化”战略。

七、风险与挑战

当然，Meta 的这个计划也不是没有风险。

7.1 地缘政治风险

Manus 的创始人肖弘是中国人，公司最初在北京创立。

虽然已经迁至新加坡，但中国背景可能引发美国政府的审查。

不过，新加坡总部和 Meta 的收购可能会缓解这一风险。

7.2 成本压力

Manus 虽然达到了 1 亿美元 ARR，但运营成本也很高。

每个用户会话都需要一个云端虚拟机，这意味着巨大的计算成本。

Meta 需要通过规模化来摊薄成本。

7.3 竞争加剧

OpenAI、Google、Anthropic 都在开发自己的 Agent 产品。

如果 Manus 无法维持增长或被竞争对手超越，Meta 的投资可能面临风险。

八、我的最终认知

回到最开始的问题：为什么 Meta 要花数十亿美元收购 Manus？

现在我的答案是：

因为 Manus 不是一个应用，而是一个操作系统。

在 AI 时代，操作系统的价值远大于单个应用。

谁掌握了 AI 时代的操作系统，谁就掌握了下一个十年的商业命脉。

Meta 通过收购 Manus，正在从一个”社交巨头”转变为一个”AI 服务商”。

从”连接人”进化为”替人工作”。

这是一个战略级别的转变。

九、对你的启示

如果你是一个创业者或产品经理，这个故事告诉你什么？

第一，执行层比模型层更稀缺。

在 AI 时代，谁能把模型的能力转化为实际的产品和收入，谁就赢了。

第二，数据是新的护城河。

Manus 的 147 万亿 Token 过程数据，比任何模型权重都值钱。

第三，生态比单点更重要。

Meta 的胜利不在于 Manus 本身，而在于 Manus + Llama + 数十亿用户的完整生态。

十、下一步

这个系列到这里就结束了。

但故事还在继续。

2026 年，我们会看到 Meta 如何整合 Manus，如何在 WhatsApp 和 Instagram 上推出”数字员工”，如何与 OpenAI 和 Google 竞争。

那时候，我们再回头看这个故事，可能会有更深的理解。

参考链接
– Meta to acquire Chinese startup Manus – Reuters
– Officially Announced: Zuckerberg’s Billion-Dollar Acquisition of Manus – 36Kr
– Meta acquires ‘general-purpose’ AI agent startup Manus – The Verge