知行合一：Manus 从 0 到 1 亿美金 ARR 的进阶之路
演讲人：张涛（Manus 联合创始人）
一、 开场：里程碑与行业地位
大家好，我是张涛。在 2025 年底这个契机，我想分享 Manus 背后的故事与感悟。
我们公司不仅仅有 Manus。在 A16Z 评选的 Top 50 AI 应用榜单中，Manus 位列 31 位，而我们的另一款产品 Monica 也榜上有名。在北美创业公司的 AI 工具消耗量榜单中，Manus 排名第 33 位，这证明了用户不仅在用，而且真的在为此付钱。
在行业 Benchmark（评测指标）上，我们始终保持领先。根据 Scale AI 的远程劳动力指数 (Remote Workforce Index) ，Manus 在真实世界任务完成度上表现优异。无论是 6 月份的 1.0 版本还是近期的 1.5 版本，都以“断崖式”的优势领先于 Claude 4.5、GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro 等模型厂的产品。
最关键的数字是：上周我们正式宣布，Manus 独立 ARR（年度经常性收入）已达到 1 亿美元，如果算上 Monica 及其他增量收入，全公司年度运行率（Run Rate）已达 1.125 亿美元。 这对于一家成立三年、Manus 发布不到一年的公司来说，是一个重要的里程碑。
二、 起源：从 GPT-3 到 Monica 的诞生 (2021-2022)
故事要回溯到 2021 年 3 月 25 日 GPT-3 的发布。当时大众对其毫无认知，我也是通过 Copy.ai 才意识到背后的模型力量。
戏剧性的是，在 2022 年 10 月 30 日 ChatGPT 发布的前 7 天，我们的 CEO 萧鸿就敏锐地感觉到 GPT-3 极其神奇，决定结合他之前做浏览器插件的经验，围绕 AI 做点东西。
我们发现了一个巨大的痛点：用户在 Chatbot（如 ChatGPT）产生的任务和实际工作应用（如邮件、Excel）之间，需要进行大量的复制、粘贴、频繁切换窗口，体验极其割裂。为了让 AI 回到“当前工作上下文”中，我们推出了 Monica。
- 核心价值：侧边栏交互、YouTube 视频快速总结、PDF 深度研读（如分析《Attention is All You Need》）、以及能够保留文章结构并逐步缩短内容的“文章简化”功能。
- 成绩：Monica 目前在 Chrome 商店拥有约 300 万用户，评分 4.9，贡献了约 1500 万美元的 ARR。
三、 阵痛：AI 浏览器 Rift 的“流产”与启示 (2023)
尽管 Monica 成功，但浏览器插件有其天花板，获客成本极高。于是我们在 2023 年 3 月开始闭门研发 AI 浏览器 Rift。
Rift 具备许多前卫功能：
- Dashboard（仪表盘） ：根据网页内容对标签页进行自动聚类。
- 本地模型：部署微型模型以保护用户隐私。
- 智能交互：视频翻译、图片高清处理、Link Summary（链接摘录）等。
但在 10 月原定发布前夕，我们决定取消项目。原因有二：一是 AI 操控浏览器时会与用户“抢占”鼠标键盘，体验极差；二是用户从 Chrome/Safari 迁移的存量成本太高，我们作为小团队无法抗衡。
戏剧性的是，项目取消当天，Arc 浏览器的 CEO Josh Miller 也宣布了类似的转型洞察。这让我们确信：AI 不该跟人抢电脑，AI 应该拥有自己的电脑。
四、 突破：Manus 的诞生与“云端电脑”概念 (2023.07 - 2024.03)
2023 年 7 月，Cursor 的火爆给了我们关键启发。我们发现很多非程序员也在用 Cursor 处理日常任务（如视频转码、数据分析），他们不关心代码，只管点击“Accept”。
这让我们意识到：代码是解决通用任务的最佳中间媒介。 但 Cursor 的局限在于它跑在用户本地电脑上，用户得盯着它，且有误删文件的风险。
于是 Manus 的核心 idea 诞生了：给 AI 配备一台云端虚拟机（云端电脑）。 在这个系统里，AI 有自己的文件系统、运行环境和浏览器。用户只需扔出任务，AI 就在云端自主循环执行：动作 -> 观察 -> 思考 -> 下一个动作。
这种设计遵循 Paul Graham (PG) 提出的哲学： “Less structure, more intelligence” (更少的结构，更多的智能)。 不要给 AI 预设工作流，而是让底层的智力去决定下一步该干什么。
五、 爆发：3 月 5 日的“沙发+绿植”奇迹
2025 年 3 月 5 日晚上 10 点，Manus 正式向全球发布。 那段引发潮流的发布视频，其实是由于专业工作室无法在 6 天内交片，我无奈之下在共享办公室的一个角落，用自己的 A7CR 相机和向投资人借的 50 1.2 镜头发起的“自救”拍摄。整个视频制作成本仅为 19 刀的剪辑软件会员费和 9.9 刀的 BGM 授权费。
发布后的流量冲击远超预期：
- 流量爆炸：原本预期月活几万，结果一周涌入几百万用户。
- 算力压力：巅峰时期一天要烧掉 50 万美元的 Token，而当时账上只有 800 万美元。 为了防止公司被“烧”破产，我们紧急上线了收费系统（3 月 28 日），并维持了邀请制。
六、 全球化与迭代：知行合一的实践
发布后，我们走访了韩国（Anthropic 峰会）、硅谷（NVIDIA GTC）、MIT 和哈佛。 在 NVIDIA GTC 大会上，我们穿着**“发布前 14 天烧了 100 万美元 Token”**的 T 恤，引起了广泛关注。
Manus 的名字来源于 MIT 的校训 "Mens et Manus"（拉丁语：心与手）。 过去两年，模型厂都在构建聪明的“大脑”，但如果没有“手”去执行，大脑就会变成**“缸中之脑”**。Manus 的目标就是做大模型的那双手，去交付结果，而非仅仅回响思考。
过去九个月，Manus 持续进化：
- 7 月：上线数据可视化与 PPT 生成功能。
- 8 月：发布 Web Research，支持数百个并行子任务调研。
- 近期（1.5/1.6 版本） ：实现全栈网站开发、带数据库的移动 App 开发，并推出强大的 Max Mode。
七、 结语：展望 2026
回望这一年，从 Monica 到失败的 Rift，再到如今 1 亿美金 ARR 的 Manus，我们始终在探索 AI 应用的边界。
我希望 2026 年能成为“应用大年”，有更多创业者加入，做出真正产生真实价值的 AI 应用。
谢谢大家！
💡 核心隐喻总结： 如果说大语言模型是实验室里静止的思考者 ，那么 Manus 就是将其推向社会的“行动派”。它不再让你等待一个答案，而是让你在云端电脑的屏幕前，看着它为你递交一份已经完成的工作成果。
