内容来源：本文汇编整理自张小珺对话季逸超。
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商业思维
笔记君说：
他是中国第一代软件出海创业者，高中靠一款浏览器赚得 30 多万美金；他深耕 NLP 十余年，亲历从传统 NLP 到大模型的技术巨变；如今带着通用 AI 产品 Manus 横扫海外，ARR 超 1 亿美金。
他就是 Manus（蝴蝶效应科技）的联合创始人兼首席科学家季逸超（Pick）。
最近，Manus 被数十亿美元收购的风波，引起不少人的讨论。但我们更应该关注的，是这家公司的商业思考。
在张小珺这场 3 小时的深度访谈中，季逸超分享了自己的创业故事、产品决策逻辑，以及对 AI 行业未来的底层思考。没有晦涩术语，全是实战干货，值得每一位创业者、从业者细读。
以下，是季逸超的自述精华版。
一、三次创业
踩中时代红利，也扛过技术颠覆
1. 第一次创业：移动互联网蛮荒期的"意外惊喜"
2009 年，苹果 APP Store 出现的第二年，我还在读高中。
那时候刚好赶上桌面互联网向移动互联网转型，不管是国内的 BAT，还是海外的大厂，大家都站在同一起跑线，没有成熟的玩法，属于移动互联网的蛮荒期，这给了我这样的个人开发者绝佳机会。
我做了一款第三方 iOS 浏览器，叫猛犸浏览器（Mavericks Web Browser），商业模式特别朴素，卖软件拷贝，每卖一份赚一份固定收入。
没想到这个简单的模式，让我在高二、高三期间赚了 30 多万美金，也算成了中国早期软件出海的创业者。
那时候国内没有成熟的支付渠道，只能支持国际信用卡，国内用户基本没法付费。
我就想了个办法，破解自己的软件，让大家免费用，也算赚个吆喝，没想到还吸引了资本关注，真格基金的徐老师当时就问我想不想创业。
后来移动互联网的商业模式变了，大家都开始"免费获客 + 增值服务"，加上 iOS 系统不断更新，我的浏览器慢慢不兼容了，最后自然下架。
这段经历让我早早摸清了产品变现和用户运营的逻辑，也让我深刻感受到 时代机遇对创业者的重要性。
2. 第二次创业：NLP 深耕与大模型的"降维打击"
从浏览器业务里，我发现了一个关键需求：当时移动网络速度慢，如果能预测用户的下一次点击，提前加载内容，体验会好很多。这个需求让我一头扎进了自然语言处理（NLP）领域，这一扎就是好几年。
2013 年，Google 推出了 Word2Vec 论文，能把自然语言文本高效转化为稠密向量，这给了我极大启发。
我组建团队做语义搜索和知识图谱，想打造"下一代 Google "—— 传统搜索引擎只给链接，我想直接给答案，通过自动化技术构建知识图谱，解决用户的核心需求。
我们团队从零开始训练模型，从依存句法分析到 Word2Vec 向量化，再到 LSTM+Attention，最后跟进 Transformer 和 BERT，整整熬了 4 年，做出了产品 Maggie。
它能自动提取三元组、支持多语言，在最高置信度下的准确度能达到 89%，比 Google 当时的产品还高，甚至能支持阿拉伯语这种反向书写的语言。
但 2019 年，GPT-3 的出现给了我们致命一击。
我随便写个 Prompt（提示词），它就能和我们训了几年的端到端模型五五开，而且它是通解，能搞定 NLP（自然语言处理）领域的各种任务，而我们只是垂直领域的解决方案。
那一刻我意识到，垂直技术在大模型面前没有优势，最后决定卖掉公司。
这段经历让我体会到垂直整合的痛苦：每天醒来都感觉海水在上涨，不知道什么时候会淹到鼻子，模型迭代、数据标注、基础设施搭建，每一步都要自己扛，那种压力至今难忘。
3. 第三次创业：放弃 AI 浏览器，押注通用 agent
卖掉公司后，我在一家独角兽公司做了一年半，主要工作是打榜赢算力资源，那段时间也让我冷静观察了 AI 行业的变化。
2023 年底，我被肖弘（Manus CEO）说服加入团队，核心原因是他说的一句话：" Pick，你想不想在一个产品里，把浏览器、搜索引擎、语言模型重新做一遍？" 这句话一下子戳中了我。
初期，我们基于 Chrome 插件 Monica 的用户数据，想做一款 AI 原生浏览器。
Monica 当时已有 1200 万美金 ARR，是正向现金流产品，但我们很快发现了问题：插件的用户渗透天花板太低 ，Chrome 有 20 亿日活，而头部插件的活跃用户也就 5000 万左右，不到 1% 的渗透率，再怎么发力也难有大突破。
更关键的是，浏览器的迁移成本极高。人类历史上只有两次浏览器变革：从网景到 IE，从 IE 到 Chrome，要么靠渠道分发，要么靠技术漏洞，创业公司想颠覆太难了。
而且当我们内部把浏览器产品打磨得差不多时，我突然觉得它"不是特别酷"——按我现在的话说，如果一个产品做完，你自己都觉得不酷，那没人会觉得酷。
其实做完一款产品，人难免会有惯性偏袒，哪怕我们都是经历过几次创业的"中登"，也会下意识想说服自己产品没问题。但随着更多问题暴露出来，我们才慢慢趋向冷静判断。
直到看到美国创业公司 The Browser Company 放弃浏览器产品 Ark，创始人说"连亲戚朋友都不愿意从 Chrome 换成 Ark "，我才彻底下定决心放弃这个方向。
其实那段时间特别宝贵，大家在自然而然形成共识的过程中放下了浏览器，处于一种几乎无所事事的状态。
而当一群不太笨的人无所事事的时候，就会产生很多很好的想法。当时我们还在正常运营 Monica，同时也会做一些别的实验，那段时间已经有不少 AI 产品受到欢迎，尤其是 coding 领域，像 Cursor、Windsurf，还有后来的 Devin，都积累了很多用户。
我们作为工程师，自然会去体验这些工具，可让我们意外的是，公司里很多非工程师居然也在用 Cursor，要知道，Cursor 的产品形态还是 IDE（集成式开发环境），本来是写给代码人才用的东西。
我们发现，运营同事在用它写博客，数据分析同事用它做数据分析和可视化。
于是我们特意站在他们身后观察，发现了很有意思的一幕：Cursor 左边是代码区，右边是和 AI 聊天的窗口，这些不会写代码的同事根本不看左边的代码，只是不断跟 AI 交流，让 AI 帮自己完成任务。
原来 AI 是通过编程的方式，以代码为媒介，去帮他们完成这些非编码任务。
这让我突然意识到：编程不是垂直技能，而是通用能力，真正的机会是把这种通用能力包装起来，让普通人也能用。
于是我们把浏览器的技术积累搬到云端，打造了通用 agent 产品 Manus：每一个会话背后都有一个独立的虚拟机沙盒，能帮用户做网页、做 PPT、批量处理文件、深度研究，还能联动 Notion、Slack 等工具，异步处理长任务，不用用户自己写代码或复杂操作。
2024 年 3 月 Manus 发布，现在 ARR（年度经常性收入）已经超过 1 亿美金。我们没有对标任何产品，完全是用户用出来的，大家喜欢用它做幻灯片、网页和批量文件处理，我们再针对性优化，这种由用户塑造的产品，生命力才强。
二、Manus 的产品逻辑
不做工具，做 "人的延伸"
1. 为什么坚定做通用 agent，而非垂直工具？
我之所以坚持做通用 agent，核心有三个判断：
技术层面：通用基座模型 + 虚拟机（图灵完备）的底层供给是通用的，垂直领域只是在上面加约束，反而会限制产品潜力；
产品层面：用户的需求是多样的，通用产品能让用户按自己的想象力使用，我们团队再通过观察用户行为捕获头部场景，既保留长尾能力，又能形成网络效应；
商业层面：垂直工具的使用频次太低，比如旅行规划一年就几次，很难让用户记住，而通用产品能覆盖用户多场景需求，提升使用频次和用户粘性。
如果你做的是个垂直 agent，你可能还是在做一种新的工具。但如果你在做一个通用 agent，你其实在做一个人。
我们现在经常跟用户或其他人交流，他们常说 Manus 很像人，但我们从来不以替换人的思路来想这事 ，如果你给别人传递"要替换人"的心智，所有人都会从风险控制的角度考量，只要一个环节不通，整个产品就被否定。
其实我们该抱着提升人（enhance people）的思路，让高效的雇员或自驱的人，用了这个工具后产能再上一个台阶，这才是更良性且现实的做法。
比如你想做一个有内容的网页，它能先做深度研究，再基于研究结果做网页，最后还能分析网页流量、做 PPT 发给投资人。
2. 初期用邀请码，不是营销是"无奈之举"
Manus 发布初期采用邀请码机制，被很多人质疑"过度营销"，其实这是我们的无奈之举。
当时我们跟所有云厂商和模型厂商沟通后发现，世界上能立即到位的算力比想象中少太多。Agent 的算力消耗模式和 Chatbot 完全不同，输入和输出比例能达到 100:1 甚至 1000:1，要是放开用，产品肯定会崩。
直到一个月后，云厂商和模型厂商适应了 agent 的工作负载，我们才取消邀请码。可以说，我们是为行业趟了一条路，后来再用邀请码的公司，我觉得就没必要了，算力已经准备好了，没必要再搞这种形式。
3. 商业化：不追求 DAU，只服务高价值用户
Manus 的定价逻辑很简单，参考 ChatGPT 的 20 美金 / 月，我们定了 40 美金 / 月的默认订阅价，现在逐渐简化为"免费方案 + 自由订阅金额"。
我们不追求 DAU（日活跃用户数），而是关注"高价值用户的高价值任务"。有的用户一个月能给我们付几千美金，因为他有大量高价值任务要跑，这比单纯的用户数有意义得多。
目前 Manus 的用户主要是三类人：互联网公司非程序员的白领、自由职业者、金融和咨询行业从业者。
他们有强自驱力，任务价值高，对质量的敏感度也高 ，我们做过双盲测试，悄悄换个模型，用户满意度就会明显下降，所以我们必须保证每一次输出的质量。
三、AI 行业的创业、竞争与决策逻辑
1. 模型与应用的终局：不再泾渭分明
未来不会再分模型公司和应用公司。美国现在已经是这个趋势，OpenAI 既做模型也做产品，Google 双向都强，Anthropic 靠 Cloud Code 的成功也开始重视产品。
对于应用公司来说，优势在于"不用买模型彩票"。
模型公司的创新是自下而上的，靠技术突破驱动产品；而应用公司能吸收所有外部创新，快速迭代，而且用户的使用轨迹和反馈留在应用层，能形成独特的数据飞轮，这是模型公司拿不到的优势。
2. 决策机制：分阶段混合模式，兼顾效率与多元
创业公司在不同阶段、解决不同事情时，需要不同的决策模式。
虽然我们是连续创业者，但其实也都不成熟，最近在逐渐走向更理智的方式。我们总结了一套" GPA "决策框架，还会结合集权式和民主式两种模式：
G（Goal，定目标）：集权式决策
由 CEO 肖弘作为"仁慈的终身独裁者（BDFL）"拍板，直接把团队核心目标定死，避免目标分散。
P（Priority，定优先级）：专制 + 民主结合
先由核心决策者（比如 CEO 或对应领域负责人）牵头，同时充分吸纳团队成员的专业意见，毕竟涉及不同领域的专业能力，多元输入能让优先级排序更合理。
A（Alternative，提方案）：充分民主
鼓励团队成员自由提供各类可选方案，这个阶段方案数量比质量更重要，足够多的选项才能避免决策局限，就像训练模型不能局限于狭窄的动作空间。
其中，肖弘作为 CEO，是产品方面的最终决策者。我们都比较相信与其悬而未决，不如赶紧试试。
面对新领域时，过往经验未必有用，过度思考只是基于自己"模型内部的参数化知识"，没有额外信息输入，也没有检验结果，再想太多不如先行动，拿到反馈再调整，避免无意义的内耗。
3. 竞争：不是零和博弈，而是生态联动
很多人问我，面对 OpenAI、Google 等大厂的竞争，我会不会焦虑？其实我并不焦虑。
我们能用上市面上所有最好的模型，而大厂有自己的专长：Anthropic 的 coding 能力、Google 的多模态能力、OpenAI 的推理能力。
我们的优势是产品迭代快，而且服务的是对质量要求极高的用户，这部分用户不会因为品牌而妥协，他们要的是当下最好的体验。
AI 行业的竞争不是零和博弈。Manus 和 Notion、Microsoft、Slack 都是联动关系，我们串接这些工具，产生的价值比单独竞争大得多。与其做一个比不过别人的垂直功能，不如让大家一起把生态做好，这才是共赢。
4. 通用 agent 的未来：主动创造价值，而非被动响应
我认为通用 agent 的下一个方向是"主动性（proactiveness）"。现在的 AI 还是被动响应用户需求，未来要能主动完成任务。
比如你面试完，Manus 能自动看你的 Notion 记录，把评价填到招聘系统里，只让你确认就行，真正解放用户的注意力。
同时，我也想给模型厂商提几个建议：
让模型学会 "压缩意识"，不用无限扩展上下文窗口；
结合工具做推理，而不是纯"缸中之脑"；
支持用户随时插嘴，适应异步交互；
提升错误恢复能力，遇到问题不放弃、不陷入死循环，这些都是通用 agent 落地的关键。
5.AI 创业的本质：不是赌一把，而是先行动
对比我的三次创业，现在的 AI 创业和移动互联网时代完全不同：
移动互联网的边际成本低，能低成本试错；
而 AI 创业更像制造业，有固定成本，算力消耗就是很大一笔开支。
所以，对于创业公司来说：
第一，不要做垂直整合，除非你有足够的资源；
第二，不要纠结于要不要做，比较健康的做法应该是当你的产品已经初具 PMF，且已经到了一个比较稳定的状态之后，你以一种增加稳定性或降本或突破天花板的思路再去做模型；
第三，团队要身心健康、尊重常识，不要做"有乔布斯的病，没有乔布斯的命"的偏执者。
结语
你准备好迎接未来了吗？
从高中时的浏览器创业者，到如今的通用 AI 先锋，季逸超的三次创业始终围绕技术落地和 用户价值。他踩过垂直整合的坑，也抓住了 agent 的机遇，用 Manus 证明了不做模型也能做出顶尖 AI 产品。
在 AI 行业还在争论模型至上还是应用为王的今天，季逸超的经历给出了另一种答案：真正的机会，在于理解技术的边界、用户的需求，以及时代的趋势，然后以理性的姿态，快速行动、持续调整。
而对于我们每一个人来说，AI 不是要取代人，而是要解放人，就像季逸超说的："把不喜欢的事交给 AI，剩下的才是真正的自己。"
参考资料：《Manus 决定出售前最后的访谈：啊，这奇幻的 2025 年漂流啊…》，张小珺商业访谈录。
* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
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