Manus 收购案叫停!中美前沿科技收购案审查比较撰文:张 烽
一、Manus 收购案的来龙去脉
2025 年 3 月,一款名为 Manus 的通用型 AI 智能体产品横空出世。这款由中国创始人肖弘及其团队在中国境内研发的产品,凭借「自主思考、规划并端到端执行复杂任务」的能力引爆全球市场,上线即获得广泛关注,年化收入快速突破 1.25 亿美元。在短短九个月内,Manus 成为中国 AI 领域的现象级明星产品,也被视为国产 AI「弯道超车」的代表作之一。
然而,惊艳亮相之后,Manus 很快启动了一场迅速而隐秘的战略腾挪。2025 年 6 月,公司将总部从中国迁至新加坡,运营主体变更为新加坡公司 Butterfly Effect Pte,由开曼群岛母公司全资控股。随后,中国团队大幅裁撤,120 名员工中仅留下 40 余名核心技术人员迁往新加坡,国内社交账号清空,官网屏蔽中国 IP 访问。同年 12 月 30 日,美国科技巨头 Meta 宣布以约 20 亿美元收购 Manus 母公司蝴蝶效应,创始人肖弘按计划将出任 Meta 副总裁。这笔交易金额使之一度跻身 Meta 史上第三大并购案,仅次于 2014 年 WhatsApp 的 190 亿美元收购。
Meta 官宣收购后,中国监管部门迅速介入。2026 年 1 月 8 日,商务部新闻发言人何亚东在例行新闻发布会上首次公开表态,表示将会同相关部门对 Meta 收购 Manus 一事,与出口管制、技术进出口、对外投资等相关法律法规的一致性开展评估调查。此后,国家发改委约谈双方高管,指出技术转移与数据安全风险。最终,2026 年 4 月 27 日,外商投资安全审查工作机制办公室(国家发展改革委)依法依规对 Meta 收购 Manus 项目作出禁止投资决定,要求当事人撤销该收购交易。这是《外商投资安全审查办法》2020 年实施以来,首个被公开叫停的 AI 领域外资收购案,也是该办法框架下最严的一档审查结论。
Manus 案的核心争议在于:核心技术由中国籍团队在境内研发,但通过「境内研发→境外换壳→外资收购」的链条,试图将技术控制权转移至境外企业,且未依法申报外商投资安全审查。监管部门认定,真正关注的是「什么时间、以什么方式、把哪些东西转出去」——注册地变更并不能脱离中国法律管辖。
二、审查依据:中美法律体系的差异
中国的法律体系。中国的外资安全审查制度以《外商投资法》为顶层设计基础,确立了「准入前国民待遇加负面清单」的管理模式。2020 年发布、2021 年施行的《外商投资安全审查办法》是核心执行文件。根据该办法,审查范围覆盖军工、关键技术和基础设施、重要信息技术和互联网产品与服务、重要金融服务等关键领域。
值得强调的是,中国的审查机制采用了穿透式审查原则。正如 Manus 案所体现的,监管部门对「投资主体在形式上是否仍为中国企业」并不执着,而是追究技术的「出生地与成长路径」——只要核心研发成果在中国境内完成,即使注册地完成境外变更,仍可能被纳入中国监管视野。
美国的法律体系。美国的外资安全审查制度以《1950 年国防生产法》第 721 条为法律基石,经《外国投资风险评估现代化法》(FIRRMA)大幅扩权后形成了现行框架。FIRRMA 是美国 40 年来对外资审查制度最重大的一次扩权立法,大幅扩大了审查范围——FIRRMA 之前,CFIUS(Committee on Foreign Investment in the United States,美国外国投资委员会)主要审查「控制权转移」的交易,FIRRMA 之后,即使不构成控制权转移的非控股投资也落入审查范围。
CFIUS 是一个跨部门委员会,由财政部主导,成员包括国防部、国务院、商务部、国土安全部、司法部等关键职能部门的负责人。不同之处在于,美国的审查制度对「来源国」进行了制度化的差异化安排——2025 年,特朗普政府推出「美国优先投资政策」,一方面限制外国对手在关键技术、基础设施、个人数据等领域的投资,另一方面为盟友资本开设「快速通道」试点程序。
三、审查程序:主动申报与被动追踪
中国的审查程序。中国的外资安全审查流程分为三个阶段:第一阶段是初步审查,在收到符合要求的申报材料之日起 15 个工作日内决定是否启动安全审查;第二阶段是一般审查,在启动审查之日起 30 个工作日内完成;若认为影响或可能影响国家安全,则启动第三阶段特别审查,自启动之日起 60 个工作日内完成,必要时可进一步延长。审查结论分为三类:通过、附条件通过、禁止投资。
Manus 案的审查程序具有特殊性——这是一例「应报未报」的事后审查。交易各方未主动申报,监管部门通过公开线索注意到后,依法启动调查并走完整套程序,最终作出禁止决定。
美国的审查程序。CFIUS 的审查同样分为初步审查与调查两个阶段。第一阶段审查期限为 45 天,若发现国家安全风险,则进入第二个 45 天的调查期;如仍无法解决,可建议总统干预交易,总统有 15 天时间作出最终决定。某些类型的交易,如果美国目标企业生产的关键技术需要对买方母国出口许可,交易方必须向 CFIUS 提交强制声明。
与中国审查机制的一个关键差异在于追溯能力。CFIUS 不仅审查未完成的交易,还可对已完成的交易进行事后审查——法院甚至批准了 CFIUS 对 HieFo-Emcore 交易的事后剥离令,尽管该收购早在近两年前就已交割完毕。此外,CFIUS 设有专门的「未申报交易团队」,主动识别可能属于其管辖但未收到交易方申报的交易。
四、审查要点:数据、技术与国家安全
中国审查的核心关切。中国审查聚焦于三大要点。一是关键核心技术流失。Manus 案中,Manus 的核心 AI 技术是否属于《中国禁止出口限制出口技术目录》中「信息处理技术」的控制要点,是审查的关键研判之一。二是数据出境安全。Manus 在境内训练和运营期间收集了大量中国用户数据,涉及个人信息出境合规问题。三是实质重于形式的控制权变更。监管部门穿透 Manus 的离岸架构,直接审查技术「什么时间、以什么方式、从谁手中转移出去」。
美国审查的核心关切。CFIUS 的审查核心是「风险基础分析」,在评估中考虑外国投资者带来的威胁、美国目标企业的漏洞,以及交易被利用的潜在后果。具体而言,CFIUS 重点关注三大维度:一是技术敏感性,审查目标企业是否涉及半导体、AI、量子计算等被出口管制法覆盖的关键技术;二是数据风险,审查所涉交易是否导致大量敏感个人数据流入外国对手之手;三是来源国差异,对中国等国的投资采取更为严格的差异化审查标准。此外,CFIUS 审查正日益与美国国内产业政策「相互嵌套和匹配」——新日铁收购美国钢铁案的核心争议就已超出传统国家安全范畴,延伸至劳工权益、产业竞争等层面。
五、处罚措施:禁止与剥离
中国的处罚框架。根据《外商投资安全审查办法》,禁止投资是最严的一档审查结论——办法明文规定「对禁止投资的,不得实施投资」。如果当事人拒不执行,工作机制办公室可责令限期处分股权或资产,并将其不良信用记录纳入国家有关信用信息系统、实施联合惩戒。
Manus 案的执行要求极为具体。在股权层面,若 Meta 已完成股权交割,需将持有的 Manus 股权全部转回原股东或境内主体,完成工商及境外主体变更登记。在资金层面,Meta 需将已支付的约 20 亿美元全额退回,外汇管理部门全程核查资金路径,防止以终止交易为名的资金外逃。在数据与技术层面,Meta 需删除所有获取的境内数据,Manus 需恢复数据本地化存储,终止所有向 Meta 的技术授权与代码移交,Meta 派驻的管理技术人员全部撤离。工作机制办公室将汇集发改、商务、网信、外汇等部门进行现场核查确认。
美国的处罚框架。CFIUS 的处罚手段同样呈现升级态势。近年来,CFIUS 执法力度创下新纪录,罚款总额近 8800 万美元,单笔最高达 6000 万美元。2024 年之前,CFIUS 仅公开披露了六笔罚款,其中最大一笔为 100 万美元。2026 年 2 月,美国司法部首次依据《国防生产法》提起了针对 CFIUS 剥离令的强制执法诉讼。从追溯时效看,美国甚至比中国更为激进——2026 年 1 月,特朗普总统发布行政命令,要求中资控股的 HieFo 在 180 天内剥离其从美国 Emcore 收购的数字芯片业务,该收购早在近两年前就已交割完毕。
六、聚焦领域:共同与差异
共同的聚焦领域。中美两国审查机制的核心交集集中在精密科技领域。半导体产业链是双方审查频率最高、否决率最高的领域——中国叫停 Manus 收购案之前,美国 CFIUS 就已通过多个案例对半导体交易形成了事实性的全面封锁。AI 及相关智能技术是共同的重中之重——Manus 案标志着中国首次在 AI 领域作出禁止投资的处罚决定,与美国多年来在 AI 领域的严格审查形成对照。
差异化的关注点。中国的审查重点更侧重于「技术从中国流出」而非「外资进入中国」。中国的监管压力主要在于防止「境内研发、境外套现」的模式——核心技术资产流失成为审查的首要关切。而美国的审查更侧重于对外国资本获取美国技术的限制,并且比中国更早将地缘政治变量直接纳入评估轨道,同时明显把盟友关系并入程序创新——「快速通道」流程为特定国家投资者加快审查进度。
七、全球影响:科技竞赛的监管折射
Manus 案与 DeepSeek V4 发布发生在同一天,形成了富有意味的对照。DeepSeek V4 的崛起标志着国产 AI 足以在全球最高水平序列中站稳脚跟;而 Manus 收购案的叫停,意味着国家不会任由核心 AI 技术资产通过并购流失。两者共同勾勒出中国 AI 战略的一体两面:一面是全力支持自主创新做大做强,另一面是为核心资产安全守住底线。
Manus 案的全球影响至少体现在三个层面。其一,中美科技裂痕因此进一步加深,迫使跨国资本重新评估 AI 领域的跨境并购风险。其二,全球外资监管呈协同扩展之势。从美国到欧盟、从英国到日本,各大经济体正在同步收紧关键领域的外资审查框架。其三,安全审查正取代传统的反垄断审查,成为前沿科技并购交易面临的首要监管壁垒。
八、未来发展:趋势与企业应对
监管趋势。展望未来,中美两国在外资安全审查领域预计将继续强化监管力度。中国方面,Manus 案作为首个 AI 领域被叫停的外资收购案,势必推动关键技术和数据安全层面审查的进一步细化。美国方面,CFIUS 将继续沿着差异化对待投资来源、严格管控敏感领域、强化产业链关联等方向持续发展。国会于 2025 年 12 月通过的《综合对外投资国家安全法》进一步拓展了美国在技术保护方面的法律工具箱。
企业合规建议。对于从事前沿科技跨境交易的企业而言,Manus 案提供了清晰的合规警示。
——主动前置申报。中国监管部门对「应报未报」持零容忍态度,主动申报是降低监管不确定性的最有效路径。交易各方应与安全审查工作机制办公室进行商谈,通过透明的合规路径来管理监管风险。
——审慎设计交易架构。将合规审查作为交易架构设计的红线。采用分阶段交易安排,将监管审批作为交割的前提条件。任何试图通过离岸架构规避审查的设计,都可能被穿透审查所否定。
——技术出口合规管理。在涉及关键技术的跨境转移中,应提前对照《中国禁止出口限制出口技术目录》等法规进行合规研判,在必要时申请技术出口许可证明。
——数据跨境合规安排。涉及中国用户数据处理和出境的技术转让,必须履行数据跨境安全评估等法定程序。
——对美投资的特殊考量。对美投资除关注 CFIUS 自身审查外,还需审慎评估双方的出口管制体系是否会带来双重合规冲突,并主动在交易文件中周密设计风险分配机制。
从中美两国对比不难看出,中国叫停 Manus 收购案并非孤立事件,而是全球主要经济体对前沿科技领域外资审查普遍收紧趋势下的一个典型案例。两国的审查体系各有侧重、手段有别,但底层逻辑高度一致:核心技术在本质上是国家战略资产,核心数据的主权不容让渡。理解这一基本逻辑,或许比熟悉两国法律条文本身更为重要。
Manus 创始人「被传」限制离境,给中国 AI 创业者们提了个醒撰文:刘红林
这两天,一条关于 Manus 的新闻很值得玩味。
3 月 26 日,财联社转引澎湃新闻消息称,在外交部例行记者会上,针对英国《金融时报》有关"中国已禁止人工智能公司 Manus 的两名高管离境"的报道,外交部发言人林剑回应说,对有关情况不了解,建议向中方主管部门询问。
再往前一天,路透社已援引《金融时报》的说法报道,中国方面正在审查 Meta 对 Manus 的收购交易,两名联合创始人被限制离境,背景是有关部门正在审查这笔大约 20 亿美元的交易是否违反投资规则。更早前,路透社 1 月的报道还提到,中国官方审查这笔交易时,关注的重点之一,是 Manus 在出售前将部分人员和技术迁往新加坡,是否触及相关规则问题。
如果只把这件事当成一条普通的科技并购新闻来看,意思其实并不算太大。无非就是一家美国科技巨头,收购了一家带有中国背景、后来又迁到新加坡的 AI 公司,然后在交易推进过程中,引发了中国监管层面的关注。
可如果把这件事放在今天的全球 AI 竞争背景下看,它释放出来的信号就很不一样了。它至少说明了一点:AI 这件事,已经不再只是实验室里的模型参数、论文路线和产品迭代,而是越来越深地卷入到资本跨境、技术转移、产业安全、人才流动和国家利益这些现实问题里。
技术可以流动,模型可以被调用,但创业者、控制权、数据、算力和监管,显然都不是漂浮在真空里的。
这也正是我最近一直在想的一个问题:AI 到底有没有国界?
如果只站在技术理想主义的角度,这个问题好像并不复杂。算法会传播,代码会扩散,开源社区天然就是全球协作的,模型能力也确实可以通过 API 被世界各地的开发者调用。从这个角度看,AI 当然带着很强的"无国界"色彩。
但现实世界的问题在于,技术一旦进入产业化阶段,进入资本市场,进入国家竞争,就不可能继续停留在一个纯粹知识共享的层面。科学可以讲无国界,产业不行;论文可以开源,控制权不行;模型可以全球调用,但算力、数据和业务落地,始终都要回到具体的土地、电网、机房、公司结构和法律体系上。
而有意思的地方就在这里。
就在 Manus 这样的事件提醒我们"AI 有边界"的同时,另一边的现实又恰恰在说明,AI 的确在以前所未有的方式跨越边界。
路透社 3 月的两篇报道提到,在 HuggingFace、OpenRouter 这样的全球平台上,中国开源模型的使用量和存在感正在快速上升。美国国会下属咨询机构在报告中提醒说,中国在开源 AI 上形成的领先,正在构成一种"自我强化的竞争优势"。
同一时期,路透 Breakingviews 直接写到,OpenRouter 当前最受欢迎的前 10 个模型里,有 7 个来自中国。报道里还提到,像西门子这样的公司,也公开采用来自中国的模型,因为它们在价格和定制性上更有吸引力。
这两个现象放在一起看,就很有意思了。
一边,资本和控制权的转移越来越敏感,国家开始关心人才有没有外流、技术有没有转移、交易有没有绕开监管;另一边,模型本身却在全球平台上被更大规模地调用,开发者用脚投票,企业按照成本和性能做选择。
也就是说,今天讨论 AI 有没有国界,已经不能只从一个很单薄的技术视角来谈。它在不同层级上,呈现出来的是完全不同的边界状态:知识层面是弱边界,调用层面是可穿透边界,资本和监管层面却是强边界。
真正的问题不是一句简单的"有"或者"没有",而是 AI 在什么层面上没有国界,在什么层面上又会迅速回到国界之内。
要把这个问题想明白,还是得把视角再拉高一点。因为 AI 发展到今天,已经不只是一个科技行业的问题,它越来越像一个宏观经济问题。
过去二十多年,全球分工大体上是清楚的。美国掌握金融体系、规则制定权和高端创新,中国掌握制造、工程体系和基础设施供给,其他地区分别承担资源、市场或者低成本劳动力的角色。但 AI 的出现,第一次把"认知能力"本身变成了可以规模化交易的商品。
过去一个企业要扩大产能,核心约束之一是人。你要更多客服,就得再招一批客服;你要更多程序员辅助能力,就得多雇工程师;你要更多初级法务支持,就得堆更多人。现在不一样了,越来越多原本依附在人工身上的认知劳动,正在被模型、API 和 token 标准化、计量化、商品化。
换句话说,全球分工开始从"谁来生产货物",慢慢转向"谁来供应智能"。
一旦你把 AI 理解成一种新的全球供给品,很多问题就会突然变得清楚。
决定胜负的,不再只是某一家实验室能不能在 benchmark 上领先几个点,而是谁能长期稳定地把一个"足够强、足够稳、足够便宜"的模型,输送给全球开发者和企业用户。这里拼的不是一场发布会,也不是一篇论文,而是一个国家和产业体系能不能持续支撑这种供给。
AI 产业从表面上看是技术竞赛,往下看越来越像供给侧竞争。真正决定长期格局的,不只是技术上限,还有供给曲线。谁能把智能服务做成一种高可用、低成本、可持续扩张的供给,谁就更有可能在下一轮全球竞争里占住位置。
而这种供给侧竞争,最终一定会落到一个很多人不太愿意谈、但又非常关键的变量上:电力。
AI 归根结底是吃电的。训练模型要电,推理服务要电,机房散热要电,数据中心运转还是要电。
国际能源署在《Energy and AI》报告里讲得很直接:到 2030 年,美国和中国将是数据中心电力消费增长最显著的两个地区,两者合计占全球增量的近 80%。按 IEA 的基准情景,美国到 2030 年的数据中心用电将比 2024 年增加约 240 TWh,中国则增加约 175 TWh。这背后其实很重要,它说明 AI 当然是数字产业,但它的底层同时也是一个能源产业。算力不是一个飘在空中的抽象词,它最终要落到发电能力、电网组织、机房建设、设备制造和持续运维上。
从这个角度再回头看,中国在 AI 上的优势,可能比很多人理解得更接地气。
Ember 的《Global Electricity Review 2025》显示,2024 年中国电力需求达到 10,066 TWh,约占全球总量的 32.6%,差不多就是全球三分之一。这个体量本身,并不自动等于中国在 AI 上一定更强,但它意味着中国在发电规模、电网调度、工业供给和基础设施延展能力上,确实拥有非常大的底盘优势。
AI 时代很多人盯着的是芯片、算法、参数和幻觉率,但真正决定"量大管饱"的,往往是后面这一整套更重、更慢、也更难复制的东西。
所以我一直觉得,最近行业里那句"token 某种意义上是在让中国的能源出海",听起来极具传播力,但它并不只是修辞。模型调用背后是推理成本,推理成本背后是算力,算力背后是电力、服务器、机房和工程系统。
今天海外开发者调用中国模型,表面上是在买一个 API,实质上是在消耗一套由中国能源能力、制造能力、数据中心建设能力和工程效率支撑出来的智能供给。
过去几十年,中国最擅长的事情,是把劳动力、供应链和制造能力嵌入全球贸易体系;而在 AI 时代,中国很可能正在尝试把自己的电力、基础设施和工程体系,重新编码成 token、模型服务和推理能力,再卖向全球。
过去大家总觉得,中国在全球产业链里的优势更多体现在"看得见摸得着"的实物供给,比如工厂、设备、物流、基建和制造品。但今天 AI 这个产业,正在把一种原本很难运输、很难计价、很难标准化的能力,也就是算力和认知能力,变成像水、电、云服务一样可以被远程调用的供给品。
一旦这个逻辑跑通,中国在全球 AI 竞争中的位置,可能就不只是一个"追赶者",而是一个"供给者"。而供给者的意义,往往比追赶者更大,因为它影响的不是一两个指标,而是整个市场的成本预期和使用习惯。
这背后还有一个经常被忽视、但同样关键的变量,就是人才结构。
很多人一谈中美 AI 竞争,喜欢笼统地说美国有顶级人才,中国也有人口优势,这种说法其实没有太大分析价值。更准确一点讲,美国在原创基础研究、顶尖算法突破、前沿实验室生态和高端芯片设计上,仍然有非常强的优势;但中国真正有竞争力的地方,在于大规模工程师群体、制造体系配合能力,以及把一个技术迅速压缩成本、快速部署、快速适配场景的能力。
路透社援引美国咨询机构报告时提到,中国正在把 AI 深度嵌入制造业、物流和机器人等真实场景,这种"真实世界部署—数据回流—模型迭代"的闭环,正在形成新的强化机制。也就是说,中国 AI 的优势未必首先体现在"谁发明了最前沿的一切",而可能更多体现在"谁能把前沿能力更快地工程化、场景化、规模化"。
这恰恰也是中国在很多产业里反复证明过的一种能力。无论是移动互联网、电商物流、移动支付,还是后来的新能源车、光伏、电池和高端制造,真正把格局做出来的,往往不是某一次实验室里的灵光一现,而是把技术变成工程,把工程变成成本优势,把成本优势再变成生态优势的过程。
AI 现在也越来越像这样。对全球绝大多数企业用户来说,他们并不总是需要全世界最贵、最强、最前沿的模型,他们更需要的是一个可用、稳定、价格合理、能接入自己业务流程的模型。
当中国模型在"够用、便宜、稳定"这几个维度上形成组合优势之后,它的影响力未必会先体现在最顶层的媒体叙事里,但会先体现在开发者后台、企业采购单和真实调用量上。
而一旦这种使用习惯形成,事情就会发生更深一层的变化。产业竞争里,价格从来不只是价格,它还是市场教育工具,也是生态塑造工具。
今天很多海外开发者调用中国模型,不一定是因为他们认定中国模型在所有维度上都最强,而是因为它们在成本、开放度和稳定性上,形成了非常现实的吸引力。
一旦大量中小开发者、创业公司和垂直场景企业,在早期就建立起对中国模型和 token 的依赖,接下来改变的就不只是几家模型公司之间的份额,而是整个全球 AI 市场的成本预期和使用路径。
当用户被"量大管饱"的供给训练过之后,再让他们回到高门槛、高单价的体系,阻力会越来越大。这种路径依赖,可能才是中国 AI 未来最值得重视的一部分。
但话说回来,也不能太乐观。因为模型层和应用层,根本不是一回事。
模型可以跨境调用,开源权重可以全球下载,token 可以跨境计费,但应用不一样。应用一旦真正进入本地市场,马上就要碰到数据合规、内容治理、消费者保护、行业监管、责任认定,甚至国家安全审查。
模型的国际化程度,通常远高于应用的国际化程度。一个团队可以让全球开发者都来调用自己的模型,但这并不意味着它可以毫无障碍地把整个业务链条在全球复制。这里面隔着公司架构、知识产权安排、跨境数据流、支付结算、税务设计和本地合规要求。
很多人误以为"模型能出去,就等于业务也能出去",这样的理解往往会踩坑。
回到最初那个问题,我的答案其实不是简单的"有"或者"没有"。更准确一点说,AI 是一种"分层有国界"的产业。
它在知识层和算法层,边界相对较弱;
在模型调用层,边界可以被商业化服务部分穿透;
但到了算力基础设施、资本并购、数据治理和应用落地层面,它的国界就会迅速清晰与刚硬。
我的理解是,中国在未来几年未必会在AI每一个最前沿指标上都压过美国,但中国非常有可能在全球 AI 供给体系里,逐渐占住最重要的一块位置。
这个位置不一定是"定义一切标准"的最高点,但很可能是"承接全球大规模使用需求"的底座。美国继续掌握高端研究、高端芯片和顶层规则的一部分主导权,中国则依靠电力、基础设施、工程组织和成本结构,成为全球 AI 大规模推理服务和模型供给的重要基础。
真走到那一步,未来的竞争就不再只是"谁的模型最聪明",而会变成"谁更能长期、稳定、低成本地服务全世界"。这不是一个纯技术判断,而是一个宏观经济、产业能力和国家组织能力的判断。
对今天那些准备做 AI 出海、Web3 出海的人来说,一个危险的误区是把"模型已经全球化"误解成"业务自然全球化"。
AI 当然会跨越国界,但 AI 产业不会悬浮在国界之上。Meta 和 Manus 的新闻,只是把这件事鹅风险提前摆到了桌面上。
如果你们团队正在做 AI 出海、模型服务,或者是 AI 与 Web3 结合的业务,涉及模型调用、跨境数据和全球市场时,建议早起把公司结构、合规路径和知识产权安排理清,这会比后面出问题再补救要便宜得多。
曼昆律师在这类 Web3 出海、AI 出海和跨境结构设计上有比较丰富的经验,如果有需求,大家可以添加微信多交流。
Manus 被收购背后:企业出海,正在变成一场组织级转型撰文:硅兔君
中国创始人,新加坡总部、美元资本架构、标准化 SaaS 产品——Manus卖给 Meta 的,不是技术,而是一张「全球企业俱乐部」的入场券。
当市场为 20 亿美元估值争论不休时,一个更根本的转变正在发生:中国企业出海的核心议题,已从如何开拓市场,转变为如何重构组织能力。Manus 卖给 Meta 的,远不止一项 AI 技术。其真正价值在于,它通过一场彻底的自我改造,将自己从一家中国背景的创业公司,转变为一个被全球产业体系认可和接纳的「标准件」,从而获得了进入顶级科技殿堂的入场券。
01┃重构,出海的第一步
过去十年中国企业的出海路径,经历了三个明显的代际演进:第一代出海是做贸易,把中国制造卖到海外;第二代出海是做运营,在海外建立本地团队和服务体系;而现在,以 Manus 为代表的第三代出海,是做组织重构——用全球标准重新定义公司的每一个组成部分。
这种重构并非渐进式的调整,而是一次彻底的基因改造,在产品架构上, Manus 放弃了国内常见的定制化解决方案模式,转向构建标准化的API 接口和可规模化集成的 SaaS 产品。这不是技术选择,而是产品哲学的重置——从满足具体客户需求,转向创造可以被全球企业采购的标准化工具。
‘财务模型上, Manus 在短短数月内建立了清晰的订阅收入和单位经济模型,向全球资本市场展示了一种可预测、可理解的盈利路径。当大多数 AI 公司还在烧钱获取用户时,Manus 已经证明了自己从第一天就能赚钱。治理结构上, 新加坡总部的设立不仅仅是注册地的变更,而是建立了一整套符合国际标准的决策流程、合规体系和信息披露机制。
这种全方位重构的结果是:当 Meta 的并购团队打开 Manus 的尽职调查文件时,他们看到的不是一家需要改造的「中国公司」,而是一个能够无缝接入 Meta 现有体系的成熟模块。
02┃全球并购市场的「标准件」逻辑
Meta 的 20 亿美元,买的到底是什么?
Manus 获得高估值的关键,在于它成功将自己打造成了一个全球科技产业中通用的「标准件」。在全球并购市场中,头部买家对标的公司有一套明确且严苛的评估体系:这包括技术的可集成性,即其技术栈能否与收购方的现有系统无缝兼容;产品的标准化程度,判断其属于开箱即用的标准化 SaaS 还是需要大量定制的项目;数据的合规性,核查其数据处理流程是否符合GDPR等全球性标准;以及团队的可整合性,评估其组织文化能否与收购方快速融合。
绝大多数出海公司往往只能在部分维度上达标,而 Manus 则选择了对全部标准进行彻底重构。这种全面转型的代价巨大,意味着必须放弃某些短期市场机会,并投入大量资源构建全球化的法律、财务与合规体系,甚至改变内在的决策机制与文化。然而,其回报也极为可观:一旦成为即插即用的「标准件」,公司便进入了顶级科技巨头的核心并购视野。此时,估值逻辑便超越了简单的营收倍数,体现为至关重要的战略卡位价值。Meta 愿意支付高达 20 亿美元,本质上正是在为这样一个无需额外改造、能直接集成并产生战略协同的标准化模块买单。
03┃如何从「中国公司」到「全球资产」
Manus 的路径,清晰地勾勒出中国企业全球化第三阶段的完整模型:组织级出海。
与第一阶段「贸易出海」(卖产品)和第二阶段「运营出海」(建团队)的本质不同,第三阶段的核心动作,是依照全球产业体系的通用标准,对自身进行系统性重构,目标是成为全球供应链或创新链中一个高价值的「标准件」。
资本结构的全球化重构,引入国际顶级资本,这不仅关乎资金,更是获取全球信用背书与网络的关键一步。产品逻辑的平台化重构,从解决具体问题转向构建能被生态调用的基础能力。交付模式的 SaaS 化重构,建立可规模化复制的全球服务体系。合规体系的国际化重构,主动适配 GDPR 等全球规则。人才结构的多元化重构,构建真正的全球领导力与文化。
完成这五个维度的重构,意味着企业从里到外完成了「编码转换」,其输出不再是需要复杂解读的「定制方案」,而是全球科技巨头能够即插即用、快速评估的「标准化模块」。它的终极形态,不是一家拥有海外业务的「中国公司」,而是一家诞生于中国、但基因属于全球的「世界级企业资产」。
04┃并购不是终点,而是新竞争的开始
当 Manus 团队开启在 Meta 的新篇章,一个更深层的疑问随之浮现。
这次收购固然验证了一条通过自我重构融入全球核心圈层的成功路径,但它也尖锐地指向了创新生态的未来。如果一代最具雄心的中国创业者,其奋斗故事的辉煌顶点屡屡定格于「被巨头收购」,那么我们可能在赢得财务回报的同时,正系统性丧失孕育下一个独立全球平台、挑战现有科技秩序的可能性。巨头通过资本将前沿创新「外包」,再通过收购进行「内化」与整合;创业者则以惊人的效率将自己打造为最具吸引力的并购标的。
这场各取所需的合谋,无形中收窄了颠覆性创新的生长空间。Meta 的 20 亿美元,在为一支团队谱写完美终章的同时,或许也买断了一种更富野心的未来可能性。当收购成为公认的荣耀出口,我们距离那个百家争鸣、草莽丛生的创新原野,究竟是更近,还是更远?这已超越商业范畴,成为一个关乎技术文明多样性的深刻叩问。
Manus 创始人或暗示:AI 将重新定义 APP 和电脑撰文:张烽
Manus 创始人肖弘提出「给 AI 配台电脑」,许多人可能将其理解为字面意思——为人工智能系统配备硬件设备。
事实上,「给AI配台电脑」这一简洁表述背后,很可能是对人工智能发展方向的深刻思考:它可能是未来从「工具智能化」(让单个应用更智能)向「环境智能化」(让整个数字环境更智能)的范式转变。这种转变不是简单地为 AI 添加硬件,而是重新构想计算架构、人机交互和应用生态。
一、AI 的意义:系统性解决人的需求
人工智能的根本意义在于服务人类需求。与人类通过直接操作各种应用程序来满足需求不同,AI 通过自动处理不同的应用程序来完成这一过程。
在传统互联网应用环境中,人类需要处理文档时,会打开文字处理软件;需要计算时,会启动电子表格;需要交流时,会使用通信工具。这些操作需要人类的主动介入和连续决策。而 AI 能够自动化这一过程——当人类表达「准备一份季度财务报告」的需求时,AI 可以自动调取数据源、运行分析工具、生成可视化图表、组织文字内容,并将结果呈现给用户。这种自动化处理不是单一应用的简单执行,而是跨越多个应用、多个步骤的智能协调。AI 的意义因此超越了单一任务的执行,演变为对人类复杂需求的整体理解与系统性解决。
二、AI 的本质:整体性贯穿不同应用程序
传统应用程序往往各自为政,形成数据孤岛和功能壁垒。AI 的本质在于它能够穿透这些壁垒,成为连接不同应用程序的智能媒介。一个强大的人工智能系统不应只是某个特定应用中的附加功能,而应成为贯穿多个应用的统一智能层。
想象一下,AI 可以理解用户从邮件中提取的任务要求,从云存储中获取相关文件,用专业软件分析这些文件,将结果整合到演示文稿中,最后通过日历安排汇报时间。这一过程中,AI 不再是某个应用的一部分,而是协调多个应用的「超应用」或「元应用」。这种贯穿性使 AI 能够真正理解上下文,执行复杂任务,而不受单一应用功能限制。
三、人与 AI 的融合工具:电脑的重新定义
传统电脑是为人设计的工具。在传统计算范式中,人类需求通过操作系统(OS)调用不同应用程序得以满足。操作系统作为硬件和软件之间的桥梁,管理资源、调度任务、提供用户界面,使用户能够方便地启动和使用各种应用程序。
然而,这种模式下,人类仍然是决策中心和执行主体,需要不断在不同应用间切换、判断和操作。这种模式的局限性日益明显:随着应用程序数量爆炸式增长,人们花费越来越多时间在工具管理而非价值创造上;应用间的数据流通不畅导致效率低下;复杂的操作流程使许多潜在用户被技术门槛挡在门外。人们迫切需要一种更智能的交互方式——这正是AI介入的根本动因。
而未来的「电脑」将是人与AI共生的融合环境。「给 AI 配台电脑」不仅是物理设备,更是人与 AI 协作的新范式,在这种环境中 AI 不再是被动响应指令的工具,而是能够主动理解意图、协调资源、执行任务的智能伙伴。
这种新型「电脑」将重新定义操作系统、应用程序和用户三者之间的关系。操作系统将演变为为 AI 而原生的系统,专门为 AI 的高效运行和与人类协作而设计;应用程序将转变为 AI 可调用的「技能」或「服务」;而用户将从繁琐的操作中解放出来,专注于更高层次的决策与创造。
四、AI 为枢纽的分层可信智能生态系统
展望未来,我们可以预见一个由四层结构组成的可信智能生态系统:
应用层(APP)处理和使用数据,应用程序继续承担特定功能,处理专业任务。但在新范式中,它们更多地是作为「能力模块」存在,提供标准化的接口供 AI 调用,而非直接面向最终用户。应用层专注于垂直领域的深度功能,确保专业任务的优质执行。
AI层处理和使用应用(APP),AI 作为智能协调层,理解用户意图,拆解复杂任务,调用合适的应用程序组合,监督执行过程,整合输出结果。这一层不再局限于单一应用内,而是跨越整个数字环境,实现真正的智能自动化。AI 成为应用的使用者,而人类成为 AI 的指导者。
操作系统(OS)保障AI可信,传统操作系统管理硬件资源,而未来的 AI 原生操作系统将专注于管理 AI 行为,确保其可信、可靠、可控。这包括确保 AI 决策过程透明可解释;防止 AI 滥用权限或资源;管理不同 AI 代理间的协作与冲突;保护用户隐私和数据安全。操作系统将成为 AI 的「监管者」和「赋能者」双重角色。
区块链保障操作系统可信,在最底层,区块链技术通过去中心化、不可篡改、可追溯的特性,为整个系统提供基础信任保障。操作系统的关键决策、AI 的重要行为、应用程序的调用记录等都可以通过区块链进行存证和验证。这种架构确保即使系统组件出现故障或被恶意篡改,整个系统的运行轨迹仍可追溯、可审计,从根本上建立数字信任。
五、AI 为枢纽的未来发展趋势
这一愿景的实现将带来深远影响。
生产力革命,人类将从重复性操作中解放出来,专注于创造性工作。AI 处理执行细节,人类把握方向和策略,形成真正意义上的人机协同。
技术普惠化,复杂的技术工具将通过 AI 的中介变得易于使用。非专业人士也能通过自然语言指令完成专业任务,大大降低技术使用门槛。
应用生态重构,应用程序的价值不再取决于用户界面是否友好,而在于其功能是否强大、接口是否标准、能否被 AI 有效调用。这将催生全新的应用开发范式。
信任机制重建,通过操作系统和区块链的双重保障,人们可以更加放心地将任务委托给 AI 系统,推动 AI 在更敏感、更关键领域的应用。
新的人机关系,人类不再是工具的「操作者」,而是智能系统的「指导者」和「合作伙伴」。这种关系转变将深刻影响教育、工作和社会组织方式。
未来,AI可能不仅仅只是嵌入现有系统的附加组件,而会成为数字世界的核心组织原则。当我们真正「给 AI 配台电脑」时,我们不是在制造更强大的工具,而是在创造一个更智能的世界——一个理解我们需求、响应我们意图、增强我们能力、同时保持可信可控的智能环境。这或许正是人工智能革命的终极目标:不是用机器取代人类,而是构建一个人类与机器智能共生的新生态,让双方的优势得以最大化发挥,共同面对这个日益复杂的世界的挑战。
Meta以约20亿美元收购Manus AI,押注自主AI代理,标志人工智能从“对话”迈向“行动”。
Manus通过分层规划与多模态执行,实现复杂任务的自主完成,并已展现强商业化能力。此举
或重塑AI竞2025年初,Meta以约20亿美元收购Manus AI的消息震动了科技界。这家初创公司仅用
8个月就实现了从零到1亿美元年度经常性收入的惊人增长,但真正令人瞩目的是其技
术方向:自主人工智能代理。这标志着人工智能从被动应答到主动执行的重大转变,
科技巨头正在押注让AI“行动”而非仅仅“交谈”的未来。
技术架构:分层规划与多模态执行
Manus的核心技术突破在于分层任务规划系统。与大型语言模型一次性生成答案不同
,Manus将复杂目标分解为可执行的子任务层次,并在执行中根据环境反馈动态调整策
略。这种设计使系统能够处理前所未有的复杂任务组合,而不仅仅是执行预设脚本。
多模态行动框架解决了AI“知行分离”的根本问题。通过构建应用程序的语义映射层,
Manus的代理能够理解并操作各种软件界面,将自然语言指令转化为实际动作。系统融
合计算机视觉、自然语言处理和强化学习,获得了类似人类的应用操作直觉,能够适应
不同平台的交互方式。
安全可控性设计体现了关键理念转变。系统采用沙箱执行模式,敏感操作需多级验证,
每个决策都可追溯推理链条。在涉及实际资源操作的场景中,这种透明性不是奢侈品而
是必需品,它允许用户设置权限边界并在异常情况下优雅降级,平衡了自主性与可控
性。
产品革命:从个人助手到商业引擎
Manus技术将彻底改变Meta的产品生态。WhatsApp将从对话工具进化为个人生活管
家,能够自主策划旅行、管理日程、协调复杂事务。Instagram商务将实现端到端自动化
,AI代理可处理内容生成、客户咨询、交易管理全流程,早期数据显示可降低65%客服
成本并提升35%转化率。Workplace将转型为智能协作平台,会议管理、项目协调、知识
整合均可由AI代理自主执行,重新定义企业工作效率标准。
战略布局:Meta的AI棋局与行业影响
20亿美元估值反映了AI产业的价值转移方向。在基础模型竞争逐渐趋同的背景下,应用
层能力成为新的差异化要素。Manus展示的商业化成熟度和技术通用性使其在AI代理
赛道处于领先地位,企业流程自动化3000亿美元的潜在市场为其增长提供空间。对
Meta而言,这次收购是战略卡位——在从对话AI向行动AI跃迁的关键节点占据制高点。
行业竞争格局将因此重构。OpenAI和Google虽然在对话AI领域进展迅速,但在自主代
理能力上明显滞后。这笔交易可能迫使竞争对手加速布局或寻求类似并购。对于初创
生态,这验证了AI代理的商业价值,将吸引更多资本进入,同时也提高了竞争门槛。垂
直领域的专业化代理可能成为新的创业方向。
地缘政治维度提供了独特观察视角。Manus的“中国创始、新加坡运营、美国收购”模式
,为技术敏感时期的跨境交易提供了新范式。新加坡作为中立运营地缓解了直接技术转移担忧,
国际化团队减少了国家安全审查敏感性。这种分布式创新模式可能在复杂国际
环境中成为新常态。
未来图景:AI代理的演进路径
工作流自动化将在未来1-2年快速普及。从客服行业大规模自动化到个人效率工具智能
化升级,AI代理将首先在边界明确的任务场景展现价值。开发范式需要相应转变,应用
程序需提供机器可理解的语义接口,新的测试方法需确保AI行为安全可靠。这种技术扩
散将重塑软件设计和开发理念。
协作关系深化将是3-5年的主要趋势。AI代理角色从工具向伙伴演进,协作模式从单向
指令转向共同决策。经济模型可能从固定订阅转向价值分享,专业代理市场将出现细分
认证。社会接受度面临系统性考验:透明度需求、责任归属、技能重塑等议题需要跨领
域解决方案。
自主生态涌现是5-10年的远景展望。AI代理可能协调城市交通、能源网格等复杂系统,
个人数字孪生能够代表个体处理日常事务。这种深度整合将引发社会结构深层次变革,
要求我们在技术治理、伦理规范和国际协调方面建立全新框架。自主组织不仅改变生
产效率,更将重新定义组织形态。
挑战与机遇并存
效率提升与就业重构需要平衡对待。AI代理在降低运营成本的同时,也将改变劳动力市
场需求结构。重复性任务岗位可能减少,但AI训练师、人机协作协调员等新职业将涌
现。关键在于建立灵活的教育体系和职业转换机制,帮助劳动者适应技术变革带来的
技能需求变化。
隐私安全与自主控制的矛盾需要创新解决。行动AI需要访问个人数据和系统权限,这可
能引发新的隐私担忧。技术设计必须内嵌隐私保护原则,采用最小权限访问、数据脱
敏处理等方法。同时用户需要直观的控制界面,能够随时了解AI行为、调整权限设置。
数字鸿沟扩大风险必须警惕。大型科技公司可能通过先进AI代理能力巩固市场地位,中
小企业和个体创作者面临新的竞争压力。开源技术、标准化接口和公平访问机制变得
尤为重要。政策制定者需要考虑如何防止技术垄断,确保创新生态的多样性和健康性。
Meta的收购标志着AI发展的关键转折点。当人工智能获得行动能力,我们面临的不仅是
效率提升,更是责任界定、伦理规范和社会适应的全新课题。技术社区需要将可解释性
和可控性作为核心设计原则,企业需要平衡自动化与人类创造力,个人需要培养与AI协
作的新素养,社会需要建立适应自主系统的治理体系。从对话到行动的转变,最终价值
或许在于让人类更专注于那些只有人类能做、只有人类应做的事。
Meta 收购 Manus:为什么买,为什么卖?撰文:张烽
2025 年岁末,Meta 宣布收购中国 AI 企业 Manus,引发全球科技界广泛关注。此次交易不仅涉及情感计算与脑机接口两大前沿技术的融合,更折射出 AI 科技竞争、生态构建与企业命运抉择的多重命题。
一、Manus 成长逻辑与壁垒构建
Manus 凭借情感计算与脑机接口的融合创新,在数年内迅速崛起,成为中国 AI 领域具有代表性的技术驱动型企业。
业务融合与闭环生态。Manus 以多模态情感计算为核心,构建了「底层技术-中间层产品-顶层应用」的三层架构。其独创的「神经符号人工智能」框架,在情绪识别准确率上达到行业领先水平。据公开信息显示,Manus 通过整合脑电、皮肤电等多维生物信号,公司建立起覆盖东西方人种的商用情绪数据库,为跨文化情感交互奠定基础。
在产品层面,Manus 形成了从开发工具、可集成到消费硬件的能力,到企业云平台的矩阵布局。尤其在医疗健康等垂直场景中实现技术向高价值场景的落地突破。
三级盈利模式。公司构建了订阅服务、数据授权与行业服务、定制化解决方案」的渐进式盈利体系。硬件与订阅贡献主要收入,数据服务与技术授权逐步放量,行业解决方案则彰显其场景纵深能力。这种模式既保障了短期现金流,也为长期增长打开空间。
差异化护城河。Manus 差异化能力主要体现在其独特的技术架构、创新的并行处理能力、对多模态数据的整合分析以及在边缘场景下的适应性上。
二、Meta 为什么买?战略补全与生态突围
Meta 此次收购,意在通过融合 Manus 的情感交互能力,强化其在元宇宙竞争中的核心优势,应对当前面临的多重挑战。
构建元宇宙的「情感操作系统」。Meta 将情感视为元宇宙沉浸体验的关键缺失环节。Manus 的情绪识别与脑机接口技术,可赋予虚拟形象情感表达、实现环境情绪交互、优化内容推荐机制,从而提升用户留存与参与度。此外,情绪数据也有望成为 Meta 在「后 Cookie 时代」重构广告业务的新锚点。
突破增长与竞争的双重困境。Meta 面临核心社交平台活跃度下滑、元宇宙业务投入产出失衡、AI 商业化滞后等多重压力。收购 Manus 不仅为其带来前沿交互技术,也提供了进入中国市场的潜在跳板,以及应对苹果、字节跳动、腾讯等对手竞争的关键差异化能力。
应对科技巨头的生态竞赛。面对苹果 Vision Pro 在生产力场景的深耕、TikTok 在内容推荐上的优势、腾讯在元宇宙外围的生态布局,Meta 借此次收购直接切入情感交互赛道,有望在下一代人机交互标准确立过程中占据先机。
三、Manus 为什么卖?理性决策与资源重构
Manus 很早就把总部迁到境外,且逐渐对中国境内用户做了技术隔离,因此有观点认为从那时起他们就是奔着被美国巨头收购去的,这只是一个猜测。尽管处于高速增长期,Manus 管理层仍清醒认识到企业面临的天花板与风险,选择在估值高点并入 Meta 体系。
增长背后的结构性风险。消费级脑机接口市场增速放缓,医疗业务受医保政策与定价机制限制,数据合规成本持续上升。这些因素共同制约了 Manus 独立扩张的空间与速度。
难以凭自身突破的短板。供应链上对特定芯片工艺的依赖,在地缘政治背景下成为潜在风险;人才被国内互联网巨头高价争夺,影响研发连续性;海外拓展则面临数据合规与市场信任等多重壁垒。
借助 Meta 实现跃迁。通过并入 Meta,Manus 可获得近乎无限的研发投入、覆盖全球的分发渠道、更稳定的供应链环境,以及相对独立运营的组织保障。这为其技术持续迭代与全球化落地提供了此前难以企及的支撑。
四、产品、投资与监管格局重构
此次交易预计将对技术发展、投资逻辑与监管框架产生多层次、长周期的影响。
产品与人机交互演进。情感感知能力有望逐渐成为智能设备的标配,脑机接口硬件成本下探将加速其消费级普及。心理健康等领域可能诞生全新的数字化服务模式,「情感智能」或重新定义人机交互范式。
投资逻辑与估值体系变化。具备复合型 AI 企业将更受资本青睐,纯算法公司的估值可能承压。地缘政治因素将进一步融入投资决策,并购或取代 IPO 成为许多 AI 初创的首选退出路径。
监管与伦理新挑战。数据跨境流动、情绪数据伦理使用、脑机接口的「神经权利」等问题将推动全球监管框架加速构建。此次交易也可能促使相关国家调整针对核心技术跨境收购的监管政策,以平衡开放合作与国家安全,反垄断审查可能延伸至「未来市场垄断性」评估。
五、AI 行业生态整合与范式转移
此次并购不仅是两家公司的命运交汇,更是 AI 时代产业逻辑与全球科技治理演进的一个缩影。Meta 收购 Manus,可能标志着 AI 竞争进入以生态整合为核心的新阶段。对 Meta 而言,这是补齐元宇宙关键拼图、重夺技术主动权的战略举措;对 Manus 而言,这是在现实约束下借助全球资源实现技术抱负的理性选择。这场交易也预示着一个更加分化的未来:科技巨头通过并购构建全栈能力,形成生态护城河;创业公司则需在细分领域建立足够深的壁垒。而监管机构需在创新激励与风险防控之间寻求新平衡。
香港 Web3 每日必读:Meta 数十亿美元收购 Manus,WLD 财库公司 Eightco Holdings 推出 1.25 亿美元股票回购整理:Cora,Techub News
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2025 年香港 12 月活动精选
我们特别梳理了香港 12 月份加密领域值得关注的活动,这些活动将为您打开通往 Web3 未来的窗口。
监管/宏观
韩国政府正在制定《数字资产基本法》,提案将推迟到明年提交
政府目前正在制定《数字资产基本法》(第二阶段虚拟资产法案),预计将包括投资者保护措施,例如对数字资产运营商的损害承担严格责任,以及使稳定币发行商免受破产风险的影响。然而,由于与包括稳定币发行方在内的相关组织存在重大分歧,政府提交提案的时间被推迟,并可能推迟到明年。该法案目前正在由金融服务委员会进行审查。
参议员 Cynthia Lummis:《2026 年负责任金融创新法案》将明确区分证券和商品
美国参议员 Cynthia Lummis 在 X 发文表示,《2026 年负责任金融创新法案》(The Responsible Financial Innovation Act of 2026)将明确区分证券和商品。「这种区分既能使合法项目发展,又能保障投资者权益。清晰的界定推动创新。」
项目/公司动态
Meta 数十亿美元收购 Manus 开发商蝴蝶效应,创始人肖弘出任 Meta 副总裁
Meta 已以数十亿美元收购开发 AI 应用 Manus 的公司蝴蝶效应。收购完成后,蝴蝶效应将保持独立运作,创始人肖弘将出任 Meta 副总裁。Manus 是一款能够调度不同工具解决复杂问题的 Agent 产品,今年 12 月中旬宣布年度经常性收入已突破 1 亿美元。
Lighter 推出原生代币 LIT,25% 代币将用于未来积分季活动
Lighter 推出原生代币 LIT。官方表示,所有 Lighter 产品与服务创造的价值将归属于 LIT 持有者。目前团队正在美国建设,代币直接由其 C 类公司发行,该公司将持续以成本价运营该协议。核心 DEX 产品及未来产品服务的收入可实时链上追踪,并将根据市场状况分配至增长与回购。
Bitmine 计划于 2026 年推出其商业化的以太坊验证者网络 MAVAN
Bitmine 目前正与 3 家质押提供商合作,计划于 2026 年推出其商业化的以太坊验证者网络 MAVAN。此外,Bitmine 年度股东大会将在 26 年 1 月 15 日举行,对四项关键提案进行投票,包括:1.选举下一年度的 8 名董事;2.批准公司章程修订案,以增加普通股的授权股份数量;3.批准 2025 年综合激励计划;4.以无约束力的咨询性方式,批准针对执行主席的特殊、基于绩效的薪酬安排。
ZachXBT:某加拿大黑客冒充 Coinbase 客服,一年内窃取超 200 万美元
据 ZachXBT 监测,名为 Haby (Havard) 的加拿大黑客通过冒充 Coinbase 客服进行社会工程学诈骗,在过去一年内窃取超过 200 万美元加密资产。该黑客将所得资金挥霍在稀有社交媒体用户名、夜店消费和赌博上。调查显示,Haby 近期频繁购买昂贵的 Telegram 用户名,并于两天前删除了其最近的账户。通过对其社交媒体故事帖文进行开源情报分析,调查人员确定 Haby 位于加拿大温哥华附近的阿伯茨福德。ZachXBT 表示,尽管加拿大执法机构可能已经知晓 Haby 的存在,但该地区很少起诉此类网络威胁行为者。
以太坊验证者入场队列规模 6 个月来首次升至约退出队列的两倍,质押需求回升
以太坊验证者入场队列的规模六个月来首次飙升至几乎是退出队列的两倍。这一增长表明质押需求回升,主要由 BitMine 等数字资产财库公司推动,并可能受到 Pectra 升级的支撑。
WLD 财库公司 Eightco Holdings 公布最高 1.25 亿美元股票回购计划
WLD 财库上市公司 Eightco Holdings 董事会已批准一项最高 1.25 亿美元的股票回购计划。Eightco 持有超过当前流通中 WLD(Worldcoin)供应量的 10%,战略与机构支持方包括:BitMine(BMNR)、MOZAYYX、World Foundation、Wedbush、Coinfund、Discovery Capital、FalconX、Kraken、Pantera、GSR、Brevan Howard 等。
上市公司 Tron Inc. 获得 Justin Sun 1800 万美元战略投资
纳斯达克上市公司 Tron Inc.(TRON)已获得 TRON 区块链创始人 Justin Sun 提供的 1800 万美元战略股权投资。该投资通过 Black Anthem Limited 以每股 1.3775 美元的价格认购公司受限普通股。Tron Inc. 表示,相关资金将主要用于大幅扩充 TRX 金库储备,进一步巩固其作为 TRON 生态中最具代表性的上市公司以及全球主要 TRX 企业持有者之一的地位。
澳大利亚联邦法院裁定矿企 NGS 无牌经营,将强制清算并永久禁止其开展金融服务业务
澳大利亚联邦法院裁定矿企 NGS Group、NGS Crypto 及 NGS Digital 无牌经营并运行未注册投资计划,涉及超 450 名投资者、约 5900 万澳元资金,法院已下令强制清算并永久禁止其开展金融服务业务。法院指出,公司严重违反《公司法》并缺乏对投资者资产的管理可信度,部分资金来自自管退休基金(SMSF),加剧风险。ASIC 对公司及未注册管理投资计划提出清算申请,认为清算程序及清算人任命是促进公司在澳事务有序解决、将可追回资产(包括接收人持有的资产)返还投资者的最佳途径。
加密货币交易所员工因向朝鲜出售军事机密换取比特币而被判入狱
韩国最高法院获悉,朝鲜黑客向一家交易所的员工支付了价值48.7万美元的比特币,目的是「招募」一名韩国军官窃取军事机密。据韩国媒体《每日新闻》 报道,这名军官也收到了价值3.35万美元的比特币作为回报。军官因违反《军事机密保护法》被判处10年监禁并处罚金 3.5 万美元。与此同时,交易所雇员被判违反《国家安全法》罪名成立。
Semler Scientific 与 Strive 合并提案投票开始,合并后将持有近 1.3 万枚比特币
Semler Scientific 股东投票已开始,特别会议将于 2026 年 1 月 13 日举行,以批准与 Strive 的合并提案。根据合并条款,SMLR 股东将以 21.05 倍的换股比例获得 ASST 股份。合并后,两家公司将共同持有近 13,000 枚比特币。
深度&前瞻
四年周期死了,30 家机构押注 2026 加密新格局
如果说 2021-2022 年的周期是由散户投机、高杠杆和叙事泡沫驱动的,那么机构普遍认为 2026 年将是由监管清晰度、宏观对冲需求以及技术效用落地共同构建的实质性增长年。这个阶段有一个专业的名字 ——「工业化阶段」。
深度解读:M0 到 M1,数字人民币定位切换的战略意义与市场化挑战
数字人民币的问题,从来不是「路线选错了」,而是被 M0 的定位锁住了应用空间。在坚持央行发行、主权背书这一根本道路不变的前提下,DC/EP 在过去更像是一项「制度正确但产品克制」的工程。
观点
元旦将至,加密市场持续盘整,2026 年市场存在哪些潜在「催化剂」?
随着 DeFi 杠杆出清,市场正在逐步清理风险,12 月的震荡区间或许也是预示市场进入过渡阶段,正在等待新的催化剂。那么,新年即将到来,在这个充满希望与不确定性的时刻,2026 年的加密市场又会是什么趋势?它存在哪些潜在的利好因素呢?
2025 美股年鉴:高墙新耸,围栏坍塌,2026 如何寻找新秩序的锚点?
在 2025 年收官之际,回望过去 12 个月的美股与全球金融市场,我们很难用「上涨」或「回调」这样线性的词汇来概括这一年,相反它更像是一连串剧烈、彼此挤压的结构性变化——技术加速、资本扩张、政治极化与制度松动同步发生,并在同一个周期内被彼此放大。
从武汉到硅谷,Manus 用了九个月撰文:蛙蛙,深潮 TechFlow
今天 AI 圈最大的新闻:Meta 收购 Manus,数十亿美元。
这是 Meta 历史上第三大收购,仅次于 WhatsApp 和 Scale AI,比当年收购 Instagram 还贵。
翻一下 Manus 的时间线可以看到,今年 3 月产品才上线,12 月就被收购。从发布到卖掉,一共 9 个月。
创始人肖弘,江西吉安人,华中科技大学毕业,创业起点在武汉。第一个产品是微信公众号排版工具壹伴,卖了。第二个产品是企业微信 CRM 工具微伴,也卖了。第三个产品是浏览器 AI 插件 Monica,没卖,但被骂了。
骂什么?套壳。
那时候行业共识是,做大模型的公司才有前途,在别人模型上面做应用的都是套壳,没技术含量。
今年 3 月 Manus 刚火的时候,联合创始人季逸超在社交平台回复网友提问时说:「我们用过 Claude,也用过不同版本的 Qwen(千问)微调模型。」
就是用别人的大模型,自己做应用层。
怎么了?
现在价值数十亿美元。
去年字节跳动高层专门飞到香港见肖弘,出价 3000 万美元想收购。肖弘没卖。
现在回头看,3000 万和数十亿之间,差的不是一年时间,是:
一个产品做出来了。
另外,我们觉得这个故事最有意思的地方不是结局,是过程。
今年 7 月,Manus 做了一个决定:把公司从中国搬到新加坡。120 人的团队,只保留 40 个核心技术人员一起走,剩下的全部裁掉。北京办公室关了,武汉办公室也关了。
当时很多人骂他们「润」了。
现在看,这一步是必须的。一家中国公司被美国科技巨头收购,在当下的环境里几乎不可能通过审批。换个注册地,障碍就没了。
谈判只用了 10 天。
真格基金合伙人刘元说,快到他们一开始怀疑这是不是假 offer。
10 天谈成一笔数十亿美元的交易,Meta 是有多急?
看了一下背景。今年 Meta 在 AI 上的资本支出超过 700 亿美元,但大部分花在基础设施上,能拿出来用的产品不多。OpenAI 有 ChatGPT,Google 有 Gemini,Meta 有什么?
Llama 是开源的,谁都能用。Meta 需要一个能打的应用层产品,而 Manus 刚好是现成的。
年化收入 1.25 亿美元,8 个月从零做起来,全球用户,订阅制,能跑通。
这不是收购一个团队,是收购一个:
已经验证过的商业模式。
有意思的是,Manus 的投资人名单里有红杉中国、腾讯、真格。这些钱投进去的时候,估值是几千万美元。现在退出,回报是几十倍。
所以你看,中国 VC 投了一家中国公司,公司搬到新加坡,被美国公司收购,中国 VC 赚到了美国公司的钱。
这个链条,比 Manus 的产品还要 Agent。
收购完成后,肖弘出任 Meta 副总裁。一个从武汉起步、做公众号排版工具的创业者,现在要去硅谷给扎克伯格汇报工作了。
真格基金刘元说了一句话:「属于中国这一代年轻创业者的时代,已经到来。」
这话可能只说对了一半。
时代确实到来了,但到来的方式,是把公司搬走。Meta收购“AI代理”Manus...瞄准GPT和GeminiMeta收购新加坡人工智能初创公司Manus,正式进军"自主代理AI"市场。此次收购被解读为Meta试图在由OpenAI和谷歌主导的基于代理的AI竞争中再次彰显其存在感。Manus是一家备受瞩目的初创公司,其AI代理基于网络浏览器运行,无需人类干预即可执行任务。
Manus自今年初推出后,凭借其自主完成复杂文档撰写、编码、网站构建等高阶任务的能力,在社交媒体上引起了巨大反响。特别是其作为高通用性代理的特点,使其在短期内呈现爆发式增长。实际上,Manus在推出仅8个月后就实现了1亿美元(约1440亿韩元)的年度经常性收入,这是任何AI初创公司都未曾达到的最快速度。今年4月,它还成功获得了7500万美元(约1080亿韩元)的投资。
Meta通过博客宣布了此次收购消息,并表示"Manus在过去一年处理了超过147万亿个令牌,并创建了超过8000万个虚拟机"。据悉,目前已有数百万个人用户和企业客户在使用Manus。Meta计划在保持Manus现有业务结构的同时,将其技术整合到自家的AI平台中,以扩展通用性和可访问性。
近期在AI领域,Meta一直被认为有些落后。其代表性语言模型"Llama"系列被批评为与OpenAI的GPT-5或谷歌的Gemini 3相比缺乏竞争力。为此,Meta为增强AI能力进行了内部组织重组,并成立了"Meta超级智能研究所"。该组织由Scale AI创始人Alexandr Wang领导,专注于开发更先进的AI模型。Meta今年初为此以140亿美元(约20.16万亿韩元)收购了Scale AI 49%的股份,实质上将Alexandr Wang招入麾下。
对Manus的收购可能成为Meta将其在AI基础设施上数十亿美元投资变现的重要转折点。鉴于首席执行官马克·扎克伯格将AI作为Meta的优先事项,Manus的技术有望成为Meta AI业务的新增长动力。
Manus的首席执行官Xiao Hong表示:"加入Meta使我们能够在保持原有运营原则不变的同时,将公司置于更可持续的基础之上。"Meta计划继续将Manus作为独立产品销售,同时将其发展为未来可整合到整个Meta生态系统中的技术。这意味着数十亿Meta用户将可能获得基于Manus的AI代理服务。
在AI代理正快速渗透日常生活乃至企业自动化领域之际,Meta正通过此次收购,再次着手巩固其在AI领域的主导权。腾讯正谈判成为 Manus 最大外部投资者Techub News 消息,腾讯正就投资 Manus 进行谈判,有望成为该公司最大外部投资者。此前中国监管机构刚刚阻止了 Meta 对该公司的 20 亿美元收购交易。
该交易若达成,将标志着腾讯在 AI 智能体领域的进一步扩张。Manus 作为 AI 智能体平台近期备受关注,此次投资显示出中国科技巨头在监管环境下寻求海外 AI 资产的新策略。(Cointelegraph)中国政府扩大对私企 AI 人才出境限制Techub News 消息,据 CryptoBriefing 报道,中国政府已扩大对私企 AI 人才的旅行限制,建议高管避免前往美国,并要求部分企业员工上交护照,防止敏感技术外泄。该措施涉及 DeepSeek 及 Manus 等 AI 公司。
限制措施从 2025 年建议逐步升级为强制执行。2026 年 3 月,Manus CEO 因 Meta 拟 20 亿美元收购案被禁止离境。此举反映在中美科技竞争加剧背景下,北京将 AI 人才视为战略资源并加强管控。国家发改委:依法依规对外资收购 Manus 项目作出禁止投资决定Techub News 消息,据金十报道,外商投资安全审查工作机制办公室(国家发展改革委)依法依规对外资收购 Manus 项目作出禁止投资决定,要求当事人撤销该收购交易。Meta 数十亿美元收购 Manus 开发商蝴蝶效应,创始人肖弘出任 Meta 副总裁Techub News 消息,据《晚点 LatePost》报道,Meta 已以数十亿美元收购开发 AI 应用 Manus 的公司蝴蝶效应。收购完成后,蝴蝶效应将保持独立运作,创始人肖弘将出任 Meta 副总裁。Manus 是一款能够调度不同工具解决复杂问题的 Agent 产品,今年 12 月中旬宣布年度经常性收入已突破 1 亿美元。Manus 创始人肖弘社媒简介标签含「btc holder」Techub News 消息,AI 应用 Manus 开发公司蝴蝶效应创始人肖弘的即刻 App 个人资料显示,其标签中带有比特币持有者(BTC Hodler)描述。AI 初创公司 Manus 完成 7500 万美元融资,Benchmark 领投Techub News 消息,据彭博社援引知情人士报道,Butterfly Effect 旗下 AI 初创公司 Manus 以接近 5 亿美元的估值完成 7500 万美元融资,由 Benchmark 领投,该公司致力于开发可替代日常任务的智能代理,并计划利用这笔资金将服务扩展到美国、日本和中东等其他市场。知情人士:Manus 欲以 5 亿美元估值在硅谷进行新一轮融资Techub News 消息,据 The Information 报道,三位知情人士透露,Manus AI 的团队正在与包括美国风投机构在内的潜在投资者进行谈判,计划以至少 5 亿美元(约合 37.5 亿人民币)的估值进行新一轮融资,这一估值比之前的估值增长了约五倍。Manus 的开发者是蝴蝶效应(Butterfly Effect)。据知情人士透露,这家主要团队位于北京的公司近期通过线上和线下方式与部分美国投资者接洽,本轮融资规模可能达到数千万美元。报道称,Manus 使用 Anthropic 的 Claude AI 模型等工具,平均每项任务需向 Anthropic 支付 2 美元。新一轮融资可能使 Manus 向更多用户开放。对此消息,蝴蝶效应公司方面回应:融资情况不予置评。中国政府已命令元宇宙平台公司($META)撤回收购人工智能初创公司“Manus”的计划。这笔交易于去年12月公布,规模约为20亿至30亿美元,按韩元计算约合2.9540万亿至4.4310万亿韩元,但根据中国监管机构的判断,该交易最终将进入流产程序。 这一决定预计将成为Meta扩大AI代理业务计划中的一个重大变数。Meta当时曾表示计划将Manus整合到自家产品线中,但据报道,中国的海外投资和出口管制相关审查成为了绊脚石。 Manus与蝴蝶效应的成长 Manus是中国初创公司“蝴蝶效应”开发的AI代理。其优势在于能够将金融数据转换成演示文稿、生成网站,并自动执行需要多个步骤的任务。它可以通过Chrome扩展程序与网页进行交互,并基于Anthropic等外部大型语言模型(LLM)运行。 蝴蝶效应公司大约在4年前于中国成立,并于去年3月公开了Manus。此后仅几周内,就成功吸引了7500万美元(约合1108亿韩元)的投资。同期,Manus团队据悉将据点从中国迁至新加坡。 其增长速度也很快。当Meta宣布收购时,蝴蝶效应表示Manus的年化经常性收入(ARR)已超过1亿美元(约合1477亿韩元)。并称用户数也达到了数百万。这就是它在AI代理市场作为“高成长资产”备受关注的背景。 监管风险与Meta的应对 然而,随着关注度的提高,监管监督也随之而来。美国财政部于去年5月开始调查蝴蝶效应公司获得的7500万美元投资是否违反了金融规定。据悉,当时这笔投资由旧金山风险投资公司Benchmark领投。随后,今年1月,中国监管机构开始调查Meta收购Manus是否遵守了出口管制和海外投资规定。 对Meta而言,此次不予批准的决定可能会给其整体AI产品路线图带来负担。目前,Meta虽然尚未推出像Manus那样能直接执行复杂任务的服务,但正积极将AI代理功能融入其产品线。一个典型的例子是其最新LLM“Muse Spark”的“Contemplating”模式。该功能利用多个研究性子代理来解答用户问题。 在过去一年里,Meta已推进至少6笔以上的初创公司交易,加快了增强AI能力的步伐。今年3月,它收购了AI代理社交网络开发商MoltBook,几天后又吸纳了消费级AI公司Dreamee的人才。Dreamee开发了一个平台,让用户无需编程即可创建定制化代理。 此次举措不仅仅是一次个别的收购流产,更再次展示了在美中监管环境下,AI和跨境技术交易是多么敏感的问题。Meta的AI扩张战略仍将持续,但未来,技术竞争力固然重要,而应对各国监管的能力似乎正日益成为交易成败的核心变数。 TP AI注意事项 使用基于TokenPost.ai的语言模型对文章进行了摘要。正文的主要内容可能被遗漏或与事实不符。