文｜最话FunTalk 林书
编辑｜刘宇翔
2025年的最后一天，Meta突然宣布收购Manus。
这家成立仅三年的AI Agent创业公司，总部设在新加坡，由几位中国创业者创立。它不做基座模型，只专注于Agent层——帮助用户自动执行复杂任务的通用自主智能体。2025年3月正式发布产品，8个月内便实现了1.25亿美元的年化收入。
有报道称，扎克伯格开价20亿美元，据说Manus创始人肖弘开价多少，他就给多少，几乎是”闪电成交”。
这一交易在创投圈引发阵阵涟漪，以至于元旦假期，多家VC 加班研究自家投资组合里是否也有可被大厂收购的AI Agent创业公司。
Meta为什么这么着急高溢价收购Manus，因为它太焦虑，太需要一个能用的Agent，一个能打的团队。
同理，国内的科技大厂未必就不想也收一个“Manus”，如果过去嫌太贵，那么现在有了Meta打样，价码自然可以往上抬。
AI Agent创业者、VC 能不激动吗？
但收购消息公布后，Meta股价连续两个交易日下跌，说明资本市场并不认为这桩交易能来Meta带来多少改变。
毕竟，过去太多类似的交易被证明仅仅是针“止痛药”，不能治病。
在扎克伯克眼里，花20 亿美元缓解焦虑并不贵。
2025年4月5日，Meta曾满怀信心地发布了第四代大模型Llama 4系列——最高参数量达到惊人的2万亿，模型发布后，一度冲上Chatbot Arena排行榜第二，仅次于Google的Gemini Pro 2.5。
然而，高光时刻仅仅维持了72小时。
当社区开发者真正开始上手测试，问题便如潮水般涌来。多个独立评测显示，Llama 4在实际任务中的表现与排行榜成绩严重不符；更有开发者质疑Meta是否针对特定基准测试进行了"特调优化"。一时间，"Llama 4翻车”的讨论甚嚣尘上，"开源领袖难保"的标题，频繁出现在科技媒体的头版。
这一跤摔得够狠。在Llama 4之后，Meta再也没能拿出一款真正服众的基座模型。反观竞争对手：Anthropic的Claude系列持续迭代，在代码与推理任务上口碑极佳；Google的Gemini凭借多模态能力和超长上下文处理一骑绝尘；OpenAI的GPT系列虽然更新节奏放缓，但在Agent能力上不断突破——Deep Research和Operator两款智能体产品的发布，让"AI代理"的想象空间被实实在在地落地了。
而Meta呢？扎克伯格吹了整整两年的"个人超级智能助手"愿景，至今仍停留在PPT阶段。问题的根源很清楚：Agent能力差了那关键的一口气。没有足够强大的底层模型做支撑，再宏伟的产品叙事也只是空中楼阁。
于是，扎克伯格开始了疯狂的"补课"行动。
2025年6月，扎克伯格祭出大手笔：143亿美元战略投资Scale AI，并把其28岁的创始人Alexandr Wang挖来担任首席AI官。半年后，这笔交易的后遗症开始发作，Wang与扎克伯格摩擦不断，核心高管陆续跑路，连图灵奖巨头杨立昆也宣布离职。花大钱买来的人用不好，原来的人也留不住。
就是在这样的背景下，Meta动了收购Manus的心思。
从商业模式来看，Meta的收入来源高度单一，绝大部分来自广告。而传统广告模式，在AI的冲击下正变得岌岌可危。一个直观的例子是：当用户开始习惯向AI Agent提问后，用户的注意力不再被"曝光-点击-转化"的漏斗所捕获，而是被Agent的推荐逻辑所主导。这意味着，谁掌握了Agent入口，谁就掌握了用户意图的最终解释权——而这正是广告模式的命门。
这就是Meta焦虑的真正根源：模型能力落后，产品叙事无法落地，而收入结构又没有给试错留出足够的缓冲空间。
同样，虽然Manus实现了1.25亿美元的年化收入，但自身不研发底层大模型，其产品体验高度依赖调用Anthropic的Claude等第三方模型API，这带来了巨大的可变成本和供应链风险。
如果继续独立运营，一方面要面对OpenAI、Google等巨头自建Agent能力的竞争压力；另一方面，地缘博弈的不确定性，始终是悬在头顶的达摩克利斯之剑，作为一家创始团队和早期研发都在中国的公司，即便将总部迁至新加坡、清退中国业务和资本，但要获得美国市场的完全信任和接纳还是异常艰难。
但Manus一开始就采取了彻底决绝的“搬家”措施，就是奔着满足像Meta这样的美国科技巨头的并购审查要求而去的。
在Manus的产品刚刚在全球范围内引发热潮、年度经常性收入突破1亿美元、处于估值高点时，果断选择与Meta联姻，实现了商业价值的最大化，也证明了肖弘及其团队对时机有着精准的把握。
此时被收购，堪称一次“功成身退”。
对于肖弘和核心团队而言，不但实现了财富自由，也进入Meta体系，Manus的产品将有机会深度集成到Meta旗下如Facebook、Instagram、WhatsApp等每日有数十亿用户活跃的平台中。更重要的是，Meta主导的Llama开源大模型生态，为Manus提供了稳定、可控且低成本的底层技术支撑。
这种各取所需的设想，很美好，但未来真的会一帆风顺吗？
在科技行业的博弈中，人们见过太多"大鱼吃小鱼"的戏码。
从雅虎豪掷十亿美金收购Broadcast，到微软以262亿美元吞下LinkedIn，每一笔巨额收购背后，都藏着某种难以言说的焦虑，——每一笔重磅交易的背后，都交织着对技术演进的预判、对生态话语权的争夺，以及对自身能力边界的重构—— 既是为了规避“技术代差” 带来的生存风险，更是为了在不确定的变革中，锁定未来十年的核心增长曲线。
但无法否认的是，并不是每一场收购，都能迎来圆满的结局。
但2025年末Meta收购Manus这一幕，着实让人有些唏嘘——当扎克伯格以超过20亿美元的价格，仅用十余天就敲定了这笔交易，但众人分明嗅到了一种久违的味道：恐慌。
这不是一场深思熟虑的战略布局，而更像是掩盖失利的止痛药。
如果把视野拉宽，你会发现"焦虑"并非Meta的专利。太平洋两岸的科技巨头们，几乎都在经历同样的困惑：AI时代来得太快，底层能力建设跟不上产品化需求，于是纷纷祭出"买人、买团队、买时间"的法宝。
但有意思的是，同样是焦虑，不同公司的症状表现却大相径庭。这种"同病异症"的对比，或许能帮我们看清他们是否找准了症结。
从腾讯、阿里、字节这三家巨头的表现来看，腾讯集中在一个字：守。月活13亿的微信是腾讯的命脉，但这个超级入口内置的混元助手使用率还未达到预期，元宝App的DAU也有待提升。所以，2025年12月，腾讯高价从OpenAI挖来27岁的姚顺雨担任首席AI科学家，同时整合分散的大模型研发力量，即以"花大钱买人才、用组织调整抢时间"，集中力量谋求突破。
阿里面临的是两线作战：B端，阿里云份额被火山引擎觊觎；C端，AI应用存在感一度偏弱。2025年11月，阿里密集推出千问和灵光两款App，双双杀入App Store免费榜前六。但与腾讯、Meta不同的是，阿里没有大规模外部挖人，而是选择"内部封闭研发+投资初创"的组合拳，可控性更强。
字节表面上是这场混战中最从容的玩家：豆包DAU破亿，火山引擎拿下春晚独家AI云合作，日均处理50万亿token。2025年初，字节也挖来了谷歌DeepMind副总裁吴永辉，但它没有把全部赌注压在一个人身上，而是让吴永辉专注长期基础研究，应用层和模型层各有独立团队并行推进。
但如果深入一层，其实这三者中，与Meta最为相似的，莫过于字节，因为二者的命脉，其实都是流量和广告。
这一点上，字节和Meta几乎是同一物种。
然而，在三巨头中，字节恰恰是最清醒的那一个。它没有陷入"大模型竞赛"的执念，而是把主要精力放在模型能力的产品化变现上；它也没有追求全栈自研，而是老老实实地在分发渠道上积累优势。TikTok+抖音+豆包的组合，让字节在"AI能力如何触达用户"这个关键环节上，比任何竞争对手都更有先发优势。
反观Meta，问题恰恰是把顺序搞反了：先高调画饼，再发现模型能力跟不上；先花大钱买人，再发现整合不起来。这种"先画饼再补课"的打法，在技术迭代高度不确定的AI时代，几乎注定要碰壁。
写到这里，一个更本质的问题浮出水面：对于大厂来说，收购真的能解决问题吗？
历史上最成功的AI收购案例，无疑是Google在2014年以约5亿美元收购DeepMind。这笔交易之所以成功，有几个关键因素：Google给予DeepMind高度自治权，让Demis Hassabis团队保持独立运作；Google提供了长期、稳定的资源投入，没有急于追求短期商业回报；双方在技术理念上存在共识，都相信"通用人工智能"的长期愿景。
十年后的今天，DeepMind已经成为全球最顶尖的AI研究机构之一。AlphaFold对蛋白质结构预测的突破，为Google赢得了难以估量的科学声誉和技术储备。
但更多的AI收购案例，结局并不美好。
微软2007年以63亿美元收购数字广告公司aQuantive，试图在AI驱动的精准营销领域对抗Google，五年后确认62亿美元资产减值，几乎血本无归。
苹果多年来悄悄收购了Emotient、Turi、Tuplejump等十余家AI初创公司，但这些团队并入苹果后几乎销声匿迹，Siri的智能化进展反而被ChatGPT们远远甩开。
Meta目前的困境，几乎是这一模式的教科书案例。
Alexandr Wang带着光环入场，却很快发现自己处处掣肘。扎克伯格是出了名的控制欲强的创始人——从产品细节到战略方向，甚至连椅子的位置，他都要亲自拍板。结果是：跟随Wang来的高管陆续跑路，原有的老臣也心生不满；整个超级智能实验室在成立半年内已经经历了四次架构调整，内耗严重。
这样的现状，不禁让人疑虑：将来Manus并入Meta后，前景真的会明朗吗？
或许，真正的解药不在于"买什么"，而在于怎样让能力自己长出来。
不妨看看那些真正把收购"长"成自身能力的案例。
2019年，英伟达以69亿美元收购以色列高性能网络公司Mellanox，这是当时英伟达历史上最大的一笔收购。但黄仁勋没有急于"消化"这家公司，而是让Mellanox的团队保持相对独立，继续专注于他们最擅长的InfiniBand和高速互联技术。
几年后，当AI训练对GPU集群间的通信带宽提出爆炸性需求时，Mellanox的技术恰好成为英伟达数据中心业务的核心竞争力之一。黄仁勋的策略很清晰：收购是为了"填缝"，把自己版图中缺失的关键能力补上，而不是为了控制一切。被收购的团队继续做他们最擅长的事，英伟达则负责把这些能力整合进更大的平台化战略中。
同为科技狂人，马斯克的做法则更加激进。2016年，特斯拉以28亿美元收购濒临困境的太阳能公司SolarCity（其表兄弟创办），外界一片哗然，认为这是马斯克在"自救"自家亲戚创办的企业。
但马斯克的真实意图是：将太阳能发电、储能电池和电动汽车整合成一个垂直一体化的能源闭环。收购完成后，SolarCity的品牌被逐步淡化，但它的技术能力被深度融入特斯拉的Powerwall和Solar Roof产品线。
2019年，特斯拉又以2.18亿美元收购电池技术公司Maxwell，获得了干电极技术这一关键专利，为后来的4680电池研发奠定了基础。
这两个案例的共同点在于：收购方有清晰的战略主线，知道自己缺什么、要什么；被收购方的核心能力得到尊重和发挥空间；整合的目标不是"控制"，而是"共生"。
而现在Meta收购Manus，就像是一个焦虑的富豪，看到别人跑得快，就去买了一双昂贵的跑鞋。
但他忘了，自己腿部的肌肉（组织能力）已经萎缩了，鞋子再好，穿在无力的脚上，也跑不出世界纪录。而且因为鞋子太紧，可能还会磨破脚（文化冲突）。
Manus团队确实拥有顶尖的工程技术实力，但在Meta这块"板结"的土壤里，它能不能长成参天大树，真的要打一个巨大的问号。
毕竟，真正的能力，永远是长出来的，不是买回来的。