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14億年薪還不夠!美國巨頭再砸140億收購華人AI公司

2025-12-30 | 來源: 深網 | 轉到微信 | 有8人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

圖源：視覺中國

12月30日，Meta對外披露了一項重磅並購。

Meta將以數十億美元價格收購AI Agent產品Manus背後的公司——蝴蝶效應。按照金額體量計算，這筆交易在Meta歷史並購中位列第三，僅次於WhatsApp和Instagram。交易完成後，蝴蝶效應將繼續保持獨立運營，創始人肖弘將出任Meta副總裁。

這筆交易的推進節奏同樣引人關注。據悉，雙方從正式接觸到敲定協議，僅用了十余天。在並購落定前，蝴蝶效應仍在以約20億美元估值推動新一輪融資。

Meta對Manus的興趣並非臨時起意。扎克伯格及其多位Meta核心高管都是Manus的長期用戶。近幾個月來，Meta一邊重組AI研究與產品體系，一邊以高薪爭奪頂尖研究者，並持續加大算力與基礎設施投入。在這一背景下，這筆收購被視為Meta圍繞“超級智能”戰略加速布局的關鍵信號。

蝴蝶效應成立於2022年，早期以瀏覽器AI插件Monica切入市場，成為中國AI行業中少數實現盈利的應用產品。2025年3月，團隊推出通用AI Agent產品Manus，可調度多種工具完成復雜任務。今年12月，公司宣布年度經常性收入突破1億美元。

從一億美金起挖角一位頂尖華人科學家，到豪擲數十億美元直接收購整個中國AI團隊——Meta2025年屢屢刷新薪酬標准背後，是一個殘酷的現實：在超級智能的終極競爭中，個體的價值正在被重新定價，而圍繞成熟團隊與完整建制的“升維戰爭”，已全面打響。

從深度用戶到公司買家：扎克伯格收購Manus的決策背後

如果僅從金額衡量，Manus並非Meta收購史上最大的一筆交易；但從戰略指向看，這卻是一筆高度契合當下競爭態勢的並購。

過去幾年，Meta在AI領域的投入始終位於行業前列。無論是Llama系列模型，還是算力、數據與基礎設施建設，都堪稱重注。但隨著模型能力持續提升，一個現實問題逐漸顯現：當模型越來越強，如何將智能轉化為普通用戶能夠直接使用、並持續依賴的產品形態？

Manus正是在這一關鍵問題上，提供了一條已經跑通的路徑。

從成立之初，蝴蝶效應便沒有從模型訓練起步，而是選擇站在應用層。其早期產品Monica是一款瀏覽器AI插件，圍繞搜索、閱讀、寫作等高頻場景展開。在行業普遍更看好自研模型的背景下，這一路徑一度被質疑為“套殼產品”。但Monica卻成為中國AI行業中少數實現盈利的應用，也讓團隊在真實用戶行為中，提前感知到了模型能力外溢的方向。

轉折發生在內部。創始人肖弘在與騰訊青騰教務長楊國安近期的對話中提到，當 Monica進入增長期後，團隊曾投入七個月時間研發一款AI瀏覽器，試圖將插件能力進一步前移。但就在產品即將上線之際，他做出了一個極具爭議的決定：叫停整個項目。原因並非技術上不可行，而是基於他的判斷——瀏覽器並非 Agent 的終極載體。

取而代之的，是“給AI配一台電腦”的核心構想。Manus的產品哲學在於：在數字世界中，電腦是人類處理復雜事務的通用終端。如果AI擁有一台獨立、可操作的“電腦”，便能夠像人一樣安裝軟件、運行代碼、調用工具，完成大量長尾任務。這也是Manus選擇“大模型+雲端虛擬機”架構的原因。

2025年3月上線的Manus，正是這一判斷的直接產物。肖弘提到，與傳統Chatbot不同，Manus並不止於給出答案，而是通過調度多種工具、在虛擬計算環境中執行操作，直接交付結果。從“給答案”到“給結果”，這一變化也被視為Agent與上一代AI產品之間的本質分野。

這一方向，恰好與Meta近期反復強調的願景高度重合。今年7月，扎克伯格在一封公開信中提出，“超級智能”將帶來一個以個人行動力為核心的新階段。在這一設想中，AI不再只是信息或內容的生成者，而是能夠持續執行、交付結果的能動系統。

如今，Manus已在這一方向上跑出可量化的成績。除了年度經常性收入突破1億美元外，官方數據顯示，上線以來，Manus已處理超過147萬億個token，並創建超過8000萬台虛擬計算機。

對Meta而言，這是一條已經被市場初步驗證的應用路徑。相比仍停留在概念階段的諸多Agent產品，Manus的核心價值或許不在於單項技術，而在於其背後那套聚焦於“交付結果”的、已被反復打磨的產品方法論與工程體系。

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然而，Meta對成熟方案的迫切需求，恰恰折射出其自身AI戰略面臨的深層挑戰。過去一年，Meta在AI領域經歷了一次明顯的戰略震蕩與組織陣痛。

2025年4月發布的Llama 4，並未達到外界的普遍預期：旗艦Maverick版本在多模態等關鍵能力上，僅與上一代模型水平相當；被寄予厚望的Behemoth版本卻多次推遲發布時間。這一結果，不僅影響了市場對Meta技術節奏的判斷，也在公司內部放大了對模型路線與組織效率的質疑。

隨後，是一連串高密度的組織調整。Meta先是引入Scale AI的團隊，並任命其創始人Alexandr Wang出任首席AI官，隨後成立超級智能實驗室，試圖將原本分散在多個部門的AI資源集中起來，統一研發與產品方向。但在短時間內，多輪重組、項目反復歸屬、人員頻繁流動，使得內部協同成本不降反升。

基礎研究團隊FAIR的處境變化，成為這一轉向的標志性事件。長期堅持“世界模型”與對比學習路線的FAIR，在資源分配和戰略優先級上逐漸被邊緣化。隨著Meta明確將更多資源投向以Llama為核心的產品化路線，FAIR在公司內部的話語權明顯下降。今年11月20日，FAIR負責人、圖靈獎得主楊立昆宣布離開Meta，也被外界視為Meta AI從學院派理想主義，全面轉向產品與落地導向的節點。

與此同時，人才流失問題逐漸顯性化。公開資料顯示，Llama初版論文的14位作者中，僅有少數仍留在Meta，其余成員流向創業公司或競爭對手。在內部路線分歧長期存在、組織結構反復調整的背景下，團隊穩定性與技術連續性均受到影響。

此前，多位前Meta員工在公開場合表達了對內部文化的擔憂：頻繁重組、目標模糊，以及圍繞績效的高壓管理，使大型AI項目難以形成穩定節奏。有人形容，Meta的AI部門正逐漸形成一種“恐懼文化”——每個人都在為短期指標負責，卻難以沉澱長期能力。

更深層的壓力，來自時間窗口。在Meta的判斷中，大模型競爭正從能力提升階段，進入應用形態定型的關鍵階段。如果未來一到兩年內，競爭對手率先打造出面向十億級用戶的“個人智能體入口”，那麼Meta過去多年積累的平台優勢和網絡效應，可能被重塑。

在這樣的節奏下，Meta需要更快看到結果——不僅是模型指標的進步，更是用戶可以直接感知、並規模化復制的產品形態。在這一現實壓力下，Manus的出現，恰好補上Meta在應用層長期缺失且已無時間自行培育的一塊拼圖。

上億美金薪酬、集權與內耗：Meta激進人才戰略

收購Manus，並不是Meta在AI領域的唯一重注。過去一年，Meta同步展開一場罕見而激進的人才爭奪戰，其激烈程度與代價之高，在行業內亦屬罕見。

據悉，Meta向部分頂級AI研究者開出的薪酬方案，已達到數千萬甚至上億美元級別。其中，包括為前蘋果AI基礎模型負責人龐若鳴提供總額約2億美元、分五年兌現的薪酬方案；以及向前OpenAI項目負責人余家輝提供總額約1億美元、附帶高額簽字費的長期合同。相關薪酬水平，已明顯高於此前大模型行業的普遍區間。

這輪高強度引入，直接服務於新設立的MSL。在Meta的最新組織架構中，MSL被定位為公司AI戰略的核心執行單元，負責整合模型研發、推理優化與部分產品化探索，其明確目標之一，是推動下一代Llama模型重新回到行業第一梯隊。

與此前以部門為單位的推進方式不同，MSL在人員調配與資源使用上被賦予更高的集中度。一批來自不同公司、具備多樣背景的研究者被快速納入這一體系。與此同時，Meta也通過並購等方式，引入外部團隊和管理者，試圖在短時間內重塑內部AI的權力結構與能力版圖。

但高薪與集權，並未自動化解長期存在的結構性問題。圍繞Llama的研發，Meta內部長期存在路線分散的現實：不同團隊在目標設定、節奏安排和資源優先級上並不完全一致。隨著組織多次調整，部分項目經歷反復歸屬，研究者在短期目標與長期方向之間承受更大不確定性。

與高薪挖人並行的，是更嚴格的內部管理機制。過去一年，Meta同步推進績效考核收緊與人員裁撤，強調少而精的組織結構。一方面，公司不惜成本引入少數關鍵人物；另一方面，則通過裁員和項目壓縮，控制整體規模。這種並行策略，使Meta的AI團隊在資源集中與內部壓力之間，始終處於高強度狀態。

Manus團隊的加入，正是在這一背景下完成的。與傳統意義上的研究型團隊不同，蝴蝶效應並不從事模型訓練，而是長期專注於產品工程能力與用戶需求理解。其核心工作，是在既有模型能力基礎上，搭建可執行的系統與工作流。這類能力，在Meta過往的AI體系中並非缺失，但並未被單獨抽離為一個明確的戰略單元。

一位業內人士表示，通過收購Manus，Meta獲得一支已經在真實用戶環境中反復驗證過應用路徑的團隊。其價值，並不體現在單一技術突破，而在於對“模型能力如何被組織、調度並最終交付給用戶”的系統性理解。

從更廣泛的行業視角看，這種激進的人才爭奪並非Meta獨有。過去一年，OpenAI、谷歌與微軟均通過類似方式，引入模型訓練、推理優化與系統工程領域的關鍵人物。隨著大模型競爭進入深水區，頂尖研究者和成熟團隊，正在成為少數巨頭爭奪的核心稀缺資源。

對Meta而言，高薪挖人、並購團隊與頻繁重組，構成一套高投入、高風險、高不確定性的突圍方式。這種方式能否在短時間內轉化為穩定的產品優勢與市場地位，仍有待觀察。但可以確定的是，在AI競爭從模型能力逐步轉向應用交付的決戰階段，Meta已選擇以最激進的方式，押注自己的未來。

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共有 8 人參與評論 (其它新聞評論)

評論1	游客 [辛.香.氏.說]	2025-12-31 10:00
Meta has fallen into a big trouble in highly intense AI competitions. During the rapid developments of AI, nobody clearly knows where the ultimate destination of AI is at this stage. All AI giants want to take lead by huge investments on facilities and technical genius. However, they would collapse overnight if the investments could not lead to reasonable profits. Investors would walk away and support those with new hopes. Card shuffling is inevitable no matter how big they used to be. 贊 5 踩 2 回復 0