Manus присоединилась к Meta, за год стоимость компании выросла в 100 раз: что они сделали правильно?

Источник: Технологический бизнес-обозреватель Чжан Пэна

Сегодня ночью мне пришло сообщение в WeChat от соучредителя Manus: «Брат Пэн, у нас появились новые достижения, о которых ранее нельзя было говорить подробно. Теперь продукт официально представлен, спешу сообщить тебе первым делом».

Недавно завершился новый раунд финансирования Manus с оценкой в 2 млрд долларов, что стало общеизвестным фактом. Однако недавно проскочила информация о возможной сделке с участием Meta на сумму порядка 4–5 млрд долларов (слухи не подтверждены). Поначалу это казалось нереальным, и никто не ожидал такой скорости — буквально удар молнии.

Более года назад основатель Сяо Хун и его команда отклонили предложение о приобретении одним из технологических гигантов на сумму в десятки миллионов долларов. Он рассказал мне: «Мы сомневались, но в итоге пришли к выводу, что за всю жизнь выпадает не так много шансов для полной ставки All in. Мы не хотели упускать эту возможность». И вот, ставка All in окупила себя: благодаря продукту Manus всего за год стоимость компании выросла более чем в сто раз, а в этом году они сделали настоящий «хоумран»!

Стоит воздать должное их смелости двигаться вперед и поздравить с потрясающими результатами.

Особенно хочется поблагодарить их за то, что еще до конца 2025 года подтвердили ценность и потенциал инноваций в сфере ИИ-приложений. Это даст огромный заряд уверенности всем предпринимателям и инвесторам.

Ранее я публиковал подробный анализ Manus. Последующие события и сегодняшняя сделка в точности подтвердили мои выводы. Повторно делюсь им с вами. (Оригинал был опубликован в мае 2025 года.)

Пусть это пожелание воодушевит всех ИИ-предпринимателей: пусть ваш грядущий 2026 год будет не менее захватывающим!

Эти дни в профессиональных кругах циркулируют новости: ARR Manus уже приблизилась к $100 млн, а оценка компании закрепилась на уровне $2 млрд.

После выпуска Manus оценки внутри Китая и за рубежом оказались диаметрально противоположными. Весной этого года продукт взлетел по популярности внутри страны, но очень быстро последовала волна скепсиса и критики. Поскольку Geek Park одними из первых осветили появление Manus и дали ему высокие оценки, тогда некоторые коллеги даже сказали мне: «Разве можно ставить под удар пятнадцатилетнюю репутацию Geek Park, расхваливая одну стартап-компанию?»

Крылатая фраза гласит: «Третий повторяющий ложь превращает её в правду». Эти необоснованные нападки заставили меня на время усомниться и даже начать задумываться: не были ли наши оценки на самом деле «непрофессиональными»?

Позже я понял: пересматривать действительно нечего. Стоит только перевести взгляд на международные рынки, особенно в Силиконовую долину, и сразу становится ясно: если Manus там не обсуждали с таким же жаром, как внутри Китая, то в целом ИИ-сообщество зарубежья склоняется к однозначному одобрению.

Особенно после общения с представителями внутренних структур OpenAI, Microsoft и Google в США я убедился: все эти корпорации крайне внимательно следят за развитием Manus. Например, внутри Google отношению к Manus уделяют особое внимание — несколько инженеров фактически перешли в команду Manus для беспрепятственной интеграции с моделью Gemini. В Microsoft генеральный директор Саатра уже провел личные встречи с командой Manus, выразив свое одобрение и активно продвигая партнерство. Называть их текущей самой желанной командой стартапов в сфере агентов среди зарубежных корпораций — вовсе не преувеличение.

Почему эта относительно молодая китайская компания сумела получить молниеносную популярность на глобальной арене ИИ-экосистемы, несмотря на то что ее продукт долгое время воспринимался местным стартап-сообществом как нечто обыденное, заслуживает самого пристального внимания и глубокого анализа.

01Отсутствие собственной модели стало катализатором расширения рынка

«Отсутствие собственной модели» — главный пункт критики Manus в Китае. Однако если посмотреть на ситуацию глазами гигантов вроде Google и Microsoft, владеющих мощными базовыми моделями, то реакция может быть диаметрально противоположной: «Смотри-ка, ни одной собственной модели, а выдал такой результат! Ещё один источник потребления токенов для нашего движка».

Если бы развитие ИИ-агентов оставалось прерогативой лишь тех гигантов, у которых есть собственные модели, ниша оказалась бы невероятно узкой. Речь шла бы лишь о борьбе за доли рынка и конкурентной борьбе между несколькими корпорациями.

Настоящие корпорационные гиганты приходят к своему статусу не благодаря замкнутой «крестьянской экономике» отдельных продуктов, а благодаря построению экосистем, построенных на торговле и разделении труда. Развивая ключевые компетенции, они создают внешние эффекты, отдающие в 10 и даже 100 раз больше их основной деятельности. Делая ценность доступной другим, они сами получают ещё большую выгоду.

Вот почему гиганты, вложившие колоссальные ресурсы в создание моделей, заинтересованы в развитии цветущей экосистемы приложений. Им выгодно, чтобы другие решали реальные задачи, создавали новые сценарии использования и потребляли ещё больше токенов их моделей. Чем больше — тем лучше.

Подобные продукты, как Manus, подключены ко всем ведущим базовым моделям. Каждое выполнение задачи расходует токены этих моделей и вычислительные мощности облачных провайдеров. Если реальная годовая выручка (ARR) Manus действительно приближается к $100 млн, подсчитайте, какая доля этой суммы возвращается технологическим гигантам. Вполне закономерно, что их воспринимают всерьез.

Подобные вещи заставляют задуматься: иногда предпринимателям не стоит зацикливаться на вопросе «А вдруг этим займётся корпоративный гигант?» при рассмотрении долгосрочной перспективы.

Менталитет всегда формируется средой. За последние 15 лет Geek Park наблюдал за предпринимателями и вместе с ними пережил слишком много «посттравматических стрессовых синдромов от контакта с корпоративными гигантами». Вероятно, и мой собственный ум привык к логике интернета эпохи «победитель получает всё», испытывая сильное влияние мышления фиксированных объёмов рынка.

Сейчас очевидно: зарубежные гиганты, включая саму OpenAI (которая рассматривает продукт Manus как достойный интерес «конкурент»), демонстрируют открытость. Их подход сводится к активной помощи на ранних этапах и дистанционному наблюдению в перспективе. В конце концов, Manus пока находится в стадии запуска, а использование сторонних API и облачных сервисов — далеко не худший вариант.

Удерживая монополию на развитие базовых моделей (что является предметом жесткой конкуренции между ними), зарубежные гиганты в вопросах коммерциализации предпочитают стратегию осторожности («лучше немного позже, но надежнее»). Поэтому они только приветствуют появление в своей экосистеме таких энергичных «ростков». Если из такого ростка вырастет крупное дерево, расширяющее границы экосистемы, это принесёт пользу всем участникам.

Если в будущем окажется, что именно этот «росток» способен превратиться в отдельный лес, вопрос о том, предложат ли близоруко наблюдающие гиганты настолько выгодные условия, чтобы превратить этот «инкремент» в своё «новое ядро», будет зависеть исключительно от скорости роста этого стартапа, созданных им барьеров и прогнозов гигантов относительно потолка его рыночной стоимости.

Такой подход к росту актуален не только для предпринимателей, но и требует серьезного переосмысления со стороны крупных корпораций внутри страны.

На самом деле ещё на этапе создания Monica.im интересы команды Manus не прошли мимо внимания крупных китайских корпораций. Гиганты прекрасно понимали их замысел в отношении универсальных ИИ-агентов. Более того, отдельные корпорации уже выдвигали конкретные офферы о поглощении. Однако, судя по внутренней информации, которой поделилась со мной команда Geek Park, мотивы гигантов заключались либо в досрочном захвате технологии «прямо сейчас для собственных нужд», либо в стремлении получить максимально возможный контроль и забрать львиную долю прибыли как здесь, так и в будущем.

Это пора менять. В эпоху искусственного интеллекта крупным корпорациям следует сосредоточиться на своих истинных задачах, а не спешить устраивать предпринимателям войну за части пирогов. Пересмотр отношений со стартаперами через призму открытого мышления расширения рынка стал жизненной необходимостью.

02«Квантовое туннелирование» и «изменение потенциального барьера»

Если поддержка Manus со стороны отраслевых гигантов объясняется вполне понятной бизнес-логикой, то почему этот ещё сырой фронт-ранер сумел так быстро выйти на показатели ARR, и почему зарубежный капитал оценивает его столь высоко?

Независимо от того, насколько безупречен сегодня продукт Manus и смогут ли аналогичные решения создавать другие, факт остаётся фактом: компания получила колоссальное преимущество первопроходца. И если в будущем появятся чуть более совершенные аналоги, но без скачкообразного «поколенческого» прогресса, повторить подобный избыточный доход будет крайне сложно.

Мне кажется, ответ на этот вопрос отлично иллюстрируется квантовым эффектом туннелирования и вызванным им изменением потенциального барьера из квантовой физики.

Для начала рассмотрим само «квантовое туннелирование». Представьте небольшой шарик, которому нужно перевалить через высокую гору. Согласно классической механике, если кинетической энергии шарика недостаточно, он никогда не преодолеет препятствие. Однако в квантовом мире частицы обладают дуализмом волна-частица: они являются одновременно и материальными объектами, и волнами вероятности. Следовательно, даже при нехватке энергии, частица всё равно может с определенной долей вероятности «просочиться» сквозь преграду, будто неожиданно оказавшись по ту сторону горы. Этот на первый взгляд противоречащий интуиции феномен превосходно объясняет стратегии успеха многих стартапов: обладая ограниченным ресурсом и казавшись неспособными поколебать устоявшийся рынок, они благодаря ряду нововведений способны «пройти сквозь барьер» и совершить качественный прорыв.

Что ещё удивительнее, как только часть частиц успешно проходит сквозь барьер, вся конкурентная среда претерпевает структурные изменения — именно это в квантовой физике называют «изменением барьера». Прежде всего, снижается «высота» барьера: пионеры подтверждают наличие спроса и технической реализуемости, облегчая последователям повторение аналогичных продуктов. Так, после релиза ChatGPT компанией OpenAI порог входа на рынок разработки больших моделей существенно упал, и остальные игроки немедленно потянулись вслед. Но одновременно расширяется и «ширина» барьера: накопленная база пользователей, привлеченный капитал и выстроенная экосистема обеспечивают первопроходцу защиту. Чтобы окончательно отвоевать позиции, поздним игрокам потребуется действительно революционное «следующее поколение» технологии. Яркий пример — Tesla: внедрив электромобили в массы первой, она сохраняет прочное лидерство, несмотря на быстрый всплеск новых игроков на рынке.

Путь Manus во многом повторяет описанный выше механизм. Пока рынок универсальных ИИ-агентов находился в зачаточном состоянии, компания не стала ждать шагов гигантов, а с помощью инженерных решений буквально «проскочила сквозь» технологический барьер, получив тем самым ценное преимущество первопроходца.

Как же малочисленным стартапам, которым изначально не хватает ресурсов, добиться подобного «эффекта туннелирования»? Физика также даёт на это ответ — через концепцию «облака вероятности». Из-за волновой природы частицы вы видите, что индивидуальная энергия одной частицы недостаточна для пробивки (небольшая команда не обладает мощью для преодоления позиций гиганта), однако иногда она чудесным образом огибает преграду в форме волны (то есть разрабатывает технологию или продукт, который гигант либо недооценил, либо не успел создать). Чем меньше масса этой частицы (команды), чем выше её стартовый импульс и чем уже сам барьер — тем выше вероятность успешного прохождения.

Разве это не та самая стратегия инновационного прорыва «высокая эффективность + острая специализация + глубокая фокусировка», которую Geek Park наблюдал сотни раз на протяжении многих лет среди стартап-команд?

Возвращаясь к Manus, считаю, что успех компании во многом обязан смелости взяться за цель, на которую другие пока только смотрят. Абсолютная целеустремлённость, максимальная концентрация усилий на инженерной реализации и богатый опыт практического применения, накопленный ранее при создании Monica, обеспечили команде впечатляющий уровень «стартового импульса».

Я специально проверял статьи и дискуссии в сообществе Geek Park. Еще прошлой весной в индустрии уже началась бурная дискуссия вокруг агентов. Весь 2024 год развитие направлений автоматизации написания кода (Coding) и управления компьютером (Computer Use) шло открыто, и даже нишевые агенты начинали генерировать регулярную выручку. Однако абсолютное большинство ждало шагов корпоративных гигантов, считая, что без собственной большой модели и международной инженерной экспертизы реализовать универсальный ИИ-агент невозможно.

При этом «энергетический барьер» того периода оказался куда ниже, чем многие предполагали. Стремительный прогресс возможностей языковых моделей,虽 ещё не мог полностью обеспечить функциональность универсального агента, но к началу 2025 года оставалось преодолеть лишь масштаб инженерных задач, чтобы довести идею до уровня работающего концепта-прототипа. Ни одному предпринимателю не хватало сил пробить барьер чисто силой модели («как частице»), однако тот, кто первым использовал чистую инженерную оптимизацию («как волну»), оказался на вершине, ведь туннельное прохождение находилось прямо перед глазами.

Команды Manus и Genspark действительно стали пионерами, решившимися взяться за цель, на которую массово рассчитывали гиганты. Они включили двигатели на полную мощность, «собирая продукт вручную» и применяя принцип «инженерия вместо магии», последовательно выдавая четкие промежуточные результаты. Разумеется, рынок мгновенно отреагировал на это мощной позитивной обратной связью.

Прочитав строки выше, я внезапно вспомнил культовую фразу из фильма «Бэтмен против Супермена»: «Ты не храбр. Храбро человеческое существо».

Имеется в виду: «смелость» Супермена — лишь естественное следствие его богоподобных способностей, тогда как сознательное преодоление трудностей простыми людьми требует куда большего мужества.

Перед мировыми лидерами в сфере ИИ и даже китайскими интернет-гигантами, обладающими мощью своего рода «божественной расы», DeepSeek безусловно выступает в роли «Бэтмена» — обычного человека-сверхгероя (что вполне согласуется с тем фактом, что создатель проекта Лян Вэньфэн, подобно Брюсу Уэйну, использует доступные ему ресурсы в воплощении своей убежденности). Тогда как команды Manus и Genspark можно смело считать поистине выдающимися героями народа. И они, безусловно, заслуживают искренних аплодисментов.

Раньше редкому китайскому стартапу удавалось на столь ранней стадии так быстро получить столь высокое признание в самом сердце глобальной технологической и бизнес-экосистемы. Это открывает для предпринимателей из КНР совершенно иные перспективы. Данный опыт — бесценный вклад в коллективный прогресс отрасли. Скажем, недавний растущий интерес и уверенность венчурной Силиконовой долины в продуктах и инженерных компетенциях китайских ИИ-стартапов незаметно прокладывают новый путь для будущих поколений.

Исходя из этого, китайским предпринимателям не стоит довольствоваться лишь «тактическими» решениями, пытаясь адаптироваться под старые правила. Необходимо осознавать, что мы переживаем уникальное время для реализации перехода на новый уровень «энергии», используя окно возможностей технологической революции.

Для этого требуется не только «обыденная смелость», но и способность смотреть на проблемы шире, интегрируя их в глобальный технологический ландшафт.

03 Какова должна быть следующая цель у компаний вроде Manus?

Далее речь пойдет о вызовах, поскольку масштабы препятствий для Manus по-прежнему огромны. Моя главная мысль заключается в следующем: опираясь на платформу универсального ИИ-агента, необходимо непрерывно генерировать вирусные сценарии использования, демонстрирующие реальную ценность и вовлекающие пользователей в постоянную активность.

Меня это навело на сравнение с эпохой расцвета Douyin (TikTok). Как он набрал популярность? За счет постоянного стимулирования пользователей к созданию контентa под популярные танцевальные челленджи, где одни втягивали за собой новых участников. Затем платформы сами генерировали новые тренды, вовлекая еще большее число людей. От ручного распространения идей до полного системного эффекта.

Совершенствование сегодняшних технологий продолжается, а значит массовая конверсия пользователей не может произойти мгновенно в какой-то «идеальный момент», это неизбежно растянется на длительный период. Поэтому главной задачей сейчас становится формирование инструментов, способных непрерывно вовлекать всё новые массы пользователей волна за волной.

Еще до выхода Manus, в 2023 году, обсуждая на конференции AGI Playground их браузерный плагин Monica, мне казалось, что он больше напоминает «кнопочный телефон»: добавление каждой новой функции требовало прокладки новых каналов обработки. Каждая технологическая тенденция означала разработку принципиально новой архитектуры и запуск нового проекта.

Но сегодня, имея надежную универсальную платформу, Manus трансформировался в настоящий «смартфон»: на её основе можно гораздо эффективнее создавать всё новые и новые качественные приложения. Отпадает необходимость массово расширять штат инженеров или запускать бесчисленные разрозненные проекты. Вместо этого стоит отслеживать наиболее успешные пользовательские сценарии, применять принципы «сокращения» лишнего, оптимизировать доказавшие эффективность пути, улучшать качество выходных данных и повышать операционную эффективность.

В результате синергия преимущества первопроходца и обратной связи пользователей формирует петлю положительной обратной связи: один успешный кейс выходит в мейнстрим, ускоряя рост всей платформы, которая в свою очередь продолжает наращивать охваты.

Проанализировав пользовательскую активность на ведущих универсальных ИИ-сервисах вроде ChatGPT или китайского DeepSeek, легко заметить: значительная часть запросов не отличается исключительной глубиной или сложностью. То же верно и для ИИ-агентов: у большинства людей не возникает столь частых и запутанных задач. Практически 80% повседневных действий 80% пользователей в той или иной мере поддаются стандартизации. А тот, кто первым сможет качественно (на 80%) решать задачи, образованные пересечением этих двух множеств, навсегда закрепится в их сознании как истинный «универсальный ИИ-агент».

Реальный результат данной модели ограничения спектра запросов шокирует: **достаточно охватить половину базовых сценариев, чтобы вызвать у аудитории стойкое ощущение «универсальности».**

Хотя текущая годовая выручка (ARR) Manus уже достигла отметки в $100 млн,我认为不应 оценивать важность современных доходов исключительно через призму традиционного показателя ARR. Рост доходов в первую очередь отражает глубокое вовлечение аудитории. Наибольший интерес представляет монетизация за счёт многократного потребления токенов в рамках однотипных задач, ведь это означает успешную интеграцию сервиса в рабочие и повседневные процессы пользователя. Именно такая высокая степень удержания остается ключевым фактором.

Сегодня не стоит прибегать к замкнутой «крестьянской экономике». На данном этапе ваша задача — повышать полезность и количество потребляемых токенов пользователя, а не круглосуточно ломать голову над тем, как сократить расходы на токены ради увеличения маржинальности. Только так вы сможете играть конструктивную, созидательную роль в ИИ-индустрии, поддерживая развитие всей цепи.

Уровень ИИ-технологий и затраты на них всегда будут динамично развиваться: технологические возможности растут, а стоимость — снижается. Оптимизация расходов сегодня не гарантирует долгосрочных преимуществ. В то же время менталитет пользователей, сформированные паттерны работы с промптами, персонализированные данные и привязка к рабочим и личным процессам, которые легко захватить на этапе преимущества первопроходца, в долгосрочной перспективе обойдутся очень дорого.

Следовательно, для универсальных ИИ-продуктов при наличии ресурсов единственно верной стратегией остаётся развитие через призму «модели сужения потребностей»: постоянные инновации и безупречное исполнение создают непреодолимую привязку пользователя. Сам пользователь становится единственным настоящим барьером для конкурентов и активом, непрерывно прибавляющим в цене.

Поэтому сумма в $75 млн, которую удалось привлечь Manus, хоть и кажется немалой, объективно ей недостаточно. Чем более дефицитным становится финансирование, тем важней тратить каждую единицу максимально эффективно. Крайне нерациональным шагом было бы слепое инвестирование миллионов в рекламу и закупку трафика, что по сути стало бы выплатой «стартап-налога» корпоративным гигантам. Вложить средства нужно «без оглядки на бюджет» в создание пользовательского опыта, превосходящего ожидания, и непрерывно приближаться к заявленным «шоковым результатам».

В конечном итоге, банальная логика бизнеса гласит: когда остальные бессильны, а вы действуете — вы становитесь максимально ценными и можете привлекать клиентов с наименьшими затратами. В конце концов, предприниматели всегда должны искать точку равновесия на пересечении кривой распространения технологий и кривой рыночного спроса.

04 Дискуссию об «оболочках» можно закрыть

В заключение хотелось бы обсудить проблему «оболочек».

Недавно в разговоре с основателем платформы Qiyu (出门问问) Ли Чжифэем я услышал очень интересную мысль. Любой компьютер представляет собой систему, где помимо центрального процессора (CPU) критически важны системы управления процессами, оперативной памятью, внешними устройствами и прочие модули контроля, обеспечивающие бесперебойную работу. Но сегодня, если рассматривать современную большую языковую модель как некий новый «процессор», то вопросы организации этих сопутствующих систем остаются открытыми, что в действительности и является главным тормозом развития технологий на данный момент.

Это натолкнуло нас на мысль: если рассматривать ИИ-агентов как революцию персональных вычислений, где цель состоит не в предоставлении пользователю набора разрозненных цифровых инструментов, а в получении готового результата на основе введенной задачи, то одних только больших моделей («процессоров») недостаточно. Требуется масштабное строительство целого комплекса сопутствующих систем управления. Здесь остро стоят миллионы инженерных задач: создание оптимальных виртуальных сред, расширение окон контекста, массовое внедрение протоколов взаимодействия (MCP), разработка смарт-контрактов для ИИ и многое другое. Это колоссальный массив неотложных задач.

Несмотря на интенсивное развитие индустрии за последние два с половиной года, мы отчетливо видим, что прогресс самих больших моделей по-прежнему остается главным двигателем. Тем не менее, после любого технологического прорыва человечество неизменно обнаруживает, что повышение качества инженерных решений по-прежнему имеет критическое значение для дальнейшего развития.

Командам вроде Manus абсолютно не стоит обращать внимание на обвинения в создании «оболочек». Да, каждый iPhone — лишь оболочка вокруг чипа ARM, но эта оболочка может быть результатом сложнейшего и высококлассного инженерного труда. Разумеется, в этом есть огромный смысл. На рынке непременно наступит период расцвета творческих поисков («сотни цветов цветут, сотни лодок соревнуются в быстроте»), и в этом потоке обязательно возникнут компании с по-настоящему высокой рыночной стоимостью.

При таком мировоззрении окна возможностей также открываются для всё новых предпринимателей.