《Новый раунд начался: Meta приобретает Manus VS сотрудничество openai и accenture》
--- Почему игры гигантов — смертельная соблазн для китайского AI-стартапа?
一、Почему это не просто «обычное слияние и поглощение AI»?
О отношении Meta к приобретению Manus на рынке уже быстро появились несколько кажущихся разумными объяснений:
Meta дополняет возможности Agent Meta дополняет уровень AI-приложений Meta хочет ускорить внедрение AI-продуктов для конечных пользователей Эти объяснения не ошибочны, но у них есть общая проблема: они остаются на уровне продукта или бизнеса.
Если рассматривать только с точки зрения дополнения функций, то невозможно ответить на более важный вопрос: Почему именно сейчас? Почему именно слияние и поглощение?
Настоящие вопросы, которые нужно переосмыслить, не таковы:
Что делает Manus по функциям?
А скорее:
На фоне значительного переизбытка возможностей моделей, почему реальное использование AI все еще серьезно недоиспользовано? Является ли ограничение конкуренции в AI неким «пределом возможностей», или оно сместилось к «эффективности использования и парадигмам взаимодействия»?
Если ответ на второй вопрос, то характер этого поглощения кардинально меняется. Meta приобретает Manus — это не тактическое дополнение продукта, а структурное решение, направленное на ключевые узкие места в конкуренции AI. Чтобы понять это, нужно рассматривать в рамках общей стратегии Meta в области AI, а не в изоляции.
二、Непрерывность стратегии Meta в области AI: три типа действий, связанных с одним «нелинейным узким местом»
Обзор ключевых шагов Meta в области AI за последние годы показывает три основные направления:
Высокие зарплаты для привлечения топовых AI-ученых Приобретение Scale AI
Приобретение Manus
На первый взгляд, эти три действия указывают на разные направления: талант, данные, продукты.
Но если сосредоточиться только на различиях, можно упустить важное.
Общее у них то, что: Это не краткосрочная ориентация на доходы
Это не пассивная реакция на тренды
Все они связаны с преодолением одного нелинейного узкого места в конкуренции AI Цель Meta никогда не была «создать более мощную AI-функцию Meta», а построить для себя долгосрочное, трудно копируемое конкурентное преимущество в эпоху AI.
Manus должен рассматриваться в рамках этой основной линии, а не как изолированный продукт или команда.
三、Первый этап: высокие зарплаты для привлечения AI-ученых
— решение вопроса «Имеет ли Meta право участвовать в высшей конкуренции AI»
Цель первого этапа очень ясна: входные критерии. Meta должна дополнить: Пределы возможностей моделей и алгоритмов
Основные исследования и оригинальные способности
Автономия на уровне базовых моделей (например, стратегия LLaMA)
Ключевой вопрос здесь: Обладает ли Meta исследовательской мощью для прямой конкуренции с OpenAI и Google? Имеет ли право оставаться в первой группе? Этот этап стратегически скорее оборонительный и ориентирован на развитие возможностей. Если не сделать этот шаг, Meta рискует быть исключенной из высшей конкуренции AI. Но этот шаг решает только вопрос «может ли она сделать», а не «может ли она развиваться долго».
四、Второй этап: приобретение Scale AI — решение вопроса «Могут ли мощные модели быть постоянно и масштабно обучаемыми»
Когда масштаб моделей продолжает расти, появляется структурная проблема:
Алгоритмы уже не единственный узкий пункт.
Настоящее ограничение постоянных прорывов моделей — это: Стабильность поставки данных Качество контроля Стоимость и эффективность инженерных решений
Scale AI дополняет цепочку: данные → обучение → обратная связь, создавая индустриальный цикл. Суть этого этапа — не просто «сделать модель сильнее один раз», а обеспечить постоянное и управляемое развитие возможностей модели. С точки зрения цепочки создания стоимости, это борьба за контроль над инфраструктурой среднего звена AI.
Без этого контроля прорывы моделей легко превращаются в разовые события, а не в долгосрочные возможности.
五、Третий этап: приобретение Manus — решение вопроса «Будет ли модель реально использоваться»
Первые два этапа решают вопросы пределов возможностей и устойчивости поставок. Третий этап — совершенно другой уровень: Будет ли модель реально использоваться?
Это долгосрочный узкий пункт, который часто недооценивают, но он становится все более решающим.
Реальность такова: Модельные возможности ≠ пользовательские возможности Возможности AI сильно переоценены, а уровень реального использования и проникновения — крайне низкий Много вычислительных ресурсов и моделей простаивают без дела Они не превращаются в стабильную производительность, и не формируют устойчивую поведенческую структуру.
Manus дополняет не функции, а интерфейс взаимодействия Human-to-AI: мост между человеком и моделью, интерфейс использования и поведения.
Этот шаг означает изменение уровня конкуренции.
六、Ключевое качественное изменение: Manus — не просто усиление, а «запирание привычек пользователей» Этот этап принципиально отличается от первых двух.
AI-ученые и Scale AI: повышают предел возможностей моделей
Manus: меняет способ использования и потребления возможностей Проблема Meta переходит от: «Может ли AI быть создан?» к: «Будут ли 30 миллиардов пользователей естественно использовать AI?»
Это вопрос, связанный с финалом.
Потому что предел возможностей можно догнать, но если парадигма использования закрепится, платформа будет заблокирована.
七、Ключевое сравнение: OpenAI × Accenture — одна и та же проблема, разные уровни решений
Официально OpenAI неоднократно признавал структурный факт: Возможности моделей значительно превосходят возможности пользователей (особенно корпоративных).
Решение OpenAI × Accenture: Объект: крупные B-компании Инструменты: консультации, системная интеграция, преобразование процессов Суть: создание сервисной системы, «использующей AI» для организации
Это сервисный, аутсорсинговый мост. Meta × Manus решают ту же самую фундаментальную проблему, но подходы кардинально отличаются:
Суть: сделать так, чтобы пользователи «по умолчанию действовали через AI»
Это совершенно разные кривые принятия.
八、Дальнейшее стратегическое расширение: от «социальной сети» к «сети AI-действий»
Когда AI перестает быть просто инструментом, а начинает: участвовать в действиях сотрудничать производить
Он становится новым узлом в социальной системе.
Потенциальная роль Manus — не просто функциональный модуль, а слой AI-действий в социальной системе Meta.
Это может стать переходной структурой от социальной платформы к платформе AI-native.
九、Игнорируемое, но крайне важное суждение
— если Manus ориентирован в основном на китайский рынок, то эта сделка практически невозможна
Здесь логика должна стать более реалистичной.
Приобретение Manus обусловлено не только продуктом или направлением, а выполнением всей цепочки условий: Международный рынок Международные инвестиции Соответствие нормативам (регуляторная среда США) Оценка в глобальной системе сравнений
Если основной рынок Manus — Китай, эта цепочка на ранней стадии разорвется.
Это неприятный, но необходимый факт.
十, Различия между китайским и американским рынками капитала системно меняют путь стартапов
Китайский рынок капитала больше ценит: предсказуемость денежный поток уже реализованный масштаб
Долгосрочные опционы и ценность парадигм часто недооценивают. Американский рынок более склонен к оценке: стратегической редкости потенциала платформ слияниям и поглощениям, долгосрочным опционам
Даже если Manus имеет глобальных пользователей, его оценка в Китае вряд ли будет сопоставима с американской системой.
Это не вопрос «кто лучше», а вопрос разных функций ценообразования.
十一、Что для команды Manus означает: «Капитальные и вычислительные ограничения — раз и навсегда сняты»
После приобретения Meta, самое большое изменение для команды Manus — не увеличение ресурсов, а: больше не нужно беспокоиться о финансировании больше не ограничены региональными ценами на капитал
Капитальные и вычислительные ограничения одновременно сняты
В эпоху AI настоящая редкость — не идеи, а: долгосрочное стабильное обеспечение вычислительных мощностей капитальная терпеливость для поддержки интенсивных экспериментов
Это кардинально меняет мотивационную структуру команды: от «как дожить до следующего раунда» к «как довести до совершенства долгосрочно правильную, но краткосрочно неопределенную задачу»
Это особенно важно для исследований Human-to-AI Interface с высокой степенью неопределенности.
十二、Пример и соблазн для китайских AI-стартапов
Это уже не просто история о слиянии и поглощении, а пример пути. Для TikTok, DeepSeek и различных китайских AI-стартапов важнее не: смогут ли продать американской компании? а: стоит ли с самого начала входить в глобальную систему капитала и ресурсов?
В условиях высокой капиталозависимости и вычислительной интенсивности AI, интернационализация — не вопрос рынка, а вопрос «может ли войти в ключевые ресурсы».
Возможные структурные последствия: Больше китайских AI-стартапов выберут: глобализацию продуктов глобализацию структуры компании глобализацию нормативных путей
Цели стартапов могут сместиться с: локального роста на: стать ключевым модулем глобальной AI-экосистемы
Только так можно быстрее расти и только так можно получить более высокую капитализацию (преимущество в цене проектов в Китае и США в краткосрочной перспективе не изменится, поскольку связано с природой рынка, в рамках статьи не раскрывается).
Это смертельный соблазн для китайских AI-команд. Это может стать единственным вариантом для китайских венчурных фондов.
十三、С точки зрения инвестиций:
Почему эта сделка повышает долгосрочное качество Meta?
Это не просто «игра на выигрыш или проигрыш», а стратегическая инвестиция, повышающая шансы на долгосрочный успех. Для инвесторов главное — не провал, а продолжение инвестиций в неправильные направления. Успех Manus — это результат, а правильность выбора ключевых вопросов конкуренции AI — ядро.
В эпоху парадигмальных сдвигов: правильное направление + постоянные итерации часто важнее, чем разовая удача
Meta уже ясно выбрала правильное направление: «Дополнить парадигму использования AI» — это правильный курс.
Именно поэтому: Поглощение Manus Meta — это не только инвестиционная добавленная стоимость.
Рисунок: сравнение последних трех приобретений Meta
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
《Новый раунд начался: Meta приобретает Manus VS сотрудничество openai и accenture》
--- Почему игры гигантов — смертельная соблазн для китайского AI-стартапа?
一、Почему это не просто «обычное слияние и поглощение AI»?
О отношении Meta к приобретению Manus на рынке уже быстро появились несколько кажущихся разумными объяснений:
Meta дополняет возможности Agent
Meta дополняет уровень AI-приложений
Meta хочет ускорить внедрение AI-продуктов для конечных пользователей
Эти объяснения не ошибочны, но у них есть общая проблема: они остаются на уровне продукта или бизнеса.
Если рассматривать только с точки зрения дополнения функций, то невозможно ответить на более важный вопрос:
Почему именно сейчас? Почему именно слияние и поглощение?
Настоящие вопросы, которые нужно переосмыслить, не таковы:
Что делает Manus по функциям?
А скорее:
На фоне значительного переизбытка возможностей моделей, почему реальное использование AI все еще серьезно недоиспользовано?
Является ли ограничение конкуренции в AI неким «пределом возможностей», или оно сместилось к «эффективности использования и парадигмам взаимодействия»?
Если ответ на второй вопрос, то характер этого поглощения кардинально меняется.
Meta приобретает Manus — это не тактическое дополнение продукта, а структурное решение, направленное на ключевые узкие места в конкуренции AI.
Чтобы понять это, нужно рассматривать в рамках общей стратегии Meta в области AI, а не в изоляции.
二、Непрерывность стратегии Meta в области AI: три типа действий, связанных с одним «нелинейным узким местом»
Обзор ключевых шагов Meta в области AI за последние годы показывает три основные направления:
Высокие зарплаты для привлечения топовых AI-ученых
Приобретение Scale AI
Приобретение Manus
На первый взгляд, эти три действия указывают на разные направления: талант, данные, продукты.
Но если сосредоточиться только на различиях, можно упустить важное.
Общее у них то, что:
Это не краткосрочная ориентация на доходы
Это не пассивная реакция на тренды
Все они связаны с преодолением одного нелинейного узкого места в конкуренции AI
Цель Meta никогда не была «создать более мощную AI-функцию Meta»,
а построить для себя долгосрочное, трудно копируемое конкурентное преимущество в эпоху AI.
Manus должен рассматриваться в рамках этой основной линии, а не как изолированный продукт или команда.
三、Первый этап: высокие зарплаты для привлечения AI-ученых
— решение вопроса «Имеет ли Meta право участвовать в высшей конкуренции AI»
Цель первого этапа очень ясна: входные критерии.
Meta должна дополнить:
Пределы возможностей моделей и алгоритмов
Основные исследования и оригинальные способности
Автономия на уровне базовых моделей (например, стратегия LLaMA)
Ключевой вопрос здесь:
Обладает ли Meta исследовательской мощью для прямой конкуренции с OpenAI и Google?
Имеет ли право оставаться в первой группе?
Этот этап стратегически скорее оборонительный и ориентирован на развитие возможностей.
Если не сделать этот шаг, Meta рискует быть исключенной из высшей конкуренции AI.
Но этот шаг решает только вопрос «может ли она сделать», а не «может ли она развиваться долго».
四、Второй этап: приобретение Scale AI
— решение вопроса «Могут ли мощные модели быть постоянно и масштабно обучаемыми»
Когда масштаб моделей продолжает расти, появляется структурная проблема:
Алгоритмы уже не единственный узкий пункт.
Настоящее ограничение постоянных прорывов моделей — это:
Стабильность поставки данных
Качество контроля
Стоимость и эффективность инженерных решений
Scale AI дополняет цепочку: данные → обучение → обратная связь, создавая индустриальный цикл.
Суть этого этапа — не просто «сделать модель сильнее один раз»,
а обеспечить постоянное и управляемое развитие возможностей модели.
С точки зрения цепочки создания стоимости, это борьба за контроль над инфраструктурой среднего звена AI.
Без этого контроля прорывы моделей легко превращаются в разовые события, а не в долгосрочные возможности.
五、Третий этап: приобретение Manus
— решение вопроса «Будет ли модель реально использоваться»
Первые два этапа решают вопросы пределов возможностей и устойчивости поставок.
Третий этап — совершенно другой уровень:
Будет ли модель реально использоваться?
Это долгосрочный узкий пункт, который часто недооценивают, но он становится все более решающим.
Реальность такова:
Модельные возможности ≠ пользовательские возможности
Возможности AI сильно переоценены, а уровень реального использования и проникновения — крайне низкий
Много вычислительных ресурсов и моделей простаивают без дела
Они не превращаются в стабильную производительность,
и не формируют устойчивую поведенческую структуру.
Manus дополняет не функции, а интерфейс взаимодействия Human-to-AI:
мост между человеком и моделью, интерфейс использования и поведения.
Этот шаг означает изменение уровня конкуренции.
六、Ключевое качественное изменение: Manus — не просто усиление, а «запирание привычек пользователей»
Этот этап принципиально отличается от первых двух.
AI-ученые и Scale AI:
повышают предел возможностей моделей
Manus:
меняет способ использования и потребления возможностей
Проблема Meta переходит от:
«Может ли AI быть создан?»
к:
«Будут ли 30 миллиардов пользователей естественно использовать AI?»
Это вопрос, связанный с финалом.
Потому что предел возможностей можно догнать,
но если парадигма использования закрепится, платформа будет заблокирована.
七、Ключевое сравнение: OpenAI × Accenture
— одна и та же проблема, разные уровни решений
Официально OpenAI неоднократно признавал структурный факт:
Возможности моделей значительно превосходят возможности пользователей (особенно корпоративных).
Решение OpenAI × Accenture:
Объект: крупные B-компании
Инструменты: консультации, системная интеграция, преобразование процессов
Суть: создание сервисной системы, «использующей AI» для организации
Это сервисный, аутсорсинговый мост.
Meta × Manus решают ту же самую фундаментальную проблему,
но подходы кардинально отличаются:
Объект: конечные пользователи / малый бизнес
Инструменты: продуктовая интеграция, встроенные решения
Суть: сделать так, чтобы пользователи «по умолчанию действовали через AI»
Это совершенно разные кривые принятия.
八、Дальнейшее стратегическое расширение: от «социальной сети» к «сети AI-действий»
Когда AI перестает быть просто инструментом, а начинает:
участвовать в действиях
сотрудничать
производить
Он становится новым узлом в социальной системе.
Потенциальная роль Manus — не просто функциональный модуль,
а слой AI-действий в социальной системе Meta.
Это может стать переходной структурой от социальной платформы к платформе AI-native.
九、Игнорируемое, но крайне важное суждение
— если Manus ориентирован в основном на китайский рынок, то эта сделка практически невозможна
Здесь логика должна стать более реалистичной.
Приобретение Manus обусловлено не только продуктом или направлением,
а выполнением всей цепочки условий:
Международный рынок
Международные инвестиции
Соответствие нормативам (регуляторная среда США)
Оценка в глобальной системе сравнений
Если основной рынок Manus — Китай, эта цепочка на ранней стадии разорвется.
Это неприятный, но необходимый факт.
十, Различия между китайским и американским рынками капитала системно меняют путь стартапов
Китайский рынок капитала больше ценит:
предсказуемость
денежный поток
уже реализованный масштаб
Долгосрочные опционы и ценность парадигм часто недооценивают.
Американский рынок более склонен к оценке:
стратегической редкости
потенциала платформ
слияниям и поглощениям, долгосрочным опционам
Даже если Manus имеет глобальных пользователей,
его оценка в Китае вряд ли будет сопоставима с американской системой.
Это не вопрос «кто лучше», а вопрос разных функций ценообразования.
十一、Что для команды Manus означает:
«Капитальные и вычислительные ограничения — раз и навсегда сняты»
После приобретения Meta, самое большое изменение для команды Manus — не увеличение ресурсов, а:
больше не нужно беспокоиться о финансировании
больше не ограничены региональными ценами на капитал
Капитальные и вычислительные ограничения одновременно сняты
В эпоху AI настоящая редкость — не идеи, а:
долгосрочное стабильное обеспечение вычислительных мощностей
капитальная терпеливость для поддержки интенсивных экспериментов
Это кардинально меняет мотивационную структуру команды:
от «как дожить до следующего раунда»
к «как довести до совершенства долгосрочно правильную, но краткосрочно неопределенную задачу»
Это особенно важно для исследований Human-to-AI Interface с высокой степенью неопределенности.
十二、Пример и соблазн для китайских AI-стартапов
Это уже не просто история о слиянии и поглощении, а пример пути.
Для TikTok, DeepSeek и различных китайских AI-стартапов важнее не:
смогут ли продать американской компании?
а:
стоит ли с самого начала входить в глобальную систему капитала и ресурсов?
В условиях высокой капиталозависимости и вычислительной интенсивности AI,
интернационализация — не вопрос рынка, а вопрос «может ли войти в ключевые ресурсы».
Возможные структурные последствия:
Больше китайских AI-стартапов выберут:
глобализацию продуктов
глобализацию структуры компании
глобализацию нормативных путей
Цели стартапов могут сместиться с:
локального роста
на:
стать ключевым модулем глобальной AI-экосистемы
Только так можно быстрее расти
и только так можно получить более высокую капитализацию (преимущество в цене проектов в Китае и США в краткосрочной перспективе не изменится, поскольку связано с природой рынка, в рамках статьи не раскрывается).
Это смертельный соблазн для китайских AI-команд.
Это может стать единственным вариантом для китайских венчурных фондов.
十三、С точки зрения инвестиций:
Почему эта сделка повышает долгосрочное качество Meta?
Это не просто «игра на выигрыш или проигрыш»,
а стратегическая инвестиция, повышающая шансы на долгосрочный успех.
Для инвесторов главное — не провал,
а продолжение инвестиций в неправильные направления.
Успех Manus — это результат,
а правильность выбора ключевых вопросов конкуренции AI — ядро.
В эпоху парадигмальных сдвигов:
правильное направление + постоянные итерации
часто важнее, чем разовая удача
Meta уже ясно выбрала правильное направление:
«Дополнить парадигму использования AI» — это правильный курс.
Именно поэтому:
Поглощение Manus Meta — это не только инвестиционная добавленная стоимость.
Рисунок: сравнение последних трех приобретений Meta