开年第1天微信就搞大事，我太需要这个固顶转发功能了

很难想象做游戏产品经理有多爽。
我几乎不玩竞技游戏，最近下了个手游，从完整的游戏过程里反而看到了很多产品设计的巧思。

新手引导、难度曲线、奖励反馈，每一步都在把玩家「推」向下一个行为，却不让人反感。
你以为是自己想继续玩，其实是产品经理早就设计好了成就感出现的时机。

那种把人“玩起来”的链路设计，本身就很迷人。

#出海运营秘籍👉@yunying23

听一位前老板的播客讲用户洞察说：
当下最大的品牌红利——是抓住“精英也很累”的自我意象，比如Labubu

有意思，我们的产品目前都是围绕资深中产人群的悦己需求，在此基础上思考如何供给给他们反叛和自我表达的需求。

一直以来，都有很多 VC 做投资决策时根本不会去高抬贵手、试用产品。

所以一些用户体验烂成渣渣的产品才能一直（在融资这件事情上）势如破竹。

一个很酷的项目，想在家里整一个，折腾一下https://github.com/lmarzen/esp32-weather-epd
用的是 ESP32 的板子+ 7.5 英寸墨水屏 + OpenWeatherMap API （用免费版），实时气温+天气预报+空气质量，Repo 中有非常详细的教程。
大家还有类似的有趣项目推荐没有？对于这方面完全是小白。

@https1024

最近没啥分享欲望，咋回事呢

发现一个很适合想提高英语口语能力的 YouTube 频道「Gary英文教室」，最近在更新的是「教你活学活用最新英语九百句」，以往的还有一些急救英语，如飞机出行过程中/酒店服务/常用日常聊天等，比平时的英语学习会更接地气和方便一些。
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@https1024

越来越多的企业会“雅虎化”，即主营业务逐渐衰退甚至消亡，但是某个投资成为估值中的核心，或者腹黑一点，成为创始人CEO财富的核心。比如雅虎的门户业务和阿里巴巴，再比如人人网的社交网络业务和众多的投资（SoFi等）。那百度会不会依靠昆仑芯雅虎化？或者下一个雅虎化的巨头是谁？

和朋友交流 AI native 的人大概是什么样子的，想起了当年雷军说他决定做手机后，刻意 “戒” 掉了 PC，强迫自己用手机完成一切事情

如果把时间倒回到 2010 年，在手机上办公、娱乐、解决生活问题其实有很多不顺甚至很傻的地方

我观察到的那些 AI native 的人也有类似的做法，ta 们不是写代码的时候才用 AI，也不是做调研的时候才用，更像是走路上放了个屁都要掏出手机问问 AI：我刚才放的怎么样，如果你来，会怎么处理最后那一下的尾韵？

ta 们显得很怪异，就像当年移动互联网时代的原住民一样，因为在别人看来好像收益很小啊？（当然也有人觉得丫在装 X），奇怪的地方首先是新范式下的配套还没长好，配不上他们心中的想象力，二是这群人像是在刻意训练自己的习惯和肌肉，因为对新世界的到来无比自信，所以想高强度给自己上约束

所以绝大多数人把 AI 称为工具，native 的人会称呼它啥？

“人们常常低估了五年能有的改变”丨晚点小数据 2025

“人们常常高估一年可以做的事，但低估五到十年能有的改变。”——计算机先驱约瑟夫•利克莱德，1965

2021 年初，正值海外疫情扩散，全球订单和资金涌入，将一批公司的市值以及中国人的消费和买房热情推到历史顶峰。五年后回看，这是新一轮长期变化的起点，这一年发生的许多事还在持续影响着我们的世界。

五年前的人有着不同的消费观，还不会用 “雪糕刺客” 这个词，更愿意谈论一杯可以卖 30 多元的喜茶而不是蜜雪冰城。他们把前一年的年终奖送给了 “明星基金经理”、也把多数大中型城市房价买到了新高。

一些今天无比重要的产业在那一年刚起步。GPT-3 刚发布不久，AI 的生意还是安防和监控。新能源车刚开始流行，理想、蔚来一辆卖三五十万元，比亚迪首次把主流车型定到 20 万元以上，这个行业和 “内卷” 还沾不上边。

互联网平台对每个人生活的渗透大概也不及我们记忆里那么显著。所有短视频平台吞噬的时间加起来还不如今天的快手；五年前，拼多多刚开始盈利，很难想象它在五年里能囤 4000 亿元。

2025 结束之际，我们以 20 张图表回顾这五年。

大感困惑。

到底都是谁在用 manus 和付费？为了理解这个问题，假期尝试做了一些研究，希望有所帮助。

过程中，也能清晰感受到，中美使用 AI 习惯的巨大差异和信息 gap。

首先，看看 manus 官方怎么说，毕竟这不是他们第一次面临质疑了。

在 @hidecloud 涛哥的公众号里晒过一条Twitter，在原推里很多 manus 用户在为产品发声。除了一些硅谷科技/创投圈的大佬之外，原 po 也总结了评论里出现最多的 user case：定量和定性的分析研究，CSV 文件处理和爬取客户信息。

manus 似乎能完成广义的数据处理和分析工作，这对数字化程度不均的社会来说，是一个不错的切入点。

在 @PeakJi Peak 和张小珺的访谈里（ 1:43:55），Peak 也回答了该问题。可以笼统被称为 prosumer，并列觉了更清晰的用户画像：

第一类用户是互联网/科技公司里的非程序员岗位，各类白领；第二类用户是美国数量众多的 freelancer 和 solo entrepreneur，自由工作者或者有一摊自己小生意的人；第三类是更符合刻板印象的金融/咨询行业的人员。他们的共性是，有比较强的自驱力，并且他们的任务是高价值的。

这里的两个特点很有意思，自驱和高价值任务。前者决定了这些人可以接触和试用 manus 这一类的 AI 产品，后者决定了他们的付费决策，即用户在 AI 工具上花掉的钱是可以以更高效率/更大概率赚回来的。这几乎是很多拥有高 ARR 的 AI 产品的第一性原理。

这三类用户里，对于中国网友/创业者来说，很容易低估第二类用户的数量，并对他们的画像比较模糊。容易误以为只有独立开发或者个人的数字外包，实际上领域还要宽泛得多。

想要了解这类用户，我们需要知道一个显而易见的前提。manus 的用户是 chatGPT/Gemini 等主流 chatbot 的重度用户的下一阶段。

上面提到的“自驱”和“高价值任务”，正是因为已有的 chatbot 满足得不够好，他们才被说服采用所谓"agent" 的新解决方案。同时 peak 在播客里也提过这个现象（2:34:33 ），安装了 chatGPT/Gemini/Deepseek/Claude 的用户，安装其他产品的概率的最大异常值都是 manus。

Manus 相当于跟随着 chatbot 的普及进程，从中筛选出了高价值需求没有得到满足的用户，重叠度很高。

所以如果我们找不到 manus 的用户访谈，可以去找 chatGPT/Gemini 的重度用户。他们大概率正处在知晓/使用/付费 manus 的过程中。

而在查看 chatGPT/Gemini 的重度用户访谈中，才拓宽了我对 manus 第二类用户的认知。这里分享几个有趣的结论：

1. 最低阶的信息搜索需求被 chatbot 满足得很好，日常生活里已经替代了谷歌。

2. 使用 AI 已经是美国高校生的基本技能，同学之间传播 + 教育优惠。甚至之前反对的教授也开始松口或者自己偷偷用。

3. 通过 AI 获得收益的职业种类，比我想象中的多得多。这其中包括了儿童教师、兼职导游、线上的灵学占卜、社区竞选、留学申请、业余作家、当地市政部门/教育部门的数字化小专家等。更不用提各个垂类的自媒体，以及每个人都想有一个自己的 blog 网站。

4. 所有涉及到深度写作、简单 P 图、PPT或表格填写的职业，都逐渐离不开chatbot/Deep research，而以 manus 为首的 agent 承诺可以完成得更好。而且几乎没有一个人是单一职业，年龄段也覆盖到爷爷奶奶辈了。

体感上中美的差距很大，我们还在鼓吹副业和个人影响力，鼓励终身学习和跟上 AI，而对于很多美国中产来说，这似乎是一个常识了。他们热衷于用 AI 解决工作生活上的实际问题，并完成自己的业余创作任务。产品 adoption 的障碍小很多。

那么下一步的问题是，对于这些重度用户来说，manus 真的可以比普通 chatbot 完成得更好吗？

1. 如果看客观指标的话，同为被 meta 收购的“大将” Alexander Wang，经常会提到一个 benchmark 叫 Remote Labor Index (RLI) ，这是 scale ai 用来衡量一个 AI 产品多大程度上能完成真实的有经济收益的远程工作。manus 排名第一很久了，虽然自动化率也只有 2.5% ，按他们的说法叫在座的大家都是 near zero。但注意这是在没有人为干预的情况下，直接交付工作结果。日常更多使用场景是有人工干预和调整，单看提升部分环节的效率， manus 也算是第一了。

2. 如果从主观体验的话，我在假期同时用了 Gemini/NotebookLM，Manus 和某大厂对标的 Anygen 进行测试。测试了两个我的真实需求，1）根据我和对象的年终复盘录音，总结内容和提建议；2）帮我正在思考的产品 idea，开发一个可交互的原型。

在第一个任务上，实际类似会议纪要， Manus 是明显领先的，不管是语音内容识别、双人的声音区分、内容的逻辑和可视化，都让人更满意。NotebookLM 虽然也有丰富的功能，但整体还是太针对课堂学习任务了，有一些无用的信息，飞书会议其实是一样的问题。这里也能发现通用 agent 的优势，不会为特定场景过度优化而在长尾场景里表现欠佳。而剩下的很多AI 连声音识别都整不明白。

第二个任务，实际上是常见的 AI 编程，这个场景太卷了，大家各有千秋。 每个 AI 都在不同程度上做了完善和有aha 的惊喜，但能看出有些 AI 借鉴了更多海外产品的设计，有些更借鉴中国。Gemini/ AI studio 爱用自家的设计语言，Anygen 像国内的活动 H5，Manus 比较对齐硅谷审美，按钮更现代和简洁，默认会更像 IG 和 Notion。

未来，从官网和各家 chatbot 投放的趋势来看，所谓的通用agent ，基本盘是数字化的内容处理 + 研究分析工作；而网站原型和开发、制作 PPT 逐渐成为新的主推场景。

当然也没忘了让 manus 自己分析一轮，自己的使用用户和付费用户是谁？结论有点宽泛和通用，依旧集中在工程师和数字企业主上，推测美国是最大收入来源，巴西和日本也占了很大流量比例。确实没有我自己分析的有启发。

最后，回到最初的质疑，为什么国内用户更难理解 manus 的使用场景和价值？这里可能有三层障碍：

1）需求不够强，所谓的 prosumer 太少，而且集中在互联网/金融领域，很多非互联网的副业和小企业主也没有足够强的提效意识。

2）浅层替代品太多，国内各大免费的 chatbot 和夸张的产品 PR，让人不愿意使用付费 AI 产品或者有过高的预期。

3）非理性偏见，听了很多不靠谱的团队传闻和扣不爱国帽子，拒绝了解 manus 海外市场的情况。

况且，与其挑战实打实的用户数据，我觉得 Manus 被收购后的一些挑战，可能更值得讨论，比如：

1）品牌可以保留，但模型中立性的优势还能保留吗？
2）原本的产品愿景会被改变，来服从 Meta 整体的 AI 战略吗？
3）团队的创业精神和工作方式，和大公司流程可以兼容吗？

不管未来如何，这是 manus 阶段性的胜利，也给了不少华人 AI 团队以鼓舞。祝福他们之后的旅途，也希望更多团队，有机会经历这样纯粹的产品过程，而最终看到更壮阔的风景。

我手上腾讯早就是负成本了，大部分仓位在21、22和23年这三年建仓完毕。这三年腾讯有很多来自政策层面的危机，包括当时游戏版号的危机，民间对游戏的抵触情绪，以及要求互联互通的时候，腾讯担忧过抖音链接冲击微信生态。

但是一家企业的核心竞争力，一定是内生的组织力和战斗力，产品力，政策带来的调整不构成威胁。就像谷歌反垄断调查持续了很多年一样。最终谷歌还是靠产品力，尤其是AI这一波证明了实力。腾讯进入到24年也一样，再次证明了自己的实力。但是24和25年我逐步把成本降成负成本。

最近两年，字节的全面出击，除了游戏和长影视这两块没有吃下来，别的基本上都吃下来了。之前的帖子我也发了相关内容。雪球上很多腾讯的粉丝，我也是。我观察到反而是低谷期陪腾讯走下来的粉丝，对腾讯在当下AI层面上的建树颇有意见。腾讯当然是很稳的，但是AI是一个浪潮，甚至是大于移动互联网的浪潮，群雄逐鹿。

移动互联网腾讯完美演绎了后发制人，通过微信拿到船票。彼时腾讯本身就占据着巨大优势，有QQ和游戏两大护城河。固然现在的腾讯护城河更多，也更强，但是前面有字节这个巨兽。无论是用户时长还是在各个领域上的战斗力，字节现在都展示出了惊人的领先。

个人观点，近五年，（依然要撇开游戏和投资能力）腾讯和阿里在战斗力这块是明显落后了字节一个时代的。这是APP st­o­re霸榜前20，字节占据半壁江山的核心原因。腾讯和阿里手握庞大的用户数和现金流，但是在产品力和冲劲上，明显落后了字节。

曾经我是瞧不上字节的公司文化的，甚至是厌恶的。现在逐渐转为中性了。这家公司在AI时代的定力非常强，面对de­e­p­s­e­ek的冲击，丝毫不惧，既没有像百度那样缴械投降，也没有像腾讯那样迅速接入抢生态位，也没有无节制投放，而是在技术和产品层面加强了豆包的护城河。我其实是不看短剧，也不用汽水音乐的，但是字节竟然可以在这么短的时间内把这两块啃下来，不得不让人佩服。这也是为什么，现在恒生科技的天花板，其实就是字节没上市了。字节从中概门口的野蛮人，长成了中概前面的大山。

#出海运营秘籍👉@yunying23

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