硅谷，那么多高级人才，那么多资金，为什么研发不出Manus这么厉害的全能型 AI Agent”？ 虽然硅谷依然拥有全球顶尖的AI人才储备和算力资源，但在2025-2026年这个时间节点，像 Manus 这种能够真正“落地”、具备强大执行能力的“全能型 AI Agent”是由非硅谷团队率先跑出来的。 硅谷不是没有人才，而是生态和文化暂时限制了他们的想象力。硅谷擅长的是“从0到1的底层发明”（如 Transformer 架构、GPT 系列），但目前 AI 行业正处于“从1到100的应用落地”阶段。在这个阶段，工程化能力、对场景的深刻理解、以及快速迭代的执行力比单纯的算法天赋更重要。 这也解释了为什么 Meta 等巨头最终选择直接收购（Manus），而不是自己从头研发——因为在应用层的“特种作战”能力上，他们确实已经落后了。 1. “模型即产品”的思维惯性 硅谷的很多大厂（如 OpenAI、Google、Meta）往往陷入了一种“技术原教旨主义”。 沉迷参数竞赛： 他们把绝大部分精力都花在了堆算力、卷参数、比拼下一个 token 预测准确率上。大家的目标似乎都是造出一个“宇宙终极模型”，认为只要模型足够大、足够聪明，应用自然就会涌现。 忽视工程化细节： Manus 这种产品之所以难做，不在于底层模型有多“神”，而在于工程架构。如何让 AI 稳定地操作电脑、处理复杂的任务流、在出错时自我纠错。硅谷大厂往往看不上这种“脏活累活”，觉得这是在“现有模型上修修补补”，不够性感。 2. 商业模式的路径依赖 硅谷的风险投资和科技巨头更倾向于“卖铲子”，而不是“淘金”。 API 依赖症： 硅谷目前的主流模式是提供 API 接口，让开发者去构建应用。他们更愿意做底层的基础设施（如 AWS、Azure、各类开源模型），赚取平台税。 缺乏垂直整合的动力： 像 Manus 这种从底层模型到顶层应用全栈自研的模式，在硅谷被认为是“重资产”且“不灵活”的。硅谷更希望像苹果那样做平台，而不是像特斯拉那样做垂直整合的机器人。 3. 组织架构与决策效率 大公司病： 硅谷的科技巨头层级多，决策流程长，跨部门协作成本极高。要推动一个像“全能型 Agent”这样颠覆性的项目，需要协调底层模型团队、系统团队、应用团队，内部政治斗争往往会让项目胎死腹中。 初创公司的“饥饿感”： 相比之下，像 Manus 这样的非硅谷初创公司（或中国背景团队），没有历史包袱，全员背水一战，为了生存必须做出能直接卖给用户、能赚钱的产品。这种“极致的执行力”是大公司很难复制的。 4. 市场需求的差异 中国市场的“应用导向”： 中国市场对 AI 的期待非常务实——能不能帮我赚钱？能不能帮我提高效率？ 这种强烈的市场需求倒逼中国团队必须做出能“干活”的 AI，而不是只会聊天的玩具。 硅谷的“消费级娱乐”： 硅谷目前的爆款 AI 产品很多还是偏向于聊天、写作辅助、图像生成等偏“娱乐”或“轻办公”场景，对于真正复杂的“企业级自动化”需求挖掘不够深。
