大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲突然刷屏的Manus。它的来源呢，是个拉丁语单词，是“手”的意思，同时呢还有“权力”和“力量”的意思。现在呢，华为造汽车就全都是《山海经》，做AI产品全是拉丁语单词，好厉害的样子，对不对？

现在这个事情呢，应该是从昨天开始，突然就变得一码难求了。我应该是在昨天看到谁呢？王舒义，天津师范大学的一个老师，他发了一条说：“哎呀，得到那个测试码了，怎么怎么着了。”我当时都没想说这啥玩意儿，没惦记这个事，因为呢他们那个Monica我也没怎么用过。Monica这个产品对于我来说，还是有点太奇怪了一点。待会我们再继续讲。

后来到昨天晚上了，突然就开始传出来说这个东西已经在闲鱼上炒到好几万了。又一个国运级产品出来了，中国人再次震惊了世界，说老美又怎么样了，全世界又如何如何了。今天再一看这个，各种新闻媒体刷屏了。我直到开播之前犹豫再三，说算了，还是去申请一次吧。咱们虽然没用过，但是好歹也算申请过了。本来我是连申请都懒得申请的一个产品。

团队呢，也出来求饶说，有人在攻击和破解他们的网站和服务器。这个很正常嘛，你一旦做的好了以后，大家总要上来看一看。那DeepSeek最近也才是逐渐的，号称要恢复正常。但是我却试了一下，一试还是问三个问题，就停下来那么一个状态。现在团队说玩不下去了。而且呢，说几万块钱在闲鱼上买这个邀请码，这事呢他们也出来澄清说：“我们从来没收过任何钱，您千万小心别上当受骗，上当受骗了也别上我这来找来，我这没收到过钱。”

那么，AI agent是不是真的就要爆发了呢？因为咱们从去年就开始讲，说2025年就是AI agent的一年。突然到3月份，就放出了一个王炸性的产品来。这个事是不是行？首先呢，不要太兴奋，这个东西呢在国内是使不了的，必须到国外去使去。为什么？因为底层是GPT和Claude 3.5、3.7这样的模型，这些模型在中国是没有经过安全审查的。

不能落地。而且人家这些模型上，也是明确的告诉你说：“我不愿意在中国地区为你服务。万一我给你服务了，你拿去维稳了，或者做了点别的事情，我们也担不起这责任。”所以Manus这个产品在中国不能用的。他们家的Monica.im在国内也是不能用的。他们纯纯是一个出海的服务商，而且呢，其实是一个非常非常小的服务商。他们的整个的产品，在海外没有那么多用户。

那么Manus到底是干嘛的，或者你到底能干嘛呢？现在能够出来看到的，绝大部分都是官方放出来的一些视频：晒简历、做房地产的评估、旅游的规划呀，全都是这样的东西。因为拿到邀请码的人不多，就算是拿到邀请码的人，可能也还是要给一些面子。但是也有人说自己上去了，觉得一点都不好使，问的所有问题都翻车了。这个我觉得都是可以理解吧。

Manus最强的地方是什么？就是自己规划任务。因为原来我们都是靠这个，像流程图一样去自己画，说我们先干什么后干什么，每一步怎么怎么做。现在说不用了，他自己来规划。你问他一个问题以后，他自己做计划，说我先查哪些资料，再查哪个网站，然后再怎么把它拼在一起。然后呢，可以自动的执行，自己生成一点Python代码，自己去把它跑出来。然后呢，给出最终的结论呢，实际上像一份大报告似的。而且很多人看到这份报告以后觉得：“哎呀，这个写的实在是太好了，甚至给我画图表、画表格。”

画表格这件事是非常非常容易的，千万不要被这玩意骗了。像我们写Markdown格式，或者在计算机里边，写很多的语言的时候，都是可以画出来的。你让ChatGPT画个表格，它也能画出来。但是你让它给你画图表，肯定是画不了的，还是要去调用一些特殊的语言功能才可以画出来。ChatGPT他没做这事，现在统统都干了。

非常多的人一看了以后说：“哎呀，这个简直是如虎添翼，每一个人都可以成为研究者了。”而且说，这是不是AGI看到曙光了，这个东西就是未来了。所以也有很多人说，这就是下一个国运级产品。

DeepSeek的这个辉煌再次上演了，那么是不是值得这么兴奋呢？又一次国运级的创新诞生了吗？我觉得一个不能在中国使用的服务距离国运就还稍微有一点点遥远。你DeepSeek再怎么说，咱们全国上下都在部署，你一个无法在中国合法落地的产品，中国人在这呼哧呼哧在这炒作，这个是很无聊的一个事情。而且DeepSeek本身在代码生成方面，其实差得也还比较远。Manus这种产品，它是不可能靠DeepSeek大模型就在国内部署起来的，它必须要有Claude，必须要有ChatGPT才可以完整的跑起来。如果DeepSeek就可以带着他自己整个跑起来的话，他就可以在国内上架了，但是他不行。

那为什么我说DeepSeek在代码生成的方面差得非常远呢？因为我昨天花了一整天的时间在尝试用DeepSeek去写程序，那叫费劲，比Claude 3.5、3.7真的差的不是一星半点，是差的太老远了。Manus跟DeepSeek比起来，还是有很大的差距的。DeepSeek让国内所有的大厂都跟着走，Manus，国内大厂呢有可能会超他，但是呢也不一定每家都会去抄一遍，因为现在这个方向呢，大家也还在观望之中。它不像是DeepSeek，彻底把国内所有的这个大厂全给翻了一遍，所有跟云计算相关的所有运营商全都装DeepSeek去了。

DeepSeek已经改变了全球的AI格局，还带崩了英伟达的股票。而这一点上Manus就更加没有比较了。DeepSeek自己服务半停摆的情况下，依然可以搅风搅雨，那Manus呢只能算是一个标记性的时间点。他出来了以后说，哦，我们看到了一个新的产品形态，而且大家还挺喜欢，可以自我规划的AI agent可能就能够用了。那么国内的这些大厂，包括一些小一点的厂，系统经营商呢，应该就可以去冲一波了。而这个就是Manus现在带来的一些变化。Manus现在也说我们要开源。

这件事我觉得还是稍微值得期待一下。现在呢，大家最希望他开源的，是他推理和规划的这个“小模型”。但是人家具体什么时候开，开什么东西，现在还没有确定下来。那么讲这么热闹，这东西到底咋实现呢？是不是一套壳产品呢？只要是中国人做的，大家都要问一下。而人家呢，上来也承认了，说我们就是套壳的，没什么好说的。

什么叫套壳呢？就是你没有自己的大模型，大模型用的就是Anthropic、Claude 3.5、3.7、OpenAI的GPT以及DeepSeek。它是没有自己可以拿出来展示的大模型的，使用的都是公开模型。所以呢，可以算是一个套壳产品。甚至还讲了说，我们把套壳做到极致，就如何如何。但是呢，它这个离极致其实还稍微有一点点远。

那么为什么是现在这个时候，Manus这种产品出来了？这种可以有自我规划能力的GPT，其实早就有。最早有一个产品叫OTO GPT，但是一晃眼儿就不见了。现在呢，是Claude 3.7、ChatGPT，特别是DeepSeek R1，这个模型已经变得很强了。而且像DeepSeek R1这样的产品，如果你自己部署的话，你的成本是可控的。像Claude 3.7这样的产品，其实并没有那么贵，整个让它跑起来还是可以去承担的。

原来OTO GPT的时候，当时大家跑，我忘了是GPT3.5还是GPT4了，奇贵无比，所以一会那钱就哗啦哗啦就不见了，所以没做起来。现在呢，就是有可能能做出来。那么进行自我规划之后，能够可控的输出结果，这个是现在这些大模型已经可以达到的这个能力了。其实现在用一些稍微小一点的模型进行规划和微调的话，还是很方便的。

我今天还试了一个东西，就是阿里新出的QWQ 32B的这个推理模型。据说它这个32B的模型呢，是要比DeepSeek R1 671B的模型效果还好。我上去试了试，确实挺好用的，但是要想达到DeepSeek R1那个，还是要稍微差那么一点点。

虽然在跑分上确实是跑赢了DeepSeek R1，但是个人使用体验跟跑分还是不一样的。讲回来，Manus呢，应该是自己做了一个小的规划模型。它呢，构建一个规则的知识库，就是我要做什么事，大概有几种方法，我做另外一件事大概有几种方法。然后呢，输入指令进行规划。我现在要做一个旅游攻略，我现在要去筛简历，把这些命令输入进来以后，他就给你规划了。规划出来以后呢，给你做了一个叫to do.MD的文件。to do嘛，就是马上要做的事情。MD呢，实际上是Markdown。Markdown是程序员经常使用的一种文本工具，就在文本里边直接写一些符号，就可以代替排版。像我们在word里排版的话，你要先写好文字，然后选中了以后，说我们是用几号字，前头要不要写这个点，或者有没有这个编号。markdown等于完全是在文字里边去写，就程序员都是这么干。

当他做完规划以后呢，得再通过自己的一个解释器，把这个markdown里头一条一条的，一步一步去完成。他是这样去工作的。里头呢，还有一大堆小工具，比如解压。筛简历的时候，就是给了一个压缩包给他，那你把他解开。然后呢有一些文档解析，甭管是PDF文件word文件，你都解析出来。然后还要做网页解析。那为什么网页解析要单独讲一下？咱们打开网站看一看，那上面什么弹窗了广告了一大堆东西，你要把真正有用的东西扒出来，还是有点难度的。所以网页解析是专门的一个项目。然后呢，自己还带浏览器，他可以自动的去浏览网页。其实有点像今年1月份，OpenAI发的那个产品叫operator。但是operator发完了以后，只有200美金以上的用户可以用，像我这种20美金的用户还用不了。还有一些API，你比如说我现在需要重新生成PDF了，还有一些API的，它呢是可以通过Python，再生成一点点简单代码，然后可以通过这些简单代码的执行，把这些刚才我们讲的小工具，整个的通顺的串联起来。

它呢，可以设置一套小工具的调用规范。符合规范的就可以进到工具链里边去。当他拿了这样的一大堆小工具，照着todo.MD去执行了以后，就产生了一大堆的中间结果。然后呢，再对结果进行拼接。大模型的能力其实就在这。它能干嘛呢？就是处理很多这种叫非结构化数据。

什么叫结构化数据？什么叫非结构化数据？就是我现在有一个表格，第一列叫做姓名，第二列叫做年龄，第三列叫性别，第四列叫做简介，第五列叫什么职业。这个东西就叫结构化数据了，一行就是一个人。非结构化数据就是，我拿到这个数据里头是一锅酱，我们也不知道这里头到底写的什么。大模型就是你可以把一大堆的非结构化数据扔给他，然后让他去总结分析。他是有这个能力的。

而且呢，这个其实他调用，甭管是网页也好，还是各种的API，从其他的服务那里获取数据也好，实际上都是结构化数据。但是呢，他就把所有这些结构化数据打包在一起，作为非结构化数据直接扔给大模型，说来我这有一大堆数据，我也不去解释里头到底是什么，我也不去研究这个数据结构了，你去给我去总结归纳一下。他是通过这样的一个方式来干活的。

相当于是什么呢？上面的一大堆小工具，进行这种松耦合的组装。为什么要强调松耦合呢？我们正常写程序，我们会去标记，你这个数据应该是怎么排列的，第几个字节到第几个字节写什么，写错了马上报错。有了这个大模型以后，我就都塞进去，反正这个大模型也不挑你这个里头，哪个多写几行，哪个少写几行，多两个属性、少两个属性，他都无所谓。所以他就可以通过这样的方式，把这些小工具凑载起来。

得到了一些结果之后呢，再输出一个漂亮的报告，包括刚才咱们讲图表，表格呀。其实你用DeepSeek R1，用这个Claude 3.7什么的，都是可以生成这样的报告的。像我们以前写程序的时候，有很大的一块时间是干嘛？就是打报表，各种各样的报表。为什么？要对格子，要去取数据，要去做统计分析。这个事是很麻烦的。

他们这块做的还是不错的。Manus真正强的地方在哪？它实际上就是规划。他可以自己去做计划，说：“哎，我要先干什么后干什么，先调哪个工具后调哪个工具，中间出了问题怎么办？如果没有问题的话，我怎么把这些内容再拼起来？”这个是他真正厉害的地方。

当然，我看今天已经有人说是Manus是不是个骗局了。怎么说呢？就是这个东西没有大家想象的，或者说他放出来掩饰的那么美好，但是你也不至于说他是骗局。就是我们也要看看里边到底有什么创新的地方，他怎么能够实现这种规划。

将常用的流程和子流程写出文档来，直接嵌入到本地知识库里边去，再把工具链上面各种各样的信息也把它embedding到这个本地知识库里去，再将各种服务性网站的信息也把它embedding到这个本地知识库里去。然后在规划的时候，直接根据本地知识库做REG输出就完了。我们告诉他：“我要做一个什么事。”他就跑到这个本地知识库里边去查去了，查完了以后说：“你干这个事，好像这三个工具有用，这几个流程可能是有效果的，这些模型可以干活，那些这个网站里头有你要的数据。”它可以通过进行本地知识库辅助的这种生成，直接给你输出一个刚才我们讲叫todo.MD的这个文件出来，就可以照着干活去了。

产品设计本身还是相当不错的，界面也很清爽，用户交互也非常的顺畅，这个还是很好的。这个Manus的结果靠不靠谱？先跟大家讲一个小故事。据说有人拿这个DeepSeek推荐彩票，买完了彩票还中奖了。还有一帮人说：“哎，我用DeepSeek去做量化吧，我去用DeepSeek炒股吧。”官方量化里边不是炒股的吗？这玩意靠谱吗？肯定不靠谱。所以AI这个东西一定是有幻觉的，千万不要觉得AI是有可能把这个幻觉干掉，这个很难很难的。在数据源不能保证正确的情况下，AI更没有能力说：“我一定会输出正确的内容来。”我哪怕是搜索了一大堆东西，你搜索的东西还有可能是错的呢。AI自己根本就没有判断能力说：“唉。”

我搜索回来的这个网页，哪个是对的，哪个是错的？他唯一能判断的是什么？唉，这个是一个官方主流媒体，那是个个人博客。需要去采信的时候，我要更多地采信官方主流媒体。但是我们其实并不希望AI有判断能力。大家自己想一想，如果AI有是非判断能力了，那是一件多么可怕的事情？还是让他糊涂着就算了。

然后，多个数据源进行总结归纳的时候呢，其实也很容易产生幻觉。就是当我搜到了5个相关网页，对5个相关网页的结果进行总结归纳的时候，幻觉是很厉害。特别是像DeepSeek这种东西，就是幻觉一塌糊涂。Work 3什么换节，也非常非常厉害。Manus底层的模型都不是自己的，全都是别人的。在很多的这种幻觉模型上，自我规划以后，其实它输出的内容一定是不靠谱的。虽然可以进行一点点验证，但是呢，现在距离提高正确率还差得比较远。

那么现在的结果都很惊艳。很多人说筛选简历很棒，筛选的什么房地产信息，也都非常棒。你怎么就在这胡说八道呢？怎么可以说人不行呢？其实原因很简单，他筛选简历的结果，筛选简历的过程，筛选房地产的这个呃过程，筛选履行建议的这个过程，他是给外行看的。你真给内行，他是看不了这东西，看了会乐的。这过程呢就像老中医，念着口诀给人看病似的，金木水火土念半天，你一定很专业。这个大模型也是一样的，一本正经的胡说八道。你不一本正经，他就骗不到人了。所以呢他产生的所有的这些结果，是相当容易让外行感到幸福的。所以千万不要觉得这东西就很厉害。

目前为止Manus给出来的东西，基本上是叫桃园三结义孤独一支。这个什么意思？就是怎么说都行。你说这桃园三结义孤独一支，到底是哥几个？哥一个，这孤独一支吗？哥两个，孤独出去一支，还剩俩。三个，哥仨嘛，团圆三结义嘛，大家站在一个枝头上了。这都可以讲。所以目前Manus给出的演示结果，基本上都是短期内无法进行验证的。你没法确认它到底对不对，但是当你觉得Manus……

给出的结果特别厉害，不明觉厉的时候，一定要小心，距离掉在坑里已经不远了。为什么呢？因为人跟人之间的交流和沟通，是通过不断的确认眼神，确认你的工作能力和工作结果，来建立信任。信任了以后就会比较少的进行检查，这个人就可以合作起来。但是大模型这种东西的话，你让他工作100年，该出多少错他还是出多少错。所以这个地方，还是要稍微小心一点。

下一个问题，Manus这样的产品到底有没有门槛？这个东西如果是国运级的创新的话，它一定是有门槛的。你像DeepSeek，虽然大家都觉得说我们能做的出来，而且各种开源各种开放，perplexity也号称自己训练了一个，或者调了一个类似于R1这样的模型，回来去使用了。但是呢，就并不是很多人都有这个能力，去自己训练DeepSeek这样的模型出来。这个还是有很大门槛的，即使是DeepSeek开源了一大堆的，怎么去优化GPU的这些代码库出来，这些东西想用起来也并没有那么容易。

那么像Manus这样的东西，有没有这个门槛呢？现在很多人就说，现在这个时代是模型及产品的时代，最后都会被大模型厂家干掉的。会不会这样呢？像OpenAI，每次开发布会，一帮的中小企业在这敲丧钟说完了，我这条路被OpenAI给瘫过去了。大家都是在这么看这个问题。Manus现在干的这个活，其实就是GPT5要干的活。可能再过个那么一两个月，我们就可以看到GPT5，因为GPT5也说了，我也是自自动规划，规划完了以后，我自动的去调用各种各样的模型，一次给你实现，而不是现在是这样，ChatGPT上来，我要选模型才能用它。这个方向已经在OpenAI的路径上了。但是呢，从OpenAI的deep search的结果来看，OpenAI的产品落地能力，其实并没有特别好。现在我们去看perplexity，DeepSeek的，豆包的，Grok 3的，这种深度搜索下来以后，你会发现OpenAI的。

Deep search其实是最烂的一个，真的不怎么好使。OpenAI算是技术很强，跟谷歌一样。谷歌的产品能力其实也很烂。他们这种公司呢，底层技术遥遥领先，产品烂一点大家也将就用了。中国人呢，是相对来说，比较擅长于内卷产品这一块的，产品体验、产品迭代，这个是咱们比较擅长的。这个底层技术咱们差一点，OpenAI也好，谷歌也好，都是底层技术好。在这块事上我们也很矛盾，为什么呢？广告时代最后实际上，所有的这些广告商都被收割了，被谁收割了？被这个自有流量的大广告平台给收割了。谷歌、苹果、Facebook、Twitter，现在其实都算是苟延残喘的一个广告商。剩下的，你说谁成为广告商，都是自己要有流量的。你如果自己没有流量的话，你是做不了大广告商的。现在的话，模型时代，是不是你如果没有底层模型的话，你就做不出上面这个东西来？这块呢，大家有一些矛盾。当然也有一些产品，就完全靠产品做起来。有一类产品呢，叫PLG产品，就是叫产品引导增长的。这种东西有两个比较典型，一个是Notion，另外一个叫Slack。这两个产品就是典型的PLG产品，它没有特别底层的技术，我就是产品做得好，体验做得好，让大家使着方便，让大家使着舒服，然后大家就愿意去用。这块呢，看看是不是能够走通这条路吧。在大模型时代，这个逻辑是不是还能走得下去？不知道了。因为如果Manus知继续能够做下去的话，他必须要像Notion或者像Slack这样说，我的产品做的特别好，我就愿意为你服务，让你使着舒服，大家就一直一起用下去。你说在大模型时代里头，自己模型做的不怎么样，产品做的特别好的有没有呢？也有，一个是Cursor，就是自动写代码的IDE，还有一个呢叫Perplexity，就是刚才我们抢这个AI搜索工具。目前呢，还算是有一定门槛的，虽然大家都在做AI IDE，都在做AI插件，都在做AI搜索，但这两个产品目前为止活的还都不错。

至少暂时还都挺受欢迎的吧。未来的事情不好说了。大模型时代，模型厂商的服务边界其实没有那么清晰。它跟原来的互联网、移动互联网时代是不一样的。像移动互联网时代，谷歌跟苹果好多事它是不做的。但是你现在到大模型时代，你看有什么事是OpenAI不做的吗？

那么有没有离了模型就玩不转的案例呢？也有。有一个产品叫Character AI，这个大模型团队被谷歌收编了以后，现在产品直接趴下了。现在他的产品被一个中国公司的产品摁在地上摩擦。那个产品好像叫Toki，是这个Mini Max做的，也算是这个中国AI六小龙中的一个吧。

那么Manus的产品到底怎么样呢？这个需求肯定是存在的。大家还是希望能够快速地获得高质量的信息，不是内容，而是信息，就是经过整理分析以后得出来的结果。这是大家有需要的。在产品设计上呢，至少在演示视频上看，交互还是相当不错的。成本现在肯定是不划算的。这个未来到底怎么去收费，现在还不好说。

因为呢，OTO GPT当年出来了以后，为什么马上就挂掉了？因为这东西算一次，那个时间实在是不划算。你让他开足马力去干活，可能干一次俩小时，你回来一看账单，好几百美金不见了。这是当时的一个状态。现在的肯定是要便宜一些了。Manus，据说每次回答问题，就是每一个任务做完的平均消耗是两美金。不再会出现几百美金的事情了。但是呢，他也没法保证，因为呢，他是自动规划的。你有的时候可能花个几十美分就把东西算出来了，有时候花个两美金把东西算出来，但也有的时候可能俩小时就过去了，你再回来的时候一看，100多美金不见了。而且你没法控制他，因为是自我规划，所以到底每次跑多少TOKEN他也不知道。

在这呢给大家讲一故事吧。这个是原来我看的施瓦斯科普夫的传记。这哥们干嘛的呢？这哥们是美国的一个五星唱将。在打这个海湾战争的时候，他是中央司令部的司令。他呢在越战的时候是个程序员。他虽然是军校毕业了。

到了越南以后，他是个程序员，在那儿写程序。后来，从五角大楼派了一帮专家来说：“我们来分析一下月供游击队出现的规律。”他们搜集了大量的资料，在那算了很长时间，进行了数据建模。他也有幸参与了这个项目。最后得出的结论是什么呢？月黑风高的时候更容易被袭击。所以呢，你用Manus这样的自动规划工具去干活的时候，它有可能也是这样的。算了可能很长时间，最后算完了以后告诉你一个：“月黑风高的时候容易被袭击。”

原来还有一个电影是什么？计算机算到人类都灭亡了以后，最后得出宇宙终极答案是42。这个故事大家应该也听过。所以他的这个成本是比较难控制的。后面的大厂跟进一定是必然的。GPT5还有几个月就出来了。GROK3其实现在就已经是自动规划了。大家去GROK3里边，去点击这个deep research。你去给它一个任务的时候，它也是有一个规划清单，在这个上面在滚动的。他会把这个规划清单都整个执行完。所以现在好多人觉得GROK3出来的结果非常好。如果你实在是说我也等不到Manus了，也不得不舍得花这几万块钱，去买这个测试码了。大家就上GROK3上去用掉了。豆包，腾讯的元宝以及WPS应该都会虎视眈眈的，都会把这东西做起来。而且呢，在这块的还有些别的大厂，微软、谷歌、苹果都有可能来玩一下，因为他们自己是有操作系统的。这个事情一定是他们干是最方便的。

这就是这个项目。到底有没有这个门槛的问题？其实没什么门槛。当然你说我产品做的特别漂亮也行。你像Notion那种产品就是做的特别漂亮。现在免费开源的，类似于Manus这样的东西已经出来了。它这个产品发布了大概三个小时，还是几个小时，就有一个叫open Manus的这种开源项目，就直接扔出来了。你们要用自己上去挂去。当然不是程序员的话，挂起来会稍微麻烦一点点。那你说这种产品为什么突然就疯狂了呢？原因也很简单，二级市场实在是太缺话题了，稍微有点话题。

大家赶快要冲上去炒一把，然后再来算谁是Manus概念股。赶快要去买。至于你买的时候是不是有其他人在外面跑路，或者有其他人去赚钱割韭菜，这就不管了。但是有题材总是要炒的，而且这个团队呢，其实相当擅长于运作。

首先呢，他的视频拍得很好。在大模型时代，在AI时代，如果你这个团队不会讲故事，不会拍视频的话，你是混不下去的。他们很擅长干这个事情，做得非常漂亮。

第二个，这个团队原来是做微信私域运营工具的，就是专门给这个微信公众号，或者说这个企业微信的这些人做运营工具的。所以他们很擅长做这种叫做社交媒体裂变，社交媒体爆发这个事情，这是他们的老本行。

有了DeepSeek的铺垫以后呢，现在中国人的这个热情还没下去呢，突然有消息传出来了，肯定还要再跟着热闹热闹，这个是必然的。但是呢，这种突然爆发的传播呢，对于Manus本身来说未必是一个好事。

刚才我们讲这个PLG产品，就是这个产品引导增长的之类的。这些产品的话它有一个特点，就是你一开始一定要低调，你要这个猥琐发展一段时间。你如果一上来就在显微镜下的话，这个事是没法整的。突然爆火了以后，唯一的结果就是被大厂盯上。而且呢，你一旦进入这个显微镜下，你所有的缺点都会被放大。

2015年的时候曾经有过一个产品叫足迹，应该也是2015年春节的时候出的。他呢能够出这个电影感大片那样的照片，随便拍张照片进去，他就给你做一个像电影大片似的那种，等于裁的这种带这个边的吧，还给你写上一句字幕，大概是这样的一个感觉。上线服务器就崩了，很快就销声匿迹了。

所以像Manus可能会走上这条路。AI圈这种突然爆火，又突然死掉的产品其实还是蛮多的。大模型是别人的，算力成本无法承担，用户突然涌入，预算在燃烧，体验在下降，然后就没有然后了。这个是Manus这样的产品很有可能会遇到的问题。像他们呢其实手里没有多少钱，因为他们以前的公司是被腾讯投资过，但是Manus这一块的话。

你说：“我想趁此再去融一大笔钱，也不是那么容易。算一次两美金，一个任务两美金。当真的有一大堆用户涌进来，开始其他开始跑的时候，就想起这个哪吒一开始那句话了：‘天雷滚滚，我好怕怕，劈得我浑身掉渣渣的感觉。’你一个人进来，两北京不见了；一个人进来，两北京不见了。还不是一个人，是一个问题，进来两美金就不见了。你有多少钱够他烧的？”

当然了，现在这些事呢，对于Manus来说，也算是一个幸福的烦恼。还有一大堆人说：“我做出产品来没人知道。”他至少被人知道了。所以，能不能趁机融一笔钱，或者干脆找人卖掉算了？因为像他创始人上一个公司，就直接找了个公司给卖掉了。现在这个产品如果能把它卖出去，也算是不错的一个结果了。

新的阶段是不是已经准备好了？其实Manus代表了一个新的阶段到来了。AI进程呢，实际上有五个阶段，这个是山姆·奥特曼提出来的。第一个阶段是对话，能够进行自然语言交互的聊天机器人，用于简单对话和信息交流，就是我们现在使用的GPT-4、4O什么的，就是对话。然后第二步呢，是叫做推理，具备在特定领域进行问题求解和逻辑判断的能力，可以进行复杂推理和逻辑分析，就是我们现在用的DeepSeek R1、GPT的O1、O3这样的模型，就属于叫推理模型。现在其实我们在努力的走这一块儿。

推理之后呢，就是规划，是agent，可代表用户执行任务，具备自主运行的这个能力，能够在动态的环境中实施决策，这个是现在第三步。实际上Manus就已经走到了这个第三步上。再往后一步，创新，能够参与发明创造，增强人类的创造力，可在科学研究、技术开发等领域推动突破。其实现在什么医学方面，已经开始突破了。然后最后第五步是什么？叫协作，深度融合组织功能，参与社会管理与复杂决策协作，能够管理复杂的组织任务。这个是山姆·奥特曼给AI整个发展的，类似于L1、L2一直到L5的一个状态。

那么当前的状态是什么呢？GPT-4.5已经展示了，对话这件事情基本到顶了。

你再怎么加这个算力，再怎么去扩大模型，也就这么回事了。而我今天发现我的ChatGPT已经可以用4.5了，虽然是迟了两周，我们还是用上了GPT4.5，还没有空跟他去提问题呢。

推理模型现在还在快速发展的早期阶段，推理模型这个阶段并没有过完，现在都在拼命地冲这一块。有机会大家可以去试一试通义千问的QWQ 32B那个模型，还是不错的。因为这种模型32B嘛，你是可以在电脑上本地跑的，我就在自己电脑上装了一个，效果还可以，确实慢一点。

再往后这个规划呢，其实一直都在尝试，逐步有可用的版本出来。OpenAI一月份出的operator就是这样的一个产品，GROK3的Deepsearch也是这样的一个规划类产品。Manus呢算是把这个规划又往前推了一步，它已经离开了原来的这种环境，不需要在OpenAI的这个环境下用，不需要在grok 3的环境下用，完全用别人的模型，批了这样的一个单纯的产品出来。

当然了，现在这个产品到底有多成熟多不成熟，我觉得下结论还太早，因为我自己并没有真正的去用嘛，邀请码还没收到。缩小范围，专业一些的自我规划AI agent应该还是有机会的，因为现在的Manus号称是我可以泛应用，所有的行业所有的领域我都可以干，你让我干啥都行。最终能够做到的结果，大家就不要有特别大的预期了。

Manus出来以后，行业的方向必然会发生一些偏转，就甭管这个产品做的怎么样吧，告诉大家了一些可能性。现在哪怕是两美元算一次，这个可能性存在了，手工规划工作流的这些产品就要开始转型了。比如说像Dify，像Coze这种自己画流程图的这种，可能就要稍微的调一调方向了。未来呢应该都是会有自动规划工作流，这块会获得更大的这种关注。

那Manus有未来吗？首先跟大家下一个结论，没有，哈哈。为什么呢？不是因为产品做的不好，也不是因为它底层是没有自己的模型的，这个都不是。大家知道互联网时代。

第一个倒下的独角兽是谁吗？叫Evernote，就是现在的印象笔记。第一个从独角兽的10亿美金估值里退出来的公司就是他。那为什么是他呢？好多人说挺好使的，我还花钱买呢，像我也是花钱买的，而且这么多年一直在付费。为什么这样的产品就不行？原因很简单，咱们说一个像绕口令的话：“有用是最没用的事情。”为什么像绕口令一样说这个呢？因为大家被Manus惊艳到的时候，是因为觉得这东西有用，他给我的筛选力的这个过程很棒。你到底有多少HR需要筛选力？有多少HR现在不是在忙着裁员，忙着自己不被裁，而是说我要去招人？有多少人需要这东西？有多少人需要去看那些专业的报告？其实没有的，用户必然是很少的。像它这个Monica.IM，现在号称一共有700万用户，其实是累计安装量，它的活跃用户基本上可以忽略不计的。而且它这个700万用户，还是收购了一个叫GPT for Google的，一个300万用户凑起来的，他自己就有400万。收购了这么多东西，现在号称700万这个数，其实基本上你就认为他没有就可以了。而这几天有可能会爆发一波，但是未来应该很快就消减掉了。而且真正的专业人士是不会看他的报告的，我告诉你，真正专业人士看他的报告更累，你还得再一个一个再去校对，再去核验，再去看里头有没有说错的地方，这个事是一个很痛苦的过程。AI工具主要现在还是能够骗外行，就像我前面AI时代，文科生很重要这个视频讲的一样。像我这些程序员，一看AI写的代码，就在那乐，你们这个连拼屎山都拼不出来。但是我看AI写的小说，AI画的画我很开心。一些设计师一看AI画的画，这叫啥玩意？那些真正产品经理这些文科生，你看AI写的那些文字也是没法看。他是这样的一个状态，这个东西最擅长就是骗外行，就跟那个很多相声演员讲的似的：“我是这个说相声里边最会唱歌的，以及唱歌里边最会说相声那个人。”这就是AI现在最擅长干的事情，而且专业看报告的人。

现在还在不断的被裁员呢，你给他们提效干嘛？海外应用还要等OpenAI、谷歌和微软再去发力，它在国外的用户是起不来的。就算Manus让我看走眼了，真的是用户量做起来了，那各国政府能乐意吗？你这数据是不是去中国了？怎么还有这样的问题呢？一个武汉公司，做了这么样的一个产品，到全世界去收集别人的调研报告、各种数据，这不开玩笑的吗？而且两美元一次的这个成本，如何平衡这个事，对于他们来说也是很难回答的。

在AIGC时代，可能真正有价值的东西还是娱乐，不是真正的有用的东西。虽然一大堆人都在研究怎么让AIGC有用，但是我觉得依然是娱乐有效。为什么呢？因为它出来的东西不严谨。你给个小说，你这东西写对了写错了，他没事，不会因为说这小说写错了几个字就造成多大的损失，而且有新鲜感，我还看着很开心，这不就可以了吗？

但是你想，他这边出一大堆报告，告诉你应该上哪去买房，告诉你应该招谁不招谁，等最后你把人招回来，发现不好使，你把房买了以后，发现这个房子有问题，你找他吧，他也不负这个责任。所以现在千万千万不要去做有用的东西，这是今天咱们去讲的Manus的这个故事。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲DeepSeek。这条鲶鱼搅浑了水，GPT5要来了，百度也要免费开源了，到底是一个什么样的情况？大模型这个赛道未来会怎么去发展？

DeepSeek呢，算是彻底改变了游戏规则。OpenAI给整个行业挖的坑，到现在呢，还有一些公司没查出来呢。什么坑？就是客户端这个订阅20美金一个月这个坑。这个其实是一个非常失败的商业模式。谷歌到现在还在往外爬，因为谷歌他其实自己不太想爬出来。为什么？因为他一旦爬出来以后的话，谷歌搜索的广告收入就没了，只能在那里头装聋作哑了。Perplexity到现在也还在思考，到底是不是要爬出来。

大家有没有想过一个问题？开源模型，因为DeepSeek是满血版671B的开源模型，它对于OpenAI的伤害，到底是ToB的伤害大，还是ToC的伤害大？这是一个大家值得去思考的事情。虽然现在DeepSeek在很多的C端有非常大的影响力，就是很多的个人去下载这个东西去用去，但其实真正的开源模型影响最大的是B端。我这是一个自己的公司，我是一个政府项目，或者是一个什么样的商业相关的事情，我要去使用大模型的时候，一定是会优先去选择这种完全可控的开源模型，而不是说我去用人家的闭源的，买人家API。因为你一旦是有开源模型的话，你就可以选择完全私有部署，我自己买台服务器往里装就完了。

现在中国卖的特别好的就是DeepSeek一体机。什么叫DeepSeek一体机？就是它一个机器里边给你塞满了，比如说8块或者16块升腾910，华为的这个算力卡，可以把DeepSeek 671B的这样的模型直接塞进去，就是一台机器搞定。但是这机器很贵，这一台机器大概是三四百万人民币。但很多的大企业说，我们愿意去花这个钱。中国的那些大企业，特别是央国企，他们花这种钱还是蛮开心的。花完了以后，华为就可以发挥他们比较擅长的事情。

做这种ToB销售、做大客户销售，剩下的这个我们就不能细说了。所以一旦是有这种完全开源的大模型，而且是跟你这个OpenAI差不多功能的这种大模型的话，对于OpenAI也好，对于谷歌也好，最大的伤害是B端的。C端的其实你说有伤害吗？有，但是C端的人呢，主要是凑个热闹，我们上去看一下就可以了，发现“哎，慢了吧唧不太好使呢”，就跑掉了，也就这样。但是B端真的是差异很大，现在大家都已经开始动起来了。谷歌的Gemini 2.0 Pro已经发出来了，而且谷歌Gemini 2.0，就是Flash、Flash light什么一大堆的版本出来，那是真便宜，而且是比DeepSeek还便宜的一个价格。你不是跟我卷价格吗？我卷的比你还低，现在是谷歌的应对方式。

而山姆·奥特曼的话，也终于要发布他的GPT-5了。这个是路线的一个彻底改变，从去年年底12天连续的挤牙膏，到现在突然说“哎，GPT-4.5要出来了，马上GPT-5也要出来了”，这个转变是非常非常巨大的。而且我相信到目前为止，这个弯应该没有转完，这只是转了其中的一半，剩下的我们还要再等它继续去发布，还有一些新的消息，可能未来一段时间会出来。为什么说这个弯还没有转完呢？因为你还得开源一部分，你光说我4.5和5这事不行。到目前为止，OpenAI到底怎么开源这件事，山姆·奥特曼都没说，这个肯定是有问题的。

而且山姆·奥特曼也好，OpenAI也好，现在已经开始有流量焦虑了，就是他们的流量到底了，靠自然增长涨不上去了。所以他们1,400万美金，跑到超级碗去打广告去了。他们等于进入到下一个阶段了，原来就是我自然增长，再涨上去就完了，现在涨不动了。而且呢，除了出4.5和5之外，还要求什么呢？就是他还说了，我们要开放全部的功能给免费用户使用，不用再去说一定要交钱了。这个是非常大的变化，就是你甭管是GPT-4.5还是GPT-5，什么搜索、什么生成图片，这个东西免费用户都可以用起来。

这个是真的要革自己的命的路子了。GPT-4O以后，其实再往后发展，这个事本身是挺难的。就是普通的这种对话模型，在GPT-4O出来以后，我们就做过这个结论。其实GPT-4到4O之间，主要增加的东西是什么？是语音的部分，是多模态的部分，高级语音功能。为什么涨不上去呢？原因就是你再往上涨，大家其实没法欣赏了。

马上要跟大家见面的GPT-4.5，就是说未来几周就会见面。那么4.5代表的是什么意思？有提升，但是呢，提升又不够大，所以它的名字叫4.5。越往后发展，这个提升就越难被普通大众所感知。你说我今天去跟一个出租车司机聊个天，哎，聊得还挺开心。待会你在这给我做一个博士，我跟他聊天发现聊不到一块去。人家说什么我不懂，我说什么，人家都是像看傻子一样看着我。那这个事肯定是没法整。因为你GPT这种东西从4到4.5或者到5，你变得更聪明了以后，是不是就是我说点什么，对面都像看傻子一样看着我呢？这个就会很痛苦。

而且加入搜索以后的话，其实对于大模型本身，就没有那么高的要求。他只要把我们的内容通过互联网搜索以后，再去进行一个总结归纳的话，他对于模型本身的能力要求，其实已经下降了。还有一个问题是什么？就是越聪明的模型，对于安全和对齐就越费劲。我还记得在GPT-3.5出来的时候，他们就说说，我们这个模型其实训出来一年多了。那这一年多干嘛呢？就是不停的在去做对齐，做安全性的这种防护，不能让人去攻破它呀。而且发出来以后还不停的有人上来说，我奶奶告诉我怎么样，或者是我做了个梦造原子弹了什么，还不停的去绕他。绕了这么多年了以后肯定是攒的，各种各样的防越狱的手段越来越多。

那么现在GPT-4.5可能早就训练出来，但是他就为什么没有办法把它拿出来？就是没法去搞定这个安全措施。原来可能还要再去蘑菇很长时间，内部才能达成一致，说我们把它放出来。现在DeepSeek来了以后说算了，不用费劲了，咱们拿出去用吧。

其实，在Llama出来的时候，OpenAI这边就应该想明白了。就是在这个时候再把它做这个，那么安全其实意义不大。因为有开源的，你这个做的再安全都没有什么意义。

DeepSeek在安全跟对齐这方面呢，有点像拼多多的商品。原来很多人说DeepSeek是AI界的拼多多，这个是有道理的。拼多多的商品有什么特点？能用，这个东西不是说不能用，能用便宜，但是安全性跟稳定性呢，就没有那么讲究。你去拿DeepSeek，特别是DeepSeek的API，基本上是百无禁忌的。一个模型放在那里，那你说这个大模型这样百无禁忌，他有问题，你万一说点不该说的怎么办？

但是你想想，我们今天相当于雇了个人在家里干活。我们希望这个人的道德标准是由我们掌握的，而不是由DeepSeek或者OpenAI，由对方来掌握的。我觉得宁肯找一个百无禁忌的人回来，我们重新给他立规矩，也不要说哎，已经训练好了一个道德规范，在进我们家来。这个还是有区别的。而且现在大模型安全性这一块事，大家都还在摸索，谁也没有搞明白，到底怎么能够让大模型彻底安全下来。现在就是一抓就死，一放就乱的这么一个状态。DeepSeek就属于彻底乱带了，像Claude呀OpenAI，都属于抓的相对来说比较死。

但是我觉得对于很多ToB，就是自己可以去做这个开发的，这些用户来说，我自己把握，你不要指手画脚。GPT4.5这个呢，应该就是OpenAI的最后一个对话模型了，再往后不做了。再往后的所有方向都是向O系列，也就是推理模型的方向前进了。那么GPT5是什么？GPT5其实是不用太期待的一个东西，它呢应该会在几周或者几个月之后发布。这个名字呢应该是逼出来的，就如果没有人逼它，我估计它也就不叫GPT5了。GPT4.5发完就完事了，接着做O3、O4、O5，就这么发下去了。那现在不行了，要改方向，新的方向就是GPT5。那这个名字到底是什么意思呢？其实GP5不是一个模型。

它是一个AI agent的聚合体。他后面有大量的O系列模型，如O1、O3等，这些模型在后面盯着。然后，4.5这样的对话模型也在后面盯着。他呢，是每一次接到一个问题以后，根据用户的意图来判断，说你到底想干嘛，然后再调用不同的模型来解决用户的需求。

很多人使用OpenAI以后说很讨厌，说你这个上面有一个叫模型选择器的东西。你上来以后先要选，我到底是用4回答问题、4o回答问题、4O mini，还是用O1、O3，用哪个去回答问题。选来选去的很麻烦。现在甭选了，我们就统一入口。你就来问，问完了以后我替你选，替你去回答就完事了。你就不用管后边我是怎么调度的了。这个呢，算是又一次指明了方向。

OpenAI说这个话之前，或者山姆·奥特曼说这个话之前，谷歌呢，还是发了一大堆的模型出来。他那个模型叫Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash light、Gemini 2.0 Pro、Gemini 2.0 Flash thinking，等于是这个系列的模型出了一堆。OpenAI说别费劲，咱们统一接口。而且呢，所有功能都统一放在一起。像去年其实我讲过好多次，就OpenAI这个模型不支持上传图片，那个模型不支持搜索，再了一个模型不支持什么canvas，就是那种画板。每一个都是很别扭。现在说，哎都有，GPT5所有的这些功能，什么搜索、高级语音、多模态生成、生成视频、生成音频、图片识别、文件上传、canvas，统统都放在一起。就是你就不用管它后边儿到底是谁了，我给你搁一块儿完事儿了。这个还是非常棒的一个事情。

所有免费用户都可以使用全部的功能。那你说还有没有人付费呢？付费用户是可以根据付费的情况，获得更聪明的回答，或者是更多步骤的回复。但这个效果怎么样呢？我觉得还有待观察。我现在感觉，OpenAI又在给大家挖坑儿了。就前面它这个一个月20美金，我就觉得是个大坑儿。

免费用户获得这个比较笨的回答，付费用户获得比较聪明的回答。这件事我觉得被人歧视了，总觉得浑身不舒服。当然了，我现在已经准备要退定它了，一个月20美金，可能等到GPT5出来的时候我就退定了。以后呢，就是有钱人获得更聪明的AI服务，穷人的话面对的就是敷衍了事的扑克脸了。未来只有O系的推理模型还会继续发展，这种普通对话模型到4.5到头了，到此结束了。

为什么是走这条路呢？你说我们真的需要那么多工程师吗？真的需要去解决什么全人类的这个疾病问题吗？其实不是。这种推理模型有一个很大的优势是什么？它可以一部分地解决幻觉的问题。有的时候说真话，有的时候说假话，或者是有的时候一本正经胡说八道。这个事大家是受不了的。大家要注意AI犯错误的方式跟人犯错误的方式是完全不一样的。

人类犯错误的方式是什么？就是我们会在不熟悉的领域犯错误，还有什么？在疲惫的状态下容易犯错误。而我状态好的时候可能说的比较顺溜。人呢，在不熟悉的领域或者是疲惫状态不好的时候，情绪能表达出来，他会犹犹豫豫的，说的不是那么肯定。所以大家也比较容易判断你这个答案是不是靠谱。有很多人就他自己也不懂，这个东西到底对不对，但是只看对方的这个语气语调，就能猜出来：“哦，这个事原来你也不太拿准。”

人呢，在被反复询问的时候其实会不耐烦，这都是人的特性。AI正好反过来，它呢是任何时候犯错误的概率都差不多，就是甭管这东西你熟还是不熟，AI其实没有什么状态的问题，他都会犯错，而且犯错误的概率是一样的。而且呢，人犯错误的时候会显得犹疑不定，AI呢不管是不是犯错误都一本正经，所以我们经常说他一本正经胡说八道嘛。

当然AI有一个好处是什么？他被反复询问的时候不会不耐烦。所以推理模型呢，他就可以解决这个问题。一个问题我问你3遍，问你5遍，再拿这些结果进行判断，看看是不是一个靠谱的结果。所以这个就是O系推理模型，大家很努力地再去往前推这个事情的原因。

因为我最近一段时间是 DeepSeek R1 用的比较多。O1 出来，O3 出来，其实我用的都比较少。但是 DeepSeek 出来了以后，我还是很努力的用了一下。我发现就是很多事情，不是一些数学问题、物理问题、工程问题，就是普通的这种生活中的问题，你扔给推理模型去干，效果也挺好的。唯一缺点就是慢，还有一个就是啰里八嗦的。中间上这个思维链这个事是比较讨厌的，其他的都还可以。

再往后呢，就是 API 可能会比较麻烦。现在山姆奥特曼就是说以后 API 也是统一接口，但这个就很麻烦了。为什么？就是你可能问了一个很简单的问题，不定他哪根筋搭错了，直接跳到推理模型那边去干活去了。那你可能这一个问题就直接几千个 TOKEN，上万个 TOKEN 就直接干掉了，而且出了一大堆啰里八嗦的东西，你也不知道他在说什么。这个事是比较讨厌的。所以我估计 API 可能还是分模型去处理的，这个应该是让我们自己去选择。你不能说你替我选完了就直接干了。

所以呢，GPT5 呢其实是一个黑箱子。每个用户提问之前，也不知道会为哪个模型去服务，也不知道会获得多大的算力，或者是推理预算。免费用户获得的服务可能会不太稳定。就是用的人少，没准多给你思考一下；用的人多就拉倒了。就跟我们去医院看病似的，如果一大堆人在外面排着队呢，那大夫肯定可不耐烦了。但是你说哎，我有钱，我去看这个特需门诊，那个大夫肯定脸上笑出花来，说您哪不舒服，慢慢跟你说一下。当然我每次去看病的时候，那个大夫看我一眼说，哎，该减肥了。这个也是让我比较不爽的一个事情了。

现在呢，对于 B 端市场，统一黑箱的这个方式其实并不是一个特别好的办法。为什么？因为弊端市场他肯定还是要先试用，测试完了以后，再去确定说我是不是要去下单。那你现在没有什么可以定制的地方，上来给你一黑箱子，结果你说我弊端市场要测试的时候，遇到一个脑子不太灵光的扑克脸，那这个成单的可能性就会下降很多。统一接口为什么费劲？就是原来……

为什么大家不是做这种统一的接口？原因呢，是这样：就是大模型跟传统软件是不一样的。传统软件是模块化的，大家可以拼来拼去的。大模型呢，是训练完了你就不能拆分拆迭代了。说我训练完一整块，说我把胸间哪一块拆出来改一改行不行？不行，训练完了就是一整块，它是不允许动的。每一个模型训练完了以后，都需要单独的调整，才能够接上各种外挂。这个是大模型跟传统软件之间的一个比较大的差异。传统软件就是模块化随意增减，大模型是一次成型不可分拆。

那么，你说到底是一个诸葛亮厉害，还是三个臭皮匠厉害呢？像我们以前一起合作或者带团队干活的时候，都会理解这件事，就是沟通确认这个成本是很高，效率是很低的。很多事情都是说，哎，干脆一人把他干完了，也比跟很多人商量着做要快很多。所以呢，如果你有一个特别特别强的基座模型，要肯定要比一大堆的模型凑一块干活要顺畅的多。大模型之间的配合呢，其实更像是一堆人商量着干活。就是为什么原来没有统一接口，大家都是一大堆的模型让你去选，这个也是有原因的。

GPT5的这种方式呢，为什么说我感觉它像一个坑呢？这是一种突c的全能型助手，就是你甭管是问他什么问题，他都来给你判断意图，然后进行回答。可以说呢，是像端到端的这种智能助手的方向迈进了一大步。未来呢，给这种端到端的黑盒子做定制开发，或者是和系统集成的话，应该是比较费劲的。为什么呢？就是各种OpenAI基础上搭建的这个系统的话，它的底层会没有那么稳定。就是你每一次把命令扔进去以后，你不知道它会用哪个模型给你回复。比如说你写了5,000字的提示词进去，OpenAI给你回答一个好的，或者叫回答一个阅，已阅，那这个事不就这个哭笑不得了吗？或者是你问他说，哎，明吃什么呀，他给你思考了半天，说哎呀明天是一个什么样的日子，啰里吧嗦给你写了2万字出来，这个就可能会造成一些坑。

那你说统一接口这件事，对OpenAI自己有什么好处呢？有一个巨大的好处。

就是你要再想分析、开解、蒸馏它的模型，就费劲了。原来我们可以逮着O1去蒸馏，蒸馏出来的东西去训练，比如说DeepSeek R1。现在变成了一个统一接口的黑箱子，你说我现在想对你去进行蒸馏，大家想一想这多费劲吧。你不一定哪句话回来一个“已阅”，不一定哪句话回来了，给你回答一大堆乱七八糟事情。这个有点像咱们现在看3D电影，这个3D电影的效果未必好，但是呢，最主要的这个功能是防止盗录。就是我现在拿个手机或者拿个摄像机，在这个电影院里把这个3D电影拍下来，是没用的，出去没法看。所以我觉得统一接口这个事情，未来也许是大方向，但现在的话，应该主要是OpenAI一个防盗措施。

现在呢，商业上统一接口这件事呢，我觉得可能也是个坑。为什么？得屌丝者得天下，明显带有歧视性的这种政策，会把屌丝用户都推给竞争对手的。就像我们现在为什么在国内看病，大家老觉得不爽。你去挂普通号，就是要一堆人在那排队乌泱乌泱的，进去了以后这个大夫极其没有耐心。你每次这样看完了以后，你看旁边那个特需门诊窗明几净，大夫特别耐心的这种诊疗制度的话，你肯定会觉得不爽。所以在这样的一个情况下，免费用户你再怎么使，你都会觉得不舒服的。这玩意叫“不患寡而患不居”呢，这个是应该是有坑。

而且现在OpenAI，虽然号称每年可以降低成本90%，就是说我推理成本会不断下降，原来是10块钱的事儿，过一年就变一块钱了。但是呢，这一次失去的收益，估计不一定少于90%。目前OpenAI的收入75%来自于订阅，就是一个月20美金也好，一个月200美金也好，就是这个钱是占他整个收入的75%的。2024年可能预计他是挣了40亿美金，然后这个钱可能都不用算训练新模型，就是他原来的这个旧模型的这个推理，压根这个40亿美金都未必覆盖的了。到新的一年，他可能大量的订阅就会流失掉，C端用户一定会大量流失。B端用户的话，如果不走开源的路，那么在B端的这个市场上。

面对DeepSeek这种全开源模型，我觉得OpenAI的竞争力是比较差的。而且，如何盈利的问题现在还是需要思考。目前的收入还是很难覆盖公司其实有三大成本（不算人员成本）：第一个是训练成本，第二个是推理成本，第三个是推广成本，也就是获取用户的成本。

训练成本，比如说我招了一大堆科学家回来，来做新模型，我要去收集数据。这个成本是一次性的，我有一个模型可以对外服务了，我就可以一直收钱了。推理成本的话，就是你要让一大堆的GPU在那等着给我们回答问题。推广成本的话，OpenAI在这个超级板上花了1,400万美金，那个就叫推广成本。

正常的一个公司运作下来，应该是训练成本最低，推理成本应该比训练成本高一些，推广成本有可能会比推理成本还要再高一些。但是现在这一块大家还在有争论，为什么？因为原来推广成本最高的一个六小虎，现在快玩不下去了。Kimi花了好多钱去推广，结果发现DeepSeek一出来，完全为他人做嫁衣了。

使用大模型聊天工具这件事上，用户基本上是没有忠诚度的。只要有一个比你好的基座大模型，大家就直接跑了。所以大家也在想说，我是不是不应该花钱去推广，还是应该把这个模型再往前推一步。但是这个事没有地吃后悔药去。后面的话，我估计OpenAI还会有比较大的调整，应该会开源一部分东西出来。你如果不开源的话，对于ToB市场是基本上没有办法的。

说完OpenAI以后，咱们再讲讲李彦宏同学。那真的给大家演绎了一下，什么叫唾面自干。文心一言不但要免费还要开源。李彦宏呢，就属于被OpenAI忽悠瘸了的那个，上来就开始收费，什么都不行。文心一言还比较烂的时候，就找人去收钱，而且呢，一个月是50多块钱，很贵的这个玩意在中国。当然，这坑肯定是他自己愿意跳的嘛。搜索引擎嘛都是这样，因为他后边还有搜索广告输入。你一旦是免费让人用搜索，免费让人用这个东西，那你这个搜索广告收入就没有了。

所以，李彦宏就跳到这坑里去了。如果模型还没有遥遥领先就开始收费的话，那用户肯定是很反感的吧。他现在到底有多少人订阅了文心一言4.0版本？反正我是从来没有用过，也从来没有定过。现在的话，直接就是180度大转弯，文心一言全部的模型都免费，而且直接开放深度搜索功能。而且呢，带有搜索功能的其实是叫文心一言4.0 Turbo的一个版本。带有搜索功能的所有大模型，一般都是有什么Turbo、light呀，或者是快速的Flash呀，有这样的这种标签在上的。就是它实际上是一个中量级的，我估计可能也就是30B或者是70B这样的一个模型，绝不可能是那种几百B的模型。这是文心1.4.0 Turbo的一个版本。他准备呢，在未来几个月陆续发布4.5版本。他到底是陆续发布，还是直接向OpenAI学习，整一个统一接口出来，现在还不确定。而且呢，讲到6月30号，4.5版本就要开源。但是呢，具体4.5版本有几个版本开源，哪些不开源，哪些到现在都没有说。

另外呢，在让人失望这件事上，百度是从来没有让人失望过。我看到新闻以后就好开心的，赶快跑到百度去用一下呗，结果告诉你说不行，你现在还用不了，你要收费。我说不是免费了吗？他说对，我们从4月1号才开始免费的。那天是愚人节，我们要从愚人节那天开始免费。为什么会有这么傲慢的人？你这个免费了就要在愚人节嘲笑我是傻瓜，那天给我来用。今天我上去看了，还要求付费。据说最近一段时间，百度在开会研究怎么退款，因为有些人直接订了一年的，那你没有用掉的这个部分是要给人退钱的。未来到底会不会做统一模型的入口，这个还有待来去看。百度这条路会更加的难走，为什么呢？主要是搜索收入。因为一旦大家转型了，说我们以后都去用AI搜索了，百度的搜索广告输入就没了。现在根本就没有办法去填补这块空白。就算是我们去交这每个月的使用费，他挣那点钱也绝对弥补不了搜索引擎的或者搜索广告的这个输入。

根本就顶不住。所以，一旦流量流向了免费的百度文心一言深度搜索功能的话，百度的命格子就断了。谷歌其实也面临同样的问题。谷歌的处理方式是什么呢？到现在为止，Gemini的客户端还收费，但是呢，AI studio.Google.com，就是Gemini的这个程序员网站，大量的模型是可以免费使用的，最新的模型都在那里使。所以，谷歌是非常矛盾的。通过这个Gemini调用谷歌搜索，这个功能是可以的。我原来算过，具体是一毛多钱还是两毛多钱，我想不起来了，反正你调一次就要给钱，调一次就要给钱。这个到底是不是未来的方式不好说，大家也还在摸索。

Grok3和Llama4应该是在未来几周都会出来。所以我估计呢，2月和3月份应该会非常非常热闹，大家所期待的大模型都会出来。现在还有人说Claude也快出4了，这个事现在大家也在期待看看，他们到底能够做出一个什么样的东西出来。未来的模型市场，会向什么样的方向发展呢？其实核心的问题，到现在为止依然没决掉。什么是核心问题？就是大模型到底咋挣钱。这个事情其实到目前为止，谁也没想明白，特别是C端的钱，到底怎么把它挣回来。因为B端的钱，你一旦有这个彻底开源免费的版本了，这个B端的钱，就基本上跟大模型公司没关系了，后边的就是系统集成公司该去挣这个钱了。因为我们现在已经都有开源、免费的大模型了，我们只要用这个大模型就可以了，剩下的就是，我们去买这个几百万一台的一体机，DeepSeek R1一体机，买的过程中呢没准还可以有些回扣。剩下能够挣的钱就是C端的钱。那么C端到底咋挣钱？是这个广告费吗？还是做电商呢？还是做直播带货还是做什么？这个还是需要未来一段时间大家去思考。

OpenAI想的这个方式，就是给这个免费用户用笨一点的模型，给这个付费用户用聪明一点的模型。这件事呢，反正我觉得，这是OpenAI为整个行业挖的下一个坑，这个大家拭目以待，等这个事情开始跑起来以后。

咱们看看效果到底怎么样。这就是我们今天的第一个故事：鲶鱼已经来了，所有的鱼都得动起来，甭管你乐意不乐意。DeepSeek来了，所有的人就不要再想着在ToB这块能够大捞特捞了。在ToC这一块儿，怎么去寻找新的商业机会和商业模式，才是大家需要去思考的问题。好，这就是我们今天的第一故事。