我是藍華峰，這是我的【商業(yè)觀察筆記】。

在這里，我用前高管的閱歷與職場教練的冷眼，透過熱點事件的喧囂，還原博弈背后的利益鏈條與人性底色。在情緒泛濫的輿論場中，為你保留一份清醒的思考。

01

Meta豪擲數(shù)十億美金收購Manus的消息從昨天開始刷屏，一夜之間，仿佛AI智能體（Agent）接管世界已經(jīng)指日可待。

昨天在《胡講8講》播客，我們錄了一期節(jié)目來討論這個事件，分享了一些不太一樣的看法。

在播客里，我分享了自己剛剛前幾天的經(jīng)歷：試著用Manus把我的公眾號文章遷移到個人網(wǎng)站上。

最初我期待Manus會像一個成熟的工程師一樣，自動幫我搞定抓取、排版、SEO優(yōu)化、配圖、打標簽、發(fā)布等一條龍服務，大概有十幾個步驟的動作。

十幾分鐘之后，它告訴我一篇文章已經(jīng)執(zhí)行完畢，并且報告驗證沒問題。

但我細細檢查時，發(fā)現(xiàn)它不是抽取全文漏了段落，就是忘了SEO標簽，要命的是它不知道自己錯了。

我詳細指出它的具體錯誤后，它態(tài)度很好，也真的去改正了錯誤。

02

我腦海里浮現(xiàn)出了一個簡單的數(shù)學公式：0.9的10次方，約等于0.35。

這就是目前AI智能體（Agent）面臨的最大死穴。

真實的工作場景，比如我那個遷移公眾號文章的任務，往往是由一連串復雜的動作組成的。

如果一個任務鏈包含10個步驟，每一步的準確率都是90%，那么最終這個任務能夠一次性完美交付的概率，只有可憐的35%。

這就解釋了為什么Tessy在播客里提到Salesforce裁員后又不得不重新招人。因為在處理復雜的長尾任務時，AI會“漏代碼”，而為了修復這些漏洞，企業(yè)不得不投入更多的人力去 Debug。

在商業(yè)交付的語境下，35%的成功率是不可接受的。這意味著它離真正獨立干活、替代人類，還差得很遠。

如果AI的單步執(zhí)行準確率提升到99%，10個步驟的一次性完美交付概率，則提升為90%，即使這樣離商業(yè)交付的標準也還差一大截。

03

既然技術(shù)還只是個半成品，為什么Meta還要花幾十億美金去買？

這里面可能藏著一場資本層面的雙向奔赴。

Manus需要講一個好故事，并在高位套現(xiàn)，這是理性的選擇。

而Meta也需要一個好故事。

在基礎(chǔ)大模型的戰(zhàn)爭中，Meta雖然有Llama，但在算力和生態(tài)上一直被Google和OpenAI壓制。

小扎太需要一個新的、性感的AI故事來提振股價，告訴市場“我依然在牌桌上”。

所以這不排除是一場被精心包裝的泡沫。

相比于 Meta 這種“缺啥買啥”的土豪策略，我其實更看好Google的Gemini家族。

Google走的是一條更笨重、但也更扎實的路：做生態(tài)。

從底層的TPU芯片，到中間的Gemini基礎(chǔ)大模型，再到上層的Workspace辦公套件和Android系統(tǒng)，Google手里握著的是一套完整的工業(yè)化基建。

Agent的爆發(fā)，最終拼的不是誰的應用層花活多，而是誰的底層基建夠厚。

就像蓋樓，Meta買的是精美的樣板間，而Google正在鋪設地下的管網(wǎng)和地基。

04

雖然我總體看衰Meta這次的這次收購，雖然我認為當下的Agent還有很多Bug，但我絕對看好Agent代表的未來方向。

因為Manus驗證了一個極其可怕的模式：“超級包工頭”。

Manus最核心的能力不是自己寫代碼或?qū)懳恼拢钦{(diào)用。它像一個總包商，把大任務分解成小任務后，然后分段承包給大模型。

它不生產(chǎn)模型，它指揮模型。

這恰恰是職場上很多“中層管理者”或“資深員工”正在做的事：拆解老板的需求，分發(fā)給下屬（或工具），收回結(jié)果拼湊起來。

我們以前是把任務分給實習生，現(xiàn)在Manus把任務分給大模型。

這就是最大的危機所在。雖然受到“概率詛咒”的限制，Agent現(xiàn)在還很笨，但技術(shù)是在演進的。

等到90%正確率變成99.9%的那一天，這種“只做路由、不產(chǎn)出核心價值”的人類職位，將徹底失去存在的意義。

05

當然，我們也不必被很多自媒體的“指數(shù)級劇變”嚇倒。

技術(shù)的演進通常是震蕩上升的，明天早上醒來天不會一下子就塌了。我們還有時間。

但這個時間窗口，是留給我們轉(zhuǎn)型的。

趁著AI還有Bug，趁著它還需要人類去“擦屁股”的時候，我們必須完成從“接單俠”到“發(fā)單人”的身份躍遷。

未來的核心競爭力，不再是誰能更快地完成任務（AI一定比你快），而是誰能更精準地定義問題，以及誰擁有對結(jié)果好壞的終極鑒賞力。

Meta的幾十億可能買了泡沫，但“去中介化”的趨勢不會停。

即使有了“超級包工頭”，依然需要有人告訴它該蓋什么樓，以及驗收這座樓蓋得對不對。

未來的出路，不是去和AI搶著搬磚，而是學會如何給這個超級包工頭下指令，并擁有對最終結(jié)果的鑒賞力。

我們要做的，是在泡沫破裂之前，先讓自己成為那個無法被繞過的甲方。

藍華峰Frank

ICF認證PCC教練

職場教練、高管教練、創(chuàng)始人教練

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