词中，提到：科技与产业深度融合，创新成果竞相涌现，人工智能大模型你追我赶，芯
但2025已经过去了，最火的几个，除了我们这篇文章要说的Manus，应该就属于OpenAI的Sora 2和谷歌最近的那个Gemini 3，在生成视频和图片方面的能力和效果确实非常不错。虽然今年也有些其他应用或者agent出现，但离AI应用的元年，还有些差距。
但另一方面我们也要看到，AI Token的消耗增长速度，快的惊人，去年12月份，日均Token才只有4万亿，到了这个月，已经增长到了50万亿，翻了12倍还多。2026年，随着大模型能力的进步，AI Agent在今年可能会迎来爆发（虽然去年也这么说，但今年的可能性会大很多），token的消耗量依然会高速增长。
市场对这次Meta收购Manus的反应是比较大的，下面是今天机构的一个点评：
从今天的市场的表现来看，这两家公司的涨幅都比较大，文章后面会简单分析一下这两家公司的业务情况。
核心原因是补强 Agent 技术与落地能力、整合成熟产品与商业化体系、抢占 AI Agent 赛道，以扭转其 AI 推进进度滞后的局面，当然Manus的人才也是Meta比较看重的。
Meta 虽在通用 Agent 平台处于第二梯队， AI 整体进度相对滞后，自研 Llama 模型在垂直场景落地与执行能力上不及对手（如 OpenAI、Google）。
Manus 采用订阅制，已积累数百万海外付费用户，年营收 1.25 亿美元，其商业化模式与用户基础高度适配美国市场付费习惯。Meta 传统依赖广告变现，Manus 的成熟订阅业务可帮助Meta快速开辟 AI 直接付费收入来源，加速 AI 投资回报周期，与 Scale AI 的收购形成 “算力 + 应用” 的商业化闭环。
关于AI Agent或者AI应用，大家最担心的还是核心竞争力不够，如果大模型公司（像千问和豆包）也出了一个类似的应用或者agent，靠着自己庞大的服务器资源、用户资源和资金优势，可以快速的后发制人，抢占市场。所以我们要搞清楚AI应用公司的核心竞争力。
AI 应用公司的核心竞争力在于技术渗透速度与场景落地效果，与现有应用、硬件和系统深度融合，在垂直领域解决实际问题并实现商业化闭环。相比大厂通用大模型 “通用性强但垂直任务效果有限” 的短板，这类公司凭借 Agent 模式在细分场景实现更高准确率，当然还要通过差异化定位避开与大厂的正面竞争。
易点天下的主营业务是为企业提供出海整合营销、数据营销及广告变现服务，跟谷歌和Meta长期保持稳定的合作关系，以程序化广告为当前业务重心。
其 AI Agent 通过 “不做基础大模型、聚焦垂直营销场景” 的路径避开与大厂竞争：一方面依托十余年出海营销积累的行业数据与投放经验，将服务头部客户的专业能力封装为 AdsGo.ai 等垂直工具，聚焦市场分析、广告投放、素材生成等营销全链路具体任务，而非通用大模型的全场景能力；另一方面采用多 Agent 协同架构，以第三方大厂大模型为基座进行重训调优，专注解决中小企业营销人才缺失、投放效率低的痛点，形成 “大模型基座 + 营销垂类 Agent” 的差异化定位，同时布局中长尾市场与 AI 漫剧等新兴流量场景，避开大厂大模型的直接竞争赛道。
蓝色光标的主要业务是为全球企业提供覆盖全案推广、广告代理（含中国企业出海广告投放）、元宇宙营销等全链路营销科技服务，核心聚焦游戏、跨境电商、互联网应用等品类。
其 AI Agent 避开大厂大模型竞争的核心逻辑是不做通用基础模型研发，而是以谷歌 Gemini、百度文心一言等大厂模型为基座，基于自研 BlueAI 平台，结合自身十亿元级投放实践沉淀的营销 Know-How 与行业数据，孵化 130 余个聚焦营销垂类的智能体，覆盖达人选号、内容生成、投放优化等 95% 以上营销场景，同时通过多 Agent 协同架构形成全链路服务能力，既以 “AI + 人力” 模式服务 KA 客户复杂营销需求，又通过订阅制服务中小企业，做大厂大模型的 “场景化应用放大器” 而非竞争对手，在营销垂直领域构建独特壁垒。