Meta Platforms Inc.（原Facebook）以超20亿美元收购新加坡AI初创公司Manus的交易，不仅改写了全球代理式AI的竞争格局，更像一面镜子，照见了国内AI企业出海征程中的机遇与荆棘。这家由中国创始人2022年在北京创立、原名“蝶链科技”的企业，2025年6月宣布将总部迁至新加坡后，随即启动了大规模国内团队裁撤——120人的北京、武汉团队最终仅保留40名核心研发人员迁往新加坡，其余80余人被优化裁减，武汉办公场地很快清空，仅剩三四名非业务岗留守人员打理善后。这种“清空国内团队、切割本土关联”的操作，并非孤例，而是国内不少出海企业在复杂国际环境下的无奈缩影。作为产业观察者，我们既看到全球AI技术迭代的浪潮，更能体会国内企业怀揣技术实力却被迫“断臂求生”的焦灼与坚持。

技术范式跃迁：国内企业的追赶与机遇

Meta对Manus的重金收购，本质是对AI产业下一站的押注——从“能对话”的生成式AI，全面转向“能行动”的代理式AI。这一技术跃迁，给国内企业带来了双重挑战：既要跟上全球技术迭代的步伐，又要在巨头主导的新赛道中找到生存空间。

代理式AI的核心价值，在于其“自主执行任务”的能力。与传统AI助手不同，Manus开发的通用自主AI代理，并非独立基础模型，而是运行在Claude 3.5/3.7、阿里巴巴通义千问等主流模型之上的“执行环境”，能接收高层次目标后自主拆解任务、调用工具、处理异常，完成自动化工作流程、数据分析等复杂操作。这种从“对话”到“行动”的跨越，正是当前AI技术竞争的核心制高点。

对国内企业而言，这一趋势既是压力也是机会。一方面，OpenAI已推出Operator、微软在Copilot生态大力推广代理概念，巨头们围绕代理框架、工具集的布局已先行一步，国内企业在“模型-代理-工具-应用”全栈能力的构建上仍有差距；另一方面，国内企业在生成式AI领域积累的技术基础、庞大的本土应用场景验证经验，为其向代理式AI转型提供了坚实支撑。不少国内企业已在垂直场景中探索任务执行类AI应用，只是缺乏规模化的国际市场验证，而Manus的成功则证明，能解决真实世界问题的“执行层”技术，正是全球资本与市场追逐的焦点。

出海五座山：国内企业的共性困境与隐性壁垒

Manus的“去中国化”策略，与其说是主动选择，不如说是被出海路上的“五座大山”倒逼的结果。从大规模裁员到总部南迁，每一步操作背后都暗藏着国内AI企业出海的共性难题，每一道壁垒都考验着企业的战略韧性与应变能力。

地缘政治：不可控的外部风险

中美科技竞争向AI核心领域延伸，美国通过行政命令、投资禁令限制本国资本流向国内AI领域，同时以半导体出口管制阻断国内企业获取顶尖算力的渠道；欧盟《人工智能法案》对高风险AI系统提出严苛的责任与透明度要求，抬高了市场准入门槛。

Manus的裁员南迁，直接源于其硅谷投资方Benchmark的压力——美国2024年出台的《AI投资限制行政命令》要求，美国资本流向境外AI领域需接受严格审查，Benchmark的7500万美元融资因此被卡在美国财政部审查流程中。投资方明确要求Manus迁离中国以规避风险，这才有了国内团队的大规模裁撤。对国内企业而言，这种地缘政治带来的不确定性，让纯粹的技术竞争被裹挟进战略博弈，不少企业在海外拓展时需时刻应对“无预警式”的监管变化，甚至面临因“中国背景”被直接排除在合作之外的情况。

技术供应链：难以摆脱的“卡脖子”枷锁

高性能计算芯片是AI模型训练与部署的核心基础设施，长期以来被英伟达等国外厂商垄断。美国的出口管制政策，让国内企业难以获取最先进的芯片资源，只能在次一级技术平台上追赶。

Manus的技术严重依赖Claude的API（该API未对中国开放），且需要英伟达H100等顶级芯片支撑迭代，而这些资源在国内均无法合法获取。迁往新加坡后，企业得以自由采购顶尖芯片，这也成为其裁撤国内团队、聚焦海外的关键动因。这一细节戳中了国内企业的痛点——即便算法能力不输国际同行，缺乏自主可控的高端硬件与底层软件栈，仍会在国际竞争中处于被动。不少国内AI企业曾坦言，技术研发的最大瓶颈并非算法优化，而是“买不到能用的顶尖芯片”，这种供应链限制直接削弱了其国际核心竞争力。

全球合规：复杂且高成本的“必修课”

国内出海企业需同时应对东道国与中国本土的双重监管：欧盟《通用数据保护条例》、美国州级数据安全法，与国内《个人信息出境标准合同办法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据跨境传输、AI内容生成与标注的要求形成“规则碎片化”格局。

Manus的裁员与业务收缩，也暗藏合规考量。其产品每月199美元的高价订阅模式，与国内用户付费习惯脱节，且中文版本开发因合规要求迟迟难以推进，最终选择搁浅。这种双重合规压力，让企业陷入“两头受气”的困境：产品上线前需反复核对不同市场的法规要求，数据跨境需层层审批，不仅拖慢了市场推进速度，更显著增加了运营成本。对中小型国内企业而言，高昂的合规成本甚至成为出海的“拦路虎”，不少企业因难以承担多市场合规投入而放弃拓展计划。

品牌信任：难以打破的刻板印象

在欧美等主流市场，“中国制造”虽已摆脱“低质廉价”标签，但在AI这一高敏感领域，仍伴随对数据安全、知识产权保护的刻板印象。加之AI算法的“黑箱”特性，进一步放大了用户的不信任感。

Manus的裁员与“去中国化”操作，本质是为了切割与中国背景的关联——Meta收购后第一时间强调“剥离所有中国所有权”，正是为了打消海外市场对数据安全的顾虑。这些操作背后，是国内出海企业普遍面临的信任难题——即便技术参数达标、服务体验过硬，仍需花费数倍于竞争对手的精力，去证明产品的数据安全与合规性。不少国内企业在海外市场拓展时，曾遭遇“仅因中国背景就被客户拒绝合作”的情况，这种品牌信任赤字成为出海路上的无形壁垒。

人才与运营：跨文化的管理挑战

AI产业的竞争本质是顶尖人才的竞争，但国内企业出海时，在人才吸引与团队管理上面临多重阻碍：海外顶尖AI人才对签证限制、文化差异的顾虑，高昂的海外生活成本，让人才引进难度陡增；而分布在全球不同地区的团队，因文化背景、商业习惯、法律法规的差异，也给管理带来巨大挑战。

Manus的裁员过程中，不少员工感受到了“从风口到润走”的失落感——7月的裁员通知来得突然，团队没有正式告别，被裁员工拿到N+3或2N的补偿后仓促离场，核心研发则面临跨文化迁移的适应压力。其新加坡办公室给出的薪资是国内同岗位的2-3倍，即便如此，跨地域迁移仍带来不少人才流失。对多数深耕国内市场的企业而言，这种全球化运营能力正是短板——擅长服务国内用户，却未必能精准把握海外市场需求；能管好本土团队，却未必能化解跨文化协作的沟通障碍。

产业链透视：国内企业的优势赛道与突围机会

全球AI产业链正从基础模型向具身智能演进，各环节融合日益紧密。作为产业观察者，我们发现国内企业并非只能在巨头阴影下追赶，在产业链的多个环节，其积累的优势正成为出海破局的关键。

底层硬件领域，国内已有华为等企业在AI芯片、数据中心领域持续突破。尽管短期内与英伟达等国际巨头仍有差距，但中美科技竞争倒逼下的“自主可控”需求，为国内硬件企业提供了广阔的本土验证场景，而异构计算、光子芯片等新兴方向的探索，也让国内企业有望实现“换道超车”。

中层模型与平台领域，Meta开源Llama系列模型推动基础模型“商品化”，这降低了国内企业的技术门槛。国内企业无需重复投入巨额资金训练基础模型，可聚焦于模型微调、开发工具搭建，结合本土场景打造差异化的“模型即服务”能力。百度文心一言、阿里云通义千问等已形成一定影响力的基础模型，若能依托国内庞大的开发者生态，有望在国际市场占据一席之地。

上层应用领域是国内企业的核心优势区。国内拥有全球最丰富的应用场景，从智能制造的生产线优化到智慧医疗的远程诊断，从金融科技的风险控制到跨境电商的智能运营，国内企业在解决本土复杂问题的过程中，积累了大量可复用的技术经验与场景解决方案。这种“场景深耕能力”，恰好契合代理式AI“解决实际问题”的核心需求，也是国际巨头难以复制的竞争力。

具身智能作为产业链的下一站，为国内企业提供了全新赛道。国内完整的硬件制造体系，能支撑从传感器、执行器到机器人、VR/AR设备的全链条生产；庞大的工业与消费市场，可为具身智能技术提供充足的应用验证场景。Meta收购Manus后计划结合VR设备打造“数字劳动力”，而国内企业完全可依托本土制造业基础，在“AI+工业机器人”“AI+智能硬件”等领域率先实现技术落地，再将成熟方案输出至全球市场。

破局路径：国内AI企业出海的可行策略

Meta收购Manus的案例，为国内企业提供了宝贵的出海启示。作为产业观察者，我们认为国内企业无需效仿“去中国化”的极端路径，而是以自身优势为根基，通过灵活策略化解外部壁垒，走出可持续的出海之路。

以“去风险化”替代“去中国化”，坚守本土根基

对国内企业而言，规避地缘政治风险的核心并非割裂与中国的关联，而是建立“多中心”布局：可在新加坡、欧洲等地设立研发中心或子公司，分散业务风险并快速融入当地市场，但核心技术研发、核心团队仍扎根国内——本土市场的支撑始终是企业最坚实的后盾。

在股权结构上，可引入国际资本、优化治理架构，降低海外市场对“中国背景”的顾虑；供应链层面，需提前布局多元化渠道，既要维持与国际供应商的合作，也要加大对本土替代方案的扶持，减少对单一芯片或硬件的依赖。Manus的教训在于，过度切割本土关联虽能短期规避风险，却也失去了国内市场的支撑与人才储备。

聚焦垂直赛道，以场景优势破局

面对国际巨头在通用领域的竞争优势，国内企业无需正面抗衡，聚焦垂直细分赛道是更高效的选择。可依托本土场景积累的经验，深耕智能制造、智慧医疗、跨境电商等领域，打造专用代理式AI解决方案——比如为制造业客户开发生产流程自动化工具，为跨境电商提供多语言智能客服与物流规划系统。

这些在国内市场验证过的产品，技术成熟、成本可控，且能精准匹配“一带一路”沿线国家及新兴市场的需求，以“解决具体问题”的实力打破品牌偏见。相比Manus在国内市场因定价与场景适配不足而放弃本土业务的选择，聚焦垂直赛道的企业更能实现“本土扎根+全球拓展”的平衡。

合规与品牌双轮驱动，构建信任壁垒

合规是出海的“入场券”，国内企业需建立全球化的合规体系：聘请专业的国际法律与合规顾问，提前吃透目标市场的法规要求，将合规流程嵌入产品研发、数据管理全环节，而非临时应对。

品牌建设则需长期投入，国内企业可通过参与国际AI标准制定、与海外高校及研究机构合作开展技术研发、赞助国际行业会议等方式，提升技术话语权与行业美誉度；同时，以透明的合规流程、可靠的产品体验逐步扭转刻板印象，让“中国AI”与“专业、可信”绑定。避免像Manus那样因仓促“去中国化”引发国内市场信任危机。

搭建全球化人才体系，破解跨文化运营难题

人才策略需兼顾“引进来”与“本土化”：一方面，以开放的姿态吸引全球顶尖AI人才，提供有竞争力的薪酬福利与灵活的工作机制，化解签证、文化差异等顾虑；另一方面，重点培养兼具技术能力与国际商务规则素养的复合型本土人才，他们既了解企业核心技术，又熟悉海外市场运作逻辑，是连接国内总部与海外团队的关键桥梁。

同时，企业需建立包容的企业文化，尊重不同地区的文化习惯与工作方式，提升全球团队的凝聚力与协作效率。Manus的裁员事件暴露了跨文化人才管理的短板，而成熟的全球化企业应通过更人性化的人才策略，实现本土与海外团队的良性互动。

坚持底层技术创新，掌握核心主动权

短期的“去风险化”可解燃眉之急，长期的自主创新才是立足根本。国内企业需加大对芯片设计、核心算法、操作系统等底层技术的研发投入，即便短期内回报有限，仍需持续布局——只有掌握核心技术，才能在面对出口管制、技术封锁时不被“卡脖子”。

同时，积极参与全球开源社区，既借鉴国际先进技术，也贡献自身的创新成果，在全球AI生态中构建话语权，逐步摆脱对外部技术的依赖。Manus因依赖Claude API而受限的经历，更凸显了核心技术自主可控的重要性。

结束语：AI出海，以优势破局，以韧性前行

Meta收购Manus的交易，是全球AI产业竞争格局演变的一个缩影，也为国内企业出海提供了深刻的行业启示。Manus从北京创立到新加坡南迁，从国内120人团队裁至40人核心班底，最终被海外巨头收购，这一路径既展现了国内AI企业的技术潜力，也暴露了出海路上的多重困境。

出海从来不是一条坦途，但国内企业并非没有胜算——庞大的本土市场为技术迭代提供了充足土壤，应用层的场景创新能力是突破巨头围堵的关键，而持续的自主创新则是穿越周期的核心底气。摒弃“去中国化”的妥协思维，以“多中心布局”化解风险，以“垂直深耕”打造优势，以“合规品牌”构建信任，以“技术自主”掌握主动，国内AI企业完全有能力在全球代理式AI与具身智能的浪潮中，占据属于自己的一席之地。

全球AI市场的竞争，最终比拼的是技术实力、场景适配与长期韧性。国内企业的出海之路，既是技术与产品的输出，也是品牌与信任的构建。相信随着更多企业找到适合自身的破局路径，“中国AI”将以“技术可靠、场景适配、合规透明”的形象，在全球市场赢得应有的认可与尊重。