Manus的开放注册标志着其正式进入商业领域，但这家AI公司的核心竞争力到底体现在哪里？在咨询报告市场这片蓝海中，Manus试图用AI取代传统顾问，但其表现是否足以撼动行业根基？

从Manus的用例库来看，咨询报告占据了半壁江山。像《B2B供应商寻源报告》《成衣行业AI产品分析》《门店销售提升策略》这样的文本，都是其擅长处理的领域。这类报告不仅需要逻辑缜密的分析，还需要对行业趋势和企业运营有深刻理解。而Manus用每月19美元的价格，让这些专业报告变成AI生成的标准化产品。

咨询报告市场本身就是一个价值数十亿美元的领域。麦肯锡、BCG等传统咨询公司每年创造的营收就超过1万亿美元，而一份精心打磨的方案报告往往需要数十万美元的投入。对于Manus来说，这正是理想的颠覆目标。毕竟，用AI模拟资深顾问的思维模式，比让AI扮演客服或程序员更容易获得投资人认可。这种商业逻辑让Manus对咨询报告市场的布局显得顺理成章。

然而当实际测试时，Manus的表现却显得有些力不从心。面对"如何在12个月内提升Tesla的利润率"这样的复杂问题，AI生成的报告是否真的能胜任？这种战略分析需要对产业数据、企业运营模式有深入了解，而Manus主要依赖网络搜索和少量企业数据。这种数据来源虽然快捷，却难以支撑高质量的管理咨询。

这种数据局限性让Manus陷入了一个特殊的环境——沙盒。在这个沙盒中，AI生成的报告虽然看起来专业，但实际质量参差不齐。像《YC的B2B初创公司查询》《橡胶垫供应商分析》这样的报告，虽然能提供基础信息，但往往缺乏深度洞察。这种"廉价沙盒"让Manus在咨询报告市场中的表现显得有些局限。

要突破这个局限，Manus需要解决的核心问题在于其对Hypothesis飞轮方法论的掌握程度。这个由麦肯锡上世纪60年代提出的思维模型，是管理咨询的核心工具。它通过"预判-验证-优化"的循环，帮助顾问深入挖掘问题根源。而Manus在实际操作中，往往只完成一次迭代就给出最终结论。

这种模式与传统顾问的工作方式存在明显差异。顾问在项目初期会根据先验知识提出初步假设，然后通过数据验证不断调整方向。而Manus则倾向于一次性生成完整规划，后续执行时几乎不进行动态调整。这种固定的执行模式，让AI在面对复杂问题时显得力不从心。

更关键的是，Manus在业务理解方面的欠缺。当AI生成的报告中出现"Tesla工厂利用率为70%"这样的数据时，这些数字往往没有实际依据。这种现象暴露出AI在业务洞察方面的短板。传统顾问会结合行业数据、企业内部信息和专家访谈进行判断，而Manus主要依赖基座模型的推理能力。

这种推理过程有时会引发偏差。当遇到无法计算的复杂问题时，AI可能会编造数据来支撑结论。比如在缺乏真实数据的情况下，Manus会假设"Tesla工厂利用率为70%"来证明"优化产线效率"的必要性。这种推理方式虽然能生成看似合理的报告，但实际质量难以保证。

从整体来看，Manus的表现就像沙盒中的一只手办。虽然外观精致，但内部结构与真实顾问存在本质差异。这种"手办式"的AI表现，让其在咨询报告市场中的竞争力显得有些不足。但这也说明，AI在复杂决策领域仍有提升空间。

对于追求效率的用户来说，Manus的低成本优势依然具有吸引力。但要真正取代传统咨询，AI还需要在数据深度、业务理解力和推理质量方面取得突破。这或许意味着，咨询报告市场将进入一个AI与人类顾问并存的新阶段。

文章来自微信公众号 " 老油杂谈 "，作者 笔者老于