Manus火过,OpenClaw也火过:为什么最后活下来的是WorkBuddy?

五万块一个邀请码。你没看错，不是五万块买套房，不是五万块买个包，是花五万块钱买一个"资格"——用一款AI工具的资格。

去年三月，Manus就是这么火的。一个没有自研模型的产品，邀请码炒到五万，全网跪求，比春运抢票还疯狂。然后呢？年底扎克伯格二十多亿美金收购，今年四月发改委一纸禁令叫停，八月宣布分拆回独立公司，总部搬回新加坡。

一年半。出道巅峰、卖身巨头、被监管叫停、回归独立。你想想，这个剧本要是拍成电影，观众都得骂编剧瞎编——因为现实中没人这么折腾的。

但Manus还不是最魔幻的。

今年年初，另一个AI工具OpenClaw引爆了全民"养龙虾"运动。GitHub星标38万颗，历史第一。微信指数1.656亿。深圳龙岗区出了"龙虾十条"，单项补贴最高200万。有人专门买Mac Mini，有人租云服务器，腾讯搞线下免费安装——那阵仗，像极了超市门口排队领免费鸡蛋。

两个月后呢？微信指数缩水75%，百度指数从248747跌到2024。"299元上门卸载"成了一门新生意。你理解我的意思吗？装的时候排着队，卸的时候也得排着队。

但是——请注意，这里有个但是——就在这两个"速朽"的故事旁边，有个产品闷声不响地活下来了。腾讯的WorkBuddy，出道的时候号称"腾讯版龙虾"，蹭的就是那波热度。三月份上线，六月份月访问量2097万，国内第一，超过第二名和第三名的总和。花旗研报说月活破2000万、日活破1300万。腾讯内部管它叫"继QQ、微信之后，第三款超级应用"。

三个产品摆在一起，问题就来了：Manus没有自研模型，被三小时开源复刻，ARR却破一亿美元。OpenClaw技术没失效，项目还在更新，但围观群众跑光了。WorkBuddy不是靠最强模型赢的，却活成了国内最大的办公智能体。

大多数人看到AI工具凉了，第一反应是什么？"技术不行了吧？""模型不够强了吧？"——你看，第一反应永远是从技术里找原因。但你把这三个案例摆在一起，这个解释就站不住了。Manus技术没壁垒，收入破亿。OpenClaw技术没失效，热度归零。技术强弱，根本不是决定AI工具生死的那个变量。

先看两个速朽者

咱们先把Manus和OpenClaw这两个"凉了"的拆一拆。

Manus的故事，大家可能都听过开头，但不一定听过全貌。去年三月，一个全英文演示视频空降海外平台，号称"全球首款通用AI智能体"——能读简历、做房产调研、跑股票分析，还能顺手把结果部署成网站。一夜之间，等待名单突破200万，邀请码在二手市场炒到五万甚至十万块。

但24小时之内，神话就开始漏气。技术圈扒开一看：没有自研模型，核心能力全靠调用Claude的API，再用开源框架拼装。说白了，一个极度依赖外部接口的缝合怪。更尴尬的是，MetaGPT团队四个本科毕业不久的年轻人，用了三个小时就复刻出了功能相近的OpenManus。

你想想，一个号称"全球首个"的产品，被四个年轻人三小时复刻了。这说明什么？说明它的技术壁垒约等于零。

但是接下来出什么问题呢？Manus的ARR——年度经常性收入——真破了一亿美元。一个没有自研模型、被三小时复刻的产品，八个月做到一亿美元ARR。这在全球SaaS创业史上都算快的。

所以有人就说：你看，Manus证明了技术不重要，产品体验和工程化才是壁垒。

坦率的讲，这个说法只说对了一半。你往深了看——Manus顶峰期算力成本日均50万美元，年化收入一亿美元听着吓人，但算力一项每月就吃掉1500万美元。一年进账1亿美元，光算力账单就1.8亿，还没算人、算办公室、算市场推广。进的没有出的多，这生意跑得越快，亏得越多。

这是什么意思呢？就是Manus的商业模型，本质上是在用比收入更大的成本，维持一个看起来很美的增长曲线。它不是"跑通了"，它是"跑得越快，亏得越多"。所以创始团队比谁都清楚：一个没有自研模型的应用层公司，商业生命的倒计时从爆火那天就开始了。唯一正确的路径，就是在泡沫破裂前找到最方、最急于补全拼图的买家。

从估值5亿到卖身20亿，中间只隔了八个月。每一步都踩在估值曲线的上升段，从不恋战。这不是一家技术公司的故事，这是一家资本运作公司的故事。

再来看OpenClaw。这个更有意思。

奥地利开发者Peter Steinberger，2021年把公司PSPDFKit卖掉套现约一亿欧元，退休了。退休生活过腻了，2025年11月搞了个开源AI工具OpenClaw，五个月GitHub星标36万颗，登顶历史第一。微信指数飙到1.656亿。有人专门买Mac Mini，有人租云服务器，深圳龙岗区出了"龙虾十条"，单项补贴最高200万。

然后呢？近七成用户在前两周就弃养了。

注意这个弃养的节奏——第一周走的人，理由是"配置太复杂""还没搞懂就要付费"。第二到第四周走的人，理由变成了"安全焦虑"。超过一个月才走的人，理由变成了"效果没达到预期"。

你理解我的意思吗？这个弃养曲线说明的不是技术问题。技术一直没失效，项目还在更新，532名贡献者还在提交代码。走掉的人不是被技术劝退的，是被"预期"劝退的——他们来的时候以为养一只虾就能解决一切，待了一个月发现：哦，原来还得自己干活。

所以Manus和OpenClaw，两个速朽者，死法完全不同。Manus是技术没壁垒但商业有收入，只不过收入盖不住成本。OpenClaw是技术没失效但热度归零，因为围观群众发现这玩意儿不能替自己上班。

但它们有一个共同点——这个共同点非常关键：它们制造焦虑的能力，远大于解决问题的能力。

Manus让所有人焦虑"我是不是错过了AI Agent时代"，OpenClaw让所有人焦虑"别人都养虾了我还没养"。焦虑驱动了爆火，焦虑也驱动了弃养。因为焦虑不是需求——焦虑是你怕错过，需求是你真的有一件事需要办。两者长得像，但完全不是一回事。

再看两个活下来的

那活下来的呢？凭什么？

先说WorkBuddy。这个产品有意思的地方在于——它出道的时候号称"腾讯版龙虾"，蹭的就是OpenClaw那波热度。但三个月后，龙虾凉了，它没凉。六月份月访问量2097万，国内第一，超过第二名字节Trae的1279万和第三名阿里QoderWork的788万之和。

但是请注意一个细节：WorkBuddy同时接入了Hy3、GLM-5.2等多个模型。它不绑定任何单一模型。这意味着什么？意味着当模型升级、降价、甚至被替换的时候，它是受益者而不是受害者。

大家知道，过去两年腾讯在AI上一直被质疑"掉队"。混元大模型发得比别人晚，C端元宝追豆包追得吃力。但腾讯的"慢"更像是一种战略选择——模型层格局没定的时候，克制投入、小步试错；等开源模型崛起、成本被DeepSeek们打下来了，再全力押注场景。

所以其实WorkBuddy赢的不是模型，是生态。微信十余亿月活、企业微信超1200万家企业客户、腾讯会议超3亿注册用户——任何一个入口给WorkBuddy开一道缝，用户量就往上窜。腾讯还给它配了一整套矩阵：CodeBuddy管编程，QClaw管远程办公，Marvis管系统级，企业版用One ID全打通。

这不是一个产品在打仗，这是一个生态在打仗。

再来看Codex。这个跟前面几个不太一样，它是OpenAI的产品，面向的是程序员。

Codex最早是2021年的代码补全模型，就是GitHub Copilot第一代背后的引擎。但到了2025年，它已经不是一个模型了，它变成了一套"云端软件工程智能体平台"——你给它一个任务，它在隔离沙箱里自己建分支、改代码、跑测试、修报错、开PR，你回来收一个可以review的成果。

SWE-bench基准测试，单次通过率72.1%，八次采样83.8%。什么概念？就是给一个真实GitHub仓库的bug，它能自己修，修完测试还能过。

但Codex真正厉害的不是通过率，是它的使用前提——你得有可跑的测试、清晰的任务定义、明确的验收标准。没有测试的项目，它表现迅速劣化。

你理解我的意思吗？Codex不是"什么都能干"，它是在一个极其明确的边界内，把活干到位。它解决的不是一个模糊的"帮我提高效率"的问题，它解决的是一个非常具体的"把这个模块的单测覆盖率补到90%"的问题。

所以WorkBuddy和Codex，一个国内一个国外，一个面向办公一个面向编程，看起来八竿子打不着，但活下来的逻辑是一样的：它们都找到了一个"持续被需要"的场景。

WorkBuddy不需要你焦虑"再不用就落伍了"，你打开企业微信它就在那儿，帮你报账、帮你查资料、帮你整理会议纪要——它嵌在你的工作流里，你不用刻意去找它。Codex不需要你焦虑"别人都在用你还没装"，你的代码仓库有测试、有明确任务，它就能干活，干完你review就行。

它们不制造焦虑，它们解决问题。

所以到底什么决定了生死？

把四个产品摆在一起，规律其实已经浮出来了。

Manus，技术没壁垒，但制造焦虑的能力一流——邀请码、饥饿营销、"全球首个通用Agent"的标签，每一步都在戳你的FOMO。OpenClaw，技术没失效，但制造焦虑的能力更猛——全民养虾、政府补贴、不养就落伍，焦虑直接被社会化了。

但WorkBuddy和Codex呢？它们几乎不做"焦虑营销"。WorkBuddy的推广路径是：你打开企业微信，它在那儿；你用腾讯会议，它在那儿。Codex的推广路径是：你的代码仓库有测试，它能干活；没有测试，它不装。前者嵌入你的工作流，后者嵌入你的代码库。它们不追你，你自然走向它们。

坦率的讲，这个道理我自己也是花了真金白银才想明白的。

我在做AI落地工厂的项目，主攻视觉检测。技术指标全部达标——缺陷识别率、误报率、响应速度，每一项都超过客户要求的线。实验室里跑得漂亮，演示的时候客户也点头。然后呢？不买单。

我一开始觉得是价格问题，或者是客户没看懂演示——回去又调参数、又做对比测试、又把PPT改了三遍。结果呢？还是不买单。

后来跑的客户多了，我才反应过来——客户要的不是"技术指标达标"，客户要的是"这个东西能不能替我解决产线上那个让我头疼的问题"。技术指标是手段，不是目的。我把手段做得很漂亮，但目的那一端，我没接上。

这跟Manus、OpenClaw犯的错误本质上是一样的。Manus把"通用Agent"的演示做得很炫，但没回答"你到底帮谁干了什么活"。OpenClaw把"全民养虾"的氛围造得很热，但没回答"这玩意儿到底替我省了什么事"。技术很酷，演示很炸，焦虑拉满——但问题没解决。

所以我现在判断一个AI工具能不能活下来，就一个标准：把它所有的宣传去掉，把焦虑去掉，把热闹去掉，只剩一个问题——它替谁解决了什么真问题？

答得出来的，活。答不出来的，凉。

这不是预测，这是规律。