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从技术神话到应用落地:爆火的DeepSeek、Manus揭示了AI价值转化密码

5个月前 (03-18)Manus技术交流434

Manus这款通用型的AI Agent在过去一周多的时间里,不仅彻底点燃了国内AI行业,也在海外引起了广泛讨论。

开发者社区沸腾了,纷纷以开源的方式复现Manus,大家兴奋地讨论着“通用”二字的可能性——智能客服、自动编程、生产调度……以前的AI,跟它说句话,它顶多给您答个话,而现在,AI Agent能帮您把事儿给办了。

Manus的火爆完全超出了其团队对市场的预估。Manus AI团队产品负责人张涛近日在朋友圈发文表示,这本是一个产品探索过程中的阶段性收获分享,不曾想过会引起巨大波澜。

在过去短短两个月的时间里,AI产业的游戏规则已经发生翻天覆地的变化。

先是国产大模型DeepSeek用开源之力敲响技术变革的钟声,颠覆大模型竞争格局;接着,Manus这个AI Agent项目横空出世,一夜爆火,点燃了全行业探索AI落地的热情。

Manus加速了AI落地热潮|图片来源:business insider

Manus现象背后蕴含了一种强烈情绪:大家对过去的大模型“比拼参数、热衷打榜”的叙事已经感到疲惫。人们无比期待实打实的AI落地。

德勤AI研究院称,AI Agent将改变基础业务模式,实现新的工作、运营和价值交付方式。如果说过去AI是大模型打榜、拼参数的技术展示游戏,如今则是AI应用场景的落地争夺战。

风向变了,规则也变了。

新的共识在形成:从企业对大模型的选择,到AI落地的具体过程,逻辑都已经改变,AI产业正处在关键拐点。

重新理解企业AI护城河

这一波AI产业游戏规则的剧变,绕不开DeepSeek。

过去,大模型是“赢家通吃”的剧本,微软靠着绑定OpenAI、谷歌依靠Gemini快速吸引了一大批企业用户,其云服务的增长速度都超出预期。捆绑大模型来销售云服务是其过去两年的增长法宝。

然而,DeepSeek的横空出世打碎了这一切。

DeepSeek R1的开源,将最一流的大模型水平和最低的成本,普惠给业界。在上线后不久,在最大的开发者社区HuggingFace里,DeepSeek的受欢迎程度(点赞量)就成为全球第一,创造了行业最快登顶的记录。

过去,OpenAI、Gemini在行业里实现了绝对的技术领先,微软CEO此前表示,OpenAI的先发优势可以让其保持两年的领先,没有对手。但是打脸来的很快,不仅被DeepSeek以低几十倍的成本追上,Anthropic的Claude也迅速完成追赶,尤其在代码方面实现了全球最佳。

于是,大量开发者从其他模型转向DeepSeek、Claude;OpenAI的CEO甚至开始反思,选择闭源可能是个错误的决定。

在2月份时,相信大家都有印象,从英伟达、AMD,到几乎所有的云计算公司,再到微信、Perplexity 等软件应用,以及华为、联想电脑这样的硬件终端,几乎每天就会看到某家公司宣布接入DeepSeek。

可以说,DeepSeek彻底瓦解了云厂商依靠“捆绑”打造的大模型护城河。

另外,最新的Qwen、Claude等模型在技术方面的快速进展,也推动了另一个共识:依靠某个大模型的技术作为企业AI的护城河,优势是极其短暂的。

DeepSeek R1 的开源开启了AI产业的新拐点|图片来源:视觉中国

曾经,微软云增速一度超35%,谷歌云紧随其后,AWS只有20%,市场份额从40%滑向30%,眼看要丢掉老大位置。

而如今,大模型不再是稀缺货,捆绑模式成了老黄历。重要的是,谁能最先拥抱客户最需要的大模型。AWS借此夺回了主动权。

3月11日,AWS宣布DeepSeek-R1现已作为完全托管的无服务器大语言模型(LLM)在Amazon Bedrock上正式可用。

图片来源:亚马逊云科技微信公众号

此次的发布进一步扩展了客户在Amazon Bedrock上使用DeepSeek-R1及其蒸馏版本(即经过训练、类似于DeepSeek-R1的小型模型)的方式。

AWS也是成为首个将该模型作为完全托管服务推出的云服务提供商,以更高的效率满足了企业对AI的诉求。再早些,Amazon Bedrock也第一时间上线了最新版的Claude 3.7。

在模型选型方面,AWS Bedrock是一个亮点。Bedrock平台集成了Claude、Llama、DeepSeek等100多种模型,企业随便挑随便调,还能微调优化。AWS还祭出Trainium芯片,性价比比英伟达H100高30%-40%。

在新一轮的AI竞赛中,灵活、开放、自由是如今建立AI护城河的基础。

而随着大模型普惠化、智能差距拉平,顶尖模型不再是最重要卖点,落地应用成了新战场。

竞逐AI落地应用的关键

还有两个小工具最近也火了,一个叫Browser Use,一个叫MCP。

因为Manus在外网社交平台上的一篇帖子,这帖子获得了超过240万的浏览量和数百次转发,直接把Browser Use的日下载量从3月3日的约5000次飙升至3月10日的28000次。

Browser Use是Manus执行各种任务的关键组件之一,比如点击网站菜单和填写表单。

MCP(Model Context Protocol)协议是由Anthropic提出来的,这协议旨在提供一个开放标准,用于连接大型语言模型(LLMs)与外部数据源和工具,简化AI应用的集成与开发。

早在去年10月,Anthropic就基于Claude模型,推出了扩展功能Computer Use,用户能够像指挥人类一样指导Claude操作电脑,包括移动光标、点击按钮和输入文本。而在执行器方面,Manus采用了在编程、以及长程规划和逐步解决问题的能力暂时领先的Claude。

相比之下,在没有MCP之前,AI助手要想与外部工具互动,必须通过编写代码并调用API,这意味着每一种具体的连接都需要提前手动编程,效率低下且耗时费力。

这说明在AI 落地应用的开发中,各种工具是相当重要。

另外,光有工具还不够,数据才是AI落地的“命根子”。没有数据战略的AI是无源之水,没有AI赋能的数据是无舵之舟。

IDC发布预测称,到2026年将有50%的中国500强数据团队使用AI Agent来实现数据准备和分析,并成为重要组织者和协调者;40%的中国500强企业将实现数据智能与AI模型智能的结合,以统一AI模型和数据的综合治理政策、实践和技术。

不过,企业的业务流程和需求各不相同,如何将AI Agent与企业的现有系统和业务流程进行无缝集成,是一个关键问题。

因此,在AI落地方面,云服务商的生态服务对于企业来说变得至关重要。以AWS为例,其生态完善,技术支持流程成熟,使得其“产品力”在过去一直是业界标杆。

图片来源:亚马逊云科技微信公众号

比如,AWS构建的SageMaker可以让开发人员更轻松地大规模部署模型。Bedrock和SageMaker,前者帮你挑模型,后者让你开发应用,存储、计算、分析、连接数据。AWS在生态服务的布局值得行业学习。

正如AWS CEO所言,企业们开始从推出一百个概念验证转向真正想要投入生产。“他们必须能够利用他们的数据。他们想要定制模型。他们想使用一堆不同的模型。他们想要有信息护栏。他们需要与自己的企业数据源集成。”

通过Amazon Bedrock、SageMaker等工具链,AWS正在帮助全球企业打通“数据→AI→商业价值”的闭环。

在新的AI浪潮里,只有那些能将技术、场景紧密融合的企业,才能在噪声中找到真正的信号和方向。

小结

如今,AI已不再局限于“榜单”中的技术展示,而是急需深入到各行各业的实际应用中,成为推动商业变革的核心动力。

在AI落地的过程中,工具和数据的重要性愈发凸显。同时,数据作为AI发展的“燃料”,其融合和管理成为了企业AI战略的核心。

IDC的预测为我们描绘了一个清晰的蓝图:到2026年,AI Agent将在数据准备和分析中扮演关键角色,推动企业实现数据智能与AI模型智能的深度结合。

AI产业的未来充满机遇与挑战。Manus和DeepSeek的成功只是序幕,真正的竞争在于谁能最快、最有效地将AI技术转化为商业价值。

对于企业而言,这不仅是一场技术的竞赛,更是一场关于战略、创新和执行力的全面较量。


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