最近,一则 X 平台上的私信引发了一场跨越 20 年互联网历史的对谈:YouTube 联合创始人陈士骏(Steve Chen)找到了刚上线不久的 AI 初创团队 Manus,并表达了想见一见的愿望。对方是 Manus 的联合创始人、首席科学家季逸超(Peak)。这场对谈,不仅穿越了 YouTube 创业的黄金 18 个月,也探讨了当下 AI 创业浪潮中的核心命题。
这是一场「两代创业者」之间的深入交流:一位是互联网视频革命的先驱,一位是在新技术周期中尝试构建下一代智能代理系统的实践者。
陈士骏的创业之路始于硅谷最早的黄金时期之一——1999 年他从芝加哥搬到湾区,加入 PayPal 成为早期第十号员工。随后见证了互联网泡沫的崩盘、公司艰难求生、自我转型,再到被 eBay 收购。
这段经历让他意识到:创业的本质,是持续地转向与适应变化。从烧钱补贴到调整盈利模式、从用户增长到质量验证,PayPal 的每一步转型都深刻影响了陈士骏后来的判断标准。
与 PayPal 被收购后被高度整合不同,YouTube 的命运显然幸运得多。2006 年,Google 以 16.5 亿美元收购 YouTube,但承诺保持其独立性:团队自主决定优先级、保留独立办公空间、核心人员不受干扰。
这套尊重创始团队的机制成了 YouTube 后续持续增长的重要基础,也让陈士骏第一次体会到:平台的成败,往往不是技术而是组织信任。
他回忆:“很多人都留了下来,20 年过去了,有些人还在。”
Manus 是一个通用智能体产品,致力于通过结构最少、智能最多的方式,让 AI 真正“为人工作”。当被问及为什么关注这个产品时,陈士骏坦言:
“这是我第一次在硅谷之外,看见硅谷精神的重现。”
什么是“硅谷精神”?
1、拥抱不确定性;
2、勇于试错;
3、组织自驱;
4、面向未来而非眼前的技术限制。
在 Peak 看来,Manus 的关键是“组合效应”:一个新功能不是独立存在,而是放进系统后能激活其他能力。就像让 AI 具备图像识别能力后,它就能用来调试代码、分析图表、复原用户任务。
这种技术的复利效应,正是他们信仰的核心竞争力。
陈士骏提到,当年 YouTube 团队每天都会发布数据邮件,追踪上传量和注册量。团队共识非常清晰:只要能提升这两个指标,任何人的建议都值得认真对待。
这套机制背后,是对「核心指标优先」的极致执行。对于 AI 应用来说,同样的道理也成立:
1. 技术会快速变化,今天的“不可能”也许明天模型就能解决;
2. 产品的优先级必须兼顾长期趋势,而非短期「补丁式」方案;
3. 最优质的决策,一定是快速试错后的结果,而不是会议室里的共识。
Peak 也提出他们内部的一条准则:「Less structure, more intelligence」——产品应该尽量少堆规则、更多依赖模型自学习与涌现。
在被问及如果现在是 Manus 的 CEO,会优先解决什么问题时,陈士骏抛出一个经典回答:
“大公司太怕失败,初创公司却可以大胆地试。”
他回忆当年 Google Video 审核极慢,而 YouTube 秒传秒分享正是靠这种“在法律允许边界内,最大胆地推进”策略,才赢得了压倒性优势。
而这种速度和果断,是只有小团队才有的先发红利。
Manus 面临的问题之一,是如何让用户理解“智能体”到底能做什么?陈士骏认为,YouTube 能崛起的关键并不是搜索功能,而是推荐系统。
“大多数人根本不知道自己想看什么。他们只是希望平台能帮他发现。”
他指出一个本质趋势:用户对内容的消费越来越“被动”。未来或许推荐系统都将被取代,平台会直接生成用户最想看的内容。这是 AI 产品最大的潜力之一。
YouTube 被收购前,粘性已经形成。即便有人尝试复制内容或迁移用户,也很难突破:
1.所有数据(浏览记录、粉丝、评论)都在平台;
2.内容创作者收益结构完整;
3.用户行为全链条闭环。
这给当前所有 GenAI 创业者一个提醒:护城河不是功能,而是生态绑定。
陈士骏坦言,YouTube 一开始其实是一个视频交友网站,上线后没人上传。于是团队就决定:“不如对所有视频内容开放”。从那刻起,YouTube 找到了自己的产品-市场契合。
“我见过太多创业 PPT,里面有 30 页商业模式。但很多爆款产品,一开始只是一个点子。真正的关键是执行。”
这场对谈的尾声,陈士骏反复强调:
1. 要持续做实验,让市场告诉你对错;
2. 与其高估一次决策的风险,不如快速迭代调整;
3. 广告、分成、订阅……商业化方式有很多,真正重要的是:用户是否愿意留下来。
陈士骏最终表达了他对 AI 创业的态度:
“AI 的发展不会慢下来,下一轮技术变革已经在加速。我们正处于一个充满试验的阶段,但不要急着下结论。因为没有谁知道答案。”
而 Manus 的团队,正是用一种「回归硅谷原教旨主义」的方式,在远离硅谷的地方,尝试复刻一场新的技术变革。
也许 18 个月后,它会成为 AI 世界的下一个 YouTube。