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记得一位放弃了浏览器这个方向的朋友说过：
如果创新不大，用户切换的动力不够高，& 简单的创新也容易被大公司集成或者被插件生态覆盖。
如果创新不大，用户切换的动力不够高，& 简单的创新也容易被大公司集成或者被插件生态覆盖。
hidecloud: 你的下一个 agent 浏览器何必是新浏览器？😉
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一年前的我们，不知路在何方，却心向远方。
YuanLiu: 又一次在香港半夜随机坐上一辆双层巴士，与@小宏 体验了罗曼蒂克的开头和荒郊野林找不到车（地名逐渐奇崛）只好灰头土脸打Uber回酒店的结尾；一看地图已经快坐到深圳了
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来自 Safe.ai 和 ScaleAI 的研究，没有联系公司，独立做的测试。用来衡量真实工作任务场景里AI的自动完成率，Manus 排名第一。
明年会是这个完成率提升最陡峭的一年。
Website: remotelabor.ai
Paper: remotelabor.ai/paper.pdf
明年会是这个完成率提升最陡峭的一年。
Website: remotelabor.ai
Paper: remotelabor.ai/paper.pdf
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发完 Manus 1.5， 错峰转发一下和 Windows 的合作！记得之前问过 Satya ，怎么判断合作真正的成功，他的回答是：
1. The more Manus runs, the more Windows and Azure run.
2. The more Windows runs, the more Manus runs.
If we achieve both, that’s perfection.
11 月会有更多和 MS 的合作进展和大家分享。
点击查看 Windows 官方博客《Making every Windows 11 PC an AI PC》 ： blogs.windows.com
1. The more Manus runs, the more Windows and Azure run.
2. The more Windows runs, the more Manus runs.
If we achieve both, that’s perfection.
11 月会有更多和 MS 的合作进展和大家分享。
点击查看 Windows 官方博客《Making every Windows 11 PC an AI PC》 ： blogs.windows.com
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Manus1.5 发布啦！大幅优化了 Web dev 能力！这个不仅没有变得更垂直，更加说明了通用内核的泛化能力。
用过两种不同方式做 AI 产品。
第一种是：识别用户需求，使用不同的模型和技术，快速地交付功能，整合到同一个产品里，共享一个品牌。这是 Monica 的做法，今天还能看到有产品重复这个路径。
另外一种是，从技术角度出发，持续构建好一个能力更好的内核，随着内核能力的进化，补充上传统的产品工作，让一些今天技术状态下 PMF 的场景被做得足够好、最好。以 Web dev 为例，用几周的时间就做到了世界最好水平（请随意对比！）
这是 Manus 的方法。所以与之匹配的，从这一次发布开始，每次重要的更新都会有一个版本号，这更加反映实质：Manus 首先是一个 Agent architecture，然后才是一个产品。
用过两种不同方式做 AI 产品。
第一种是：识别用户需求，使用不同的模型和技术，快速地交付功能，整合到同一个产品里，共享一个品牌。这是 Monica 的做法，今天还能看到有产品重复这个路径。
另外一种是，从技术角度出发，持续构建好一个能力更好的内核，随着内核能力的进化，补充上传统的产品工作，让一些今天技术状态下 PMF 的场景被做得足够好、最好。以 Web dev 为例，用几周的时间就做到了世界最好水平（请随意对比！）
这是 Manus 的方法。所以与之匹配的，从这一次发布开始，每次重要的更新都会有一个版本号，这更加反映实质：Manus 首先是一个 Agent architecture，然后才是一个产品。
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飞机上看到这一段，有一点感动，如果我在经营一家 VC，会把它打印出来贴在墙上：
There is a glorious rainbow that beckons those with the spirit of adventure. And there are rich findings at the end of that rainbow.
To the young and the not too old, I say, look at the horizon, find that rainbow, go ride it. Not all will be rich; quite a few will find a vein of gold. But all who pursue that rainbow will have a joyous and exhilarating ride and some profit.
There is a glorious rainbow that beckons those with the spirit of adventure. And there are rich findings at the end of that rainbow.
To the young and the not too old, I say, look at the horizon, find that rainbow, go ride it. Not all will be rich; quite a few will find a vein of gold. But all who pursue that rainbow will have a joyous and exhilarating ride and some profit.
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Dia / Arc 被 Atlassian 收购了，这可能是它最好的结局了。
新技术用在老品类更适合做防御。
老品类的问题是：如果创新不大，用户切换的动力不够高，& 简单的创新也容易被大公司集成或者被插件生态覆盖。而如果创新很大，用户的切换成本就很高。
所以这一次做浏览器的公司，要么：
1)很会营销，比如 ：Arc 是拍视频，PPLX 是用收购 chrome 当噱头吸引免费关注。
2)做 ToB，特别是 enterprise，组织可以强制选择。比如Island 。
我们不会做营销（真的，谢谢🙏），不会做 enterprise，也不是为了被收购而成立，去年在探索了大半年之后，主动放弃了这个品类。
在当时是一个不容易的事情，也做好了当时正在进行的融资无法完成的准备。
但在放弃的同时，我们知道，我们将得到了一个无比稀缺的资产：一只磨合得很好、有战斗力、但是无所事事的团队。
然后才有了后面挑战和参与到下一个大机会的可能。
新技术用在老品类更适合做防御。
老品类的问题是：如果创新不大，用户切换的动力不够高，& 简单的创新也容易被大公司集成或者被插件生态覆盖。而如果创新很大，用户的切换成本就很高。
所以这一次做浏览器的公司，要么：
1)很会营销，比如 ：Arc 是拍视频，PPLX 是用收购 chrome 当噱头吸引免费关注。
2)做 ToB，特别是 enterprise，组织可以强制选择。比如Island 。
我们不会做营销（真的，谢谢🙏），不会做 enterprise，也不是为了被收购而成立，去年在探索了大半年之后，主动放弃了这个品类。
在当时是一个不容易的事情，也做好了当时正在进行的融资无法完成的准备。
但在放弃的同时，我们知道，我们将得到了一个无比稀缺的资产：一只磨合得很好、有战斗力、但是无所事事的团队。
然后才有了后面挑战和参与到下一个大机会的可能。
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revenue run rate 是更合理又常见的指标。
Manus 的业务里面有少量的收入来自重度用户额外购买的一次性的积分（Credit），这部分不是 recurring revenue，用 ARR 无法完全反映业务实质。
带有 Usage based 的业务，在正式的财报里也一般选择公布 RRR，例如：AWS、Databricks、Stripe、Salesforce。
Manus 的业务里面有少量的收入来自重度用户额外购买的一次性的积分（Credit），这部分不是 recurring revenue，用 ARR 无法完全反映业务实质。
带有 Usage based 的业务，在正式的财报里也一般选择公布 RRR，例如：AWS、Databricks、Stripe、Salesforce。
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Peak 参加了今年的 Stripe Tour并且分享了我们最新的收入数据。我们开玩笑说，也许应该在写一篇文章科普下：How to calculate ARR, Correctly.
之所以用 Revenue Run Rate 这个数值，是因为它是一个严谨的财务口径数据，计算方法也相当简单：当月的 Revenue *12。
需要注意的是，Revenue 并不等于 Cash Income。很多 AI 产品都会有年付选项，这部分只能算作预存款，而不能记为 Revenue。如果我们按照这种【错误方式】披露，可以算出一个一个比 1.2 亿美金更大的数。（再次说明，这是不正确的计算方法。）
另外一个重灾区是关于 ARR 的计算。一个典型的错误的做法是：在产品上线的初期，用 7 天的 Cash income * 52。这里有两个问题：1 是刚刚所说，包含了年付的 Cash，可能会多很多倍。2 是，在一个产品上线的早期，热度高、尝鲜者多，对未来的预测很容易是高估的。
回到Stripe 的活动，其实有个最简单的方式可以去看一家公司的 ARR：打开 Stripe，找到 MRR ，乘以 12，就能计算出这个产品在全世界内被认可的ARR 数字，而不是 Vibe ARR。
最后隔空感谢 Chetan 昨天深夜还在和我一起聊这些数字和指标。他一直鼓励我们志存高远，用最好的 Benchmark 在要求团队。
之所以用 Revenue Run Rate 这个数值，是因为它是一个严谨的财务口径数据，计算方法也相当简单：当月的 Revenue *12。
需要注意的是，Revenue 并不等于 Cash Income。很多 AI 产品都会有年付选项，这部分只能算作预存款，而不能记为 Revenue。如果我们按照这种【错误方式】披露，可以算出一个一个比 1.2 亿美金更大的数。（再次说明，这是不正确的计算方法。）
另外一个重灾区是关于 ARR 的计算。一个典型的错误的做法是：在产品上线的初期，用 7 天的 Cash income * 52。这里有两个问题：1 是刚刚所说，包含了年付的 Cash，可能会多很多倍。2 是，在一个产品上线的早期，热度高、尝鲜者多，对未来的预测很容易是高估的。
回到Stripe 的活动，其实有个最简单的方式可以去看一家公司的 ARR：打开 Stripe，找到 MRR ，乘以 12，就能计算出这个产品在全世界内被认可的ARR 数字，而不是 Vibe ARR。
最后隔空感谢 Chetan 昨天深夜还在和我一起聊这些数字和指标。他一直鼓励我们志存高远，用最好的 Benchmark 在要求团队。
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