近日，腾讯在访谈中对话Manus AI创始人兼CEO肖弘，就AI应用、Agent的爆发以及AI技术的未来发展展开了深入讨论。在AI技术狂飙突进的当下，肖弘通过深度观察AI应用生态的演变轨迹，提出了极具行业洞见的“新时代安迪比尔定律”，为理解当前AI产业格局提供了关键认知框架。

一、新时代安迪比尔定律的提出

肖弘创造性地提出了“新时代安迪比尔定律”，该定律揭示了AI产业的核心规律：大模型能力提升与创新应用消耗之间形成的动态平衡。正如PC时代英特尔处理器升级带来的算力红利被Windows系统消耗殆尽，当前LLM（大语言模型）的每次进化都会催生出更复杂的应用形态。Claude3.5 Sonnet与Cursor的案例正是这一规律的生动体现——模型能力突破需要应用层创新才能兑现用户价值。

二、算力吞噬的三大特征

肖弘指出，这种“算力吞噬”现象呈现出三个显著特征：

用户交互自然化：从表单填空到自然对话，从零散指令到上下文感知，交互方式持续贴近人类本能。

功能实现代码化：以Cursor为代表的编程工具证明，AI正从信息处理转向代码生成，通过自动编程解决复杂问题。

任务执行自动化：随着模型推理能力的提升，应用开始承担多步操作、错误修复等完整任务流程。

三、AI应用形态的演进路径

通过分析Jasper→ChatGPT→Cursor的演进路线，肖弘勾勒出AI应用发展的清晰轨迹：

功能专业化阶段：早期应用聚焦特定场景（如Jasper的营销文案生成），依赖结构化输入输出。

通用对话阶段：ChatGPT突破上下文理解，实现开放域对话，但需用户手动整合代码执行。

自主执行阶段：Cursor等工具实现代码自动生成与执行闭环，YOLO模式展现自动纠错能力。

智能体（Agent）阶段：下一代产品将具备虚拟执行环境，通过云端虚拟机自主完成多步复杂操作。

四、Agent产品的创新方向

在肖弘看来，真正的Agent应该具备三个核心能力：

长尾任务处理：通过代码生成调用API及现有工具，突破预设功能限制。

虚拟执行环境：构建云端沙箱环境，安全执行高风险操作并支持任务回滚。

异步交互架构：打破传统Chatbot的同步对话模式，支持任务分步执行与过程干预。

肖弘强调，这种进化需要技术架构的突破，如虚拟服务器+浏览器环境构成执行底座，思考过程可视化（如DeepSeek的“思维链”展示）建立用户信任，多模态模型突破文本交互限制。

五、原厂与应用公司的竞合边界

针对模型厂商与应用开发者的关系，肖弘提出了差异化生存策略：

原厂战略聚焦：OpenAI等模型厂商必然占据Chatbot入口，但受限于资源投入，难以覆盖所有垂直场景。

应用创新空间：垂直领域、工程化难度高的“脏活累活”、技术窗口期创新构成三大机会领域。

生态位选择法则：短期可抓住模型能力跃迁的窗口期，长期需构建不可替代的用户价值。

六、DeepSeek的范式启示

作为现象级产品，DeepSeek的成功验证了三个创新法则：

技术透明化：完整展示思考过程建立用户信任，突破“黑箱”认知障碍。

体验反直觉：长文本输出反而增强用户参与感，打破“简洁即美”的固有认知。

单纯产品主义：聚焦核心能力展示，避免过度商业化对用户体验的侵蚀。

七、产业演进预测

肖弘预判AI应用将呈现三大趋势：

能力平民化：编程等专业能力通过AI工具普惠，催生全民开发者生态。

交互拟人化：从同步对话转向异步任务管理，更贴近真实工作场景。

架构云端化：虚拟执行环境成为标配，确保复杂任务的安全可靠执行。

肖弘强调，在这个模型能力持续外溢的时代，应用创新的本质在于构建“能力转化器”——既需要前瞻性预判模型进化方向，又要有工程化实现用户价值的落地能力。正如他强调的“预测性创新”法则：成功的AI应用开发者，必须提前布局下一代模型可能释放的能力空间，在技术突破到来时完成用户价值的完美转化。