AI行业的商业化转型正在加速，Cursor和Manus的成功案例揭示了技术之外的盈利密码。当多模态AI成为标配，这两个'套壳'产品的突围之道值得深思——精准的产品定位、创新的定价策略和高效的价值交付，才是打破商业化僵局的关键。本文将深度解析Cursor的混合定价革命与Manus的结果付费模式，揭示AI产品盈利的核心逻辑。

2025年，AI行业正经历着一场深刻的变革。炫技的上半场已经结束，取而代之的是对商业模式和盈利能力的理性思考。当多模态融合成为标配、具身智能走向量产，”盈利”终于成为所有AI产品的终极考题。在这个转折点上，Cursor和Manus的成功路径为整个行业提供了宝贵的经验——AI产品的商业价值绝非技术含量唯一决定，精准的产品定位与高效的用户价值交付，才是盈利核心。

值得关注的是，Cursor与Manus的成功并非源于底层技术突破。两者均为“套壳”产品，未自研核心大模型。但它们恰恰印证：AI产品的商业价值绝非技术含量唯一决定，精准的产品定位与高效的用户价值交付，才是盈利核心。前者在存量市场重构定价逻辑，后者在增量市场定义价值标准，双双跳出了商业化困境。

一、 存量突围：Cursor的定价革命——从“无限畅享”到“精准计费”的生死局

在 AI 生产力工具赛道，Cursor 的转型堪称教科书级案例，其核心是破解 “算力成本与用户体验的矛盾”。

1.爆红的陷阱：“无限订阅” 的甜蜜与危机

2024 年，Cursor 凭借深度集成的 AI 编码体验（Copilot++）快速抢占市场，核心优势是降低编码门槛，让开发者在 “心流状态” 下实现代码补全、重构与生成。

初期定价策略：20 美元 / 月的 Pro 计划，承诺 “无限使用” 高级模型（如 Claude 3.5 Sonnet），精准击中开发者对 “工具稳定性” 和 “效率提升” 的需求，用户量指数级增长。

致命隐患：推出 “Composer” 功能（Agent 模式，可修改多个文件）后，重度用户（Power User）的 Token 消耗激增，单用户月算力成本远超 20 美元订阅费，单体经济模型严重倒挂。

2.定价危机：规则突变引发的信任崩塌

2025 年 6 月，Cursor 被迫调整策略：原 “无限使用” 改为 “20 美元 API 额度限制”，新增 200 美元 / 月的 Ultra 计划。

用户愤怒的核心：并非涨价，而是 “被剥夺感”—— 稳定体验消失，新功能几天耗尽额度，破坏心理契约。

关键启示：C 端用户对 “规则稳定性” 的敏感度远超预期，商业价值不能强行凌驾于用户价值之上

3.破局：混合定价策略的三重设计

最终 Cursor 通过 “透明化 + 灵活性” 挽回信任，找到盈利路径：

4.核心启示

C 端 AI 生产力工具的主流定价方向：基础订阅费（覆盖研发与基础服务）+ 计量付费（覆盖高算力消耗）。本质是让用户为 “明确的价值” 付费，而非 “模糊的承诺”—— 高质量 AI 服务有成本，“无限畅享” 要么是短期营销噱头，要么是亏损陷阱。

二、 增量创新：Manus的价值重构——从“过程付费”到“结果付费”的范式升级

如果说 Cursor 是 SaaS 模式的修补，Manus 则定义了 AI Agent 的全新商业逻辑，核心是 “替代人类劳动的价值跃迁”。

1.产品定位：从 “辅助工具” 到 “执行助手”

核心价值：自主规划、执行复杂任务（如 “分析 2025 年全球 AI Agent 市场并生成投资建议”），自动拆解任务、全网搜索、读取 PDF、提取数据、交叉验证，最终交付完整报告。

产品哲学：“Hands on AI”——AI 从 “辅助思考” 升级为 “替代执行”，省去用户全流程操作麻烦。

2.定价模式：按结果付费（Outcome-based Pricing）

采用 “积分制（Credits）+ 订阅制”，精准匹配成本与价值：

3.商业模式的两大核心优势

• 价值与付费意愿精准匹配：用户愿为 “节省整块时间” 付费（如 5 美元换一份高质量研报），价值感远超传统 Chatbot 的 “打字辅助”；
• 成本可控性强：任务复杂度与 Credits 消耗绑定，实现 “用户价值越高、企业利润越高” 的正向循环，避免重度用户吞噬成本。

4.收购验证：Meta 的 20 亿美元下注

2025 年底，Meta 以超 20 亿美元收购 Manus，核心看中其 “将流量转化为复杂服务价值” 的能力 —— 计划整合进 WhatsApp Business，从广告收入转向服务佣金收入。

5.核心启示

C 端 AI 产品的盈利潜力，取决于替代人类劳动的程度：

• 传统 AI 工具（修图、写作）仅提升效率，用户仍需主导流程，付费意愿有限；
• Agent 产品直接交付 “最终结果”，替代核心劳动，用户愿为 “省心、高效” 支付溢价。

三、 AI产品赚钱的通用逻辑：跳出技术陷阱，抓住三个核心要素

Cursor与Manus的案例，为所有C端AI产品提供了盈利的通用逻辑。作为产品经理，我们需要跳出“技术参数竞赛”的陷阱，聚焦用户价值、成本控制、生态协同三个核心要素，才能构建可持续的商业闭环。

1.用户价值：从 “功能满足” 到 “价值锚定”

AI 产品失败的根源，是没有找到明确的价值锚点。定义用户价值需回答三个问题：

1. 核心痛点：是否是 “刚需”（用户愿意花钱解决），而非 “锦上添花”？
2. 价值量化：如 Cursor 提升编码效率 30%，Manus 节省任务时间 80%，可量化更易打动用户；
3. 不可替代性：技术壁垒（如 Manus 的 Agent 规划能力）或体验壁垒（如 Midjourney 的审美与社区）。

2.成本控制：从 “盲目烧钱” 到 “精准核算”

AI 产品盈利的本质是 “收入 – 成本” 正向循环，算力成本是刚性支出，控制路径有三：

1. 技术优化：模型压缩（知识蒸馏、量化部署）、算力调度（错峰训练、Spot 实例），降低单位任务算力消耗；
2. 模式创新：成本与用户价值绑定（如 Manus），或转移算力成本（如 Cursor 的 BYOK 模式）；
3. 分阶段迭代：先通过 POC 验证核心功能商业价值，再扩大投入，避免盲目开发 “大而全” 功能。

产品经理必备思维

将成本核算贯穿全流程：

• 定义功能时：评估 “算力成本 + 用户付费意愿”；
• 定价时：确保核心用户 ARPU 值覆盖单位成本；
• 迭代时：优先优化 “成本低、价值高” 功能，淘汰 “成本高、价值低” 功能。3.生态协同：从 “单点突破” 到 “价值闭环”

单一 AI 产品盈利空间有限，生态协同才能放大价值，核心是 “互补性”：

产品经理生态视角

思考 “产品能融入哪些现有生态”“如何通过生态放大商业价值”：

例：AI 教育产品接入学校教务系统，提供个性化学习方案，通过学校渠道批量获客，降低获客成本。

四、 AI产品（经理）的“赚钱”路径

AI产品的商业化逻辑，同样适用于AI产品经理的个人发展。对于我们而言，最高效的“赚钱”路径，莫过于找到像Manus这样具备核心潜力的早期AI公司，以前几号员工的身份加入，伴随公司成长实现价值跃迁。而实现这一目标的关键，在于精准识别“潜力股”公司，可从三个核心维度判断：

其一，看团队与技术整合能力。不必苛求公司拥有自研底层大模型，像Manus那样能高效整合现有模型、解决实际问题的工程化团队更具商业化潜力，核心成员是否有成功创业或大厂核心岗位经验也至关重要；

其二，看商业化验证进度。早期公司需具备清晰的盈利路径，哪怕是小规模的付费用户验证，只要能证明用户愿意为产品价值买单，就比单纯依赖融资的公司更靠谱，比如MiniMax通过C端产品快速实现营收增长的模式就值得关注；

其三，看赛道与资本质量。优先选择处于上升期的细分赛道（如AI Agent、垂直领域生产力工具），同时关注投资方背景，产业资本或知名VC加持的公司，后续资源支持与资本化可能性更高。这要求我们具备超前认知，主动弥补技术短板、积累实战经验；放下身份执念，在早期团队中承担多元角色，以核心贡献换取股权与晋升机会。

依我看，风口之下，选择比努力更重要，与优质AI公司共成长，远比在成熟平台内卷更易实现个人价值的最大化。