Muse这一波，国内大厂跟也不好，不跟也不好

在推出仅二十天的时间里，Muse就已经收获了大约400万总用户和60-80万的日活跃用户；要知道，它目前还只在美国、加拿大等少数几个市场提供下载服务。Meta的股价在此期间上涨了大约20%，从“AI行业的失意者”转变为“AI领域的新领军者”。还记得两个月前，Meta的第二季度财报电话会议上，分析师们反复追问扎克伯格：“为什么Meta还要投入大量资金开发Muse Spark模型？为什么不直接依赖第三方或开源模型？”如今，扎克伯格终于可以对华尔街扬眉吐气地说：“这就是原因！”

Muse是一个功能强大、操作便捷、面向普通消费者的AI Agent。很多人都在问：它与OpenClaw，以及Meta曾有意收购的Manus等竞争对手，有什么区别？区别非常大。从市场定位来看，Muse的策略非常明确，就是针对普通人群、解决消费端的问题，而目前大多数流行的Agent都聚焦于生产力和办公领域。更重要的是，从技术层面看，Muse和OpenClaw的差异显著：

OpenClaw是一个运行在用户个人电脑上的Agent运行环境，所有数据都存储在本地，用户拥有完全的控制权，可以选择任意模型来完成任务。

Muse是一个运行着Agent的虚拟机，这个虚拟机由Meta预先配置并负责安全，数据存储在虚拟机上，只能使用Meta自家的Muse Spark模型。

Meta所说的“每个Muse用户都有一台专属电脑”，当然不是指给每人分配一台实体PC，而是指在云端为每位用户分配了一台预先配置好的虚拟机。因为是预先配置的，所以用户无需进行繁琐的安装调试；由于安全方案由Meta打包负责，因此可以执行复杂的、涉及金钱的操作；因为不依赖本地算力，所以在手机上也能运行。

这就是Muse与其他Agent产品最大的不同。OpenAI、Anthropic乃至谷歌等竞争对手，至今还没有推出过类似的产品。国内的WorkBuddy、豆包、千问办公等，也走的是OpenClaw的路线。OpenClaw还需要“培养”，而Muse不需要，操作简单到极致，字面意义上的“有手就能用”，将AI Agent的门槛基本降到了零。

01

那么问题来了：OpenClaw那一波，国内大厂跟进了，而且跟得相当成功（这里点名WorkBuddy）。Muse这一波，国内大厂跟不跟？

按照国内大厂的一贯作风，肯定是应该跟进的，这很可能是一个下一个1亿日活跃用户级别的市场，比OpenClaw的群众基础强得多，商业化的想象空间也大得多。问题在于：算力消耗也不在一个量级，真的可能膨胀到让一家大厂不堪重负。

OpenClaw以及WorkBuddy这样的本地Agent运行环境，循环运行在用户本地，大部分数据也存储在用户本地，只是在调用Token时才需要外部算力。具体来说：

Agent编排，也就是任务分配、协同、上下文保持等操作，由用户的CPU执行，相关数据也运行在用户的内存中；

在这个过程中产生的需要长期存储的数据，基本存储在用户的硬盘，或用户指定的远程存储位置（由用户付费）；

调用外部大模型时，Token所需的算力由第三方模型服务商或云厂商负责，用户只是付费接收结果；但如果用户在本地部署了模型，就连这个环节的算力也由用户承担。

Muse则完全相反：Agent编排由Muse虚拟机负责，数据存储在虚拟机中，大模型则只能使用Muse Spark。所有算力和存储都由Meta负责，用户的设备只是一台瘦客户端，即使设备完全断电断网、用户去睡觉，Agent仍然在虚拟机中持续运行，只是在关键节点需要获得用户批准。

想象一下，这个模式会新增多少算力和存储需求……全国至少有5000万台电脑安装过OpenClaw、WorkBuddy或其竞品，如果大厂要跟进Muse模式，就意味着要代替用户把这5000万台电脑的CPU算力和存储空间全部接管过来。匪夷所思，想想就觉得可怕。

02

如果上述愿景发生在一年前，国内大厂可能会毫不犹豫地跟进，因为当时资本市场喜欢看大厂烧钱砸算力、砸存储，阿里宣布提高资本开支目标时，投资者是欢欣鼓舞的。

但现在风向已经变了。

当腾讯、阿里先后宣布创纪录的季度资本开支时，市场的反应是冷淡的，甚至是怀疑的。

在中国如此，在美国同样如此。Meta在第二季度宣布坚定上调资本开支时，市场也是冷淡的，所以扎克伯格才要宣称“如果算力过剩了可以租出去”。这两个星期Meta大涨，很大程度上是因为之前已经跌过了，投资者接受了“你非要烧钱不可”这样一个无奈的愿景，然后惊喜地发现“原来烧钱还是有用的”。即使在这种情况下，Meta也仍然没有收复一年前的历史最高点。

任何大厂，不管是中国的还是美国的，如果下定决心复制Muse模式，肯定要再狠狠砸一笔钱，而且很难通过对原有资本开支计划的调整来完成。因为Muse需要大量的CPU算力以及长期存储空间，与大厂既定的数据中心硬件结构并不相似。当然，这对于英特尔、AMD等CPU厂商来说是特大喜讯，AMD因此突破了1万亿美元大关。对于互联网大厂来说，则是早已不堪重负的荷包，又要打开一道新的缺口……

何况中国的用户数量还远远大于北美。Muse在北美红透半边天，到现在日活跃用户还没超过百万。如果是在中国，做到千万日活跃用户应该不是难事，那就意味着十倍的算力和存储需求……事实证明，中国用户，无论其工作与AI是否相关，在AI Agent方面的FOMO情绪都是全球最强的。我的一位AI创业者朋友就感叹，老头老太太上街找人安装OpenClaw，这种事情只有在中国才会发生，放到硅谷都不敢想象。假设真弄出一个中国版Muse，啧啧，那画面太美，你想象一下？

如此浩大的、近乎无底洞的成本，国内大厂如果要跟进，必须先确定一件事情：国内用户能迅速培养起付费习惯，或者立即通过广告、交叉导流等方式产生足够的收入。总而言之一句话：羊毛出在羊身上。这谁敢确定啊？万一你收费了，竞品不收费，你咋办？豆包、Kimi等聊天应用都有付费选项，迄今的效果谈不上特别理想，个人Agent付费的命运难道就能好很多吗？

我感觉，这个国庆假期，大厂的管理层以及AI产品团队注定没法好好休息了，大家都得严肃思考——这一局我跟还是不跟？不跟的话，被竞品抢占了山头，责任谁来负？跟的话，追加一笔巨大的资本开支，钱从哪里来？

不管答案是什么，资本市场估计都不会太喜欢。只有算力和存储产业链可以接着奏乐，接着舞。

本文来自微信公众号 “互联网怪盗团”（ID：TMTphantom），作者：怪盗团团长裴培，36氪经授权发布。