三款拍題應用三條路徑，誰在定義下一代教育 AI？

2025 年 10 月，字節(jié)旗下的 AI 解題應用 Gauth 登上了美國 App Store 教育類免費榜榜首，超越了 Duolingo 與 Google Classroom 等長期頭部產(chǎn)品，成為北美學生下載最多的學習工具之一。

這并非一夜之間的奇跡。Gauth 早在 2020 年就以「AI 解題助手」的身份出海，初期憑借中小學數(shù)學「拍題」功能切入市場。如今，它從一個中國出海產(chǎn)品，成長為全球教育 AI 賽道的現(xiàn)象級案例。

與此同時，作業(yè)幫推出的 Question AI 在印尼和北美穩(wěn)步擴張，而老牌應用 Photomath 則依靠其深厚的算法底蘊與品牌認知固守陣地。這三款產(chǎn)品的差異走勢，揭示了教育 AI 市場從功能創(chuàng)新走向體系化競爭的趨勢。

根據(jù) Sensor Tower 與 FoxData 的 2025 年第三季度數(shù)據(jù)，Gauth 在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)了約 200 萬次下載、100 萬美元營收，其中 90% 以上來自美國市場。相比之下，Question AI 當季下載約 25 萬次、營收 40 萬美元，而 Photomath 維持 190 萬次下載、110 萬美元營收的穩(wěn)定體量。

Gauth、Question AI 和 Photomath 多維對比圖（數(shù)據(jù)來源：FoxData）

這組數(shù)據(jù)標志著，Gauth 已經(jīng)完成了從 「追求用戶增長」到「實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)」 的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。AppFigures 回溯數(shù)據(jù)顯示，2024 年同期 Gauth 單周營收峰值僅 4.6 萬美元，如今已突破百萬美元區(qū)間，同比增長超過 400%。這不僅是流量放大的結(jié)果，更意味著其在北美市場的付費滲透路徑開始跑通。

在 FoxData 的榜單上，Gauth 于 2025 年 10 月連續(xù)多日穩(wěn)居美國教育類免費榜首，超越 Duolingo 與 Google Classroom。該榜單按 24 小時新增下載量滾動更新，因此體現(xiàn)的是「短期新增動能」。

2025 年 10 月美國 App Store 教育類免費榜（圖片來源：FoxData）

Question AI 同樣進入 Top 10，說明其廣告投放與渠道合作初見成效，而 Photomath 未出現(xiàn)在榜單之列。對 Photomath 而言，這種「缺席」并非衰退，而是增長方式的不同——它的活躍度更多依賴長期留存與訂閱續(xù)費，而非短期流量沖高。

綜合來看，Gauth 的增長邏輯并非單純的「拉新爆發(fā)」。其在用戶結(jié)構(gòu)、變現(xiàn)模式和產(chǎn)品迭代上的演進，勾勒出一種全新的商業(yè)模式：通過「算法+內(nèi)容」雙引擎構(gòu)建用戶留存閉環(huán)，并借助生態(tài)協(xié)同效應驅(qū)動全球擴張。

表面上看，Gauth 與 Question AI、Photomath 都屬于拍題類應用，但在產(chǎn)品邏輯上，Gauth 早已不再是一個「拍照解題器」。

Photomath 的核心優(yōu)勢仍是數(shù)學垂直領(lǐng)域的算法精度，依靠成熟的符號識別與計算網(wǎng)絡(luò)，為用戶提供標準化的逐步演算。Question AI 則延續(xù)作業(yè)幫的教學導向，通過輕量模型優(yōu)化作業(yè)輔導與批改功能，但仍以單題解析為核心。

而 Gauth 的創(chuàng)新在于打破「工具型解題」的邊界，將多模態(tài)識別、邏輯推理與個性化反饋深度融合，構(gòu)建了一個有機的「學習系統(tǒng)」。

這種系統(tǒng)化首先體現(xiàn)在識別與生成的結(jié)合。Gauth 接入了 ByteDance 自研的大語言模型 Doubao 教育版本，具備跨文本、圖像與表格的綜合識別能力。它不僅能識別題目，更能「理解問題」，從而生成不同思路、關(guān)鍵步驟與反例講解。例如，一道幾何題，系統(tǒng)會同時提供代數(shù)與圖形法兩種解法，并解釋思維路徑。這使得 Gauth 的回答更接近「教師講題」而非「機器輸出」，其學習價值不再停留在答案本身，而是轉(zhuǎn)向?qū)λ季S過程的激發(fā)。

Gauth 功能頁面（圖片來源：App Store）

其次，Gauth 在內(nèi)容邏輯上強化了學習反饋。拍題不再是一種即時行為，而成為學習數(shù)據(jù)的入口。用戶每完成一次解題，系統(tǒng)都會自動生成錯題記錄與學習報告，并根據(jù)答題類型推送相關(guān)知識點復習。這意味著 Gauth 正在從「單一工具」演化為「學習路徑管理者」。其用戶留存率長期高于行業(yè)均值約 15%，表明這種「系統(tǒng)型陪伴」正逐漸替代傳統(tǒng)拍題工具的臨時性使用模式。

更重要的是，Gauth 在體驗層面重塑了 AI 與用戶的關(guān)系，將對話式 AI 嵌入解題界面，允許學生直接追問「為什么這一步這樣算」，系統(tǒng)會以自然語言解釋邏輯。答案不再是冰冷的符號，而是具備了啟發(fā)式的教學溫度。相比之下，Photomath 依舊提供單向推理的標準解，Question AI 的答疑互動則仍受限于響應延遲與模型深度。

正因如此，Gauth 的 App Store 評分長期維持在 4.8 分，高于同類平均 4.3 分。換言之，Gauth 之所以能跑贏對手，不是因為解題更快，而是因為它「解得更懂學生」。從「生成答案」到「生成理解」，這一步跨越，讓它成為 AI 學習助手而非作業(yè)工具。

如果說 Photomath 的成功依靠算法精度，而 Question AI 依靠教育經(jīng)驗，那么 Gauth 的海外突圍，則是一場算法、內(nèi)容與生態(tài)的合作。它不僅是一個技術(shù)產(chǎn)品，更是字節(jié)跳動全球體系的一環(huán)。自 2020 年上線以來，Gauth 的出海策略幾乎與 TikTok 的成長路徑同步——從單一功能的工具化產(chǎn)品，逐步演化為一個具備傳播自生力的學習品牌。

Gauth 在北美的破圈，離不開 TikTok 的支撐。自 2023 年起，它便開始在 TikTok 上進行系統(tǒng)化的內(nèi)容投放與用戶運營。與傳統(tǒng)教育 App 以廣告為主的營銷不同，Gauth 選擇讓內(nèi)容自己生長。學生創(chuàng)作者成為傳播的核心，他們用第一人稱拍攝深夜備考、拍題救急的短視頻，配上「AI saves my GPA」或「POV: your last hope before exam」等輕松語氣的文案，讓產(chǎn)品自然嵌入校園語境。這些視頻往往以幽默、真實的方式傳遞「共情」，更像同齡人之間的經(jīng)驗分享，而不是品牌廣告。

更重要的是，Gauth 與字節(jié)系其他出海產(chǎn)品共享數(shù)據(jù)與增長系統(tǒng)。其廣告分發(fā)、A/B 測試和內(nèi)容分析工具與 CapCut、Lemon8 共用后臺，形成了一個「內(nèi)容—算法—轉(zhuǎn)化」的閉環(huán)。用戶在 TikTok 看到拍題演示視頻時，可以直接通過短鏈跳轉(zhuǎn)至 App Store 下載頁面，實現(xiàn)即時轉(zhuǎn)化。

Gauth 在 TikTok 上的官方賬號（圖片來源：TikTok）

更重要的是，Gauth 與字節(jié)系其他出海產(chǎn)品共享數(shù)據(jù)與增長系統(tǒng)。其廣告分發(fā)、A/B 測試和內(nèi)容分析工具與 CapCut、Lemon8 共用后臺，形成了一個「內(nèi)容—算法—轉(zhuǎn)化」的閉環(huán)。用戶在 TikTok 看到拍題演示視頻時，可以直接通過短鏈跳轉(zhuǎn)至 App Store 下載頁面，實現(xiàn)即時轉(zhuǎn)化。相比之下，Question AI 在海外市場仍依賴 Google Ads 和 App Store 推薦位，曝光效率與用戶參與度都相對有限。而 Photomath 雖有 Google 生態(tài)背書，但主要依賴功能口碑，缺乏社交媒體的傳播勢能。

這種「生態(tài)內(nèi)傳播」成為 Gauth 出海的最大優(yōu)勢。它不只是一個解題工具，而是一個能夠在內(nèi)容平臺上被持續(xù)講述的品牌。算法的本地化與營銷的原生化在這里交織在一起，Gauth 的推薦系統(tǒng)會根據(jù)地區(qū)調(diào)整展示題型和視頻素材，美國市場側(cè)重代數(shù)與幾何，印尼市場則強化物理與化學內(nèi)容。

Gauth 的成功說明，教育產(chǎn)品的全球化不再只是技術(shù)的輸出，更是社交語言的翻譯。它懂得如何用內(nèi)容融入本地社群，用算法理解不同的學習習慣。TikTok 不是它的廣告渠道，而是它的「課堂」——一個用同齡人內(nèi)容重新定義學習的公共空間。

在這一點上，Gauth 的競爭對手顯得傳統(tǒng)：Question AI 的本地化仍停留在教師資源層面，Photomath 的信任度高卻缺乏傳播生命力。Gauth 的路徑更像是中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品出海的典型范本，以生態(tài)驅(qū)動內(nèi)容，以算法承載文化。它的增長不僅來自下載曲線的上揚，更來自品牌與用戶關(guān)系的結(jié)構(gòu)性重建。

Gauth 登頂榜單，只是一個階段的注腳。對于這家以「AI 學習伴侶」為定位的產(chǎn)品而言，北美市場的成功，不僅驗證了其與字節(jié)生態(tài)協(xié)同的可行性，更揭示了一個更深層的趨勢：教育科技的價值原點，正從「提供標準答案」轉(zhuǎn)向「激發(fā)個體理解」。Gauth 的真正野心，并非止步于做一個更高效的解題工具，而是旨在成為一個認知的「解鎖器」，通過多模態(tài)交互和啟發(fā)式對話，幫助學生突破固有的思維瓶頸，解鎖他們自主探究和舉一反三的能力。

然而，教育是一場關(guān)乎信任與長期效果的競賽。對于 Gauth 來說，當下的成功意味著將面對用戶更嚴苛的審視、更復雜的本地化課程挑戰(zhàn)，以及與全球巨頭在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和內(nèi)容生態(tài)上更為激烈的博弈。未來，Gauth 能否將其學習系統(tǒng)打磨得更具學術(shù)深度和情感智能，能否在規(guī)模化增長與個性化體驗之間找到可持續(xù)的平衡點，將決定它能否從一款「現(xiàn)象級應用」蛻變?yōu)橐粋€深受用戶信賴的「常青型平臺」。

這場始于「解題」的全球化實驗，其下一章，關(guān)乎的是技術(shù)如何更深地融入教育內(nèi)核。Gauth 的旅程，正在重新定義 AI 與學習的關(guān)系——從工具到伴侶，從輔助到賦能。它的下一步，不僅關(guān)乎市場份額，更關(guān)乎能否真正解鎖一種面向未來的、人機協(xié)奏的全新學習范式。