AI賦能教育：個性化、全球化與未來學習場景｜WAVE2025

整理｜洋紫

當AI的大潮摧枯拉朽般涌來時，一波又一波的工作替代潮讓人意識了到這場變革有多劇烈。

但實際上，更長遠的革新是，AI重新讓人們審視當下的教育方式。

今年初世界經濟論壇發布的《2025年未來就業報告》顯示，生成式人工智能和快速技術變革等趨勢，正顛覆各行各業和就業市場，近40%的核心工作技能將會改變。與此同時，教師和學生能力框架也將被重構。

從短期來看，AI在語言交流中的變革已經在發生，語言教育的門檻正在下降；從長期來看，我們更要思考教育的核心應該是什么，怎樣的方式是最好的。

在11月20日由全球化媒體智庫——霞光社ShineGlobal&霞光智庫聯合阿里云舉辦的AI火花π「模型應用·編碼新未來｜WAVE2025泛互聯網全球大會」上，赤道象限EquatorQ 創始人李依桐與Mootion聯合創始人童超、HelloTalk CMO Sophia、PalFish國際化業務負責人李曉、StudyX Inc創始人&CEO李令等嘉賓，就《AI賦能教育：個性化、全球化與未來學習場景》的話題進行了探討。

嘉賓們分享了各自產品在不同市場本地化過程中的見聞，并就AI教育在海外不同市場的業務形態展開了思考。

以下為詳細內容，霞光社經整理發布。

李依桐（主持人）：感謝四位嘉賓，我是赤道象限EquatorQ 的創始人，我們核心聚焦在AI板塊，是媒體+孵化器的屬性，今年在上海落地了非常多場AI行業的活動，今天很榮幸討論AI+教育的議題，我們今年鏈接了非常多教育相關的企業，包括比較成熟的，也包括初創的，今天四位嘉賓也可以給我們不一樣的啟發。有請四位嘉賓依次介紹一下。

童超：大家好，我是Mootion的聯創童超。Mootion是一個面向C端視頻創作的工具，從去年我們發布產品開始，發現了很多新的用戶場景，雖然是一個看上去通用的產品，但是我們實際上確實在教育這個場景里面發現很多新的用戶使用AI的方式，一會兒可以多聊一些這些新的有意思的場景。

李依桐：Mootion今年在AI圈比較火我特別關注過咱們的產品，發現在增長上有非常多的洞察和真實的實踐，在兒童包括教育的場景做的非常好，等會兒可以重點的介紹一下。接下來有請Sophia。

Sophia：我是來自HelloTalk的Sophia。HelloTalk是全球最大的語言交換學習平臺，說全球最大，實際上確確實實是從第一天開始就很少有人關注這個賽道，我們是把全世界想學習對方母語的兩個人放在一塊，讓他們彼此教對方母語，這個過程會讓大家一方面交上了朋友，另一方面把對方的語言學會了。所以我們是一個跨越社交和學習兩端的一個比較大的應用，截止目前全球大概200多個國家的人，其實都在上面已經匯集了六千多萬的用戶，在這個垂類里面一直保持全球第一的位置。

HelloTalk CMO Sophia

李曉：我是李曉，來自伴魚，我們海外的品牌是PalFish。我們做的比較早，我們起家是做少兒英語，我們已經十多年了，出海5年，主要是在東南亞泰國、越南、馬來西亞、印尼都有分公司，有一些教育硬件設計到北美、澳洲、歐洲、中東有一些業務。去年也做了很多線下業務，現在海外有十幾家的線下學習中心，大家去旅游去玩對教育感興趣都可以多多的交流。

李依桐：確實現在做出海的，做線上（渠道）會比較多，李總這邊有線下的經驗可以來分享，很期待。有請李令總。

李令：我是StudyX Inc的李令。我們是一家始終在教育賽道關注教育方式，在AI時代教育方式、學習方式變化的一個公司。我們從2021年開始做海外教育的學習工具，實際上從2023年ChatGPT出來之后，我們到2023年底才完全擁抱AI，2024年推出全新的形態，有一定的增長，今天我們對自己的定義不僅關注學習工具，希望成為學生的學習伙伴，甚至未來幫助他，跟他共同成長。

李依桐：問一點干貨，先問一下Sophia，你剛剛提到我們在對話包括真人這些陪練上面，您覺得AI的融合之后，您覺得會改變這個原有的陪伴陪練的模式嗎？

Sophia：我們從 2012 年就開始做，做得比較早。我老板是一個技術極客，他從第一天起就開始把全世界各國的人在彼此學習過程中的語料、感觸、發音、對話這些場景全面積累起來。我們從 2012 年開始累積，到 2013 年的時候積累得比較多，那個時候就嘗試過自己搞一個模型。從 2013 年開始自己做，在這個過程中發現語言是一個比較容易結構化的模型。這東西在我們看來既是一套算法，也是一套規則。當時有很多沉淀，也有一個非常大的突破：我們在微信之前就已經實現了長按就能識別文字，識別文字后可以實時翻譯，而且支持很多語言，不只是中文和英文這么簡單，在全世界我們很早就實現了十幾種語言的自生態化。

我們從第一天起就有這樣的場景，所以在 2022年ChatGPT 爆發的時候，我們不會有很強的失重感。我們確實嵌套了很多內容，跟全球最典型的模型都有底層合作，再加上我們有最豐富的語言交流場景。HelloTalk 是為了讓大家找到活人，能夠彼此產生情感和社交屬性。但是，怎么讓 AI 技術盡最大努力在社交、語言學習的過程中產生更強的加持，而不是沖淡人與人之間的溫度，這個過程我們確實有一些感觸。

我們當時覺得，本來大家學外語磕磕絆絆，在這個過程中如果有 AI 能夠提供幫助，尤其是針對東亞人群，比如中國人、日本人、韓國人這類比較細致的人群，AI 能夠提供很大的輔助，可以當陪練、校正發音。當技術發展到非常平民化的時候，就能讓我們曾經希望實現的全球溝通夢想，向前邁出實實在在的一步，這是 AI 技術在實現全球無障礙交流中的一個重要體感

后來我們思考，在自己的生態里，有溫度、有趣的場景，如何才能不被技術沖淡。后來我們發現，人類很多東西完全不可替代，他們會經常聊一些好吃的、好玩的。上一輪嘉賓在談 IP 的時候強調親情、友情、愛情，人與人之間絕對是溫度型的東西。我們發現，這些是相互加持的。這也是我們摸索一段時間后，非常希望借這樣一個場景跟大家做回應。在座有不少伙伴從事這個領域，需要平衡人的力量和 AI 的力量

李依桐：對，像Sophia總這邊做的比較早，我聽到很早就在關注AI，總有一些朋友覺得AI是不是剛火，其實已經火了好多波，只是這波在底層技術上不太一樣。李令總，我們最開始的時候定位會比較偏作業批改的工具，后面完善成更像是學習管家陪伴的感覺，當然我描述不一定很精準，這個過程當中您結合技術包括用戶反饋做了怎樣的調整，或者是有些什么經驗可以跟我們分享一下？

李令：的確，StudyX Inc 在 2023 年、2024 年，包括從 2021 年開始的時候，都想從作業答疑的場景切進去。我們第一天不僅僅是做這個場景，但因為我們是創業公司，所以從這里切進去。2024 年有了很多海量的用戶增長，到現在已經有超過一千多萬用戶在使用作業答疑的功能。

StudyX Inc創始人&CEO李令

這個過程中我們發現，通過作業答疑雖然能了解學生問哪些東西、屬于什么學科、什么階段、對哪些知識點可能不了解，但這些數據在我們看來還是太淺了。包括跟用戶的互動，我們認為是“即用即走”的狀態，可能來這里只是想找到一個解決思路或者一個答案。我們會覺得這跟我們想做的 AI 賦能教育或者學習方式的變革相比，肯定還是一個很短暫的東西。

所以我們就開始把自己升級，希望更了解用戶，也真正幫助學生在整個學習場景下、各種學習場景里，通過 AI 或者說通過我們的方法幫助他怎么能更好地學習。所以我們把自己重新定義為一個 AI 的學習伙伴。我們今天不僅僅是在作業場景，還包括在上課場景、日常閱讀場景、記憶復習場景（比如 Flash Canvas），以及考前測驗、考試準備等場景，我們全部都在做。

通過這樣去做，一方面是幫助學生擁有一個 ALL IN ONE 的 AI 學習伙伴，讓他能更好、更高效地學習；另一方面，我們也能更加了解他。基于我們對他各種學習數據和學習習慣的了解，我們覺得未來——甚至我們現在已經在看——AI不僅僅是覆蓋更多的學習場景，甚至可以開始理解情緒，更多理解學習情緒，在未來提供更好的服務。也正是因為這樣的情況，我們做了這次整體的升級。

李依桐：童總，我們剛剛講主要聚焦在內容的生成，但是教育或者說兒童的場景，我們是怎么樣找到一個轉化率很高，非常適合拓展的場景？2023 年 AI 剛火的時候，大家分析創業方向，大家說兒童繪本是特別好的方向。后面看到做這塊的產品，國內并沒有留存下來很多特別獨特、獨立的產品，不知道您怎么探索這個創業過程的？

童超：挺意外的。我們開始做這個事的純粹利用工具的邏輯，把新的技術能夠以工具的產品方式推向非常常用的場景。有一天我在看數據的時候，看到一些國家用戶的增長非常快。其實我是反向看數據，這是為什么？我們才發現在某一些區域，用戶場景里面非常典型的是，老師和學生在用這樣的工具做教育相關的內容，其實是用戶告訴我們的一個數據。

后來我看我們分析原因，可能是剛剛你說的所謂兒童繪本，或者是 2023 年的時候沒有最終形成一個產品。這里面有一個很根本的邏輯，用 PGC 的方式做教育相關的內容，我們覺得這個內容是老師上課用的內容，還是說學生主動做一些探索或者做自己學習的內容？其實供給都不匹配。現在這次 AI 最大的技術價值，就是能非常快、大量地產生非常多的內容。

反過來，類似 Mootion 這樣的工具，用 UGC 的方式產出很多的內容，我們發現了一個很有意思的現象：老師先用 Mootion 的工具在課堂上做很多的內容，更有意思的事情是因為這個工具非常簡單，所以老師會做另外一件事——翻轉課堂，讓小孩開始用這個。你去搜 Mootion，你會發現有很多六七歲的小孩在類似電教室里，幾十臺電腦全都在用 Mootion。我也很奇怪，你反向用馬后炮的方式去分析其實是合理，因為這次技術的變革，這樣一個簡單的產品化的定義能夠在教育的場景里面去促進——你有大量的內容，并且這些內容可以由用戶自己產出，再在用戶之間做消費。這是一個挺有意思的 Mootion 自己現在狀態的觀察。

Mootion聯合創始人童超

李依桐：分享出來了非常多不一樣的洞察。我確實是今年關注到 Mootion，也特別有看過。最開始咱們是關注內容本身，后來發現在找到了一個場景之后，增長力才會變得非常高效。這個真的是我們今年、去年都聊過非常多 AI 創業早期創始人的話題——大家都很難找到一個對的場景，才能逐步做出體量、做出增長的效果，這很難。李曉總，您剛剛提到了之前在用戶適配上的“千人千面”，在閱讀理解上做了非常多不一樣的嘗試。最近兩三年 AI 興起之后，我們怎么樣在原有的場景里結合 AI，并且拓展出了一些新的機會點？

李曉：剛剛受到童總非常大的啟發，也有了還不錯的 idea。我們是做繪本起家的，我們拿了很多國外的原文繪本，在中國做得比較火，都是付費用戶。當時有將近 300 萬付費、長期訂閱用戶，還挺不錯的，大概有 7000 萬用戶。

后來說繪本多，也就是我們的“千人千面”。今天下午一直在聽分享，你會發現從漫劇、游戲，到 IP，吸引人的興趣的東西太多了。想用教育內容吸引人的興趣是蠻難的事情，我們并沒有在爭奪孩子的時間。教育是有固定時間的——孩子必須學習，學習之后才可以打游戲、看短視頻，找 IP 是可以的，但這些時間必須先學習。我們做的是在這個學習時間里，讓效率更高。

教育有一個目標，比如學英語時，四個單詞、一個語法、一個句式學會了就 OK，或者做數學做完了才能去娛樂。教育并沒有太多從興趣方面切入的空間，我們更多是從教育本身完成目標就好。

在這個過程中，我們用 AI 更多是傾向于提升效率。通過不停地反饋和運用，某些地方需要互動時就多用互動，需要多練習時就多練習。這方面我們做得更多一些。

李依桐：9 月份我們當時在華師大辦過一場 AI+教育的活動，聊到一個很有意思的事情，教育產品到底是面向孩子還是面向家長來做？這個問題同樣拋給今天的四位嘉賓。我剛剛聽到像 StudyX Inc、Mootion、HelloTalk，很多里面也都會涉及到偏早期孩子教育的板塊，或者偏十六七歲以下的場景。大家怎么看這個問題？你們最開始是完全面向學生，可能跟國內不太一樣，是不是海外的家長沒有這么卷？李令總怎么看？

李令：我們自己 StudyX Inc 主要面向學生和老師。我們一開始瞄準的是大學生，現在群體擴展到高中生。我們也發現在東南亞一些地方，有很多初中生、小學生在用我們的產品。但是我們自己可能不像李總這邊對當地有很多的理解。談到做全球化的時候，對東南亞中小學的教育完全不了解。

我們還是讓自己更專注在主要面向歐美高中到大學的教育。我自己也是兩個孩子的父親，我其實看到我自己的孩子讀小學，他們在用各種工具，包括國內的產品。這可能是不同的視角或者不同的切入點。只是今天我們自己在面向學生和老師，可能想關注傳統的高中或者大學線下學習場景下，教師、學校和學生之間發生什么樣的化學反應，在 AI 的刺激下，我們現在自己專注這塊。

李依桐：我聽說現在的小朋友都很卷，有人說現在小朋友已經開始做小程序了，我發現我還是一個什么代碼都不會的成年人。剛剛童總提到老師到孩子，我們是在推廣或者投放的時候，側重點也會比較偏向面向家長和老師？我在想，有一些小朋友是不是不太會接觸到這些直接營銷的轉化？

赤道象限EquatorQ 創始人李依桐

童超：從 Mootion 的角度，一個是從增長的角度看，你沒有辦法直接觸達到小孩，你第一跳到小孩，肯定要經過家長或者老師才能到得了。

另外一個視角，從場景角度看，我們看到這些孩子更有動力，也更有靈感去做新的內容。我們專門分析了一些用戶輸入的 prompt，發現大人真的太沒有意思，太沒有創意了，小孩創意非常多。

從這個角度看，拉長時間線三五年的時間，這個產品有相當充足的生命周期。我覺得未來你能直接觸達這些孩子，他們成為所謂的天生就認為 AI 是一個理所當然的存在，我覺得他們就是合適的用戶。我們可能會把視角再放得更遠一點，時間點可能不是在現在。

李依桐：確實，這個需要一點時間周期的轉化。因為我自己算是移動互聯網的原住民，我年紀不是很大，也沒有很小，但現在很多 05 后、10 后、15 后成長起來之后，天然地已經開始在使用 AI 了。我想請 Sophia 和李曉總來聊聊，兩位的企業或者產品其實運營時間更久、更長，怎么看待現在 AI 實際結合之后，家長、用戶、孩子這些群體是怎么樣去融合或者接受 AI 的？他們會覺得真人更好，還是 AI 的也能接受？我們有沒有可能既高效地運行產品，同時又降低非常多的成本，或者推出新的體驗？

Sophia：這個問題倒是問住我了。我們是一個把社交和學習放到一塊的平臺，而且在這個過程中完全是跨國的場景。家長和學生、孩子們在一起的場景在我們這兒不是很多，我們會刻意把成人和青少年分得特別清晰，因為要符合全球盡可能多國家的監管。所以我們做得非常踏實，同時又盡可能希望學習語言的過程是輕松而愉快的。有的時候，我們會比較刻意地杜絕成人和小朋友之間的交流。我們有嚴格的 18 歲界限。

你們會發現特別有意思的是，HelloTalk 的場景特別像早年的筆友。早年，馬云一直跟澳大利亞的莫利建立了跨國的友誼，寫信、見面。在座應該有不少伙伴還有這樣一個甜美的記憶，其實是在我們比較童真的時候，才會相信這個世界有另外一個美好。

我們會經常關注到，在我們 APP 尤其是音頻聊天空間、甚至視頻聊天空間中，會出現專屬的小朋友之間的交流。我們會強制要求青少年跟青少年的交流。剛剛說到學習場景的時候，我們是很反卷的。我們存在的目的不太希望學習是沉重的事，而是希望學習過程自然而然。因為你要跟外國人交流，所以你要學外語。學外語不就是為了交流嗎？我們希望大家盡可能輕松愉快。

基于這樣的思考，你會反過來再看，為什么我們經常會提到東亞人群。東亞人群比較典型，是為了考試而去學習的全場景中，有好多國家不是這樣學習的。

我們會經常觀測到拉美的小伙伴們，剛剛提到原住民，那邊有很多小朋友一天只上半天課，這有的時候是主動的，有的時候是被動的。他們有比較多接觸手機的時間。像南亞人群也是這樣，這些小朋友確確實實有的時候是沒辦法避免，有的時候市場上有太多誘惑，天天上網。

這個過程中，他們再來選擇 HelloTalk，然后借由這個交朋友，同時練語言，有的時候可以兼而有之。在東亞人群中，特別好奇發生一個現象，小朋友真的在上面聊天，也結交了同齡朋友，有非常好的學習場景。旁邊坐著一個家長，這是我們比較特別的現象——媽媽帶著孩子，再跟另外一個老外的小孩聊天，這是我們比較典型的場景。

李依桐：說明家長還是會參與到學習的過程，但是會更開放地看待這個事情。

Sophia：家長如果愿意接納語言交換學習這樣一種場景，也鼓勵孩子們走向世界交朋友，進而反向學以致用，而不是逼著孩子們。或許家長心中有一個小九九，他要是口語好了，可以考一個很好的試。像這樣的家長相對來說還是開明的，他們希望孩子們能夠見到這個世界，結識更多的朋友，進而學習真正能夠用的語言。這個場景我們有非常多長年累月的老用戶，給到我們非常積極、正向的反饋。

李依桐：今天討論出了非常多底層的情況。李曉總，基于剛剛的問題，AI 的這些融合在現有產品里面結合的一些部分，有看到技術上融合的機會點嗎？還是說有局限性？

李曉：我是 HelloTalk 的用戶，因為我們場景不太一樣。我們用它在很多國家做招聘，很多招聘已經很難快速篩出一些當地有年齡、又主動想學外語的人群，很不錯。我做教育的時間不久，我之前不是做教育的，我們以前做互聯網，我以前賣廣告，后來做教育之前在陌陌。我可以負責任地說，尤其是男性用戶，HelloTalk 是我見過的所有社交產品里，對男性用戶環境最好的產品，大家一定要體驗一下。

PalFish國際化業務負責人李曉

Sophia：對女性用戶也很友好。

李曉：因為你用外語也不會說，女性也不會被騷擾。

說回來我們的產品，我們公司從前年開始在整個 AI 的融合蠻激進的，所有環節都做了很多，包括 AI 助教、批改、內容答疑。我們今年最大的突破是管理端。我們在當地是越南或者泰國，當地一百人的服務團隊都是越南人，我并不會越南語，用了 HelloTalk 我也沒有學會。這種情況下，我們之前做管理的時候是一種豎狀的、很殖民者心態的管理：當地有 manager，頂層有會說英語的，我們工作用英語，所有的問題通過 manager 直接傳過來，我們定策略，他們執行，再給反饋，我們再改。比如用戶為什么不買我們的課，不用我們的產品，給你一些理由，因為競品、考試什么的，很單向的。

今年有了 AI 之后，我們持續把所有一線的銷售服務人員跟用戶的對話錄音全部轉成文字，再翻譯，AI 匯總拿出來，我們再去分析。我們有一個模型，判斷哪些高意向用戶沒有成交，哪些低意向用戶成單了，分析原因，看到一些很有意思的洞察。

當時在越南，我們的課比較貴，一年大概 1000 美金左右。一位家長說，小孩子學英語，發展好了考大學能做律師、醫生、工程師多好。越南的家長說，我們家就賣水果，我們覺得也挺好，也不用學英語。后來我們的服務老師就說，你看越南現在國際化這么強，發展這么好，越來越多外國人過來不會英語，以后賣水果都賣不了。家長聽了覺得有道理，就轉化了。這種洞察以前我們沒有渠道觸達，但有了 AI 之后，因為每年有十幾萬學員，海量信息處理效率非常高，而且以前做不到的管理工作，現在低成本就可以做到。

李依桐：非常有意思的洞察。接下來我們聊聊商業轉化，因為這個確實是很多 AI 產品公司很關注的。之前的模式像 SaaS 訂閱非常多，AI 產品形成了一些不一樣的模式，當然也可能這個模式是 token 或者消耗等。李令總，剛剛您提到的產品從作業批改到學習管家，可能在技術層面上哪些變化推動了定位的調整？以及在這個過程中，您看到用戶在什么樣的 AI 功能上付費意愿更高？

李令：談到商業化，應該向李總和 Sophia 學習。我們剛開始確實做得不太行，因為面向學生，尤其是東南亞的付費能力有限，我們的產品轉化特別低。我們做功能升級的時候，也在觀察——剛才提到作業答疑太淺，我們做深一些之后提升了用戶黏性。是否商業化，無論付費轉化還是續費，都會變得更好，這是我們現在在探索的。但現在我們還在探索的路上，看到了改善的趨勢，但感覺和我們之前對海外 SaaS 或訂閱生意的理解很不一樣，我們還在重新學習這件事情。有可能大家都說基于 token 的消耗，但我們擔心學生太不理解，不知道消耗了多少 token。簡單說，我們只是維持在訂閱，只是推出了一些不同套餐，也做了一些針對不同地區的定價，但在這里面我們沒有獲得顯著收益。我們發現做了大量工作，但沒有達到成倍的收益。

李依桐：AI 雖然沒有改變很多產品本質的形態，現在還是 APP、小程序，但在商業轉化上肯定有很多變化。請童總聊聊，包括在技術層面的應用。今年確實有很多對外的分享，我們在技術底層做了很多迭代，想請您聊聊商業化和技術方面的經驗。

童超：AI 產品現在繞不開的一個問題是商業化問題。你沒有辦法像 SaaS 一樣讓邊際成本忽略，這對很多產品是非常大的挑戰。意味著起碼訂閱是必須要做的——羊毛出在羊身上，總歸是要做的。回到教育相關的事情，我認為最終買單的人其實不在乎你到底用了 AI，這一點并不重要。反而這帶來了一個機會：在產品化時，不必要非得用 token 作為用戶使用或者付費的決策點。

今年 2 月，我去了一趟中東，因為我們那邊用戶特別多。我見了中東兩個國家教育部的司長，他們都是 Mootion 的用戶，這讓我挺詫異的，但我確實見到了。他們跟我講，你怎么去做 Mootion 產品的本地化適配，他們會采購你的 solution。肯定是一個例子。他們說，比如阿拉伯語是從右往左書寫，從本地化角度來說，會涉及很多技術上的工作流調整，以及輸出結果的本地化適配，這個本身就可以成為有價值的商業化點。這些方式，我覺得在訂閱之外，是一些比較靈活的商業化可能性。

更長遠來看，我認為教育有一個特點：AI 很重要，但教育本身也很重要。你現在有機會用一些內容，用一些新的介質傳遞知識。在教學或學習中，其實存在“壓縮—解壓縮”的過程——做的人是壓縮，學習的人是解壓縮。當這個過程變得更靈活時，總有人在談 AI 的結果付費，我認為未來這種更快的壓縮—解壓縮過程中，內容本身可以成為更靈活的付費決策點。現在暫時還做不到，是因為邊際成本太高。

李依桐：昨天晚上我們也辦了閉門沙龍，我當時跟嘉賓討論的問題是大家覺得明年有什么樣的機會。他們提到技術變化，比如模型成本可能更低，這可能會使應用產品成本下降，也可能給增長帶來新的機會點。我時常喜歡講，還是要看技術底層的變化。

我前面聽到李曉總和 Sophia 總一直在提不同的地區，這也是商業化非常關鍵的一點。我很想請兩位分享，在你們的出海過程中，不同地區——包括北美、歐洲，剛剛提到的東南亞，日韓，還有中東等——過往經驗來看，哪些地區更適合拓展？各地區用戶有哪些特征？

李曉：商業化方面，剛剛童總也說了，主要看當地的支付主體。反過來看付費的原因是什么？為什么用戶會買這樣的產品？李令總也說，在東南亞，做 2B 或 2C 都有一定難度。Sophia 總也提到，有些地區用戶不愛學習、不卷。換個角度看，這些地區的教育不改變個人命運，本質上學習好并不一定提升未來的人生軌跡，社會定位相對固化。

你會發現很多國家學習比較“躺”，有些國家的人學得很 chill，而精英群體又非常卷。到底哪些人在卷，他們把錢花在哪？其實非常明顯，只要去觀察、去了解，就能看清楚。

商業化我們有幾條路：

第一，原本賣課程有明確體系。我們確定只做中產階級，因為無論是在發展前期還是后工業階段，這個階級的人都希望下一代通過教育達到一定水平，保持或提升社會階層。在這種情況下，他們愿意支付，讓孩子提升語言能力或其他能力，這是我們定位的第一點。

第二，在很多發達國家，教育主體不在個體。例如歐洲，從不補課，高福利國家的產品最好走 2G 渠道，因為所有費用都是政府或學校承擔，通過 C 端收費他們不會買。中東也類似。

北美則不同，我們會通過一些新型產品讓用戶付費。例如智能硬件，因為很多 AI 技術本身大家都能獲取，但中國的制造能力和底層供應鏈很強，很多 14 納米芯片成本低，賣出去也不錯。再結合傳統跨境電商渠道、眾籌、KOL 推廣、直播等方式，商業模式選擇還是蠻多的。核心還是基于你的產品業態來選擇合適的路徑。

李依桐：李總總結性的提煉，創業的朋友哪怕做的不是教育產品，也可以從底層去思考。真的很多企業說做全球化，做來做去AI產品還要先做北美和歐洲，我有時候覺得這個思路不太對。真的要從底層去看這個問題，有些固化的思維需要打破。最近我去了日本，接下來可能去新加坡等地，我也在跟當地的朋友聊，這確實需要深度去觀察。

Sophia，您在李總的基礎上有什么要補充的，或者有不同的想法？

Sophia：我們是難得一見的“生而全球”的公司，用戶確確實實來自全球各地。從國際角度看，我們基本覆蓋了全球市場。以語種來說，聯合國統計下來全球大概有 7079 種語言，而在我們平臺上形成雙向高頻交互的大概有 160 多種。這些都是在我們自有生態里可以實現的。

在這個過程中，我們真的能看到不同文化、社會階層、思潮在消費層面的差異。我們平臺的場景主要有兩類：一種是交友，一種是通過交友學習語言。在交友學習的過程中，有些用戶會做投流推廣，這給我們形成了很強的呼應感。

Tier1 用戶表現非常好，包括日本、韓國、美國、歐洲（英國、法國、德國等）。這些地區的商業價值相對較高。因為我們有強大的數據結構，可以清晰看到每個用戶動作背后的商業價值及其擴散價值。每個用戶的價值不僅是單一的，還有很強的傳播屬性，因此 RIR 值很高。

這個世界很大，我們經常會陷入思索。反過來看世界的其他地區，比如拉美，美洲就特別有意思：北部是英語區，向南是西語區，再往南是葡萄牙語區。可以明顯看到整個大陸的行為特征各不相同。

盡管從商業化角度，我們可以看到每個用戶活躍度和最終收益的差異，但同時也可以關注行為背后的洞察。比如中東，阿語區的用戶活躍度很高，但由于阿語從右往左書寫且帶有宗教屬性，行為和習慣都與其他地區不同。我在迪拜生活過一段時間，觀察到迪拜的消費特質與傳統阿語區差異很大，而沙特又不同。

日韓用戶商業價值非常高，用戶認知度也很高。在中國國內，用戶數量沒那么多，但去日韓任何場合提到 HelloTalk，人們都會非常熟悉，反應強烈。同樣一個產品，放在不同人群中，反饋差異很大。

印度用戶也是如此。普通百姓獲取學習資源相對匱乏，看到 HelloTalk 的時候會非常激動和感恩。在探討全球化、教育公平以及不同族群的商業化和增長路徑時，這些用戶特質非常值得關注。不同的文化、人文環境會形成不同的用戶行為和價值，我們要盡最大努力，精益化耕耘這些市場。

李依桐：Sophia 總已經幫我很好地點題了——教育公平。這也是我們原本預留的討論點。現在時間也差不多了，不管怎么樣，我自己以前也做過 AI 產品的創業，真的很艱苦。在最難熬的時候，是什么支撐我堅持下去的呢？還是要有信念或者愿景。我認為自己做的事情很有價值，這一點可能也是支撐很多創業者走過難熬階段的關鍵。

我也非常希望未來能夠有更多機會和各位嘉賓對話、交流。現場的朋友也可以在會后與嘉賓互動，這樣的機會非常難得。最后，感謝霞光社的合作伙伴們，感謝有這樣一個場域讓大家聚集在一起，共同探討。也非常感謝今天的四位嘉賓。