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      月活1.2億AI教育頻出錯,學(xué)生誤導(dǎo)責(zé)任誰承擔(dān)?

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      2026年開年,教育再次成為了巨頭們覬覦的賽道。

      1月中旬,字節(jié)旗下豆包APP,將AI學(xué)習(xí)工具“豆包愛學(xué)”推上核心入口;幾乎同時,阿里旗下千問APP新增“一鍵搜試卷”功能,全國各名校試卷可直接下載,直指傳統(tǒng)教育應(yīng)用腹地。

      教育這個曾因“雙減”而降溫的市場,隨著大模型的介入,又重新熱鬧起來。QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,截至2025年第三季度,國內(nèi)AI教育應(yīng)用月活已突破1.2億,同比增長340%。

      一場圍繞“AI+教育”的爭奪戰(zhàn)已然打響。對陣雙方旗幟鮮明:一方是坐擁C端流量的字節(jié)、阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠;另一方則是有教研積淀的作業(yè)幫、猿輔導(dǎo)、好未來等傳統(tǒng)教育玩家。

      大廠入局的邏輯很清晰:教育需求明確,市場廣闊,而大模型技術(shù)恰好能復(fù)用。但大廠想從教育市場里分一杯羹,僅靠堆砌功能和流量思維,恐怕還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

      當(dāng)前AI教育賽道主要匯聚了三股勢力:一是以字節(jié)、阿里等大廠為代表的技術(shù)派,憑借大模型底座與流量入場,追求快速迭代和場景驗(yàn)證;二是以猿輔導(dǎo)、作業(yè)幫、好未來為代表的教培派,核心戰(zhàn)略是用AI技術(shù)強(qiáng)化內(nèi)容和教育服務(wù),實(shí)現(xiàn)存量用戶的轉(zhuǎn)化;三是中小創(chuàng)業(yè)公司,它們避開了與巨頭的正面競爭,在成人教育、語言學(xué)習(xí)等細(xì)分賽道中尋找生存空間。

      作為剛性需求,教育市場的變現(xiàn)路徑各異。大廠的攻勢,也沿著三條業(yè)務(wù)線展開:

      相比之下,面向?qū)W校等B端客戶的AI助教模式,商業(yè)路徑更清晰。簡單來說,就是充當(dāng)教師助手,負(fù)責(zé)作業(yè)批改、課堂輔助等重復(fù)性工作。一位教育公司的產(chǎn)品經(jīng)理告訴「AIX財(cái)經(jīng)」,雖然市場規(guī)模可觀,但學(xué)校端的推進(jìn)速度遠(yuǎn)比想象中慢,落地速度遠(yuǎn)低于預(yù)期,AI給課堂帶來的改變有限。

      AI教學(xué)是大廠們投入的主力。它涵蓋課程講解、學(xué)習(xí)規(guī)劃等,AI老師1對1輔導(dǎo)、定制學(xué)習(xí)計(jì)劃,需要技術(shù)與教研的深度結(jié)合,目前轉(zhuǎn)化率與付費(fèi)意愿仍是難題。

      在這三條業(yè)務(wù)線里,面向B端用戶的助教模式已經(jīng)跑通,盈利較為穩(wěn)健,而面向C端的解題與教學(xué),仍處于培育市場、驗(yàn)證商業(yè)模式的階段。

      回到核心問題,大廠做教育AI的優(yōu)勢到底在哪里?

      首先,是大模型技術(shù)能力的復(fù)用。大廠在底座模型、多模態(tài)交互、海量數(shù)據(jù)處理上的積累,可快速遷移至教育場景,大幅降低從零開始的研發(fā)成本與時間。

      是流量池的天然優(yōu)勢。豆包、千問等應(yīng)用無需從零買量,一次功能更新或入口調(diào)整,就能將流量導(dǎo)向教育產(chǎn)品。

      再者是成本優(yōu)勢。隨著大模型推理成本持續(xù)下降,擁有自研模型和規(guī)模效應(yīng)的大廠,研發(fā)成本低于需要采購API的創(chuàng)業(yè)型公司。

      但問題是,大廠快速迭代的流量打法,與教育行業(yè)的“慢生意”存在沖突。一位從業(yè)者告訴「AIX財(cái)經(jīng)」,大廠的目的往往在于獲取流量與數(shù)據(jù),反哺其廣告、云服務(wù)等主業(yè),而非直接通過教育產(chǎn)品盈利。這種戰(zhàn)略上的“不專注”,可能成為它們在這場持久戰(zhàn)中的劣勢。

      當(dāng)各路玩家都將“AI教育”作為核心賣點(diǎn)時,其產(chǎn)品的“AI含量”究竟相差多少?我們不妨以一場“同題競技”來一探究竟。

      最直觀的差異,在于產(chǎn)品形態(tài)與交互邏輯。

      互聯(lián)網(wǎng)大廠的產(chǎn)品更傾向于“一體化AI助手”路線,以豆包愛學(xué)、千問智學(xué)為例,它們延續(xù)了通用大模型的對話交互,用戶打開即可直接提問,教育功能被無縫集成,體驗(yàn)流暢,意在快速降低用戶使用門檻,培養(yǎng)習(xí)慣。

      而小猿AI、作業(yè)幫則保留了傳統(tǒng)教育應(yīng)用的思路,頁面按功能分區(qū),AI功能需要用戶主動觸發(fā)才能使用,更像是“電子教輔”里增配了一個AI增強(qiáng)模塊。



      圖源 / 小猿AI(左)、作業(yè)幫(右)

      進(jìn)一步觀察,猿輔導(dǎo)和作業(yè)幫的AI講解的風(fēng)格也截然不同。小猿的AI老師講題如同“一對一網(wǎng)課”,有板書、有互動,可以隨時打斷提問。而作業(yè)幫的AI講解則更像一份“解題報(bào)告”,單向輸出,缺乏交互。



      圖源 / 小猿AI

      而豆包愛學(xué)、千問智學(xué)的路徑更為“原生”,它們將題目直接拋給背后的通用大模型進(jìn)行實(shí)時分析與推理,生成解題步驟。



      圖源 / 豆包愛學(xué)(左)、千問智學(xué)(右)

      這也體現(xiàn)了兩種不同的基因。大廠更強(qiáng)調(diào)技術(shù)的存在感,追求通用能力在教育場景的應(yīng)用;教育公司則更依賴教研能力,將AI作為提升其核心教學(xué)服務(wù)效率與體驗(yàn)的工具。

      深入一步看,交互體驗(yàn)的差異也指向了不同的商業(yè)訴求。互聯(lián)網(wǎng)大廠目前的核心目標(biāo)是搶占入口、培育用戶習(xí)慣與驗(yàn)證場景,因此不惜投入優(yōu)化AI形象、語音交互等體驗(yàn)細(xì)節(jié)。

      而傳統(tǒng)教育公司因?yàn)楸池?fù)直接的營收轉(zhuǎn)化壓力,AI功能與成熟的付費(fèi)會員體系、課程推廣綁定得更緊。

      目前,四款應(yīng)用的AI功能均為免費(fèi),作業(yè)幫、豆包愛學(xué)AI功能則標(biāo)注為“限時免費(fèi)”。無論是哪種路徑,免費(fèi)試用的窗口期過去,用戶是否愿意為AI含量持續(xù)買單仍是未知數(shù)。

      互聯(lián)網(wǎng)大廠入局教育AI,盡管在技術(shù)、流量、成本上具備優(yōu)勢,但真做起教育生意,難度比想象中大。

      第一個短板是“教研”這道繞不過去的坎。做教育,絕非只是會解題。大模型可以吞下幾億道題目,卻難以精準(zhǔn)理解K12課程體系中復(fù)雜的考點(diǎn)和教學(xué)邏輯。在這方面,作業(yè)幫、猿輔導(dǎo)、好未來等公司有長達(dá)十年的教研積累,相比之下,互聯(lián)網(wǎng)大廠的教育數(shù)據(jù)儲備大多來自公開網(wǎng)絡(luò)爬取和合作接入,缺乏體系化的梳理和驗(yàn)證,導(dǎo)致其產(chǎn)品在專業(yè)性上存在天然的斷層。

      第二個短板,是“AI幻覺”并未完全消除。在講解的過程中,AI給出錯誤答案的現(xiàn)象時有發(fā)生,對于缺乏辨別能力的學(xué)生而言,這種誤導(dǎo)的糾正成本極高。當(dāng)前,各大應(yīng)用功能同質(zhì)化嚴(yán)重,而核心的教學(xué)質(zhì)量與準(zhǔn)確性仍是關(guān)鍵短板,必然會引發(fā)用戶的不信任。

      最大的挑戰(zhàn)還是,大廠重金投入的教育AI,究竟是一門賺錢的生意,還是一筆戰(zhàn)略性的燒錢投資?

      在傳統(tǒng)教育APP中,所有服務(wù)清晰指向會員付費(fèi)。而互聯(lián)網(wǎng)大廠的產(chǎn)品,都將AI功能作為免費(fèi)基礎(chǔ)服務(wù)提供,目前看不出明確的盈利模式。盡管模型推理成本在下降,但為教育場景定制的深度調(diào)優(yōu)、幻覺治理、內(nèi)容審核均需持續(xù)巨額投入。在無法通過服務(wù)本身產(chǎn)生健康現(xiàn)金流的情況下,其商業(yè)模式的獨(dú)立性與可持續(xù)性,依然要打上一個問號。

      互聯(lián)網(wǎng)大廠這種“高舉高打”的態(tài)勢,也在影響整個行業(yè)生態(tài)。壓力最先傳導(dǎo)至中小型創(chuàng)業(yè)公司,它們既不具備傳統(tǒng)教育公司的教研內(nèi)容壁壘,也無力承擔(dān)高昂的模型訓(xùn)練與算力成本。作業(yè)幫、猿輔導(dǎo)等傳統(tǒng)教育公司則被迫加大技術(shù)投入,利潤空間被進(jìn)一步壓縮。

      當(dāng)然,競爭也有積極的一面。一位從業(yè)者告訴「AIX財(cái)經(jīng)」,大廠的巨量營銷投入客觀上教育了市場,提升了用戶對AI教育的認(rèn)知,為整個賽道降低了用戶教育成本。

      未來的空間在哪里?答案或許是“避開全科混戰(zhàn),尋找細(xì)分切口”。行業(yè)目光開始投向更具潛力的細(xì)分賽道:

      一是To B/G端市場,即為學(xué)校與區(qū)域教育部門提供“AI助教”、“智慧課堂”解決方案,雖然落地慢,但需求穩(wěn)定,付費(fèi)方明確。

      二是成人教育與職業(yè)培訓(xùn),用戶付費(fèi)意愿強(qiáng),目標(biāo)明確,對教研深度的要求相對K12更為靈活,更易實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。

      短期看,擁有技術(shù)、流量與成本優(yōu)勢的大廠無疑將推動行業(yè)快速洗牌。然而教育的核心壁壘在于“教研”與“信任”,這絕非流量與算法能夠速成。長期而言,這場戰(zhàn)爭的勝負(fù)手,將取決于誰能率先突破“AI幻覺”的技術(shù)瓶頸,誰能真正將技術(shù)與教育規(guī)律深度融合,以及誰能找到可持續(xù)、健康的盈利模式。

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