从AI教育看AI创业(3)(3)
2025-08-30 22:30:42 张易川
摘要: 如果有与之相当的文科竞赛,其实今天的大模型很可能已远超人类。就在几年前,我还看不懂美国同事用Google翻译写的中文邮件,而现在,我已能用大模型

  来源|dowell之自言自语

  作者|林路

  编者按:

  本文系转载,作者为北极光创投合伙人林路,他2012年加入北极光,已在传统互联网与移动互联网领域深耕10余年,他参与投资及投后管理的项目众多,其中教育科技项目有VIPKID、火花思维及美奇互动等。

  本文中,作者从AI教育看AI创业方面展开思考。作者认为AI与移动互联网时代最大的不同在于——领先的大模型公司追求的是通用智能,而非局限在单一垂直应用。初创公司要抵御大模型公司的渗透,关键在于两点:其一,行业的know-how 足够复杂,短期内难以被通用模型复制;其二,长期积累的用户数据能够持续优化产品体验。

  01前言

  这次AI与移动互联网时代最大的不同在于——领先的大模型公司追求的是通用智能,而非局限在单一垂直应用。仅仅在大模型之上“套壳”做应用,是非常危险的。

  在移动互联网时代,我们并不担心操作系统厂商会凭借平台优势轻易颠覆应用市场。即便Apple推出了iMessage,也难以撼动微信或WhatsApp的地位。而在AI时代,大模型公司的战略是“模型即应用”:模型不仅能快速扩展能力到任意领域,还能以更高的维度直接与你竞争。当你为模型配置CoT(Chain of Thought)时,它可以将推理能力内化;当你用workflow拆分复杂任务时,模型本身就能进化为具备自主分解与执行的Agent。

  更重要的是,目前大模型公司的单位经济(UE) 并不理想,这反而驱动它们不断向周边场景渗透、延伸能力,以寻找更多变现路径。现实案例已经给出了警示——依赖Claude能力的工具Windsurf,在被OpenAI收购后,遭Anthropic切断API,陷入尴尬境地,最终只能被Google收下技术团队。

  初创公司要抵御大模型公司的渗透,关键在于两点:其一,行业的know-how足够复杂,短期内难以被通用模型复制;其二,长期积累的用户数据能够持续优化产品体验。教育行业正是这样一条赛道。尽管OpenAI早已将教育列为重点拓展领域,并在数年前投资了韩国英语AI教育公司Speak,但单纯让用户直接与AI对话,并不能触及教育的核心痛点,更难以解决学习动机、课程设计、反馈机制等深层问题。

  02关于教育的know how

  我们先来探讨一下学习动机的问题。虽然人的智商确实存在差异,但在小学到高中的学习过程中,智商的影响往往被高估了。我更倾向于相信,大脑和肌肉一样,需要持续的训练刺激才能不断增强,因此持续且高效的学习投入才是关键。

  然而,人的注意力天生容易分散,某种程度上,每个人都或多或少带有“ADHD”(注意缺陷多动障碍)的特质。关于人类无法长时间专注,已有多种理论解释:

  生理节律:为了不遗漏潜在的警示信息,大脑会周期性地转移注意力;资源有限:大脑运转消耗巨大,持续集中会迅速消耗能量;

  大脑疲劳:和肌肉一样,大脑在长时间运作后也会疲惫;

  外部干扰与信息超载:环境噪音、信息轰炸不断侵入注意力;

  认知机制复杂性:人类思维本就容易被多任务和联想打断。

投稿:qingjuedu@163.com
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