摘要：和移动互联网时代不同，AI时代的大模型厂商并不满足于做“底层平台”，他们的目标更接近“模型即应用”。也就是说，模型本身就是产品，不需要再靠独立应用形态分发。这意味着，创业公司如果只是“套壳”用模型做工具，很容易在生态演进中被模型厂商反向吞噬。

在AI创业的赛道上，教育是个被频繁提及却鲜少真正跑通的方向。尤其在大模型时代，创业者想要做一款AI教育产品，面临的挑战远不只是“接入模型”这么简单。

教育行业的核心 know-how、对人性的深刻理解、以及产品长期演化的能力，才是真正的护城河。

和移动互联网时代不同，AI时代的大模型厂商并不满足于做“底层平台”，他们的目标更接近“模型即应用”。也就是说，模型本身就是产品，不需要再靠独立应用形态分发。这意味着，创业公司如果只是“套壳”用模型做工具，很容易在生态演进中被模型厂商反向吞噬。

更关键的是，大模型公司为了寻找可持续的变现路径，已经开始主动渗透到教育、办公、客服等具体场景。像Claude支持的AI应用Windsurf，就因被OpenAI收购后遭Anthropic断供API，最终只能被Google“打包收编”。

那么，AI教育创业还有机会吗？有，而且就在教育行业的know-how里。比如：学习动机如何激发？课程节奏如何安排？什么样的反馈机制有激励效果？这些问题，即使是今天最先进的大模型，也难以给出系统性答案。模型可以生成内容，但教育的灵魂在于设计与引导，这正是行业经验积累的成果。

从应用角度看，目前AI在教育领域最有机会突破的，是语言学习。

一方面，大模型在语言理解、语义生成、上下文保持上的能力，天然适合语言类任务。比如，现在我可以用Kimi精读英文文档，按段讲解、标词解析、例句生成，一套下来比人工教研快上十倍。另一方面，语言学习本身就是高频、碎片化、反馈即时的过程，非常适合AI陪伴式训练。

尤其在口语训练上，大模型带来的变化是革命性的。过去要练口语，得花钱找真人外教；现在，仅靠一个提示词，就能让AI模拟机场、餐厅、面试等各种真实场景对话。学生只需反复练习，就能在真实语境中不断强化表达能力，突破“学会了却不会说”的瓶颈。

更进一步，大模型还能实时追踪学生的学习路径，构建高度个性化的学习画像。比如：哪些单词反复不会？哪类句型总是出错？系统都能精准记录，并据此调整内容推送。这种“数据飞轮”一旦建立，不仅能提升学习效率，更能形成难以被复制的产品壁垒。

教育行业的本质，是一个“高服务密度”的行业。无论是一对一、小班课还是大班直播，背后都有大量销售、顾问、助教在支撑。而这些岗位的核心任务，很多其实都是标准化的SOP流程。

过去，Alt School、Knewton 等公司尝试用技术打破这一结构，但受限于成本高、数据少、反馈慢，最终都难以为继。而今天的大模型，不仅能完成内容生成、答疑讲解、错题分析，还能承担部分情绪沟通与动机激励任务，让“AI老师”真正具备服务能力。

更重要的是，AI可以基于学生的学习数据，反推出个性化的学习路径和长期目标。比如，家长只需告诉系统孩子的目标是KET/PET考试，AI就能给出阶段性计划和评估反馈。当AI在学习规划上比家长更专业、更可靠时，信任自然建立，销售就不再是问题。

从这个角度看，未来的教育公司可能只需要两个核心团队：一个做教研设计，另一个做AI系统研发。其余的服务和销售环节，全交给AI自动化完成。

教育行业的核心价值从来不是“内容”，而是“设计与引导”，这是大模型短期无法替代的。

语言类任务是AI教育产品最容易做出效果的方向，不仅技术契合，市场需求也广泛。

AI有潜力重构教育行业的服务结构，将“重人力”行业变为“轻运营”模式，这是未来教育公司新的增长点。

教育是一个需要长期投入、慢慢积累的行业，AI不是万能钥匙，但它确实是一把打开新可能的大门。真正理解行业、善用工具、持续优化体验的人，才有机会在这场AI浪潮中脱颖而出。

来源：老闫侃史