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　　來源|dowell之自言自語

　　作者|林路

　　編者按：

　　本文系轉載，作者為北極光創投合伙人林路，他2012年加入北極光，已在傳統互聯網與移動互聯網領域深耕10余年，他參與投資及投后管理的項目眾多，其中教育科技項目有VIPKID、火花思維及美奇互動等。

　　本文中，作者從AI教育看AI創業方面展開思考。作者認為AI與移動互聯網時代最大的不同在于——領先的大模型公司追求的是通用智能，而非局限在單一垂直應用。初創公司要抵御大模型公司的滲透，關鍵在于兩點：其一，行業的know-how 足夠復雜，短期內難以被通用模型復制;其二，長期積累的用戶數據能夠持續優化產品體驗。

　　01前言

　　這次AI與移動互聯網時代最大的不同在于——領先的大模型公司追求的是通用智能，而非局限在單一垂直應用。僅僅在大模型之上“套殼”做應用，是非常危險的。

　　在移動互聯網時代，我們并不擔心操作系統廠商會憑借平臺優勢輕易顛覆應用市場。即便Apple推出了iMessage，也難以撼動微信或WhatsApp的地位。而在AI時代，大模型公司的戰略是“模型即應用”：模型不僅能快速擴展能力到任意領域，還能以更高的維度直接與你競爭。當你為模型配置CoT(Chain of Thought)時，它可以將推理能力內化;當你用workflow拆分復雜任務時，模型本身就能進化為具備自主分解與執行的Agent。

　　更重要的是，目前大模型公司的單位經濟(UE) 并不理想，這反而驅動它們不斷向周邊場景滲透、延伸能力，以尋找更多變現路徑。現實案例已經給出了警示——依賴Claude能力的工具Windsurf，在被OpenAI收購后，遭Anthropic切斷API，陷入尷尬境地，最終只能被Google收下技術團隊。

　　初創公司要抵御大模型公司的滲透，關鍵在于兩點：其一，行業的know-how足夠復雜，短期內難以被通用模型復制;其二，長期積累的用戶數據能夠持續優化產品體驗。教育行業正是這樣一條賽道。盡管OpenAI早已將教育列為重點拓展領域，并在數年前投資了韓國英語AI教育公司Speak，但單純讓用戶直接與AI對話，并不能觸及教育的核心痛點，更難以解決學習動機、課程設計、反饋機制等深層問題。

　　02關于教育的know how

　　我們先來探討一下學習動機的問題。雖然人的智商確實存在差異，但在小學到高中的學習過程中，智商的影響往往被高估了。我更傾向于相信，大腦和肌肉一樣，需要持續的訓練刺激才能不斷增強，因此持續且高效的學習投入才是關鍵。

　　然而，人的注意力天生容易分散，某種程度上，每個人都或多或少帶有“ADHD”(注意缺陷多動障礙)的特質。關于人類無法長時間專注，已有多種理論解釋：

　　生理節律：為了不遺漏潛在的警示信息，大腦會周期性地轉移注意力;資源有限：大腦運轉消耗巨大，持續集中會迅速消耗能量;

　　大腦疲勞：和肌肉一樣，大腦在長時間運作后也會疲憊;

　　外部干擾與信息超載：環境噪音、信息轟炸不斷侵入注意力;

　　認知機制復雜性：人類思維本就容易被多任務和聯想打斷。