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　　來源|dowell之自言自語

　　作者|林路

　　編者按：

　　本文系轉(zhuǎn)載，作者為北極光創(chuàng)投合伙人林路，他2012年加入北極光，已在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域深耕10余年，他參與投資及投后管理的項(xiàng)目眾多，其中教育科技項(xiàng)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(chuàng)業(yè)方面展開思考。作者認(rèn)為AI與移動互聯(lián)網(wǎng)時代最大的不同在于——領(lǐng)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(yīng)用。初創(chuàng)公司要抵御大模型公司的滲透，關(guān)鍵在于兩點(diǎn)：其一，行業(yè)的know-how 足夠復(fù)雜，短期內(nèi)難以被通用模型復(fù)制;其二，長期積累的用戶數(shù)據(jù)能夠持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。

　　01前言

　　這次AI與移動互聯(lián)網(wǎng)時代最大的不同在于——領(lǐng)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(yīng)用。僅僅在大模型之上“套殼”做應(yīng)用，是非常危險的。

　　在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，我們并不擔(dān)心操作系統(tǒng)廠商會憑借平臺優(yōu)勢輕易顛覆應(yīng)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(zhàn)略是“模型即應(yīng)用”：模型不僅能快速擴(kuò)展能力到任意領(lǐng)域，還能以更高的維度直接與你競爭。當(dāng)你為模型配置CoT(Chain of Thought)時，它可以將推理能力內(nèi)化;當(dāng)你用workflow拆分復(fù)雜任務(wù)時，模型本身就能進(jìn)化為具備自主分解與執(zhí)行的Agent。

　　更重要的是，目前大模型公司的單位經(jīng)濟(jì)(UE) 并不理想，這反而驅(qū)動它們不斷向周邊場景滲透、延伸能力，以尋找更多變現(xiàn)路徑。現(xiàn)實(shí)案例已經(jīng)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(shù)團(tuán)隊(duì)。

　　初創(chuàng)公司要抵御大模型公司的滲透，關(guān)鍵在于兩點(diǎn)：其一，行業(yè)的know-how足夠復(fù)雜，短期內(nèi)難以被通用模型復(fù)制;其二，長期積累的用戶數(shù)據(jù)能夠持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。教育行業(yè)正是這樣一條賽道。盡管OpenAI早已將教育列為重點(diǎn)拓展領(lǐng)域，并在數(shù)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(diǎn)，更難以解決學(xué)習(xí)動機(jī)、課程設(shè)計(jì)、反饋機(jī)制等深層問題。

　　02關(guān)于教育的know how

　　我們先來探討一下學(xué)習(xí)動機(jī)的問題。雖然人的智商確實(shí)存在差異，但在小學(xué)到高中的學(xué)習(xí)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(xù)的訓(xùn)練刺激才能不斷增強(qiáng)，因此持續(xù)且高效的學(xué)習(xí)投入才是關(guān)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(zhì)。關(guān)于人類無法長時間專注，已有多種理論解釋：

　　生理節(jié)律：為了不遺漏潛在的警示信息，大腦會周期性地轉(zhuǎn)移注意力;資源有限：大腦運(yùn)轉(zhuǎn)消耗巨大，持續(xù)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(yùn)作后也會疲憊;

　　外部干擾與信息超載：環(huán)境噪音、信息轟炸不斷侵入注意力;

　　認(rèn)知機(jī)制復(fù)雜性：人類思維本就容易被多任務(wù)和聯(lián)想打斷。