圖片來源 @視覺中國
文 | 道總有理
最近幾天，百度手機的最新消息傳了出來，小度公衆号發布文章《小度青禾，初次見面》也進一步坐實了此前百度要進軍手機行業的傳聞。隻不過，跟往常的手機有所不同，小度青禾主打學習手機，強調的是 AI 輔導。
換而言之，這是一款智能教育硬件，并且接通了百度旗下最火的 " 文心一言 "。
大模型 + 教育，這似乎是從 ChatGPT 開始就帶動的風潮，彼時，海外 ChatGPT 的爆火離不開學生們的追捧，在 OpenAI 官網公布的 6 個使用 GPT-4 的案例中，有兩個就來自教育行業。
在國内，網易有道、學而思、科大訊飛等知名廠商都發布了自家大模型成果在教育領域的應用。其中，科大訊飛發布了全球首款搭載大模型的 AI 學習機 T20，提供包括作文批改、模拟口語老師實景對話等進階功能，網易有道在 " 子曰 " 大模型的基礎上研發的 AI 口語老師。
2023 年，科技圈集體爲大模型狂歡，風口之外，甚至還拉上了還在緩慢恢複元氣的教培行業。
AI 靠教培賺了錢？
人工智能空有前景，沒有 " 錢景 " 一直是行業内不可小觑的芥蒂，随着資本的付出與回收嚴重失衡，逐漸的，垂直場景比全領域更加具有落地魅力。例如，華爲盤古大模型強調在礦山、電力等場景的應用，騰訊 CV 大模型在工業質檢、醫療影像等領域的落地。
汽車、工業（制造業）、航天航空衛星、能源、生物制藥……這些都是未來大模型深入的主要領域，但誰也沒料到，比起以上那些充滿科技感的代表行業，反而是教培先挽救了旱澇不保收的大模型一把。
以科大訊飛爲例，自 2016 财年開始，智慧教育業務對科大訊飛營收的貢獻直接體現在财報中，從 2016 到 2021 年間，教育産品及服務營收占總營收比例分别爲 27.44%、25.54%、25.45%、23.36%、30.86%、32.82%，營收金額的複合增長率超過 44%。
2022 年，市面上人工智能企業基本維持着 " 面子工程 "，雲從科技去年第三季度營收 0.65 億元，同比下滑 80.07%，前三季度，雲從科技累計虧損 5.89 億元，已逼近 2021 年全年虧損額 6.32 億元。
商湯科技也不例外，據不完全統計，自 2018-2022 年，合計虧損超過 400 億元。慘烈的對比下，科大訊飛難得的營收便顯得彌足珍貴，财報顯示，科大訊飛 2022 年 AI 學習機營收增長 53%，線下門店的營收增長達到 106%，門店和代理商們持續盈利。
靠教育硬件吃到 AI 紅利，科大訊飛在整個人工智能領域都獨樹一幟，據悉，在 2015 年，科大訊飛就開始聯合教育部門運營的普通話機考、中英文作文評分，側面押注了智能語音，并打通信息化教考市場。
時至今日，盡管人工智能所能觸及的場景萬箭齊發，但對于科大訊飛而言，教考系統依舊是占據不小的營收貢獻，甚至新增加了學習機之類的教育硬件。數據顯示，在科大訊飛 2022 年上半年的财報中，教育産品與服務占營收比例爲 27.49%，教學業務 1.54%，教育領域總占比 29.03%。
将近 30% 的占比，更進一步證明了大模型在教培市場大有可爲，特别是 " 雙減 " 之後，這個領域的線下屬性漸漸弱化到銷聲匿迹，硬件設施順勢補位，且逆風上漲，加上 AI 越來越強大的交互功能，讓人工智能跟教育硬件之間的捆綁愈發嚴緊。
不知是 AI 終于在教育硬件中尋找到了一絲變現救贖，還是年複一年高速增長的教育硬件市場規模因爲大模型的加持，産生一些肉眼可見的應用質變，總之，就目前來看，雙方的融合還算恰當。
科大訊飛在學習機方面的宣傳三句不離 AI 系統，諸如 AI 備考、AI 查漏、AI 輔導、AI 英語、AI 手寫筆……都是常見字眼。據悉，去年 1 至 6 月，訊飛 AI 學習機在京東、天貓 GMV 同比增長超 170%，銷量同比增長 100%，并成爲 618 期間的銷售冠軍。
或許，這是一場雙赢，盡管在不少 AI 企業眼裏，搞教育硬件遠不如搞工業、搞汽車有前途。
教培界 " 垂死夢中驚坐起 "
ChatGPT 的問世宛如在全世界的科技範圍内擲下了一枚石頭，短短幾個月的時間，光國内的商業秩序就被大模型狠狠沖擊着，百度文心一言，阿裏巴巴通義千問、商湯日日新、SenseNova 體系、華爲雲盤古、知乎 " 知海圖 AI"、360GPT、昆侖萬維 " 天工 " 大模型、京東言犀……層出不窮。
令人哭笑不得的是，突然在大模型上發奮圖強的不僅僅有科技巨頭，各大一度因爲 " 雙減 " 而偃旗息鼓的教培公司也紛紛開啓研發之路。5 月份，學而思計劃研發數學大模型，主要以數學領域的解題和講題算法爲核心，面向全球的數學愛好者。
無獨有偶，網易有道推出 " 子曰 "，教育領域裏，即便沒有打算自研的模型，也會選擇跟相關技術合作，例如 Duolingo、Quizlet、可汗學院等平台，選擇了 OpenAI。海外大模型一早就曾與學科扯上了關系，Google 就曾收購了不少專注數學計算的産品。
同樣是大模型的研發，教培界想要依托新科技的東風再次起死回生，恐怕也沒有那麽簡單，技術、資金、後續的搭載與應用……處處都是教培行業值得深思的生存細節。
先看技術問題。不可否認，專業的教學大模型相比與尋常的語言大模型，對語言組織能力、邏輯推理能力要求更高，且容錯率低。學而思的 MathGPT 就曾提出三點要求，用以彌補現存的通用語言大模型的短闆：
第一，題目要解對；第二，解題步驟要穩定、清晰；第三，解題要講的有趣、個性化。可目前教培界的這些要求連最火熱的 ChatGPT 都無法達到，谷歌收購的幾大數學産品，諸如 Photomath、微軟數學、Mathway 尚且還在利用非大語言模型的傳統 AI 技術，加上數據庫的方式解決數學問題，教培企業跨界自研成功的幾率是多少可想而知。
其次是資金問題，AI 創業項目燒錢永無止境。ChatGPT 的成功得益于微軟慷慨的資金和算力支持，美國市場研究機構 TrendForce 推算稱，處理 ChatGPT 的訓練數據需要 2 萬枚 GPU 芯片，随着 OpenAI 進一步展開 ChatGPT 和其他 GPT 模型的商業應用，其 GPU 需求量将突破 3 萬張。
運營成本更是居高不下，半導體研究公司 SemiAnalysis 稱，以 GPT-3 模型推算，ChatGPT 每天的運營成本高達 70 萬美元，按每日 70 萬美元計算，則 ChatGPT 一年的運營成本高達 2.555 億美元，很多大模型創業公司，光 1 年租 1000 張 GPU 卡就要花大幾千萬到 1 億元的支出。
已經長達一年多未開張的教培企業又能有多少錢，能支撐起如此龐大的花銷？學而思算是行業内的佼佼者，此前，好未來（學而思母公司）發布的 2022 财年業績報告顯示，截至 2022 年 2 月 28 日，好未來實現淨收入 43.91 億美元。
40 億美元看上去活得不錯，但在 AI 創業面前卻隻是杯水車薪，更何況，教培企業還在連年虧損，2022 财年，好未來就經營虧損 6.15 億美元，同比擴大 40.2%。大模型的興起，的确讓幾大教培巨頭垂死夢中驚坐起，可有些東西隻可遠觀，未必能亵玩。
硬件 " 讓位 "，内容當立
1986 年，在那個人均工資甚至還未過百的年代，一款 " 中華學習機 " 是無數學生心頭想都不敢想的頂奢品，後來，小霸王學習機橫空出世，從此徹底開啓了國内教育硬件的征程。教育硬件突然被再次引爆，也正是這兩年的事。
2021 年年初，百度旗下小度科技率先發布了小度智能學習平闆；2021 年 4 月，騰訊推出基于 Linux 系統深度定制的智能教育電腦；2021 年 618 期間，阿裏更是發布 40 餘款教育智能硬件産品，并推出首款家庭學習智慧屏産品天貓精靈 E1；2021 年 7 月，科大訊飛發布 AI 學習機 T10 高端旗艦新品。
線下教培一倒，更有無數企業等着用硬件來填補這片空白的市場。這不由得令人産生一個問題，教育硬件的利潤高嗎？能引無數大廠競折腰？事實上，傳統的教育硬件并沒有很高的利潤。
以讀書郎爲例，這家在智能教育硬件行業深耕 23 年的企業 2022 年毛利率超過 22%，但是淨利率隻有 0.8%。接下來，AI 深入硬件設施，應該改變固有的市場現狀，教育硬件不再單純以設備取勝，轉而将重心放在内容上。
硬件 " 讓位 "，内容當立，如此一來，無論是于企業，還是于用戶群體，都是一種良性變革。
企業方面，大模型之所以被教培界處處追捧，其中一個關鍵原因就是各家都迫切地想要利用 AI 來形成新的内容生态，繼而在同質化嚴重的硬件海洋中搏殺出位。例如小度青禾學習手機搭載了小度 AI 學習大模型，AI 學習大模型是以文心一言爲底座，内置衆多 AI 老師，推出了互動式講題、作業助手、口語老師、精準學等學習功能。
另外，大模型也能充分擴充學習資源，據悉，小度青禾包含 1000+ 本教材、30000+ 節全科名師精品課、7000+ 高頻考點知識卡。同樣開始利用大模型來打内容牌的何止小度一家，學而思學習機計劃上線一款 "AI 助手 "，既是作文助手、口語助手，又是閱讀助手、數學助手。
用戶方面，如今的家長與學生對于學習機的内容與互交能力，重視性始終要大于其他技術搭建，衆所周知，學生群體對于使用學習設備，堪比集齊 " 七龍珠 "。手機、詞典筆、電話手表、翻譯機、聽力寶、單詞卡……應有盡有。
從當前的硬件細分賽道就能輕易窺探出，用戶對硬件繁雜的窘迫，強大的内容承載或許能實現一機多用。簡化設備，未必不是一種簡化學習程序的方式，教培行業的本質歸根到底還是效率。
當然，大模型激活内容尚有難關未破，即解題正确率。ChatGPT 寫論文、寫作業出圈時，人大附中物理老師就做過測試，内容是讓 ChatGPT 解答 2021 年北京高考試題，結果顯示，5 道物理試題做對 3 道，10 道生物題做對 6 道，13 道曆史題做對 8 道，9 道數學主觀題做對 6 道。
人腦會出錯，智腦也遠遠沒達到百分百正确的程度，這是大模型 + 教培的落地過程中最矛盾的症結所在。
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