文 | AIX財經(jīng) 雷晶
編輯 | 金玙璠
2026年開年，教育再次成為了巨頭們覬覦的賽道。
1月中旬，字節(jié)旗下豆包APP，將AI學習工具“豆包愛學”推上核心入口；幾乎同時，阿里旗下千問APP新增“一鍵搜試卷”功能，全國各名校試卷可直接下載，直指傳統(tǒng)教育應用腹地。
教育這個曾因“雙減”而降溫的市場，隨著大模型的介入，又重新熱鬧起來。QuestMobile數(shù)據(jù)顯示，截至2025年第三季度，國內(nèi)AI教育應用月活已突破1.2億，同比增長340%。
一場圍繞“AI+教育”的爭奪戰(zhàn)已然打響。對陣雙方旗幟鮮明：一方是坐擁C端流量的字節(jié)、阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠；另一方則是有教研積淀的作業(yè)幫、猿輔導、好未來等傳統(tǒng)教育玩家。
大廠入局的邏輯很清晰：教育需求明確，市場廣闊，而大模型技術恰好能復用。但大廠想從教育市場里分一杯羹，僅靠堆砌功能和流量思維，恐怕還遠遠不夠。
大廠靠流量，教培靠教研
當前AI教育賽道主要匯聚了三股勢力：一是以字節(jié)、阿里等大廠為代表的技術派，憑借大模型底座與流量入場，追求快速迭代和場景驗證；二是以猿輔導、作業(yè)幫、好未來為代表的教培派，核心戰(zhàn)略是用AI技術強化內(nèi)容和教育服務，實現(xiàn)存量用戶的轉(zhuǎn)化；三是中小創(chuàng)業(yè)公司，它們避開了與巨頭的正面競爭，在成人教育、語言學習等細分賽道中尋找生存空間。
作為剛性需求，教育市場的變現(xiàn)路徑各異。大廠的攻勢，也沿著三條業(yè)務線展開：
AI解題，因為門檻低、易落地，成為了各方爭奪流量的入口。一位從業(yè)者告訴「AIX財經(jīng)」，在前AI時代，拍照答疑主要依賴圖片、文字識別和題庫檢索實現(xiàn)，而AI的加入，則讓解題從“搜索”升級為“推理”，解題范圍更廣，過程更個性化。
相比之下，面向?qū)W校等B端客戶的AI助教模式，商業(yè)路徑更清晰。簡單來說，就是充當教師助手，負責作業(yè)批改、課堂輔助等重復性工作。一位教育公司的產(chǎn)品經(jīng)理告訴「AIX財經(jīng)」，雖然市場規(guī)模可觀，但學校端的推進速度遠比想象中慢，落地速度遠低于預期，AI給課堂帶來的改變有限。
AI教學是大廠們投入的主力。它涵蓋課程講解、學習規(guī)劃等，AI老師1對1輔導、定制學習計劃，需要技術與教研的深度結(jié)合，目前轉(zhuǎn)化率與付費意愿仍是難題。
在這三條業(yè)務線里，面向B端用戶的助教模式已經(jīng)跑通，盈利較為穩(wěn)健，而面向C端的解題與教學，仍處于培育市場、驗證商業(yè)模式的階段。
回到核心問題，大廠做教育AI的優(yōu)勢到底在哪里？
首先，是大模型技術能力的復用。大廠在底座模型、多模態(tài)交互、海量數(shù)據(jù)處理上的積累，可快速遷移至教育場景，大幅降低從零開始的研發(fā)成本與時間。
其次，是流量池的天然優(yōu)勢。豆包、千問等應用無需從零買量，一次功能更新或入口調(diào)整，就能將流量導向教育產(chǎn)品。
再者是成本優(yōu)勢。隨著大模型推理成本持續(xù)下降，擁有自研模型和規(guī)模效應的大廠，研發(fā)成本低于需要采購API的創(chuàng)業(yè)型公司。
但問題是，大廠快速迭代的流量打法，與教育行業(yè)的“慢生意”存在沖突。一位從業(yè)者告訴「AIX財經(jīng)」，大廠的目的往往在于獲取流量與數(shù)據(jù)，反哺其廣告、云服務等主業(yè)，而非直接通過教育產(chǎn)品盈利。這種戰(zhàn)略上的“不專注”，可能成為它們在這場持久戰(zhàn)中的劣勢。
同題競爭，AI“含量”差多少？
當各路玩家都將“AI教育”作為核心賣點時，其產(chǎn)品的“AI含量”究竟相差多少？我們不妨以一場“同題競技”來一探究竟。
以市場上主流的千問智學、豆包愛學、小猿AI、作業(yè)幫為例，四款應用的核心功能看似大同小異，均涵蓋了拍照搜題、作文撰寫、作業(yè)批改、中英文翻譯等高頻需求，但細究之下，用戶體驗卻大相徑庭，這背后反映的正是不同玩家的基因差異。
最直觀的差異，在于產(chǎn)品形態(tài)與交互邏輯。
互聯(lián)網(wǎng)大廠的產(chǎn)品更傾向于“一體化AI助手”路線，以豆包愛學、千問智學為例，它們延續(xù)了通用大模型的對話交互，用戶打開即可直接提問，教育功能被無縫集成，體驗流暢，意在快速降低用戶使用門檻，培養(yǎng)習慣。
而小猿AI、作業(yè)幫則保留了傳統(tǒng)教育應用的思路，頁面按功能分區(qū)，AI功能需要用戶主動觸發(fā)才能使用，更像是“電子教輔”里增配了一個AI增強模塊。
以同一道數(shù)學題為例，小猿AI、作業(yè)幫在拍照后，首先調(diào)動題庫進行檢索匹配，答案與解析的呈現(xiàn)，優(yōu)先依賴于預存的文本和真人教師錄制的視頻講解，AI講解通常作為補充選項出現(xiàn)。
進一步觀察，猿輔導和作業(yè)幫的AI講解的風格也截然不同。小猿的AI老師講題如同“一對一網(wǎng)課”，有板書、有互動，可以隨時打斷提問。而作業(yè)幫的AI講解則更像一份“解題報告”，單向輸出，缺乏交互。
而豆包愛學、千問智學的路徑更為“原生”，它們將題目直接拋給背后的通用大模型進行實時分析與推理，生成解題步驟。
豆包愛學的講解過程像“打電話”，通過語音和文字實時交互，語言風格也更顯親切；千問智學的講解則是典型的聊天機器人模式，雖然也能語音朗讀，但交互性稍弱。
這也體現(xiàn)了兩種不同的基因。大廠更強調(diào)技術的存在感，追求通用能力在教育場景的應用；教育公司則更依賴教研能力，將AI作為提升其核心教學服務效率與體驗的工具。
深入一步看，交互體驗的差異也指向了不同的商業(yè)訴求。互聯(lián)網(wǎng)大廠目前的核心目標是搶占入口、培育用戶習慣與驗證場景，因此不惜投入優(yōu)化AI形象、語音交互等體驗細節(jié)。
而傳統(tǒng)教育公司因為背負直接的營收轉(zhuǎn)化壓力，AI功能與成熟的付費會員體系、課程推廣綁定得更緊。
目前，四款應用的AI功能均為免費，作業(yè)幫、豆包愛學AI功能則標注為“限時免費”。無論是哪種路徑，免費試用的窗口期過去，用戶是否愿意為AI含量持續(xù)買單仍是未知數(shù)。
教研“卡脖子”，AI幻覺還沒治好
互聯(lián)網(wǎng)大廠入局教育AI，盡管在技術、流量、成本上具備優(yōu)勢，但真做起教育生意，難度比想象中大。
第一個短板是“教研”這道繞不過去的坎。做教育，絕非只是會解題。大模型可以吞下幾億道題目，卻難以精準理解K12課程體系中復雜的考點和教學邏輯。在這方面，作業(yè)幫、猿輔導、好未來等公司有長達十年的教研積累，相比之下，互聯(lián)網(wǎng)大廠的教育數(shù)據(jù)儲備大多來自公開網(wǎng)絡爬取和合作接入，缺乏體系化的梳理和驗證，導致其產(chǎn)品在專業(yè)性上存在天然的斷層。
第二個短板，是“AI幻覺”并未完全消除。在講解的過程中，AI給出錯誤答案的現(xiàn)象時有發(fā)生，對于缺乏辨別能力的學生而言，這種誤導的糾正成本極高。當前，各大應用功能同質(zhì)化嚴重，而核心的教學質(zhì)量與準確性仍是關鍵短板，必然會引發(fā)用戶的不信任。
最大的挑戰(zhàn)還是，大廠重金投入的教育AI，究竟是一門賺錢的生意，還是一筆戰(zhàn)略性的燒錢投資？
在傳統(tǒng)教育APP中，所有服務清晰指向會員付費。而互聯(lián)網(wǎng)大廠的產(chǎn)品，都將AI功能作為免費基礎服務提供，目前看不出明確的盈利模式。盡管模型推理成本在下降，但為教育場景定制的深度調(diào)優(yōu)、幻覺治理、內(nèi)容審核均需持續(xù)巨額投入。在無法通過服務本身產(chǎn)生健康現(xiàn)金流的情況下，其商業(yè)模式的獨立性與可持續(xù)性，依然要打上一個問號。
互聯(lián)網(wǎng)大廠這種“高舉高打”的態(tài)勢，也在影響整個行業(yè)生態(tài)。壓力最先傳導至中小型創(chuàng)業(yè)公司，它們既不具備傳統(tǒng)教育公司的教研內(nèi)容壁壘，也無力承擔高昂的模型訓練與算力成本。作業(yè)幫、猿輔導等傳統(tǒng)教育公司則被迫加大技術投入，利潤空間被進一步壓縮。
當然，競爭也有積極的一面。一位從業(yè)者告訴「AIX財經(jīng)」，大廠的巨量營銷投入客觀上教育了市場，提升了用戶對AI教育的認知，為整個賽道降低了用戶教育成本。
未來的空間在哪里？答案或許是“避開全科混戰(zhàn)，尋找細分切口”。行業(yè)目光開始投向更具潛力的細分賽道：
一是To B/G端市場，即為學校與區(qū)域教育部門提供“AI助教”、“智慧課堂”解決方案，雖然落地慢，但需求穩(wěn)定，付費方明確。
二是成人教育與職業(yè)培訓，用戶付費意愿強，目標明確，對教研深度的要求相對K12更為靈活，更易實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。
短期看，擁有技術、流量與成本優(yōu)勢的大廠無疑將推動行業(yè)快速洗牌。然而教育的核心壁壘在于“教研”與“信任”，這絕非流量與算法能夠速成。長期而言，這場戰(zhàn)爭的勝負手，將取決于誰能率先突破“AI幻覺”的技術瓶頸，誰能真正將技術與教育規(guī)律深度融合，以及誰能找到可持續(xù)、健康的盈利模式。