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东亚教育的“卷”,正在被AI重新出口

霞光社
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406
2026-09-17 08:27
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《全球电商市场报告—印尼篇》重磅发布!拆解2.8亿人口下的千亿美金增量机会


“完蛋了。”
Perspeak AI最早一版产品上线不久,一名用户完成了一次多人讨论训练,看到系统给出的分数——60分,脱口而出的就是这三个字。
Perspeak AI的创始人Courtney当时正带着团队复盘用户反馈,这条留言像一记警钟:如果AI只是把“沟通能力”重新翻译成一个冷冰冰的数字,它复制的就不会是进步的动力,而是东亚教育里最让人恐惧的那部分——一套用分数和排名来标的个体价值的评价机制,一个“你不够好”的判决。
这条来自一个具体用户的具体反应,最终推翻了Perspeak AI整套评价逻辑:从“你得了多少分”,变成“你做了什么,以及还能怎样做”。
这不是一次孤立的意外。过去两年,一批华人创业者不约而同撞上了同一堵墙。他们想做的事情听起来很朴素:把东亚教育最擅长的那套训练方法——设定目标、拆解任务、反复练习、及时纠错——用AI重新组织起来,卖给全世界的学习者。但“60分”事件暴露的问题只是冰山一角:训练方法本身或许可以复制,训练之上的评价体系、文化语境和学习动机,却很难被简单平移。
这门生意,眼下正在被资本和真实需求同时验证。HolonIQ今年7月发布的数据显示,2026年上半年全球教育科技风险投资约为10亿美元,同比下降26%;但在整体降温的同时,东亚地区的交易数量逆势增长了37%。Grand View Research估算,全球AI教育市场规模将在2026年达到114亿美元,a16z今年3月发布的全球消费级AI移动应用Top 50榜单里,Gauth、Brainly、Photomath、Learna AI等教育产品仍占据席位——AI教育已经不再只是融资市场上的一个概念,而是真实发生在学生每天重复的学习行为里。
资本与需求之间的这道温差,正在让AI教育分化出两股并行的力量:大型科技公司凭借流量、资本和内容生态快速占领通用场景,更多轻量团队则避开正面竞争,扎进学习过程中尚未被解决的细小问题。Pmis参与创办的薯塔AI聚焦课件阅读,贾子健创立的Inspired AI切入语言听说,Courtney搭建的Perspeak AI关注留学生在讨论和发言中的沟通压力——三个样本背后,浮现出一套相似的路径:把东亚教育的底层训练逻辑与AI结合,带向全球市场。
而“60分”这场小事故留下的问题,将会在他们每个人身上,以不同的方式反复出现。

东亚“卷”出来的,不只有分数

谈到东亚教育,“卷”几乎是绕不开的关键词做题、考试、排名、压力和标准答案。但剥开这些饱受争议的外壳,其内部仍然存在一套关于能力如何形成的方法——设定目标、拆解任务、反复练习,并通过反馈不断修正。
AI教育正在重新激活的,正是这套底层逻辑。
其中最典型的,是围绕目标解决问题的能力。在高度结果导向的环境中,学生习惯先确认需要达到什么标准,再寻找实现路径,并在有限时间内完成一轮轮训练。
Pmis对这套逻辑并不陌生:4岁半上小学,16岁参加高考,又在被称为“辽宁衡水”的重点中学完成训练。这段经历让她形成了一种相对务实的效率观:压力无法完全避免,但明确的目标和长期投入,可以培养专注力、学习能力和钻研精神。
这种思维也被她延续到了今天的学习中。面对陌生课程,她通常先确定目标,再寻找完成路径。借助AI阅读几百页的外文书时,她会压缩信息处理的时间,把节省下来的精力投入更多知识领域。在这里,AI并不是替代学习,而是在既定目标下提高学习效率。
比目标意识更深一层的,是对训练价值的相信。
东亚教育建立在一个朴素前提之上:能力并非完全取决于天赋,重复、纠错和持续投入能够带来进步。这种信念常常被“内卷”的负面叙事掩盖,但对于一些学习者而言,“卷”并不完全来自外部竞争,也可能是一种主动的自我迭代。
Courtney就属于后者,她曾把自己的社交账号命名为“Courtney是卷王”,后来又改掉了。作为一名英语教师,她并不否认练习的价值。在她看来,即使是强调兴趣与自主性的西方教育,基础能力仍然需要反复训练。东亚教育真正的问题不在于练习过多,而在于训练经常停留在标准答案,没有继续延伸到真实环境。
“哑巴英语”就是这一断点最典型的表现。许多东亚学生掌握大量单词和语法规则,也能在阅读和考试中取得不错的成绩,却很难在真实交流中自然开口。
他们并非没有基础,而是缺少把知识转化为行动的训练。当语言从考试科目变成沟通工具,学习者不仅要说出正确的句子,还要面对不确定的回应,判断何时进入讨论、怎样处理分歧,以及如何在没有标准答案的情况下形成自己的观点。
这意味着,东亚教育积累的训练方法仍然有效,但训练的终点需要改变:从得到正确答案,转向在真实场景中完成任务。
与此同时,结果意识也让这批创业者更强调教育效果,而不是单纯追逐技术的新鲜感。贾子健在学而思工作时,一句内部流传的话对他影响很深:教不好书等于偷钱抢钱。
在他看来,这句话划定了教育生意的底线。教育可以收费,也可以规模化,但不能脱离真实效果。产品或许能够依靠投放获得用户,却很难在没有学习效果的情况下形成口碑和长期经营。
对结果负责,也意味着接受教育和创业都需要长期积累。贾子健把自己形容为“微卷”,但更多是“卷自己,不卷别人”。在他看来,成长很少来自一次爆发,而是不断发现知识缺口,再逐一补上;创业也同样是一场马拉松,比短期投入强度更重要的,是持续学习和反复打磨关键环节。
这些创业者对东亚教育的理解各不相同,但最终都指向了一套相似的底层认知:复杂能力可以被拆解,基础需要经过练习,错误应当及时得到反馈,投入则要由最终结果验证。它虽不能代表东亚教育的全部,却构成了这套体系中较具普适性的训练逻辑。
AI的出现,也进一步放大了这种训练能力的价值。解释一道题、翻译一段材料、生成一篇范文都变得越来越容易。知识没有失去价值,但获得标准答案的成本正在快速下降。新的竞争不再是谁拥有更多答案,而是谁更懂得如何把答案组织成训练,并帮助用户将知识转化为能力。
不过,一套在东亚课堂中有效的训练方法,并不会因为接入AI就自动适用于全球。真正可以出海的是训练的底层结构,而不是附着在其上的考试目标、课堂秩序和文化习惯。如何把两者分开,也成为华人AI教育创业者必须面对的重要考题。

方法可以出海,课堂不能照搬

AI教育产品出海最容易完成的是语言适配,最容易低估的则是语言背后的生活。
Pmis对此保持着较为谨慎的态度。“薯塔AI现阶段主要服务海外华人,如果继续进入当地用户市场,我们会优先考虑文化距离较近的东亚和东南亚”。原因在于,不同地区的课程设置、课件形式和学习节奏并不相同。在华人留学生中成立的需求,不能直接推导为欧美本地学生也会接受。
薯塔AI产品设计
用户反馈也与她的预设相差迥异。Pmis最初设想薯塔AI是覆盖“预习-学习-复习”全流程的学习空间,但真正跑起来之后,用户最喜欢的功能既不是总结重点,也不是AI问答,而是一个看起来技术含量并不高的功能——边阅读英文课件边看中文对照翻译。“这个功能其实和AI关系不大,但是大家都很喜欢。”她自己的解释是,别的工具比如有道翻译、豆包都需要每次手动点击、截屏才能翻译,而薯塔AI可以做到“边浏览边翻译”,这种丝滑本身,比任何深度功能都更早、更直接地留住了用户。
而真实、鲜活的用户反馈,是让产品优化迭代最根本的动力。
Courtney提到,很多留学生用户告诉她,自己在海外因为语言差异、能力不足,加上“自己是亚洲人、中国人”这层身份,会感觉受到歧视,甚至遭遇过同学的欺负和栽赃,很难交到本地朋友,也很难融入当地的社交圈子,也很难在有合作形式的作业上,获得一些分数。这些留学生说,如果能在真正踏入学校之前,先在一个安全的环境里练习、感受一下小组讨论到底是什么氛围,他们会很期待。这才是Perspeak AI要做“AI高压沟通训练”这件事真正的起点:不是要不要卷、卷不卷,而是这些学生原本就带着说不出口的压力和孤立感来到海外,产品能不能先接住这份真实的狼狈。
Courtney也观察到,部分中国学生习惯先把观点想完整,等别人说完再开口。在他们接受的教育和文化理念中,这是一种礼貌;但在海外的seminar或小组讨论中,发言往往彼此衔接,很少有人正式把话题递过来。如果一直等待“轮到自己”,可能整场讨论都找不到进入话题的机会。
Perspeak AI 模拟多人互动场景
因此,AI不仅要理解用户说了什么,还要理解一种行为在当地文化中意味着什么。直接质疑是否代表冲突,沉默是在认真倾听还是已经退出讨论,怎样表达反对意见既清晰又不破坏合作,这些都不是把中文课件翻译成英文就能解决的问题。
不过,文化差异同样不能被简化为固定标签。“个体差异远大于一个标签”,Courtney强调,真正有效的本地化,需要来自当地用户和真实使用场景的持续反馈。同一种表达方式,在不同课堂和文化环境中可能产生完全不同的效果。AI需要理解具体场景中的沟通语境,而不是简单依赖地域或文化标签。
当训练目标和使用场景改变,评价体系也需要随之改变。这也是东亚教育方法出海后必须完成的一次转换:在学校里,考试和升学提供外部压力;在消费市场中,用户随时可以退出,产品必须用兴趣、价值和真实需求重新建立动力。
获客与用户反馈,因此成为检验本地化是否成立的两个现实入口。一个团队能把产品翻译成十几种语言,不代表它知道怎样在十几个国家/地区获得用户。成熟团队可以依靠多语言社媒、投放、应用商店和口碑扩大规模;早期团队则往往需要从校园社团、校园大使和一两个学校的种子用户开始。
就像薯塔AI会同时尝试海内外社媒和一些线下活动等渠道;Perspeak AI准备先在澳洲高校形成真实案例;Inspired AI则要求核心团队每天回复不同地区的用户邮件和反馈。市场不是在一次出海决策中被理解的,而是在一条条反馈、一次次投放和一批批流失用户中被重新认识。
东亚教育擅长通过反复反馈修正学习,出海团队同样需要用这种方法修正自己。把一个国家或地区当成一门需要长期学习的课程,观察用户、获得反馈,再调整内容和产品,或许正是这套教育方法在商业上的另一种延伸。
只有找到符合当地文化的训练目标,用户才可能长期参与;只有用户持续参与,东亚教育的训练优势才有机会被AI转化成一门生意。

AI+东亚教育出海,究竟是不是一门好生意?

如今,贾子健的Inspired AI已经走过了最难的阶段。2023年底成立,正赶上AI应用还有一波热度,拿到了一些早期投资,眼下公司已经打正,一个月能收入几十万美金——按他自己的说法,“已经是为数不多的、真正在赚钱的AI公司”。
这背后,也同样需要细水长流的定力与耐心。“教育不是一件被催熟的事情。”贾子健说,他举了三个活了二十年的例子——多邻国、学而思、新东方,“人家就是一天天攒出来的”。回头看和他们同期成立的教育创业团队,“现在几乎全部都转行了,或者都关了”,而他的团队,是少数还留在牌桌上的那一个。
Inspired AI旗下有TalkMe和ListenLeap是两款分开做的产品,一个解决“不敢说”,一个解决“听不懂”,背后沉淀了将近1亿条用户数据,在中国台湾地区常年排在教育榜前两名,全球用户评分做到4.9分。
TalkMe AI模拟真实对话
贾子健把这门生意的获客逻辑总结成三件事:一是从成立第一天就多语种、多地区同时运营,“以前一个产品在一个地区只有一种语言,我们现在是一个产品在一个地区有N种语言,而且我们又是多个产品,就是N乘以N乘以N”;二是海外和国内的社媒矩阵每个月能带来接近千万次曝光;三是口碑——“我们团队有个特别好的习惯,就是每天核心团队到公司第一件事,回用户反馈、回用户留言、回用户邮件,争取做到声声有回应,条条都不落”。他也不讳言投流的必要性:“但凡谁说我不投流、我一分钱不花,我觉得就是骗子。”
留存的问题,他的答案是一句教育行业的老话:“短期预期管留存,长期预期管付费。”具体到产品上,AI在这里扮演了三个人类做不到的角色:一是内容生产者——传统教研团队通常要二三十人,他们团队的内容生产完全由AI完成,靠的是一套严密的生产机制;二是实时反馈——传统教育产品下课就找不到老师,反馈周期动辄72小时,AI可以做到即时且没有情绪地响应;三是比用户更懂用户——通过长期行为数据积累,AI能提前判断一个用户接下来最容易卡在哪个知识点上,从而提前铺好下一级台阶。
真正值得追问的,是东亚教育强调的这套“训练”能力,在海外究竟是不是一门真需求?
贾子健给出了一个足以颠覆直觉的数字对比:全球每年考雅思的人大概只有400万,但地球上每年在学语言的人大概有17、18亿。也就是说,东亚教育最擅长服务的那群人——盯着雅思托福、盯着留学和升学考试刷题的学生——本身只是一个很小的池子;真正庞大的市场,是那些因为工作、生活需要而学语言的人:在美国墨西哥裔移民要学的是餐厅英语和卡车运输术语,日本、韩国、中国港台地区的用户学语言的动力更多来自工作、旅行和流行文化。
东亚训练方法本身没有错,“东亚整个人群的英语底子其实都还不错,但需要更进阶的系统性练习”,只是如果创业者还紧盯着雅思托福和K12这条老路径,很可能错过那个大得多、也更真实的需求池。
所以,需求是真实存在的,只是它不长在这批创业者最熟悉的那个考试训练场景里,而长在更大、更朴素的生活刚需里;而这门生意能不能真的跑通,从来不取决于AI技术本身有多先进,取决于创业者愿不愿意像贾子健说的那样,“从一个小点出发,持续地经营行业第一批用户”——用东亚教育最擅长的那套耐心和反复打磨,去换一份不属于东亚教育原有评价体系、却真实存在的全球需求。

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