基于ChatGPT的五种教育 AI商业模式（0融资创业）

商机洞察#6

标签：生成式AI、投融资、创业、教育科技

“ 除了融资很容易的时候，融资一直都很难。在融资环境极度恶劣的当下，创始人必须要思考并实现0融资也能让公司挣钱/活下来的模式。”

这篇笔记我会介绍[高资本效率]商业逻辑和五个主流的教育+AI的商业模式，拭目以待哪些公司能活到下一个宽松周期。

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零融资商业逻辑——高效率资本

Y Combinator的创始人Paul Graham提出了[默认能活(default alive)]的概念，作为反映创业公司资本效率的核心指标，即如果一个公司支出费用不变且收入增长速度和过去几个月保持一致，那么这个公司账上剩下来的钱能让它实现盈利吗——这个公司是[默认能活]还是[默认挂了]？

一个高资本效率的公司往往反映两个事情，1）客户真的很想要你的产品，并愿意付费；2）创始人有成本意识并且很节俭，不会过度雇佣。世界上很多规模最大、最重要的公司都是以高资本效率的方式运转起来的，比如：

微软、戴尔：70年代、80年代一直自力更生，直到IPO前才引入了风险投资。

Yahoo、Ebay：没花过账上早期风险投资的钱，公司运转高效，无需大额融资。

Google：融了一次钱，再然后就是上市前和Yahoo！做了一轮Pre-IPO的融资。

Instgram：被Facebook收购前只有十几个员工，Zapier只融了130万美金的种子轮。

Midjourney：据说直到今天仍是自力更生、并没有融任何钱。

什么时候应该自力更生？	公司什么时候应当融资？
第一，公司无需雇佣一大堆人和产生庞大的费用，但能够健康增长。 第二，公司可以比较快速的产生现金流和利润。 第三，公司发展会比较缓慢，不会达到风险投资的规模。	第一，你需要做一个创新产品的原型或者投入一个资本密集型市场，造火箭、原研药； 第二，快速扩张你已经验证可行的生意，如Uber需要大额融资去满足用户需求占领市场； 第三，兼并收购。

不幸的是，除了明星创业者之外，越来越多的投资人要求创业者必须先证明你的生意是可行的——就差加速了——才会投资。而明星创业者则在之前的创业、公司中证明过自己真的能造火箭。

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教育+AI商业模式1：卖课

这个商业模式非常淳朴，就是教大家如何使用ChatGPT，从学员那里收一些钱。类似于当百度2000年诞生后，网上教大家如何使用百度。

这个商业模式有三大关键点：

第一，你需要接受这是一种商业模式（核心）

因为百度已经诞生二十年了，现在已经很少有人网上教大家如何使用百度了（还能收钱），所以创业者不禁深深疑虑，这钱能挣几天呢？这就取决于你认为ChatGPT是百度还是PPT——如果你是卖PPT课，就还能挣钱，PPT是1987年发布的。

当下教育+AI最成熟的商业模式，卖课

第二，内容能力

上一点所衍生出的一个问是生成式AI知识付费的市场空间，即能不能围绕生成式AI做出足够多的课来新东方俞敏洪老师最早是教托福和GRE，如果教大家如何使用ChatGPT是在教托福，那我们来看看新东方现在的课程体系（还有很多K12的课无法放在在网上，但是不代表课没有了）。

能够围绕AI开发一系列的课程吗？

第三，营销能力

大千世界无奇不有，IP做的好，你有本事卖，就有人敢买。

著名投资人商业认知课

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教育+AI商业模式2：个性化AI辅导工具/服务

Wolfram Research的联合创始人Theodore Gray说，“一对一辅导是最有效的教学手段，但是极为昂贵且无法规模化应用。“

现在包括Wolfram Research在内有多家教育科技公司都在开发基于大语言模型的AI辅导产品。目前在这个领域最领先的产品是Khan Academy和OpenAI联合开发的AI导师Khanmigo，学生在Khan Academy学习网课或者做线上练习的时候，Khanmigo会以聊天机器人形式出现，帮助学生解决所遇到的问题，Khanmigo不会直接回答学生的疑问，而是以逐步引导和提出更多的问题的方式让学生自己得出答案。

Khanmigo不会直接给出学生答案

挑战一：准确性

大语言模型的工作原理是从包含数十亿个的训练数据中学习单词和短语之间的相互关系，然后根据用户提示生成句子、答案，甚至整篇文章。但即便是使用当下最先进的大语言模型GPT-4，对物理、化学、计算机、数学等理科问题的回答正确率仅有三分之一。Khanmigo解决这一问题的方式是在让GPT-4回答学生的问题前，先把问题的正确答案给到GPT-4，让GPT-4基于正确答案（但不直接给学生答案）去做辅导，从而尽量避免幻觉问题。

挑战二：个性化

个性化辅导的魅力在于，虽然每个学生可能都会学习相同的知识，但私人老师能够在不同的情况下给到学生个性化反馈。比如一道题没做对，可能是粗心马虎，也可能是未能掌握和题目相关的整个概念，也可能仅仅是对一个细节知识点没有理解，个性化辅导要能够识别不同的情况给出针对性的辅导。

挑战三：共情

教育远不只是知识的传授，还有情感的互动。一个优秀的老师不但能把课讲明白，还可以激励学生探索未知、激发学生的好奇心，并避免让学生感到困惑、迷茫。坦率而言，并不是每个真人老师都具备这样的能力，而AI有可能做的更好，至少是帮助老师做的更好。

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教育+AI商业模式3：教育大模型

既然有金融大模型、法律大模型、医学大模型，当然也可以有教育大模型。教育大模型的开发思路并不复杂，把大模型和知识库（如教科书、论文）结合到一起，当用户向大模型提问时，大模型回答用户问题之前会先参考知识库中的内容，从而尽量减少错误。

AI公司Merlyn Mind开发了专门针对教育的开源大模型Corpus-qa LLM，其同样具备和其他大模型一样的对话能力，但是在回答用户问题的时候会参考教育知识库从而尽量避免幻觉问题的发生。Merlyn Mind还对大模型做了调优，如果大模型无法对用户的问题生成高质量回复，就会和用户承认还没有好的答案而不是胡编乱造。 

Arizona State University (ASU)大学开发的聊天机器人就能够调用知识库，比如ASU的入门化学课程就有一个把GPT-3.5和课程材料（PDF、PPT）相结合的聊天机器人，能够以棒球运动为例子去解释分子中偶极-偶极相互作用。

好未来的MathGPT号称可以比GPT-4更好的回答数学问题——信则灵。华东师大也开发了一个EduChat的教育大模型，融合了论文评估、对话式辅导和情感支持结合到一起的聊天机器人。

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教育+AI商业模式4：智能作业批改

Pennsylvania State University大学的计算机科学家Rebecca Passonneau的团队正在开发PyrEval的论文批改工具。PyrEval能够帮助教师快速检查学生的论文作业中是否包含关键主题，并在课堂上即时提供反馈。PyrEval的评分还帮助学生对作业做自我反思。如果AI没有检测到应当包含的关键主题，则表明学生需要更清晰地阐述他的想法，或者学生在概念或语法上犯了错误。

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教育+AI商业模式5：智能课堂助教

Arizona State University (ASU)大学的Ronald Beghetto正在开发以激发学生创造力为核心的聊天机器人。这些bots可以扮演不同的角色去激发创造性，比如有意的去挑战学生的假设。学生可以与bots讨论论文主题、教师可以与bots去讨论如何设计课程。

MagicSchool and Eduaide所开发的AI工具则可以帮助中小学老师去设计课堂活动以及批改学生作业。

模式四和五的最大挑战在于销售渠道和销售能力。AI技术发展当下是快节奏，而学校教育变化则是相对缓慢的。当创业公司开发好一个产品到学校推广、试用直至完成付费和后续付费往往需要一个相当长的周期，但在此期间随时可能会被大模型或者其他大厂所推出的产品挤压市场空间。学校付钱很慢，但是下一个在产品缺乏竞争力的决策很快。