TL;DR：
随着大模型技术外溢，互联网巨头与传统教培巨头在AI教育赛道狭路相逢，前者试图以流量逻辑“降维打击”，后者则凭借教研深井修筑护城河。这场估值重塑的博弈不仅是技术与内容之争，更是“快流量”与“慢教育”商业本质的终极碰撞。
如果说三年前的“双减”政策是给中国教培行业按下了休止符，那么当前的生成式AI热潮则像是一支充满意外的变奏曲。在2026年的北京和杭州，那些曾被认为已成往事的教育梦，正被包装在“豆包爱学”或“千问智学”的交互框里重新售卖。这不再是补课班里汗流浃背的焦虑，而是服务器机房里悄无声息的算力竞赛。
在这场被戏称为“硅基私塾”的较量中，对垒双方的基因截然不同。一侧是如字节跳动、阿里这样的互联网利维坦，它们将教育视为大模型能力的“样板间”；另一侧则是作业帮、猿辅导这类在废墟中重生的教培幸存者，它们正试图用算法把积攒了十年的教研数据点石成金。截至2025年第三季度，国内AI教育应用月活已突破1.2亿，同比增长340%1。如此惊人的增速，让原本沉寂的市场闻到了久违的金钱味道。
流量的傲慢与教研的偏见
大厂入局的逻辑简洁得近乎冷酷：既然我有通用的模型底座，又有取之不尽的C端流量，为何不顺便教教孩子解二元一次方程？字节的“豆包爱学”将AI学习工具推向核心入口，逻辑一如既往地“字节化”——通过极致的交互体验和语音合成技术，让AI老师听起来比真人更具亲和力1。然而，教育并非单纯的流量分发。正如一位资深从业者所言，大厂往往追求场景验证而非直接盈利，这种“战略性不专一”或许正是其隐忧所在1。
相比之下，教培巨头们正以一种“绵里藏针”的方式进行防御。作业帮、猿辅导深知，大模型可以吞下整个维基百科，但它未必能理解海淀区和西城区数学试卷在考点侧重上的微妙差异。这些传统玩家手握着高达5.8亿的非公开题库和百亿级的学习行为数据2，这是互联网公司难以通过网络爬虫轻易获取的“教研深井”。小猿AI在讲题时能做到如同“一对一网课”般的板书互动，而大厂的AI则往往更像是一个博学但缺乏教学技巧的聊天机器人1。
硬件是良药，还是避风港？
当软件端的变现因“免费策略”而陷入泥沼时，硬件成为了巨头们共同的救命稻草。2023年中国智能学习机市场规模已达807亿元，预计2025年将跨越千亿门槛2。从猿辅导的墨水屏学练机到小度的Z30，教育公司和科技公司在硬件柜台前撞了个满怀。
“在AI时代，卖软件是给用户送礼，卖硬件才是跟用户交朋友。”
这种策略的转变反映了商业模式的无奈。由于AI幻觉（Hallucination）尚未完全根治，AI给出错误答案的概率依然让家长在付费时犹豫不决3。硬件带来的“沉浸感”和“护眼”等物理属性，在某种程度上对冲了算法不确定性带来的信任危机。更有趣的是，学而思等公司已开始接入DeepSeek等外部大模型，形成“双脑驱动”2。这传递出一个清晰的信号：在应用层，谁的模型更强并不重要，重要的是谁能让模型在具体的教学闭环中不再“一本正经地胡说八道”。
谁将笑到最后？
这场战争的下半场将不再取决于谁的流量更庞大，而取决于谁能率先攻克“教研卡脖子”工程。大厂凭借规模效应将模型推理成本持续压低，迫使中小创业公司只能在成人教育或语言学习等垂直细分赛道寻求庇护1。但对于K12核心赛道而言，教育的本质是信任，而信任是无法通过算法瞬间合成的。
未来，我们或许会看到一种奇妙的融合：互联网巨头通过提供廉价、高效的基础推理能力，成为AI教育的“水电煤”；而教培巨头则转型为精细化的“算法教研室”，在模型的广度上叠加专业逻辑的深度。至于那些在深夜对着屏幕寻求答案的学生，他们并不关心背后的算力来自张北还是宁夏，他们只关心这道几何题的辅助线，AI老师是否真的讲透了。