2026，巨头混战AI教育：大厂的技术与教培的教研，谁能笑到最后？

2026年开年，教育赛道再次热闹起来。

 

1月中旬，字节旗下豆包APP将AI学习工具“豆包爱学”推上核心入口；几乎同时，阿里旗下千问APP新增“一键搜试卷”功能，全国各名校试卷可直接下载。

 

教育这个曾因“双减”而降温的市场，随着大模型的介入，重新成为巨头们觊觎的焦点。据QuestMobile数据，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%。

 

一场围绕“AI+教育”的争夺战已然打响。对阵双方旗帜鲜明：一方是坐拥C端流量的字节、阿里等互联网大厂；另一方则是有教研积淀的作业帮、猿辅导、好未来等传统教育玩家。

 

作为一名在阿里待过、又在教育科技领域深耕10年的产品人，今天我想聊聊我的观察：这场混战，到底谁更有机会？

 

大厂入场：流量思维与教育“慢生意”的碰撞

先说大厂的优势，确实很明显。

 

第一，技术能力的复用。大厂在底座模型、多模态交互、海量数据处理上的积累，可以快速迁移至教育场景。字节有豆包大模型，阿里有通义千问，这些底层能力是现成的。

 

第二，流量池的天然优势。豆包、千问等应用无需从零买量，一次功能更新或入口调整，就能将流量导向教育产品。这种“入口即流量”的能力，创业公司想都不敢想。

 

第三，成本优势。随着大模型推理成本持续下降，拥有自研模型和规模效应的大厂，研发成本远低于需要采购API的中小玩家。

 

但是，问题也在这里。

 

我过去在阿里做产品，后来进入教育科技领域创业、带团队，最深的一个体会是：教育是个“慢生意”，而大厂的基因是“快迭代”。

 

和几位在大厂做教育产品的朋友聊过之后，我发现他们普遍面临一个困境：集团对教育业务的定位，往往是“完善生态”或“获取用户数据”，而非真正指望它盈利。这种战略上的“不专注”，可能成为它们在这场持久战中的劣势。

 

什么意思？就是说，对字节、阿里而言，教育AI可能只是一条业务线，甚至只是一个流量入口。但对作业帮、猿辅导们而言，这就是身家性命。

 

同题竞技：交互体验的背后是基因差异

出于职业习惯，我特意下载了这四款应用，做了一次“同题竞技”——用同一道数学题，看看它们怎么讲。

 

结果很有意思。

 

豆包爱学的讲解过程像“打电话”，通过语音和文字实时交互，语言风格亲切，还会问你“听懂了吗”。千问智学则是典型的聊天机器人模式，虽然也能语音朗读，但交互性稍弱。

 

而小猿AI、作业帮则保留了传统教育应用的思路。拍照后，首先调动题库进行检索匹配，答案与解析的呈现，优先依赖于预存的文本和真人教师录制的视频讲解，AI讲解通常作为补充选项出现。

 

更细致的观察是：小猿的AI老师讲题如同“一对一网课”，有板书、有互动，可以随时打断提问；而作业帮的AI讲解则更像一份“解题报告”，单向输出，缺乏交互。

 

这背后是什么？是两种不同的基因。

 

大厂更强调技术的存在感，追求通用能力在教育场景的应用。它们把教育当成一个AI能力的应用场景，试图用“对话即服务”的体验降低用户门槛。

 

教育公司则更依赖教研能力，将AI作为提升其核心教学服务效率与体验的工具。它们的逻辑是：先有优质内容，再用AI放大价值。

 

这两种路径，没有绝对的对错。但我必须说一句：做教育，不是会解题就够了。

 

教研“卡脖子”：大厂绕不过去的坎

互联网大厂入局教育AI，最大的短板是“教研”这道坎。

 

大模型可以吞下几亿道题目，却难以精准理解K12课程体系中复杂的考点和教学逻辑。在这方面，作业帮、猿辅导、好未来等公司有长达十年的教研积累。

 

什么意思？举个简单的例子：同样是讲一道数学题，一个优秀的老师知道这道题在知识体系中的位置，知道学生容易在哪个环节卡住，知道用什么样的引导方式让学生真正理解。

 

而AI呢？它可以生成解题步骤，但它不理解“为什么这个步骤重要”，更不理解“如果学生听不懂，该怎么换一种讲法”。

 

这背后还有一个更棘手的问题：AI幻觉。

 

在讲解的过程中，AI给出错误答案的现象时有发生。对于缺乏辨别能力的学生而言，这种误导的纠正成本极高。前几天我试用某大厂的AI讲题功能，一道简单的二次函数题，AI给出的解法里居然出现了概念错误。虽然我立刻反馈了，但普通用户未必能识别，更不知道该怎么修正。

 

这让我想起之前写的一篇文章里的观点：AI大模型就像一个掌握了各种基础知识、全科都能考60-70分的大学生。让他去辅导中小学生，基本够用，但要想达到优秀老师的水平，还有很长的路要走。

 

商业模式的追问：战略投入还是独立生意？

更大的挑战在于：大厂重金投入的教育AI，究竟是一门赚钱的生意，还是一笔战略性的烧钱投资？

 

目前，四款主流应用的AI功能均为免费，作业帮、豆包爱学标注为“限时免费”。无论是哪种路径，免费试用的窗口期过去，用户是否愿意为AI含量持续买单，仍是未知数。

 

在传统教育APP中，所有服务清晰指向会员付费。而互联网大厂的产品，都将AI功能作为免费基础服务提供，目前看不出明确的盈利模式。

 

尽管模型推理成本在下降，但为教育场景定制的深度调优、幻觉治理、内容审核均需持续巨额投入。在无法通过服务本身产生健康现金流的情况下，其商业模式的独立性与可持续性，依然要打上一个问号。

 

我个人的判断是：对大多数大厂而言，教育AI短期内不会成为独立的利润中心，而是作为完善AI生态、获取用户数据的一环。这种“战略性亏损”的定位，决定了它们在教育业务上的投入强度会随着集团战略的调整而波动。

 

竞争的另一面：巨头入场也在教育市场

当然，竞争也有积极的一面。

 

一个容易被忽视的事实是：大厂的巨量营销投入，客观上教育了市场，提升了用户对AI教育的认知。我去年和几位同行交流时，大家都提到一个现象：用户对“AI辅导”从陌生、怀疑，到现在愿意主动尝试，甚至会在社群里讨论“哪个AI讲题更清楚”。这种市场教育的成本，如果全靠创业公司来付，根本付不起。

 

从这个角度说，大厂的入场，是在帮整个行业做市场教育。

 

未来的机会在哪里？

基于我对这个行业十年的观察，未来的机会可能不在全科混战，而在细分赛道：

一是To B/G端市场，即为学校与区域教育部门提供“AI助教”、“智慧课堂”解决方案。虽然落地慢，但需求稳定，付费方明确。我身边已经有几家创业公司专注这个方向，活得还不错。

 

二是成人教育与职业培训。用户付费意愿强，目标明确，对教研深度的要求相对K12更为灵活，更易实现商业闭环。

 

这两条路，或许比在C端红海里厮杀更有机会。

 

结语：这是一场持久战

短期看，拥有技术、流量与成本优势的大厂无疑将推动行业快速洗牌。

 

然而，教育的核心壁垒在于“教研”与“信任”，这绝非流量与算法能够速成。

长期而言，这场战争的胜负手，将取决于谁能率先突破“AI幻觉”的技术瓶颈，谁能真正将技术与教育规律深度融合，以及谁能找到可持续、健康的盈利模式。

 

作为一名在这个行业摸爬滚打了10年的产品人，我的判断是：最终胜出的，不会是纯粹的技术派，也不会是纯粹的教研派，而是能把两者真正融合的那一方。

 

技术是放大器，教研是基石。没有基石的放大器，放大的只是噪音。

 

我是李明Bright，前阿里产品专家，教育科技从业10年，现头部教育科技公司产品负责人。专注教育科技信息解读、趋势研究，欢迎关注我的公众号，一起看清教育科技的下一站。

 

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