ChatGPT 的橫空出世，捧紅了 Speak 以及一眾出海的 AI Tutor 產品，同時殺死了沒有及時“擁抱”AI 的教育巨頭。如果 OpenAI 再向教育方向集中“開火”，又會發生什么呢？

據 Tech Crunch 12 月 5 日報道，OpenAI 計劃將 AI 聊天機器人整合到在線課程中，探索自定義“GPTs”在教育領域的可能性。OpenAI 教育團隊發言人透露，OpenAI 正在探索讓老師基于自己的專業經驗和知識創建定制版聊天機器人，讓學生能更深入地學習特定學科，但這次報道并沒有透露面向的學校是 K12 還是大學。

在此之前，OpenAI 在教育細分領域已經有一系列連貫動作。

2022 年 11 月，OpenAI 投資口語學習平臺 Speak。今年 5 月，OpenAI 發布 ChatGPT EDU，為大學生、老師以及校園工作人員，提供總結歸納、制定教案、數據分析等功能，構建大學版“專屬 ChatGPT”；9 月，OpenAI 聘請美國在線教育提供商 Coursera 前高管 Leah Belsky，擔任其首任教育業務總經理。

在此之前，很多創業者認為，像 ChatGPT 這樣的產品，目標在于追求 AGI，而不是在特定方向發力尋求極致體驗，在應用方向上更多是要觸及核心用例的最低要求，盡可能覆蓋大眾用戶，獲得數據反哺訓練。

其實，在 OpenAI 還未正式在教育賽道發力時，許多公司在業務上已經受到不小的影響。如今 OpenAI 如果真的想要在教育市場分一杯羹，到底會對 AI 教育產品們產生怎樣的影響？我們先以之前的一些跡象作為觀察依據。

一、ChatGPT 上線后，冰火兩極的上市公司

我們先將視角放在大公司身上，我們發現 ChatGPT 上線之后，2 個旗下擁有頭部產品的上市公司，同在教育領域，卻走出了完全相反的劇本。

ChatGPT 上線后，最慘上市公司，沒有之一

Chegg 于 2005 年成立，以教科書租賃業務起家，隨著數字化轉型，擴展了在線輔導、學術資源共享等服務，于 2013 年 11 月 13 日在紐約證券交易所上市。上市后，Chegg 一步步構建起自己的在線教育王國，陸續推出數學、寫作、語言教育等細分領域的在線輔導產品。Chegg 公司營收來源于兩類：“訂閱服務”收入和“技能及其他業務”收入（Chegg Skills、廣告、及其他收入）。2017 年-2023 年，訂閱服務收入占總營收的比例分別為 73%、79%，2019 年度及之后全部 80+%。

Chegg 旗下產品，大多產品功能已并入 Chegg Study 中，目前在線僅剩 Chegg Study、Mathway和Busuu | 來源 Sensor Tower、點點數據

上個月，Chegg（NYSE:CHGG）發布了 2024 年第三季度財報。據最新數據，Chegg 今年第三季度營收 1.37 億美元，同比上一財年第三季度的 1.58 億美元，下降了 13%；訂閱服務收入 1.2 億美元，同比下降 14%。凈虧損 2.13 億美元，虧損同比擴大了 10 倍左右；non-GAAP 凈利潤為 980 萬美元，同比下降 58%。

從營收數據和訂閱服務收入來看，Chegg 似乎還不算太慘，更能體現主營業務情況的 non-GAAP 凈利潤也有近千萬美元的成績。但本季 non-GAAP 凈利潤看得過去主要是因為剔除了 1.96 億美元的商業減值和 5500 萬美元的訴訟賠償，且今年 6 月 Chegg 再次宣布裁員以節省開支。如果我們把時間拉長一些，Chegg 已難掩頹勢。

2020 年，線上教育爆發，Chegg 吃到了紅利，營收、訂閱收入、non-GAAP 凈利潤均快速在增長（上下起伏與開學&放假周期有關，這類公司主要觀察 Q2 和 Q4 數據）。但基本上，一年快速發展后進入了平穩期，甚至 2021-2022 兩個財年 non-gaap 凈利潤已經在逐步下降。2022 年 Q4 ChatGPT 上線之后，3 個數據更是一路下降，頭也不回。

如果關于“錢”的數據，還能通過一些策略穩住，對 Chegg 來說最為核心的指標訂閱用戶數的曲線，更加直觀體現變化。

Chegg 歷年訂閱服務用戶數 | 數據來源 Chegg 財報

2022 年，Chegg 達到了自己的數據巔峰，突破 820 萬的訂閱用戶量，當時的營收也達到 7.6 億美元。但到了 2024 年 Q3訂閱用戶數近乎腰斬，不足 400 萬。公共投資人對于這樣的業務數據也是用腳投票，Chegg 最風光時，股價達到 113 美元，市值約 147 億美元。而如今 Chegg 股價僅剩 2.19 美元，市值約 2.28 億美元。股價下跌 98%，市值蒸發 98%。

圖源 Chegg 官網

對于這樣的業績表現，Chegg 的 CEO 把鍋全甩給了 AI 技術變革，本季財報中再次提到了谷歌和 OpenAI 兩家 AI 巨頭帶來的阻力。

同業不同命：穩步攀升的多鄰國

然而，同為教育類上市公司的多鄰國（NASDAQ:DUOL）卻遞交了完全不同的成績單。多鄰國第三季度財報顯示，營收 1.93 億美元，同比增長 40%；訂閱服務收入 1.58 億美元，同比增長 49%；凈利潤 2340 萬美元，同比增長 7 倍多。

數據來源于Chegg和多鄰國官網

多鄰國成立于 2011 年，憑借“廣告+訂閱”的商業模式于 2021 年成功在納斯達克上市。據多鄰國官方數據顯示，訂閱收入一直占總營收的 70% 以上，今年 Q2 以來保持在 80% 以上。相似的商業模式，同樣經歷了 ChatGPT 熱潮，相比于 Chegg 2024 年前三季度累計凈虧損 8 億美元，多鄰國財報顯示同期凈利潤為 7467 萬美元，同比增長 1790.3%（多鄰國沒有公布 non-GAAP 凈利潤數據，此處用凈利潤進行比對）。

上市以來，多鄰國的總營收和訂閱收入持續增長，凈利潤在初期出現了小幅下降后也穩定上升。ChatGPT 發布后的幾個月，多鄰國進入持續的盈利狀態。訂閱用戶方面，多鄰國同樣保持增長態勢，與 Chegg 的訂閱用戶數量情況呈現相反態勢。

為什么同為教育類的上市公司，同樣靠訂閱費盈利，同樣經歷了 ChatGPT 橫空出世，多鄰國和 Chegg 卻呈現了相悖的財報表現？或許根本原因并不像 Chegg CEO 所說的那樣，是“AI 技術帶來了負面影響”。

二、Chegg 和多鄰國，為什么走出了不同的劇本？

Chegg 旗下產品眾多，目前 APP Store 僅剩 Chegg Study、Mathway 和 Busuu 三款產品。但通過收入數據來看，其核心產品無疑是 Chegg Study。

近半年Chegg旗下在線產品收入情況|圖源點點數據

如果以 Chegg Study 和 Duolingo 做比對，Chegg 和多鄰國 2 家公司，為什么走出了不同劇本？我們看到了幾點原因：

1、關于 AI，反復橫跳的 Chegg 與穩定的 Duolingo

Chegg 真正擁抱 AI，上線首個內含 AI 技術的產品是在 2023 年 4 月。但據華爾街日報報道，早在 2022 年 Chegg 內部便有員工建議開發 AI 答題功能，但提議被高層忽略，Chegg 是靠題庫和人工在線答疑走到行業頭部的，他們堅信“人工智能”還不夠靠譜，無法替代 Chegg Study。

但隨著 ChatGPT 的爆火，Chegg 開始動搖。2023 年初，Dan Rosensweig（時任 Chegg 總裁兼 CEO）開始與 OpenAI 接觸，4 月合作推出了 AI 學習工具 CheggMate。ChaggMate 作為一個單獨的功能模塊嵌入 Chegg Study，將 GPT-4 模型接入自家題庫，可根據用戶學習需求解答全學科問題、給出指導和改進建議，生成測驗。Dan 當時稱其會成為“全球學生最強大的學習伙伴”。

然而 5 月，也就不到 1 個月的時間，Dan 在財報電話會議上稱，ChatGPT 影響了 Chegg 的用戶增長，他們將不再與 OpenAI 合作。當時財報顯示 Chegg 的訂閱服務收入和訂閱用戶量分別同比下降 3%、5%，這兩項數據多年來首次同比下降。

2023 年 8 月，Chegg 正式公告轉向與數據標注公司 Scale AI 合作，計劃為不同的學科構建 20 多個 AI 系統。此后，CheggMate 幾乎不再被提及，官網和 Chegg Study 上也很難再找到其身影。同年 11 月的采訪中，Dan 表達了對 CheggMate 的“厭惡”，看起來像對 OpenAI 的幼稚抱怨。

Dan 在采訪中稱“想把 CheggMate 從樓上丟下去”“它不值一提” | How ChatGPT Brought Down an Online Education Giant? Andrey Rudakov/Bloomberg News

相比于 Chegg 在與 OpenAI 合作上的反復，多鄰國雖然起步也很晚，但堅定許多。

2023 年 3 月 14 日，多鄰國成為 GPT-4 模型的首批客戶，這個時間點其實和 Chegg 差不多。同日，多鄰國推出基于 GPT-4 模型構建的 Duolingo Max 服務（限定美國、加拿大、英國、愛爾蘭、澳大利亞和新西蘭地區 iOS 端英語母語者學習西班牙語或法語），靠 AI 驅動為英語母語者提供 “答案解釋”和“角色扮演”功能，使其在學習西語和法語時有更強的互動實感。其實當時很多 AI 教育類產品都已經上線，Duolingo Max 上線并不算早。

多鄰國與 OpenAI 的合作，體現出 2 個特點，一個大膽中透著謹慎，是他們作為一個月活過億的產品，在 ChatGPT 上線了 4 個月左右，AI 功能就推出來了，但只推給了特定市場里特定需求的人群，等于小范圍測試。另一個是 Duolingo 其實還是比較敏感的。雖然 2 家公司上線 AI 功能時間差不多，但 Duolingo 啟動早很多。

雖然沒有官方公告，但從能找到的最早信息來看，早在 2022 年 9 月，Duolingo 就獲得了 GPT-4 模型的早期訪問權限（2023 年 3 月 ChatGPT-4 正式發布）。Duolingo 的 AI 負責人曾在采訪中提到，在看到 GPT-4 的能力后，Duolingo 立即決定開發相關新功能，Duolingo Max 便由此而生。同年 10 月，多鄰國發布官方公告推出自研學習模型 Birdbrain，基于 Duolingo 用戶數據來優化課程質量、調整難度，OpenAI 的模型負責讓對話更加自然，Birdbrain 則負責打造更加個性化內容，多鄰國 CEO 稱二者本質上是互補的。

今年 9 月，多鄰國在 APP 中又上線兩大以 AI 驅動的功能：“視頻通話”讓用戶通過與其虛擬 IP 人物 Lily 視頻練習口語，“大冒險”則提供豐富的動態劇情體驗，讓用戶結合上下文來與 Lily、奧斯卡等高人氣角色對話。

當一個革新技術出現，頭部產品去集成新技術，都會要更謹慎一些，但顯然 Chegg 的決策層首先忽視了新技術的重要性，之后對 AI 如何賦能產品體驗的思考和執行又很跳躍和草率。

Chegg/多鄰國與 OpenAI 合作時間線

2、被顛覆vs被加持

回到產品本身，Chegg Study 說白了屬于“做作業伴侶”，而 Duolingo 屬于一門語言的學習。

再看 AI 與這兩件事情的結合，Chegg Study 的使用流程是拍照/提問——匹配——是，給出答案/否，等待在線答疑。AI 來了之后，則是拍照/提問——AI 分析題目直接給出答案。不論準確度如何，可以說是對流程的完全顛覆。

但 Duolingo 則是多年研發的體系化課程+游戲化設計+強運營。AI 來了之后，即便能夠超水準發揮，最多也就是制定一些個性化的學習內容、或者一些簡單的游戲化關卡，但難以撼動一個足夠穩定的三角形。關于 Duolingo 可以參閱我們之前的選題《億級用戶規模，DAU與收入還在高速增長，前CPO分享大體量產品如何突破增長困境》。

因而，基于根本邏輯的不同，Chegg Study 集成 CheggMate 是對原有體系的沖擊，兩者之間是矛盾的。而 Duolingo 加入的功能則和“主線”無關，更多是體驗加持，如視頻通話時額外添加口語練習，劇情體驗也是如此。

3、賽道競爭激烈程度不同

其實也是因為 AI 顛覆了答題類產品構建的護城河，壁壘一朝瓦解，大量的新產品涌入市場。

與 Chegg Study 同賽道的產品，以國內的出海產品為主力軍，在 2022 年前后大量涌入市場，準確度的問題雖然多被吐槽，但不同的產品也在積極地與用戶交互來進行產品迭代，例如 Answer.AI 因為是全新產品，基本就是“大模型+多輪交互”，通過擴展知識引導用戶深入學習，每天也會給到少量的免費額度；字節 Gauth 之前也是“題庫+專家答疑”的模式，和 Chegg Study 很像，但是在進入 AI 時代后，Gauth 選擇轉向“題庫匹配+AI 解題“的模式，每天有 11 次的 AI 免費解題額度，同時將專家答疑用于回答少量高難度問題，并作為付費項目推出。

Gauth 2021 年 3 月上線，Question.AI 2023 年 5 月上線，Chatboard（后更名 Answer.AI）2023 年 3 月上線，產品近一年下載量均高于 Chegg Study | 圖源點點數據

如上所述，大模型可以答對一道題，但很難對系統性掌握一門語言這件事情造成過于大的沖擊。因而可以看到 ChatGPT 大火之后，尤其是語音模態也發展相對成熟后，這些大模型帶來的功能導致語言賽道上，新產品并不是 AI 學習語言，而是 AI 口語， Duolingo 因此受到沖擊較小。Duolingo 也在自身產品內加入了相關功能，讓訂閱顯得更加物有所值。Duolingo Max 的訂閱價格為 30 美元/月，168 美元/年；可以體驗 Duolingo 所有 AI 功能，獲得無限次學習機會，每月都能修復連續學習天數，并且沒有廣告。同時，Duolingo Max 覆蓋了應用內所有的會員權益。

今年截至 11 月，iOS 端語言類收入榜前 13 位中，每款軟件都含有口語練習功能，其中 8 款專攻口語學習

生成式 AI 對教育業的沖擊已無需多言，Chegg 暴跌 98% 的股價就是血淋淋的案例。然而，老生常談的話，任何事都是有利有弊的，從多鄰國身上，我們就看到了對一個產品核心壁壘的建立并不能押注于單一資源。如今 OpenAI 試圖進入教育細分市場，其鼓勵老師利用專業知識和技能去開發定制 GPTs，可能也會對新一波答題類產品形成沖擊。各家產品如何找準打造無法替代的核心優勢，這個問題的答案一直在變。