新眸原創·作者 | 桑明強

開年第一季度，網易有道交出了一份亮眼的財報：繼去年實現全年盈利后，今年Q1經營利潤同比增長247.7%，達到1.04億元，創一季度歷史新高；經營性現金流同比收窄34.7%。

這份成績單的背后，指向一個不同尋常的信號——當多數大模型廠商仍在燒錢堆算力軍備競賽時，垂直領域的“小模型”正在用商業化能力重新定義游戲規則。

過去兩年，全球大模型行業經歷了從“參數崇拜”到“場景為王”的轉向。拿前不久在舊金山落幕的紅杉資本AI峰會來講，最先映入眼簾的是白板上的一句話：下一輪AI的關鍵是成果，而非工具。會上OpenAI創始人Sam AItman還亮出了一張時間表——未來3年，AI將落地更多場景創造價值，同時他還特別強調“這不是愿景，而是路線圖”。

但現實情況是，OpenAI、谷歌等巨頭雖持續迭代通用模型，背后高昂的部署成本和模糊的落地路徑讓商業化舉步維艱，與之相對的，一批聚焦細分領域的公司開始逐漸嶄露頭角：Cursor以AI編程工具拿下數十萬開發者，Perplexity靠AI重構搜索向谷歌發起挑戰，而網易有道則通過AI深度耦合教育、營銷兩大場景，跑通“模型-產品-利潤”閉環，成為國內大模型行業里為數不多的盈利樣本。

這意味著，未來AI應用的核心問題，將不再是模型能力，而要找到對的場景。但這不是一件容易的事情，成千上萬的團隊前赴后繼地倒在了這條路上。

全球視角下，這一趨勢依然瘋狂加速中。

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垂直深耕

站在歷史正確的一邊

2024年，Cursor以一款AI編程工具橫掃開發者社區，誰也沒想到，這個成立僅3年、團隊規模為60人的創業公司會成為如今硅谷的新晉頂流，不僅ARR突破3億美元，而且向GitHub Copilot甚至VS Code與JetBrains全家桶等老牌編程巨頭發起挑戰。

“像Cursor這樣的公司其實有著很高的壁壘。”一位國內AI從業者告訴《新眸》，Cursor最容易被外界忽略的能力，是它將輔助編程這個垂直場景做得很深——開發者使用Cursor執行的每一次代碼生成、編輯和修復都有反饋，然后反向改進其AI模型，隨著時間推移，飛輪效應也就此形成。

Cursor并非個例。紅杉資本在《AI in 2025:Building Blocks Firmly in Place》中指出，經過2024年的“原始湯”階段，AI生態系統的基礎構件已經穩固成型，2025年將成為AI應用的爆發之年，體現在融資流向維度，教育、營銷、零售等成為大模型落地的高頻場景。

拿網易有道來講，雖然它在轉型AI這件事上時間不久，但卻是國內少數幾個快速拿到結果的玩家，它的選擇同樣極具代表性：放棄與通用模型的正面競爭，轉而將資源投向教育、廣告等垂直領域，自研“子曰”系列輕量化模型，通過開源、硬件化、訂閱制等模式實現商業化。其核心邏輯在于——垂直場景的Know-how積累和數據壁壘，遠比通用模型更能建立護城河。

Cursor和網易有道的共同點在于，它們都不是通用技術的發明者，而是場景的關鍵整合者。

當通用模型陷入同質化競爭時，它們選擇了一條更加“小而美”的路線——自研垂直模型、開源輕量架構、重構產品生態。以“子曰-o1”為例，這款由有道自研專攻教育的垂類模型，是國內首個輸出分步式講解的開源推理模型，以14B的小體量支持在消費級顯卡上部署，其背后的思維鏈技術，更貼合中國學生實際解題場景，有著更高的解題準確性。

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這套卷子，有道練的比別人早

作為國內最先在垂直場景跑出來的黑馬玩家，網易有道轉型AI最早可追溯到2023年。

“大模型行業最終會剩下兩類公司，一類是基礎模型研究，這是科技巨頭們的游戲；另一類是聚焦垂直領域，把模型能力和場景深度耦合。”按照CEO周楓當時的判斷，當時留給有道的空窗期并不會太久，比起跟風投身大模型，他更關心如何找到自己的優勢地帶。

技術出身的周楓背景頗為特殊——他曾主導明星級產品有道詞典開發、有道搜索平臺架構，以及密碼認證系統“將軍令”開發。和其他企業相比，網易有道深諳技術對于現實場景的意義：幾乎在大模型剛剛火爆時，就率先自研子曰大模型，然后在學習服務、智能硬件、廣告營銷等都進行了不同場景的融合。

等到周圍注意力都聚焦在行業大模型時，他卻另辟蹊徑，帶領團隊把精力集中在行業Know-How的深度解耦與垂類模型的打磨上。在他看來，區別于過去AI社區把過多精力放在如何訓練更強的通用模型，垂類模型的邏輯在于如何基于開源基礎，聚焦真實場景效用，背后的挑戰是定義“該怎么做”和“如何衡量進展”。

拿教育場景來講，作為AI落地最廣泛的場景，想要做好并不容易。其難點不僅在于技術層面，如何讓AI理解主觀題答案、適配千人千面的學習需求；還在于商業模式的脆弱性——用戶生命周期短、付費意愿受政策影響、競品同質化嚴重。

但有道卻在這方面實現了“逆勢增長”： Q1財報顯示，其數字內容服務凈收入達4.108億元，AI訂閱服務營收突破7000萬元，同比增超40%；智能硬件業務凈收入達1.905億元，同比增長5.1%，其中AI答疑筆SpaceOne市場反響熱烈，首批產品在10天內售罄。

究其原因，有兩個關鍵思路值得關注。

第一，用AI原生重構“剛需場景”。

以升學規劃為例，“有道領世”通過整合志愿填報、錄取概率測算、學科測評等六大功能，將AI滲透到高中生的全學習周期，這背后的邏輯是，教育產品的價值不在于“替代教師”，而是填補傳統服務的空白地帶。

第二，硬件即服務的突破。

以AI答疑筆SpaceOne為例，它背后搭載的"子曰"多模態視覺模型，支持圖形題識別和語音聽寫，具備知識、教學等復合能力。相比之下，傳統教育硬件多是“內容容器”，而有道將硬件定義為“家庭輔導老師”。

另一個關鍵動作是“開源+生態”的協同。作為教育科技行業第一個將DeepSeek集成到自研大模型的玩家，周楓始終強調擁抱開放技術的重要性。在他看來，高質量開源和低價模型必然會帶來AI的大繁榮，這種“開放核心”模式，既避免閉源局限，又滿足了商業化敏捷性。

“‘子曰’回答速度更快，DeepSeek能提供更詳盡的解答。”通過持續優化，目前‘子曰’在關鍵指標上已超越通用大模型：翻譯領域，子曰以通用大模型幾分之一的成本實現技術突破，使得翻譯性能大幅提升，4月其日均處理超15億tokens；輔導答疑領域，子曰大模型目前在K12范圍內的解題準確率能達92%。

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從選修到主課，AI再造有道廣告

同樣是聚焦垂直場景，和Cursor從一開始就聚焦編程場景不同，網易有道的AI轉型要更為特殊一些：除了教育不斷落地新產品，廣告板塊也出人意料地迎來持續爆發，這也是它多年來在商業布局上的一條隱秘暗線。

很多人不知道的是，網易有道早年商業化尚未開始前，廣告一直是它的營收大頭，在移動互聯網時代，它還曾建立了廣告聯盟，實現了品牌、效果等多元化廣告的投放，直到后來學習服務起勢，這塊業務占比才下去。嚴格意義上講，有道的廣告業務脫胎于網易有道搜索技術，迄今已有長達18年的歷史，幾乎完整地經歷了互聯網廣告的全生命周期。

這一路走得并不容易。自2023年起，各個行業都在嘗試用“AI重做一遍”，廣告行業也不例外——海外巨頭諸如谷歌、Meta都在積極探索AIGC廣告素材生產新模式，國內包括阿里、騰訊、字節在內的各家互聯網大廠，也都紛紛面向廣告主和優化師推出自己的AI創意產品。

拿Meta已經上線的AI廣告系統來講，它直接把競爭拔向新的高度：允許商家直接輸入目標，比如“提升某商品銷量”、“獲取注冊用戶”或者“完成一次轉化”，剩下的事情，包括文案視頻創意、受眾匹配與轉化率追蹤，統統交給AI完成。

草蛇灰線，類似的變革也在有道發生。自2022年起，有道開始有意加強AI在廣告業務中的應用，而大模型技術的出現，讓AI對廣告業務賦能程度更深。財報顯示，在一眾互聯網公司的廣告收入增長漸顯頹勢時，其Q1凈收入為5.9億，連續11個季度同比增長。

究其原因，技術是繞不開的話題。眾所周知，AI對廣告業務產生的效率革命，按廣告行業的全流程來看，主要分為素材生成—內容制作—投放優化—紅人資源，內容生產層面，一季度有道視覺創意平臺上線，它能根據廣告主的產品及特點，自動生成高質量的廣告素材，比如圖像、視頻、動態模板等等，大大縮短了廣告素材的制作時間，降低制作成本。

昨晚有道的財報電話會透露，即將在二季度推出AI廣告優化師，這與Meta極為相似，均基于AI深度學習和數據分析，探索最優投放策略。

過去，廣告投放依賴大量人工干預，尤其是在定向人群、地域及流量類型的選擇上。AI優化師，則可以替代70%-80%的人工投放工作，廣告主只需設置基礎出價，系統便能根據海量數據智能優化投放策略，去精準匹配受眾，控制成本的同時提升廣告效果，顯著降低廣告主的運營成本，帶來更高的投資回報率。

據介紹，有道目前有超過1500萬的全球紅人資源，而如何盤活這些意見領袖們，是有道廣告正在思考的事情。眾所周知，KOC/KOL接單過程是紅人營銷鏈條中較為復雜的一環。比如一款新游戲要進行全球發布，廣告主往往面臨選什么博主、如何找到各個地區的博主、如何評判效果等一系列問題。

這一背景下，AI帶來的變化是可觸摸到的。在有道搭建的全球紅人服務營銷平臺上，AI能深度融入“任務分發—動態博弈定價—下單—投放效果評估”全流程，尤其在KOC 生態基建及投放效果診斷方面發揮關鍵作用。

某種程度上，AI再造有道廣告的故事并不性感，甚至有些“圍點打援”的意味，但有一點可以確定的是，和其它玩家相比，相比一味地把業務AI化，網易有道更關注它究竟能給行業帶來怎樣的價值。

無論是廣告還是教育，回到一開始的話題，如果說Cursor之輩的異軍突起，證明了垂直場景是下一波AI浪潮的新焦點，那么有道的AI落地，則驗證了另外一件事，貼合垂直場景將AI能力做深，每個業務都有機會重新崛起，同時也為行業提供了一個務實樣本——大模型進入下半場，能賺錢、會賺錢的AI公司，或許才能走得更遠。