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作者 | 龚正 编辑 | 杨晶
一个公开说“AI对学习非常糟糕”的人,转身又拿1亿美元做了一家AI教育公司。
新公司产品要等到2027年初才推出,营收为零,估值却已经达到3亿美元。
吴恩达(Andrew Ng)又创业了。
吴恩达是美国华裔,先后在卡内基梅隆大学、麻省理工、加州伯克利,获得学士、硕士和博士学位。博士毕业后长期在斯坦福大学任教,主讲的“机器学习”课程,在当时是学校历史上选课人数最多的课程之一。
2011-2014年,他是谷歌大脑(Google Brain)项目创始人。2014-2017年,他是百度首席科学家。李彦宏为了招进他,在全球为百度扬起AI领航旗帜,据说专门花3小时与他共进了午餐。
他有很多独到的观点。比如孩子用AI,大人得在旁边盯着。所以他的创业,选择面向成人,而不是K12。
吴恩达再创业
吴恩达在百度的三年,为老东家转型AI驱动,搭建了从研究到落地的完整体系。 然而这不是我们今天要讲的主要故事。
离开百度后,吴恩达成了一个连续创业者。他选择的是教育领域。
在过往的访谈中,他回忆了选择这一领域创业的缘起。很多非科技公司的CEO向他倾倒苦水,想用AI改造业务,却找不到相关深度学习技术的人才。
吴恩达于是想:要构建一个AI驱动的社会,唯一的方法就是教会数百万人使用这些小工具。
那时才2017年,全社会对AI的兴趣浓度,远不像现在。有意思的是,2022年11月,由ChatGPT掀起的这一波AI热潮,第一波最有效的变现模式,也是AI培训——也就是销售信息差。
吴恩达做AI教育领域的创业,不算从零做起。
早在2012年还在谷歌上班时, 吴恩达(Andrew Ng)就和他斯坦福大学的同事——计算机科学教授达芙妮·科勒(Daphne Koller),创办了一个面向全球的在线学习平台Coursera,主要为个人、政府和企业客户,提供录播视频、测验和编程作业,还提供在线硕士学位和专业证书。
2017年,从百度离职后,吴恩达再创业,创办了DeepLearning.AI公司,业务核心就是AI课程包的销售。
相当于开了一门垂类领域的课,更专业面向AI,相关课程通过Coursera平台分发。
既然有了DeepLearning.AI,为何吴恩达又要于2026年创办LearnVector教育公司?
新公司总部位于美国加州湾区,目前唯一公开的融资是来自 Coursera 的1 亿美元战略投资。就是自己参与创立的老东家,融资信息于7月公布。
该投资预计使 Coursera 获得 LearnVector 约三分之一股权,据此推算,公司的投后估值约为3 亿美元。
目前该公司主要产品形态,要到2027年才能揭晓,但在吴恩达的设想中, LearnVector的产品和他此前“卖课程”为主的DeepLearning.AI项目,又完全不同。
新公司定位为一个AI 驱动的个性化学习平台。从目前公开信息来看,业务内容,类似于一个Agent来个性化辅导付费用户,进行学习AI,通过诊断、提示和分步引导,逼着学习者完成自己的思考链条,而不是直接给答案。
它更类似于一种“Agent陪学”或者叫“Agent职业学习导师”。它并非面对K12领域,而是“知识工作者”即白领人群,同时向企业、政府和高等教育机构等机构客户进行销售。
白领在AI大潮中最脆弱,担心被取代。企业和政府有能力和意愿升级打怪。两者都是培训市场最愿意付钱的刚需。
一边做AI教育,一边说AI对学习很糟糕
吴恩达的新项目看上去有“叙事上的新颖性”,毕竟谈起AI成人教育,人们会本能浮现一个“老掉牙”的图景:你塞给我一堆AI的课程,让我花钱学习,如何使用那些大模型,或者Agent。
而新项目却是由一个Agent来陪学。谈起这个切入点,吴恩达有过论述。
在新项目成立的两个月后,吴恩达在一档播客访谈中说了一句和他新公司看似矛盾的话:“以今天绝大多数人使用AI模型的方式来看,它对学习其实非常糟糕。”并且警告:不要让小孩把AI当“快速给答案的机器”。
他的这个判断,系建立在一个概念之上,名叫“认知卸载”(Cognitive Offloading)”。
意思是,如果你把ChatGPT当成一个计算器,总是希望从它那快速获得答案,学习的效果反而会变差。
他也用自己的一段经历做类比。在过去半年,他遇到技术问题就会直接问AI,当下拿到答案很开心,但6个月后再遇到同样的问题时,他发现自己早就忘了答案,只能再问AI一次。
症结来自于大脑,并没有被用来训练“思考”的过程,而只是贪婪地想要知道答案。
他的这种危机感,也被潜移默化贯彻到他对小孩的教育中。
据说吴恩达坚持不让5岁和7岁的孩子用计算器算数学,而是让他们自己走一遍计算过程。他警告不要让孩子把AI当“快速给答案的机器”,并指出“认知外包”会损害长期的学习与知识留存。
既然如此担心AI剥夺了人类的思考能力,那为何还要去做AI培训,普及AI技能和知识?
吴恩达并没有“把AI教育当做一块完整的比萨去囫囵吞枣”,而是把这个市场进行细分。
对K12阶段的学生,他认为“需要在大人监督和过滤下使用AI”,而对于大学生和职场白领,反而应该“积极用AI,动手用AI”。
他的核心逻辑是,一份工作是一堆任务的集合。AI可以完成其中30-40%的任务,但另外60-70%的工作,对人类来说是更有价值的,AI难以取代。
而learnVector的Agent陪读培训陪练,可以理解为,旨在中间为用户重新捡回“思考过程”,内化于心,再获得答案,类似于一种大脑训练,这在当下的AI职业教育市场显得些许另类。
Agent陪学,一条火热赛道
吴恩达的LearnVector,它产品的交互状态,如前述,类似于一种Agent成人陪学。当然在最终产品出来之前,现阶段任何提炼,都不一定百分百准确。但这并不妨碍,这条赛道正在诞生越来越多的玩家和资本押注。
下面所提到的这些公司或产品,和LearnVector可能完全不一样,但并不妨碍它们都使用Agent来推动用户锻炼大脑,实现某种学习。
比如Project Helix,也是Coursera平台于近期发起和主导的一个项目,类似于吴恩达LearnVector产品的企业版。
企业管理者只需要用自然语言提出一个“业务目标”——比如提升销售团队的 AI 应用能力,平台就会即时生成适配该组织员工和企业数据的个性化学习路径,并通过持续的反馈和自适应练习,帮员工们从“知道”过渡到“做到”。
日本GLOBIS(顾彼思)是一个综合性教育集团,它有推出一个迷你版的MBA课程。为这个课程,顾彼思于2025年7月开发有一个名为“GAiC”( GLOBIS AI Coaching)的AI 教练功能,功能核心就是“个性化反馈”。
这个AI教练会分析用户的职业经历、技能和学习目标,给出个性化建议,帮用户把学到的知识和自己的工作场景联系起来,也是一种“不直接给答案”的一种AI陪读。
这种Agent不给答案的陪练陪读理念,也渗透进K12领域。
由三位斯坦福校友于2025年创办的Aristotle公司,它的主营产品是一款“AI家教”,面向13-18岁学生。
这家公司的“AI家教”,不是直接“回答问题”,而是模仿优秀人类家教的教学行为,让学生在不被直接告知答案的情况下,通过“有效挣扎”自己掌握知识。
国内的学而思研发的AI Agent小精龙,面对K12领域,产品设计理念也是一个“AI学伴”,通过长期记录学生的学习行为、错题和对话,来构建专属的认知画像,核心能力是动态学情诊断和个性化学习路径规划,也不是直接告知答案。
可以看到,不管是针对初高中生,还是职业人群,Agent陪学可以说是传统AI职业教育的一次范式跃迁。
它完全跳脱出了传统的“用户问、模型答”范畴,而是把一种AI陪练陪读的交互,延伸到真实的学习工作流之中——规划学习路径、适应学习风格、陪伴练习直到掌握。
吴恩达自己把这件事说得最清楚:“好的学习远不止于一个聊天机器人。”在他的认知里,AI应该用来刺激人思考,把思考过程还给人类。
目前看,这个Agent陪读培训市场热度不算差。根据Research and Markets的报告,AI-powered tutoring bots全球市场2026年估值45.8亿美元,预计2030年达到118.9亿美元,年复合增长率26.9%。
需要注意的是,这个数据覆盖的是“AI tutoring bots”的广义范畴,包含从K-12到成人的所有AI辅导产品。
纯粹的“Agent陪学”细分赛道还没有独立的权威市场规模数据,因为它还太新了。
——MuHe Business——
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