摘要：2025年中国教育行业，正在经历一场由AI技术驱动的深刻变革。在这场变革浪潮中，Deepseek大模型以“低成本、高性能、开源生态”的特性迅速崛起，成为教育科技领域的基础设施级的存在。
文｜蛇眼财经v
2025年中国教育行业，正在经历一场由AI技术驱动的深刻变革。在这场变革浪潮中，Deepseek大模型以“低成本、高性能、开源生态”的特性迅速崛起，成为教育科技领域的基础设施级的存在。
作为新老教育培训行业中的代表，传统教育巨头新东方与职业教育龙头粉笔公考，则分别选择了不同的技术路径：前者试图在既有业务中嵌入AI工具，后者则通过深度整合垂直领域大模型重构行业生态。这场技术革新不仅是企业战略的分野，更折射出AI教育赛道“效率优先”与“场景深耕”的不同哲学。
Deepseek开源生态正在重构教育
Deepseek-R1大模型的横空出世，标志着AI教育进入“平民化”时代。其核心优势在于通过算法优化将训练成本压缩至行业1/10，同时以开源策略打破技术垄断，为教育企业提供了自主可控的技术基座。例如，Deepseek-V3仅需2048块H800 GPU即可完成训练，成本仅550万美元，这种“算力平权”使中小机构，也能参与到AI教育创新中。
在技术应用层面，Deepseek的深度思考模式与多模态能力展现出独特价值。其推理过程可视化功能，可将数学、物理等理科题的解题步骤拆解为思维链，帮助学生理解逻辑而非单纯记忆答案。在化学实验教学中，教师通过Deepseek生成的交互式网页，能让学生实时操作并获取反馈，这种沉浸式学习体验远超传统录播课程。
更值得关注的是，Deepseek已渗透到教学全流程：从哈尔滨奋斗小学利用其自动生成课件、批改作文并提供语法纠错建议，到尚德机构将其整合优化成人教育全链条，AI技术正在重构教育的时空边界。
然而，开源生态的开放性也带来挑战。教育企业需投入大量资源进行二次开发，同时需平衡开源模型与自有垂类模型的协同问题。学而思将Deepseek与自研九章大模型结合的"双模型协同"策略，虽能弥补单一模型的局限性，但这一过程耗时耗力。
这种技术路线的分野，折射出教育行业在AI应用中的深层博弈：是追求快速迭代的开源生态红利，还是深耕垂直领域的定制化创新？这不仅考验企业的技术判断力，更关乎教育本质的坚守——当AI能生成完美教案时，教师的价值将如何重新定义？
从行业影响看，Deepseek的崛起正在引发教育产业链的连锁反应。硬件厂商加速布局算力设备，内容开发者涌入AI辅助教学赛道，而教育科技公司则面临技术路线的战略抉择。这种变革远超技术层面，它正在重塑教育行业的价值分配体系：数据将成为新的生产要素，算法能力将成为核心竞争力，而教育从业者需重新思考"教"与"育"的边界。
新东方：传统巨头的AI转型困局
作为中国教培行业的标杆，新东方在AI浪潮中展现出令人困惑的矛盾性：一边高调推出AI批改、智能备课工具，另一边却因传统业务模式与组织惯性陷入转型泥潭。这种"新瓶装旧酒"的困境，折射出巨头在技术变革中的深层焦虑。
一方面，新东方几十年教育培训积累下来的经验，可以在AI技术席卷到来之际，为其带来独特的数据资源。新东方28年的品牌积淀与全学段学科资源库，为其AI工具的本土化适配提供了独特优势，各种各样丰富的高质量教学数据，可以让其借助AI赋能教育层面，释放出最大的科技生产力。与此同时，它的师资团队对知识体系的深度拆解能力，恰能弥补AI技术"水土不服"的短板。
更关键的是，“双减”政策倒逼下，新东方展现出了惊人的战略敏捷性——2023年教育新业务营收同比激增72.7%，职业教育与素质教育的双线布局，为其争取了宝贵的转型窗口。这种"壮士断腕"的决心，一度让整个行业内外看到了新东方转型的曙光。
另一方面，新东方教培基因的传统惯性或成为其致命桎梏。其一，新东方在技术整合层面的滞后暴露无遗：2018年推出的首款AI产品，至今仍依赖第三方工具，而同期好未来已开始自研九章大模型。这种“拿来主义”的风格，导致其AI学习机功能单一，与Deepseek等前沿技术的融合度严重不足，缺乏技术自研能力的新东方，能否在AI技术瞬息万变的时代抢占先机很成问题。
当然，更大的冲击来自于组织文化的冲突。尽管俞敏洪坦言“课堂互动仍需真人主导”，但教师群体对AI替代的恐惧，已引发大批人才流失潮，某省分校2024年教师离职率同比上升18%。
最后，则是新旧两种模式，给新东方业务带来的“左右手互搏”的困境。2024年财报显示，其传统教育业务贡献62%营收，但增速仅12%；而AI教育等新业务虽增速超40%，却因持续烧钱导致现金流承压。更荒诞的是，当猿辅导、作业帮等后起之秀，凭借智能硬件狂飙突进时，新东方仍在为维护线下学习中心的高昂租金成本挣扎——2024年其教室面积扩张速度仍达15%，远超学生增速。这种战略摇摆，让人想起柯达当年在数码相机时代的迟疑。
粉笔公考：“技术极客”难破算法伦理
在职业教育赛道，粉笔公考的崛起堪称“技术流”教科书。与新东方重渠道、轻技术的传统路径不同，粉笔从成立之初便将AI视为“核武器”，十年磨一剑构建起垂直领域的护城河。但在这场“技术狂欢”背后，行业天花板与伦理争议的阴影亦如影随形。
一来，粉笔公考一差异化的路径，完成了从数据壁垒到场景的重构。粉笔的“技术基因”源于十年积累的百万级题库与用户行为数据。通过自研垂域大模型与DeepSeek的深度结合，其主观题批改准确率高达98%，效率是人工的20倍。这一数据背后，是粉笔对“教-学-练-测-评”全链路的AI重构：从智能批改到1:1模拟面试考场，从语音识别到面部表情分析，技术正在还原最真实的公考场景。
更值得关注的是用户粘性的爆发式增长。2024年底的AI模考大赛单日报名量突破2.2万人次，一周内累计参与超9.4万人次，7成用户完成答题。这种“技术+场景”的创新，让粉笔从“工具提效”进阶为“增长引擎”——2024年其净利润同比增长19.3%，经调整净利润达3.5亿元。
二来，粉笔公考想要在相对垂直的公考领域杀出重围，不仅面临低天花板的问题，还普遍面临AI技术评分带来的伦理争议。据预计，公考培训市场规模预计2025年仅280亿元，而粉笔超70%的营收仍依赖单一赛道，尽管其尝试拓展教师招考、事业单位考试等领域，但跨赛道复制能力尚未验证。正如中信建投研报指出，教育科技企业若仅依赖垂直数据，商业化天花板将很快显现。
技术伦理争议更如达摩克利斯之剑。尽管粉笔通过RAG技术降低AI“幻觉”问题，但主观题评分的公平性仍存疑虑。用户投诉中，“协议班退款难”“课程质量参差”等问题频发，过度依赖算法可能削弱培训服务的“人性化”优势。
行业效率与场景的终极博弈
在AI教育赛道上，DeepSeek、新东方与粉笔公考的差异化路径，恰似一面棱镜，折射出行业在技术普惠与商业变现、标准化与个性化之间的深层博弈。
作为AI教育赛道的“技术布道者”，DeepSeek以开源策略迅速构建起教育行业的“安卓系统”生态。其7B/13B参数的轻量级模型免费开放，吸引开发者与机构共建生态，GitHub仓库Star数突破69.3k便是明证。然而，开源的普惠性背后，盈利模式仍面临严峻考验。
作为底层技术提供者，Deepseek的开源策略正在催生教育行业“安卓系统”生态，但其盈利模式仍依赖API调用与行业解决方案销售，如何实现技术开放与商业可持续的统一是关键。尽管通过API调用（如单日净赚346万元，成本利润率545%）、行业解决方案（金融/医疗/法律定制服务）等路径实现商业转化，但如何平衡开发者生态活力与商业可持续性，仍是其必须破解的命题。
而新东方的转型堪称教育行业转型的“教科书级案例”，却也暴露出传统巨头的转型困境。尽管引入AI技术优化教学路径（如智能批改、个性化推荐），但其“工具辅助”模式仍难突破增长瓶颈。相比之下，学而思通过“硬件+软件+内容”闭环生态，在AI教育赛道稳居前列，这也恰恰印证了俞敏洪的判断：教育行业的转型并非是简单的技术叠加，而是需要重构“人-技术-场景”。
作为垂直深耕的“场景赋能”范本——粉笔公考的崛起，为AI教育提供了另一种可能性。其通过RAG技术解决大模型“幻觉”问题，结合真人教师的情感反馈，构建起“技术赋能场景”的标杆模式。数据显示，其智能批改系统效率是人工的20倍，累计批改题目超1.5亿道。它的崛起证明，AI技术不是要颠覆传统教育，而是要赋能传统教育，提升场景的应用效率。
AI教育赛道的终极博弈，本质是效率与温度的再平衡。DeepSeek的开源生态需要警惕“为开放而开放”的陷阱，避免陷入“技术平权”与“商业变现”的零和博弈；新东方等传统巨头需摒弃“工具思维”，在组织架构、人才能力迁移上完成基因重构；未来，AI教育赛道的胜者，必将是那些既能驾驭技术浪潮、又能理解教育本质的玩家。正如俞敏洪所言：“AI不会取代教师，但善用AI的教师将取代不用AI的教师。”这场关于效率与温度、标准化与个性化的辩论，才刚刚开始。
来源：蓝鲸财经