以 ChatGPT 为代表的人工智能科技迅速席卷全球,AI 会给教育行业带来新的发展机遇,成为提升教学效率必备工具。2023 年将成为 AI+教育应用爆发之年,过往人工智能已经在教育领域开始渗透,但随 ChatGPT 代表的 AI 技术革命性进步,教育应用端将在 2023 年从 C 端到 B 端迎来爆发。
为此,全球各大教育科技公司早已「蓄势待发」,开启了大模型抢滩登陆战。在这场新一轮的 AI 角逐中,不难发现,国外教育公司多以接入 ChatGPT 革新教育平台的教学模式为主,而国内更有许多互联网巨头下场,在教育领域垂直落地自研大模型接入的应用产品。两相分化,也带来了股价的跌荡起伏。今年三月至五月,国外诸多公司持续遭遇股价雪崩,饱受 ChatGPT 冲击;而国内公司在发布自研大模型后纷纷股价上涨,AI+教育股被看好。其中原因如何?
随着今年各大公司纷纷发布大模型应用,AI+教育成为其落地最通畅也最迅速的渠道之一。推出「文心一言」大模型后,百度首次发布「小度青禾学习机」智能手机,进军手机领域;科大讯飞在今年连续发布多款 AI 学习机,并宣布接入自研「星火」大模型;网易基于自研大模型「子曰」开发的「AI 口语老师」等功能快速迭代,率先在国内教育场景落地 AIGC 技术......
尽管有行情认为,现在谈 AI 板块的业绩为时尚早,AI+应用落地场景尚不明确,但是这些教育垂直产品发布带来的确定性,有效带动了散户的入局,主力资金仍在坚守,其股价基本上均迎来大幅增长。在大模型技术仍处于探索的早期,可以说,本轮国内的 AI 炒作中并非「赢者通吃」「一家独大」的局面,各大公司都在其中分得了一杯羹。
先看三六零和科大讯飞,尽管一季度财报皆呈现亏损,但原因都是出自「技术投入」。今年一季度,三六零同期续亏损 1.86 亿元,而股价上幅近 170%;科大讯飞一季度净亏损 5789.53 万元,一季度股价涨幅为 94%。
尽管三六零第一季度同比下降 22.17%,归母净利润亏损 1.86 亿元,同比下降 184%,但在这一轮 AI 炒作中,其股价最高涨幅接近 200%。业绩大额亏损的情况下,基本面与股价表现严重背离。公司称主要因为公司全力布局人工智能大模型,人力、设备等支出大幅增长。周鸿祎在内部信中透露,基于 360 大模型开发的人工智能产品矩阵「360 智脑」已率先落地搜索场景。结合 GPT 能力的智能浏览器、AI 生图工具和企业智能营销云很快将面向 B 端用户开放测试。公司与智谱 AI 宣布战略合作,共同研发千亿级大语言模型「360GLM」。
而国内语音智能龙头科大讯飞,年内股价涨幅近 90%。但在业绩上,科大讯飞一季度继续下滑。今年前三个月,该公司实现营业收入 28.88 亿元,同比下降 17.64%,扣非后归母净利润亏损 3.38 亿元,同比下降 331.82%,为上市以来同期最大亏损。对于业绩亏损,科大讯飞表示其一原因为公司去年 12 月启动了「1+N 认知智能大模型专项攻关」,新增投入一定程度上影响了当期利润。今年 5 月份发布「星火认知大模型」后,科大讯飞股价自年初涨幅高达 111.24%,区间最高涨幅甚至高达 149.77%。
再看百度和网易。在 2023 年第一季度财报发布后,百度的股价上涨。该公司第一季度营收为 45.5 亿美元,同比增长 10%。此外,百度的净利润增长了 48%,达到 8.5106 亿美元。今年以来,百度集团港股股价涨幅达 11.28%。尽管文心一言发布会中途出现了「Demo」演示导致股价下跌这一插曲,但是这不影响百度整体股价的上涨势头。
网易同样实现股价和财报的双丰收。财报显示,网易一季度业绩保持稳健增长,净收入 250 亿元,非公认会计准则下归属于公司股东的净利润 76 亿元。一季度,网易继续投入 AI 大模型等自研关键技术,研发投入 37 亿元,研发投入占比营收达 15%。同时,网易利用 AI 等自研技术,已实现数字内容生产关键环节提效 90%,并通过 AI 工具及内容共创的新模式,全面激发年轻群体创意能力,形成精品内容创作生态,驱动业务可持续发展。据悉,网易基于自研大模型」子曰」研发的 AI 口语老师是国内企业推出的首个教育场景下类 ChatGPT 模型,成为首批 ChatGPT 同源技术(AIGC)在教育场景落地研发的公司。
在教育领域,除了互联网技术公司的强势入局,老牌教育科技公司也亮出大模型利器,剑指新型技术。5 月 4 日,好未来宣布承建的智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台正式上线 AI 云课堂。学而思官宣称,正在自研面向全球数学爱好者数学大模型「MathGPT」,目前已取得阶段性成果,预计在年内推出。以大模型为核心的新一轮技术热点,各项产品逐渐落地,成为股民津津乐道的话题。
据量化寻牛公众号分析,对于股市来说,脱虚向实,科技加制造才是高层要支持的方向,世界上任何一个发达的经济体,无一例外都会拥有一个庞大而且高效的现代化产业体系。人口高质量发展肯定是离不开教育,所以 AI+教育也具备一定的持续性。这也是此次国内 AI+教育概念板块普遍升高的原因。
无论是美港股还是 A 股,在 ChatGPT 大热之后都给予了极为乐观的评判,相关企业股价得到了一次宝贵的溢价机会。机构一致认为,教育板块是本轮 AI 行情最后一块洼地。海外 Duolingo、可汗学院 AI 教育商业模式已经跑通。然而,和相对比国外教育科技公司股价,却遇到了普遍断崖式下跌,其中原因何在?
今年五月,Chegg 的 CEO 在财报会议上表示,ChatGPT 对其新客户增长率造成了影响。消息传出后,Chegg 跌幅超过 49%,创造了公司历史上最大的盘中跌幅。同时,一众欧美教育股也被「连坐」带崩:英国 Pearson 集团股价下跌 15%,语言学习平台 Duolingo 股价下跌 10%,美国教育公司 Udemy 股价下跌超过 5%。
在 2023 年 Q1 财报会上,Dan Rosensweig 坦言,学生对 ChatGPT 的兴趣在 3 月份显著增加,这对 Chegg 的新客户增长产生了不利影响。2023 年 Q1 财报显示,Chegg 的订阅服务收入为 1.684 亿美元,同比下降 3%;而 Chegg 的订阅服务用户数量为 510 万,下降 5%。财报会后,Chegg 周二股价腰斩,收于 9.08 美元,市值缩水 10 亿美元。周三,Chegg 股价略有回升,收盘价为每股 10.17 美元。
2021 年 10 月,海外在线教育巨头 Udemy 在纳斯达克上市。Udemy 提供超过 18 万门课程,涵盖了编程、设计、营销、管理等多个热门领域,拥有超过 4400 万名学习者和 15.5 万名讲师。今年三月份 GPT-3.5 发布以来,Udemy 股价也持续走低,直至五月份才有所回涨。
可以说,从三月到五月份,海外众多教育巨头公司都迎来了迷茫期,ChatGPT 提出的挑战不小。对于这份挑战,大多数在线教育公司选择了顺势而为,目前除了学而思计划推出自研大模型,其余像 Quizlet、多邻国、可汗学院等在线教育平台都是接入其它公司的通用大模型。
今年 2 月,国外一家名为 Quizlet 的在线教育平台推出了接入 ChatGPT 的 AI 家教 Q-Chat。随后,另一家国外在线教育平台 Khan Academy 推出的 Khanmigo 也接入了 ChatGPT,同时也具有类似 AI 家教的功能。事实上,在此前部分教育平台打出的「AI 家教」口号中,实质上是根据算法将已录制完成的教学视频和解题方法进行推送,离「类人」仍有很长的距离。而 AI 家教不是「一份答案」或者「一段讲解视频」。当学生不会某个题目的时候,AI 家教先不给答案,然后引导学生自己写,当学生写错的时候,AI 家教才来针对学生不会的地方进行讲解。
Khan Academy 推出的 Khanmigo 除了学生端的 AI 家教功能,更是推出了教师端的「助教」,开启「教师模式」后 Khanmigo,会指导教师制作教案,同时还能帮助老师收集材料等,从而节省教师的备课时间,使教师可以将更多时间花在与学生的互动上。
相较于全学科教学的 AI 家教,国外语言学习网站 Duolingo 结合自身品牌特色推出了更加细分的生成式 AI 服务。3 月,它推出了 Duolingo Max 订阅服务,订阅服务中新增了 Explain My Answer 和 Roleplay 等两项功能。其在五月份发布了 2023 年第一季度财报,这也是接入 GPT-4 后的首份财报。财报显示,Duolingo2023 年 Q1 营收为 1.2 亿美元,同比增长 42%;2023 年 Q1 净亏损为 260 万美元,调整后季度 EBITDA (税息折旧及摊销前利润)为 1510 万美元。超级多邻国付费用户总数为 480 万,同比增长 63%。Duolingo 联合创始人兼首席执行官 Luis von Ahn(路易斯·冯·安)表示:「2023 年延续了 2022 年的轨迹,用户增长强劲,收入增长强劲,盈利能力和运营现金不断增加。我们继续按照既定规律运营,因此盈利能力超出了我们的预期。」
Duolingo 新的付费产品 Duolingo Max 引入了两个与 GPT-4 结合的人工智能功能:解释我的答案和角色扮演。两者都有功能旨在通过模拟人类导师的经验来更好地教学。Duolingo 公司采用 AI 技术加快调整及改进其课程内容——过去是由专家们花大量时间去创建课程句子和练习,而现在采用GPT-4,这些内容生成只需要数秒就可以完成,解放专家专注于更有效地改进课程。
在经历三个月的阵痛后,Duolingo、Udemy 的股价均有回升,Chegg 似乎也渡过了危机。Duolingo2022 年 5 月 11 日报收 65.8 美元/股,而今,一年过去,多邻国 2023 年 5 月 10 日报收 134.3 美元/股,增长率超过 100%。也许,这正是在线教育靠近人工智能辅助教学的必经之路。
在 ChatGPT3.5 刚刚发布后不久,就有业内人士预测新一轮人工智能炒作周期的来临。然而据第一财经对于浙江大学求是特聘教授方兴东的采访称,「元宇宙是泡沫,但 ChatGPT 不是。」更多声量表示,ChatGPT 将带来不可估量的商业应用价值。那么,为什么国内外教育公司在发布大模型相关应用后股价跌涨会呈现如此不同的情况呢?
其一,技术壁垒成「防汛堤」,流量存留。以 Chegg 为例,Chegg 的数据库是大学生用来查找作业和答案的「利器」,Chegg 平台每月 15 美元的月卡会员制度构成其主要收入来源。据华尔街见闻称,2020 年,Chegg 收购数学解题软件 Mathway,进一步扩充数理学科的题目。在本次 GPT-4 平台升级中,Chegg 也将其优秀的分步数学解题能力作为技术亮点。然而,由于学生对 ChatGPT 兴趣大增,导致 Chegg 被分流。
然而,ChatGPT 这个新一代「搜索引擎」在国内并非畅通无阻。据悉,美国有 89%的大学生已经在尝试使用 ChatGPT 完成课业。虽然大模型技术已经在商业领域引起了高度关注,但在国内的学生圈层的应用构成总体来说仍然比较简单。另外,国内提供搜题、信息查询等技术的学习产品盈利方式有所不同,避开了分流的问题。
其二,隐私风险感知差异。「数据是企业竞争的护城河」。诸如 ChatGPT、Claude、Bard 和 LLaMA 等 AI 聊天机器人的训练,是建立在大量互联网数据语料库上的。随着像 GPT-4 这样的 LLM,其数据规模已经膨胀到数千亿个。而就在近来,OpenAI 遭遇了两起诉讼。其中一项在旧金山联邦法院提起诉讼,指控 OpenAI 非法复制书籍文本,没有获得版权所有者的同意或向他们提供信贷和补偿。另一个声称 OpenAI 的 ChatGPT 和 DALL·E 违反隐私法从互联网上收集人们的个人数据,Facebook 和 Twitter 也一定程度受到窃取隐私的指控。
可以说,国内外互联网公司在训练自家大模型时,必然绕不开用户数据这一灰色地带。国际律师事务所 Gunderson Dettmer 的合伙人 Katie Gardner 表示,与公司一般收集和使用的个人数据相比,在人工智能模型中使用个人数据存在独特的隐私问题。其一为缺乏透明度。「很难知道个人数据是否被使用,如何被使用以及这种使用的潜在危害是什么。」其二为近年来讨论众多的「被遗忘权」的问题。一旦模型在数据上训练,就不可能「取消训练它」或删除数据。「这一因素与最近隐私法规的要求背道而驰,这些法规赋予个人更多权利,能够请求访问和删除其个人数据。」
有观点认为,「黑匣子」模型问题背后的人工智能伦理话语正在进一步丰富公众理解,正在迎来「突破性时刻」。然而,在国内缺乏有效监管和普遍隐私保护观念缺失的前提下,公众对于人工智能风险感知的程度也相应下降,反映在股价上,则不足以撼动快速上涨的势头。
其三,有人评价称,国内的大模型角逐战本质上是一场「稳定股价的公关策略」,或者说,部分公司在技术尚未成熟的情况下贸然跟风人工智能炒作,实际上由于核心技术积累的缺失,很有可能在后半程发力疲软,而前期看起来很有风头。而这些情况在国外的投资情况中体现得更加透彻。尽管发布了与 GPT-4 相关的业务产品,Chegg 等公司的未来表现仍然饱受争议,这一点在股价上也表现得更加明显。投资平台 Lemanik 投资组合经理 Andrea Scauri 就表示,他对一些估值看似很诱惑的 IT 服务类股票虎视眈眈,但 AI 的不确定性让他「望而却步」。
此外,裁员和商业模式的变更也将影响公司盈利。今年三月来,许多国外教育科技公司都纷纷宣布大比例裁员,降低人工教师以及客服的成本。但事实上,这些企业的市场份额可能很容易被「轻员工模式」的后来者所蚕食,因为前者还在忙于裁员以及重新设计业务流程。震惊世界的 Midjourney 的创作团队仅有 11 人,这种模式就抛开了大额的人力成本。人力的减少客观上也会影响客户对于服务价格的预期。比如,以 IT 服务为例,如果一项编码工作不再需要 100 人,只需要一半或 1/3 的人,客户就可能会砍价。法国投资管理公司 AXA Investment Managers 欧洲主管 Gilles Guibout 认为:「虽然 AI 能产生一些积极的影响,但也可能会导致通货紧缩。「
美国银行 6 月份的最新调查显示,全球 29%的投资者预计 AI 不会增加利润或就业机会。持乐观态度的投资者比例更高一些,为 40%。大模型将会对未来行业造成何种影响,将有待长期观察。是优势星球,但是值得投资者和普通散户注意的是,不可盲目追捧热点话题,不要只是为了买而买,不能不分青红皂白。提前考察公司的技术背景和技术沉淀,谨慎评估 AI 风险,才是正确的投资方式。
本文来自微信公众号“多鲸”(ID:DJEDUINNO),作者:蒋铮,36氪经授权发布。