人工智能冲击下在线教育巨头股价暴跌99%

说起“AI和人类抢饭碗”这事儿，你第一个想到的是谁？

客服？画师？还是数据分析师？

估计没人能猜到，第一个被AI掀翻在地的，居然是在线教育。更让人没想到的是，一家行业巨头的股价，能因为AI暴跌99%。

第一家被AI摧毁的行业巨头

这家公司叫Chegg，堪称“第一个被AI摧毁的行业巨头”。

它最早是个学生交流社区，后来转型做教科书租赁，最后成了一家在线教育公司。你问Chegg是做什么的？打个不太恰当的比方，它有点像美国版的“作业帮”——跟大量印度承包商合作，帮学生解答作业、提供学业辅导。

2020到2021年，在线教育概念大爆发，Chegg顺风起飞。搜索引擎一下，当时Chegg的搜题软件下载量直接冲破了5000万，一跃成为美国主流在线教育平台之一。19.95美元每月的订阅费，用户买得心甘情愿，公司元老们也靠着这波红利实现了财富自由。

可惜，这种风光日子没能持续太久。

ChatGPT一上线，Chegg的盈利链条就被精准击穿了。用户愿意付费，无非两个原因：教科书级别的解答，以及全天候的即时反馈。而ChatGPT不仅免费，还能提供相似甚至更好的服务。对那些手头拮据的学生来说，这简直是久旱逢甘露。

圣地亚哥Point Loma Nazarene大学的一名学生说得直白：“用ChatGPT写作业比Chegg强多了，免费不说，还不用担心找不到答案。”

数据层面更触目惊心。ChatGPT一出来，Chegg直接损失了超50万订阅用户，股价从2021年的高点暴跌了99%，市值蒸发约145亿美元。一些债券交易员甚至认为，Chegg已经失去了靠现金流偿还债务的能力。

老实讲，面对来势汹汹的AI，Chegg团队也没完全“躺平”。他们试过大规模裁员，也试过重组公司结构——但“船大难掉头”这句话，放在这里再合适不过。用户消费观念变了，他们只能眼睁睁看着ChatGPT一口一口蚕食自己的股价和用户基本盘。

人工智能暴击在线教育市场

《三体》里有句话：“弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是。”

早在2022年，整个在线教育市场就已经进入了“不拼流量，拼留量”的新阶段。当时Chegg内部就有技术人员建议做一款自动回答问题的AI工具，但领导层直接给驳回了。

这是他们错过的第一次机会。

后来ChatGPT正式上线，Chegg内部却很少有人把它当回事。理由呢？很简单——教育是需要解答问题的，机器的智慧程度怎么可能保障答案的质量？于是他们选择继续死磕“真人专家在线互动”这个老模式，对AI教育概念完全无视。

这是他们错过的第二次机会。

几个月后，数据部门发现越来越多的用户开始往ChatGPT那边跑，而且GPT给出的答案质量远超出他们预期。Chegg这才慌了神。他们终于意识到，过去几个月里，不仅把“七寸”暴露给了对手，连用户都拱手送了出去。

为了止损，领导层紧急行动：先跟OpenAI合作，推出即时问答应用；又跟Scale AI联手，为多个学科打造AI教学系统。

听起来不错吧？领导层开窍了，员工们也配合转型。如果这是电影，接下来就该上演绝地反击，最后元老们齐聚一堂庆祝劫后余生。

但这不是电影。Chegg的“智熄”操作，从未停止。

跟OpenAI合作后，Chegg的领导层始终心存怨气——他们咬死认为是OpenAI抢了自己的饭碗。双方没多久就闹掰了。后续自己开发的AI系统虽然回答成本只有人类员工的25%，但用户已经不满足了。大家要的不再是“只有答案”的产品，而是“解题思路”。

从错过AI发展窗口，到产品跟不上市场需求，曾经的在线教育巨头就这样一步一步被用户抛弃。2024年Q3财报显示，Chegg净亏损高达8.31亿美元。“第一家被AI摧毁的行业巨头”这个标签，成了它的墓志铭。

Chegg的故事，仅仅是个开始

今年7月17日，特斯拉前AI负责人、OpenAI创始成员Andrej Karpathy创办了一家AI教育公司——Eureka Labs。

Andrej的理念很清晰：现实世界中，教学能力强、多学科精通、对学生有耐心的教师始终是稀缺资源，地球上80亿人注定没法全部享受高水平教育。但AI可以改变这一点——它能让每个人都拥有自己的“家庭教师”。甚至在喂养资料和技术迭代的支持下，每个学生都有可能得到物理学家费曼、数学家高斯的“亲自指导”。

视线转回国内。2023年秋季，清华大学研究团队推出了“AI助教系统”。这个模型能帮助学生做知识点抽取、双师反馈、学业水平评估，为不同学生提供趋向个性化的一对一教学体验。

从这两个例子不难看出，大家纷纷押宝AI教育，看中的就是它能为每个用户制定个性化学习计划。再搭配上“即时响应、无限耐心”的产品特性，教育家们设想的“千人千教”场景，终于有了落地的可能。

从技术层面看，是人类先把数据喂给AI，AI再搭建算法框架形成回路输出。这个过程里，人类是学习方，AI也会随着数据积累不断进化。这种持续学习的双边框架，让人机双方都能受益。

但话又说回来，技术带来的往往不只是机会，还有随之而来的责任。在大范围推广AI教育之前，数据安全、内容质量、人工智能偏见这些风险必须逐一排除。AI一旦大面积普及，它就有可能在人群众执行“谎言重复一千遍就是真理”这个古老机制，进而污染整个人类群体的知识宝库。这一点，不得不防。