整理｜洋紫
当AI的大潮摧枯拉朽般涌来时，一波又一波的工作替代潮让人意识了到这场变革有多剧烈。
但实际上，更长远的革新是，AI重新让人们审视当下的教育方式。
今年初世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》显示，生成式人工智能和快速技术变革等趋势，正颠覆各行各业和就业市场，近40%的核心工作技能将会改变。与此同时，教师和学生能力框架也将被重构。
从短期来看，AI在语言交流中的变革已经在发生，语言教育的门槛正在下降；从长期来看，我们更要思考教育的核心应该是什么，怎样的方式是最好的。
在11月20日由全球化媒体智库——霞光社ShineGlobal&霞光智库联合阿里云举办的AI火花π「模型应用·编码新未来｜WAVE2025泛互联网全球大会」上，赤道象限EquatorQ 创始人李依桐与Mootion联合创始人童超、HelloTalk CMO Sophia、PalFish国际化业务负责人李晓、StudyX Inc创始人&CEO李令等嘉宾，就《AI赋能教育：个性化、全球化与未来学习场景》的话题进行了探讨。
嘉宾们分享了各自产品在不同市场本地化过程中的见闻，并就AI教育在海外不同市场的业务形态展开了思考。
以下为详细内容，霞光社经整理发布。
李依桐（主持人）：感谢四位嘉宾，我是赤道象限EquatorQ 的创始人，我们核心聚焦在AI板块，是媒体+孵化器的属性，今年在上海落地了非常多场AI行业的活动，今天很荣幸讨论AI+教育的议题，我们今年链接了非常多教育相关的企业，包括比较成熟的，也包括初创的，今天四位嘉宾也可以给我们不一样的启发。有请四位嘉宾依次介绍一下。
童超：大家好，我是Mootion的联创童超。Mootion是一个面向C端视频创作的工具，从去年我们发布产品开始，发现了很多新的用户场景，虽然是一个看上去通用的产品，但是我们实际上确实在教育这个场景里面发现很多新的用户使用AI的方式，一会儿可以多聊一些这些新的有意思的场景。
李依桐：Mootion今年在AI圈比较火我特别关注过咱们的产品，发现在增长上有非常多的洞察和真实的实践，在儿童包括教育的场景做的非常好，等会儿可以重点的介绍一下。接下来有请Sophia。
Sophia：我是来自HelloTalk的Sophia。HelloTalk是全球最大的语言交换学习平台，说全球最大，实际上确确实实是从第一天开始就很少有人关注这个赛道，我们是把全世界想学习对方母语的两个人放在一块，让他们彼此教对方母语，这个过程会让大家一方面交上了朋友，另一方面把对方的语言学会了。所以我们是一个跨越社交和学习两端的一个比较大的应用，截止目前全球大概200多个国家的人，其实都在上面已经汇集了六千多万的用户，在这个垂类里面一直保持全球第一的位置。
HelloTalk CMO Sophia
李晓：我是李晓，来自伴鱼，我们海外的品牌是PalFish。我们做的比较早，我们起家是做少儿英语，我们已经十多年了，出海5年，主要是在东南亚泰国、越南、马来西亚、印尼都有分公司，有一些教育硬件设计到北美、澳洲、欧洲、中东有一些业务。去年也做了很多线下业务，现在海外有十几家的线下学习中心，大家去旅游去玩对教育感兴趣都可以多多的交流。
李依桐：确实现在做出海的，做线上（渠道）会比较多，李总这边有线下的经验可以来分享，很期待。有请李令总。
李令：我是StudyX Inc的李令。我们是一家始终在教育赛道关注教育方式，在AI时代教育方式、学习方式变化的一个公司。我们从2021年开始做海外教育的学习工具，实际上从2023年ChatGPT出来之后，我们到2023年底才完全拥抱AI，2024年推出全新的形态，有一定的增长，今天我们对自己的定义不仅关注学习工具，希望成为学生的学习伙伴，甚至未来帮助他，跟他共同成长。
李依桐：问一点干货，先问一下Sophia，你刚刚提到我们在对话包括真人这些陪练上面，您觉得AI的融合之后，您觉得会改变这个原有的陪伴陪练的模式吗？
Sophia：我们从 2012 年就开始做，做得比较早。我老板是一个技术极客，他从第一天起就开始把全世界各国的人在彼此学习过程中的语料、感触、发音、对话这些场景全面积累起来。我们从 2012 年开始累积，到 2013 年的时候积累得比较多，那个时候就尝试过自己搞一个模型。从 2013 年开始自己做，在这个过程中发现语言是一个比较容易结构化的模型。这东西在我们看来既是一套算法，也是一套规则。当时有很多沉淀，也有一个非常大的突破：我们在微信之前就已经实现了长按就能识别文字，识别文字后可以实时翻译，而且支持很多语言，不只是中文和英文这么简单，在全世界我们很早就实现了十几种语言的自生态化。
我们从第一天起就有这样的场景，所以在 2022年ChatGPT 爆发的时候，我们不会有很强的失重感。我们确实嵌套了很多内容，跟全球最典型的模型都有底层合作，再加上我们有最丰富的语言交流场景。HelloTalk 是为了让大家找到活人，能够彼此产生情感和社交属性。但是，怎么让 AI 技术尽最大努力在社交、语言学习的过程中产生更强的加持，而不是冲淡人与人之间的温度，这个过程我们确实有一些感触。
我们当时觉得，本来大家学外语磕磕绊绊，在这个过程中如果有 AI 能够提供帮助，尤其是针对东亚人群，比如中国人、日本人、韩国人这类比较细致的人群，AI 能够提供很大的辅助，可以当陪练、校正发音。当技术发展到非常平民化的时候，就能让我们曾经希望实现的全球沟通梦想，向前迈出实实在在的一步，这是 AI 技术在实现全球无障碍交流中的一个重要体感。
后来我们思考，在自己的生态里，有温度、有趣的场景，如何才能不被技术冲淡。后来我们发现，人类很多东西完全不可替代，他们会经常聊一些好吃的、好玩的。上一轮嘉宾在谈 IP 的时候强调亲情、友情、爱情，人与人之间绝对是温度型的东西。我们发现，这些是相互加持的。这也是我们摸索一段时间后，非常希望借这样一个场景跟大家做回应。在座有不少伙伴从事这个领域，需要平衡人的力量和 AI 的力量。
李依桐：对，像Sophia总这边做的比较早，我听到很早就在关注AI，总有一些朋友觉得AI是不是刚火，其实已经火了好多波，只是这波在底层技术上不太一样。李令总，我们最开始的时候定位会比较偏作业批改的工具，后面完善成更像是学习管家陪伴的感觉，当然我描述不一定很精准，这个过程当中您结合技术包括用户反馈做了怎样的调整，或者是有些什么经验可以跟我们分享一下？
李令：的确，StudyX Inc 在 2023 年、2024 年，包括从 2021 年开始的时候，都想从作业答疑的场景切进去。我们第一天不仅仅是做这个场景，但因为我们是创业公司，所以从这里切进去。2024 年有了很多海量的用户增长，到现在已经有超过一千多万用户在使用作业答疑的功能。
StudyX Inc创始人&CEO李令
这个过程中我们发现，通过作业答疑虽然能了解学生问哪些东西、属于什么学科、什么阶段、对哪些知识点可能不了解，但这些数据在我们看来还是太浅了。包括跟用户的互动，我们认为是“即用即走”的状态，可能来这里只是想找到一个解决思路或者一个答案。我们会觉得这跟我们想做的 AI 赋能教育或者学习方式的变革相比，肯定还是一个很短暂的东西。
所以我们就开始把自己升级，希望更了解用户，也真正帮助学生在整个学习场景下、各种学习场景里，通过 AI 或者说通过我们的方法帮助他怎么能更好地学习。所以我们把自己重新定义为一个 AI 的学习伙伴。我们今天不仅仅是在作业场景，还包括在上课场景、日常阅读场景、记忆复习场景（比如 Flash Canvas），以及考前测验、考试准备等场景，我们全部都在做。
通过这样去做，一方面是帮助学生拥有一个 ALL IN ONE 的 AI 学习伙伴，让他能更好、更高效地学习；另一方面，我们也能更加了解他。基于我们对他各种学习数据和学习习惯的了解，我们觉得未来——甚至我们现在已经在看——AI不仅仅是覆盖更多的学习场景，甚至可以开始理解情绪，更多理解学习情绪，在未来提供更好的服务。也正是因为这样的情况，我们做了这次整体的升级。
李依桐：童总，我们刚刚讲主要聚焦在内容的生成，但是教育或者说儿童的场景，我们是怎么样找到一个转化率很高，非常适合拓展的场景？2023 年 AI 刚火的时候，大家分析创业方向，大家说儿童绘本是特别好的方向。后面看到做这块的产品，国内并没有留存下来很多特别独特、独立的产品，不知道您怎么探索这个创业过程的？
童超：挺意外的。我们开始做这个事的纯粹利用工具的逻辑，把新的技术能够以工具的产品方式推向非常常用的场景。有一天我在看数据的时候，看到一些国家用户的增长非常快。其实我是反向看数据，这是为什么？我们才发现在某一些区域，用户场景里面非常典型的是，老师和学生在用这样的工具做教育相关的内容，其实是用户告诉我们的一个数据。
后来我看我们分析原因，可能是刚刚你说的所谓儿童绘本，或者是 2023 年的时候没有最终形成一个产品。这里面有一个很根本的逻辑，用 PGC 的方式做教育相关的内容，我们觉得这个内容是老师上课用的内容，还是说学生主动做一些探索或者做自己学习的内容？其实供给都不匹配。现在这次 AI 最大的技术价值，就是能非常快、大量地产生非常多的内容。
反过来，类似 Mootion 这样的工具，用 UGC 的方式产出很多的内容，我们发现了一个很有意思的现象：老师先用 Mootion 的工具在课堂上做很多的内容，更有意思的事情是因为这个工具非常简单，所以老师会做另外一件事——翻转课堂，让小孩开始用这个。你去搜 Mootion，你会发现有很多六七岁的小孩在类似电教室里，几十台电脑全都在用 Mootion。我也很奇怪，你反向用马后炮的方式去分析其实是合理，因为这次技术的变革，这样一个简单的产品化的定义能够在教育的场景里面去促进——你有大量的内容，并且这些内容可以由用户自己产出，再在用户之间做消费。这是一个挺有意思的 Mootion 自己现在状态的观察。
Mootion联合创始人童超
李依桐：分享出来了非常多不一样的洞察。我确实是今年关注到 Mootion，也特别有看过。最开始咱们是关注内容本身，后来发现在找到了一个场景之后，增长力才会变得非常高效。这个真的是我们今年、去年都聊过非常多 AI 创业早期创始人的话题——大家都很难找到一个对的场景，才能逐步做出体量、做出增长的效果，这很难。李晓总，您刚刚提到了之前在用户适配上的“千人千面”，在阅读理解上做了非常多不一样的尝试。最近两三年 AI 兴起之后，我们怎么样在原有的场景里结合 AI，并且拓展出了一些新的机会点？
李晓：刚刚受到童总非常大的启发，也有了还不错的 idea。我们是做绘本起家的，我们拿了很多国外的原文绘本，在中国做得比较火，都是付费用户。当时有将近 300 万付费、长期订阅用户，还挺不错的，大概有 7000 万用户。
后来说绘本多，也就是我们的“千人千面”。今天下午一直在听分享，你会发现从漫剧、游戏，到 IP，吸引人的兴趣的东西太多了。想用教育内容吸引人的兴趣是蛮难的事情，我们并没有在争夺孩子的时间。教育是有固定时间的——孩子必须学习，学习之后才可以打游戏、看短视频，找 IP 是可以的，但这些时间必须先学习。我们做的是在这个学习时间里，让效率更高。
教育有一个目标，比如学英语时，四个单词、一个语法、一个句式学会了就 OK，或者做数学做完了才能去娱乐。教育并没有太多从兴趣方面切入的空间，我们更多是从教育本身完成目标就好。
在这个过程中，我们用 AI 更多是倾向于提升效率。通过不停地反馈和运用，某些地方需要互动时就多用互动，需要多练习时就多练习。这方面我们做得更多一些。
李依桐：9 月份我们当时在华师大办过一场 AI+教育的活动，聊到一个很有意思的事情，教育产品到底是面向孩子还是面向家长来做？这个问题同样抛给今天的四位嘉宾。我刚刚听到像 StudyX Inc、Mootion、HelloTalk，很多里面也都会涉及到偏早期孩子教育的板块，或者偏十六七岁以下的场景。大家怎么看这个问题？你们最开始是完全面向学生，可能跟国内不太一样，是不是海外的家长没有这么卷？李令总怎么看？
李令：我们自己 StudyX Inc 主要面向学生和老师。我们一开始瞄准的是大学生，现在群体扩展到高中生。我们也发现在东南亚一些地方，有很多初中生、小学生在用我们的产品。但是我们自己可能不像李总这边对当地有很多的理解。谈到做全球化的时候，对东南亚中小学的教育完全不了解。
我们还是让自己更专注在主要面向欧美高中到大学的教育。我自己也是两个孩子的父亲，我其实看到我自己的孩子读小学，他们在用各种工具，包括国内的产品。这可能是不同的视角或者不同的切入点。只是今天我们自己在面向学生和老师，可能想关注传统的高中或者大学线下学习场景下，教师、学校和学生之间发生什么样的化学反应，在 AI 的刺激下，我们现在自己专注这块。
李依桐：我听说现在的小朋友都很卷，有人说现在小朋友已经开始做小程序了，我发现我还是一个什么代码都不会的成年人。刚刚童总提到老师到孩子，我们是在推广或者投放的时候，侧重点也会比较偏向面向家长和老师？我在想，有一些小朋友是不是不太会接触到这些直接营销的转化？
赤道象限EquatorQ 创始人李依桐
童超：从 Mootion 的角度，一个是从增长的角度看，你没有办法直接触达到小孩，你第一跳到小孩，肯定要经过家长或者老师才能到得了。
另外一个视角，从场景角度看，我们看到这些孩子更有动力，也更有灵感去做新的内容。我们专门分析了一些用户输入的 prompt，发现大人真的太没有意思，太没有创意了，小孩创意非常多。
从这个角度看，拉长时间线三五年的时间，这个产品有相当充足的生命周期。我觉得未来你能直接触达这些孩子，他们成为所谓的天生就认为 AI 是一个理所当然的存在，我觉得他们就是合适的用户。我们可能会把视角再放得更远一点，时间点可能不是在现在。
李依桐：确实，这个需要一点时间周期的转化。因为我自己算是移动互联网的原住民，我年纪不是很大，也没有很小，但现在很多 05 后、10 后、15 后成长起来之后，天然地已经开始在使用 AI 了。我想请 Sophia 和李晓总来聊聊，两位的企业或者产品其实运营时间更久、更长，怎么看待现在 AI 实际结合之后，家长、用户、孩子这些群体是怎么样去融合或者接受 AI 的？他们会觉得真人更好，还是 AI 的也能接受？我们有没有可能既高效地运行产品，同时又降低非常多的成本，或者推出新的体验？
Sophia：这个问题倒是问住我了。我们是一个把社交和学习放到一块的平台，而且在这个过程中完全是跨国的场景。家长和学生、孩子们在一起的场景在我们这儿不是很多，我们会刻意把成人和青少年分得特别清晰，因为要符合全球尽可能多国家的监管。所以我们做得非常踏实，同时又尽可能希望学习语言的过程是轻松而愉快的。有的时候，我们会比较刻意地杜绝成人和小朋友之间的交流。我们有严格的 18 岁界限。
你们会发现特别有意思的是，HelloTalk 的场景特别像早年的笔友。早年，马云一直跟澳大利亚的莫利建立了跨国的友谊，写信、见面。在座应该有不少伙伴还有这样一个甜美的记忆，其实是在我们比较童真的时候，才会相信这个世界有另外一个美好。
我们会经常关注到，在我们 APP 尤其是音频聊天空间、甚至视频聊天空间中，会出现专属的小朋友之间的交流。我们会强制要求青少年跟青少年的交流。刚刚说到学习场景的时候，我们是很反卷的。我们存在的目的不太希望学习是沉重的事，而是希望学习过程自然而然。因为你要跟外国人交流，所以你要学外语。学外语不就是为了交流吗？我们希望大家尽可能轻松愉快。
基于这样的思考，你会反过来再看，为什么我们经常会提到东亚人群。东亚人群比较典型，是为了考试而去学习的全场景中，有好多国家不是这样学习的。
我们会经常观测到拉美的小伙伴们，刚刚提到原住民，那边有很多小朋友一天只上半天课，这有的时候是主动的，有的时候是被动的。他们有比较多接触手机的时间。像南亚人群也是这样，这些小朋友确确实实有的时候是没办法避免，有的时候市场上有太多诱惑，天天上网。
这个过程中，他们再来选择 HelloTalk，然后借由这个交朋友，同时练语言，有的时候可以兼而有之。在东亚人群中，特别好奇发生一个现象，小朋友真的在上面聊天，也结交了同龄朋友，有非常好的学习场景。旁边坐着一个家长，这是我们比较特别的现象——妈妈带着孩子，再跟另外一个老外的小孩聊天，这是我们比较典型的场景。
李依桐：说明家长还是会参与到学习的过程，但是会更开放地看待这个事情。
Sophia：家长如果愿意接纳语言交换学习这样一种场景，也鼓励孩子们走向世界交朋友，进而反向学以致用，而不是逼着孩子们。或许家长心中有一个小九九，他要是口语好了，可以考一个很好的试。像这样的家长相对来说还是开明的，他们希望孩子们能够见到这个世界，结识更多的朋友，进而学习真正能够用的语言。这个场景我们有非常多长年累月的老用户，给到我们非常积极、正向的反馈。
李依桐：今天讨论出了非常多底层的情况。李晓总，基于刚刚的问题，AI 的这些融合在现有产品里面结合的一些部分，有看到技术上融合的机会点吗？还是说有局限性？
李晓：我是 HelloTalk 的用户，因为我们场景不太一样。我们用它在很多国家做招聘，很多招聘已经很难快速筛出一些当地有年龄、又主动想学外语的人群，很不错。我做教育的时间不久，我之前不是做教育的，我们以前做互联网，我以前卖广告，后来做教育之前在陌陌。我可以负责任地说，尤其是男性用户，HelloTalk 是我见过的所有社交产品里，对男性用户环境最好的产品，大家一定要体验一下。
PalFish国际化业务负责人李晓
Sophia：对女性用户也很友好。
李晓：因为你用外语也不会说，女性也不会被骚扰。
说回来我们的产品，我们公司从前年开始在整个 AI 的融合蛮激进的，所有环节都做了很多，包括 AI 助教、批改、内容答疑。我们今年最大的突破是管理端。我们在当地是越南或者泰国，当地一百人的服务团队都是越南人，我并不会越南语，用了 HelloTalk 我也没有学会。这种情况下，我们之前做管理的时候是一种竖状的、很殖民者心态的管理：当地有 manager，顶层有会说英语的，我们工作用英语，所有的问题通过 manager 直接传过来，我们定策略，他们执行，再给反馈，我们再改。比如用户为什么不买我们的课，不用我们的产品，给你一些理由，因为竞品、考试什么的，很单向的。
今年有了 AI 之后，我们持续把所有一线的销售服务人员跟用户的对话录音全部转成文字，再翻译，AI 汇总拿出来，我们再去分析。我们有一个模型，判断哪些高意向用户没有成交，哪些低意向用户成单了，分析原因，看到一些很有意思的洞察。
当时在越南，我们的课比较贵，一年大概 1000 美金左右。一位家长说，小孩子学英语，发展好了考大学能做律师、医生、工程师多好。越南的家长说，我们家就卖水果，我们觉得也挺好，也不用学英语。后来我们的服务老师就说，你看越南现在国际化这么强，发展这么好，越来越多外国人过来不会英语，以后卖水果都卖不了。家长听了觉得有道理，就转化了。这种洞察以前我们没有渠道触达，但有了 AI 之后，因为每年有十几万学员，海量信息处理效率非常高，而且以前做不到的管理工作，现在低成本就可以做到。
李依桐：非常有意思的洞察。接下来我们聊聊商业转化，因为这个确实是很多 AI 产品公司很关注的。之前的模式像 SaaS 订阅非常多，AI 产品形成了一些不一样的模式，当然也可能这个模式是 token 或者消耗等。李令总，刚刚您提到的产品从作业批改到学习管家，可能在技术层面上哪些变化推动了定位的调整？以及在这个过程中，您看到用户在什么样的 AI 功能上付费意愿更高？
李令：谈到商业化，应该向李总和 Sophia 学习。我们刚开始确实做得不太行，因为面向学生，尤其是东南亚的付费能力有限，我们的产品转化特别低。我们做功能升级的时候，也在观察——刚才提到作业答疑太浅，我们做深一些之后提升了用户黏性。是否商业化，无论付费转化还是续费，都会变得更好，这是我们现在在探索的。但现在我们还在探索的路上，看到了改善的趋势，但感觉和我们之前对海外 SaaS 或订阅生意的理解很不一样，我们还在重新学习这件事情。有可能大家都说基于 token 的消耗，但我们担心学生太不理解，不知道消耗了多少 token。简单说，我们只是维持在订阅，只是推出了一些不同套餐，也做了一些针对不同地区的定价，但在这里面我们没有获得显著收益。我们发现做了大量工作，但没有达到成倍的收益。
李依桐：AI 虽然没有改变很多产品本质的形态，现在还是 APP、小程序，但在商业转化上肯定有很多变化。请童总聊聊，包括在技术层面的应用。今年确实有很多对外的分享，我们在技术底层做了很多迭代，想请您聊聊商业化和技术方面的经验。
童超：AI 产品现在绕不开的一个问题是商业化问题。你没有办法像 SaaS 一样让边际成本忽略，这对很多产品是非常大的挑战。意味着起码订阅是必须要做的——羊毛出在羊身上，总归是要做的。回到教育相关的事情，我认为最终买单的人其实不在乎你到底用了 AI，这一点并不重要。反而这带来了一个机会：在产品化时，不必要非得用 token 作为用户使用或者付费的决策点。
今年 2 月，我去了一趟中东，因为我们那边用户特别多。我见了中东两个国家教育部的司长，他们都是 Mootion 的用户，这让我挺诧异的，但我确实见到了。他们跟我讲，你怎么去做 Mootion 产品的本地化适配，他们会采购你的 solution。肯定是一个例子。他们说，比如阿拉伯语是从右往左书写，从本地化角度来说，会涉及很多技术上的工作流调整，以及输出结果的本地化适配，这个本身就可以成为有价值的商业化点。这些方式，我觉得在订阅之外，是一些比较灵活的商业化可能性。
更长远来看，我认为教育有一个特点：AI 很重要，但教育本身也很重要。你现在有机会用一些内容，用一些新的介质传递知识。在教学或学习中，其实存在“压缩—解压缩”的过程——做的人是压缩，学习的人是解压缩。当这个过程变得更灵活时，总有人在谈 AI 的结果付费，我认为未来这种更快的压缩—解压缩过程中，内容本身可以成为更灵活的付费决策点。现在暂时还做不到，是因为边际成本太高。
李依桐：昨天晚上我们也办了闭门沙龙，我当时跟嘉宾讨论的问题是大家觉得明年有什么样的机会。他们提到技术变化，比如模型成本可能更低，这可能会使应用产品成本下降，也可能给增长带来新的机会点。我时常喜欢讲，还是要看技术底层的变化。
我前面听到李晓总和 Sophia 总一直在提不同的地区，这也是商业化非常关键的一点。我很想请两位分享，在你们的出海过程中，不同地区——包括北美、欧洲，刚刚提到的东南亚，日韩，还有中东等——过往经验来看，哪些地区更适合拓展？各地区用户有哪些特征？
李晓：商业化方面，刚刚童总也说了，主要看当地的支付主体。反过来看付费的原因是什么？为什么用户会买这样的产品？李令总也说，在东南亚，做 2B 或 2C 都有一定难度。Sophia 总也提到，有些地区用户不爱学习、不卷。换个角度看，这些地区的教育不改变个人命运，本质上学习好并不一定提升未来的人生轨迹，社会定位相对固化。
你会发现很多国家学习比较“躺”，有些国家的人学得很 chill，而精英群体又非常卷。到底哪些人在卷，他们把钱花在哪？其实非常明显，只要去观察、去了解，就能看清楚。
商业化我们有几条路：
第一，原本卖课程有明确体系。我们确定只做中产阶级，因为无论是在发展前期还是后工业阶段，这个阶级的人都希望下一代通过教育达到一定水平，保持或提升社会阶层。在这种情况下，他们愿意支付，让孩子提升语言能力或其他能力，这是我们定位的第一点。
第二，在很多发达国家，教育主体不在个体。例如欧洲，从不补课，高福利国家的产品最好走 2G 渠道，因为所有费用都是政府或学校承担，通过 C 端收费他们不会买。中东也类似。
北美则不同，我们会通过一些新型产品让用户付费。例如智能硬件，因为很多 AI 技术本身大家都能获取，但中国的制造能力和底层供应链很强，很多 14 纳米芯片成本低，卖出去也不错。再结合传统跨境电商渠道、众筹、KOL 推广、直播等方式，商业模式选择还是蛮多的。核心还是基于你的产品业态来选择合适的路径。
李依桐：李总总结性的提炼，创业的朋友哪怕做的不是教育产品，也可以从底层去思考。真的很多企业说做全球化，做来做去AI产品还要先做北美和欧洲，我有时候觉得这个思路不太对。真的要从底层去看这个问题，有些固化的思维需要打破。最近我去了日本，接下来可能去新加坡等地，我也在跟当地的朋友聊，这确实需要深度去观察。
Sophia，您在李总的基础上有什么要补充的，或者有不同的想法？
Sophia：我们是难得一见的“生而全球”的公司，用户确确实实来自全球各地。从国际角度看，我们基本覆盖了全球市场。以语种来说，联合国统计下来全球大概有 7079 种语言，而在我们平台上形成双向高频交互的大概有 160 多种。这些都是在我们自有生态里可以实现的。
在这个过程中，我们真的能看到不同文化、社会阶层、思潮在消费层面的差异。我们平台的场景主要有两类：一种是交友，一种是通过交友学习语言。在交友学习的过程中，有些用户会做投流推广，这给我们形成了很强的呼应感。
Tier1 用户表现非常好，包括日本、韩国、美国、欧洲（英国、法国、德国等）。这些地区的商业价值相对较高。因为我们有强大的数据结构，可以清晰看到每个用户动作背后的商业价值及其扩散价值。每个用户的价值不仅是单一的，还有很强的传播属性，因此 RIR 值很高。
这个世界很大，我们经常会陷入思索。反过来看世界的其他地区，比如拉美，美洲就特别有意思：北部是英语区，向南是西语区，再往南是葡萄牙语区。可以明显看到整个大陆的行为特征各不相同。
尽管从商业化角度，我们可以看到每个用户活跃度和最终收益的差异，但同时也可以关注行为背后的洞察。比如中东，阿语区的用户活跃度很高，但由于阿语从右往左书写且带有宗教属性，行为和习惯都与其他地区不同。我在迪拜生活过一段时间，观察到迪拜的消费特质与传统阿语区差异很大，而沙特又不同。
日韩用户商业价值非常高，用户认知度也很高。在中国国内，用户数量没那么多，但去日韩任何场合提到 HelloTalk，人们都会非常熟悉，反应强烈。同样一个产品，放在不同人群中，反馈差异很大。
印度用户也是如此。普通百姓获取学习资源相对匮乏，看到 HelloTalk 的时候会非常激动和感恩。在探讨全球化、教育公平以及不同族群的商业化和增长路径时，这些用户特质非常值得关注。不同的文化、人文环境会形成不同的用户行为和价值，我们要尽最大努力，精益化耕耘这些市场。
李依桐：Sophia 总已经帮我很好地点题了——教育公平。这也是我们原本预留的讨论点。现在时间也差不多了，不管怎么样，我自己以前也做过 AI 产品的创业，真的很艰苦。在最难熬的时候，是什么支撑我坚持下去的呢？还是要有信念或者愿景。我认为自己做的事情很有价值，这一点可能也是支撑很多创业者走过难熬阶段的关键。
我也非常希望未来能够有更多机会和各位嘉宾对话、交流。现场的朋友也可以在会后与嘉宾互动，这样的机会非常难得。最后，感谢霞光社的合作伙伴们，感谢有这样一个场域让大家聚集在一起，共同探讨。也非常感谢今天的四位嘉宾。
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