Die "branchenübergreifende Drift" der Bildungsgründer

„Man muss im Leben richtig Elan haben!“

„Soll das nächste Produkt weiterhin im Bildungsbereich angesiedelt sein?“

In einer Zeit, in der jeder ein Builder ist, fällt es Gründern leichter, die Richtung zu wechseln. Für Bildungsgründer, die nie an Mut zum Experimentieren mangeln, ist diese „Freiheit der Richtungsänderung“ besonders ausgeprägt.

Das Gründungsumfeld wandelt sich, die Entwicklungshürden werden nivelliert und Investoren verhalten sich gegenüber KI-Anwendungen vorsichtiger – all das macht das „Richtungswechseln / Brückenschlagen zwischen verschiedenen Bereichen“ immer selbstverständlicher.

Duozhi hat beobachtet, dass in den vergangenen sechs Monaten zahlreiche KI-Bildungsgründungsunternehmen aus ihrem ursprünglichen Rahmen ausgebrochen sind und eine Vielzahl innovativer Produkte auf den Markt gebracht haben.

01 Von TalkMe zum Informationsrückverfolgungsprodukt Stances: „Wenn ein Schiff ständig in eine Richtung fährt, liegt das daran, dass der Kapitän fest genug davon überzeugt ist“

Nach TalkMe und ListenLeap hat das junge Unternehmen Inspired AI kürzlich sein drittes Produkt auf den Markt gebracht – Stances.

Jia Zijian, Gründer von Inspired AI, ist ein Seriengründer, der in den vergangenen Jahren Dutzende von Produkten mit einer Million täglicher aktiver Nutzer (DAU) entwickelt hat, darunter zwei Produkte mit über 100 Millionen täglich aktiven Nutzern. Nach seinem Abschluss im Jahr 2011 trat er NetEase bei und leitete die Entwicklung des Online-Sitzwahlprodukts für Kinokarten „NetEase Kinokarten“; als er bei 360 für die Kommerzialisierung des Browsers verantwortlich war, erzielte er innerhalb von sechs Monaten einen Umsatz von über 200 Millionen Yuan, und das von ihm mitentwickelte ausländische Bereinigungs- und Beschleunigungstool von 360 erzielte einen Tagesumsatz von 500.000 US-Dollar. Nachdem er 2018 in die Bildungsbranche eingetreten war, leitete er bei Xueersi die Entwicklung des ersten KI-Kurses.

2023 begann er mit der Gründung seines eigenen Unternehmens, konzentrierte sich auf die internationale Expansion von KI-Sprachbildung und brachte nacheinander TalkMe (Übung der mündlichen Sprachfähigkeiten) und ListenLeap (Sammelt englische Ressourcen aus Podcasts und YouTube, hilft Nutzern, englische Podcasts zu verstehen) auf den Markt, diese beiden Produkte erzielen zusammen monatliche Einnahmen von Hunderttausenden US-Dollar und erreichen einen positiven Cashflow.

Im November 2024 erhielt Inspired AI eine Angel-Investition von Jinqiu Fonds.

Das neu vorgestellte Stances ist nicht mehr auf den Bereich von Bildungsprodukten beschränkt, sondern ein Produkt zur Informationsrückverfolgung. Wenn der Nutzer die Angelegenheit eingibt, über die er entscheiden muss, extrahiert Stances Erkenntnisberichte aus Standpunkten aus Interviews, Podcasts und öffentlichen Gesprächen. Wie auf seiner offiziellen Website angegeben: „Wir treffen keine Entscheidungen für dich, sondern helfen dir, Urteile auf der Grundlage von Ersthandinformationen zu fällen.“ Es zeigt Konsens, Meinungsverschiedenheiten und Hauptstandpunkte an und unterstützt Nutzer bei unabhängigen Urteilen.

Warum wurde ein solches Produkt entwickelt? Laut Aussagen von Jia Zijian, die in „AI Nao“ zitiert werden:

„Das ist mein eigener Schmerzpunkt. Als CEO muss ich täglich eine große Anzahl von Entscheidungen treffen und möchte Ersthandinformationen sehen.

Wenn du eine Frage stellst, gibt dieses Produkt nicht direkt eine Antwort – sondern stellt verschiedene Standpunkte, Datenketten, Beweisketten und Arbeiten in Form eines strukturierten Berichts dar, einschließlich der Konzepte, auf die die Standpunkte verweisen. Alles sind Originalworte, Originalstandpunkte und ursprüngliche Kontexte... Große Sprachmodelle sind gut im „Generieren“, wir hingegen betreiben „Rückverfolgung“.

Eigentlich ist die Schwelle für die Wahl dieser Richtung bei einer ersten Gründung recht hoch, aber auf der Grundlage der bereits erfolgreichen Entwicklung von zwei Sprachlernprodukten verfügen wir über ausgereifte Erfahrungen und Anhäufungen in den Bereichen Informationsrückverfolgung, Modelle, Daten, Inhalte und Algorithmen.

Zusätzlich gibt es noch einen weiteren Vorteil: Das neue Produkt bildet zusammen mit den beiden vorherigen Produkten eine Produktmatrix. Wir teilen uns den Traffic, teilen uns die Nutzer und die Betriebsmethoden sind ähnlich.“

„Wenn ein Schiff ständig in eine Richtung fährt, liegt das daran, dass der Kapitän fest genug davon überzeugt ist“, sagte Jia Zijian.

02 Von CuFlow zum Unternehmen für interaktive Echtzeit-Videos SigmaZ AI

Diesen Februar kündigte das KI-Lernprodukt CuFlow den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde an, wobei der Investor Qiming Venture Partners ist.

CuFlow ist ein generatives KI-Klassenzimmer mit adaptiver vollmodaler Fähigkeit, das Lernmaterialien in Zusammenfassungen, Mindmaps, Lernkarten, Tests und mehr umwandeln kann.

Der Gründer von CuFlow, Yang Bolin (William), ist dieses Jahr 23 Jahre alt. Er erklärte einmal: „Die am leichtesten verständliche Bedeutung von Vollmodalität ist, dass Schüler sehen, hören, lesen, schreiben, zeichnen und Elemente ziehen können, während die KI im selben „Klassenzimmer“ Vorträge halten, Zeichnungen anfertigen, Demonstrationen durchführen, Code, Diagramme und Videos generieren kann. Aber wir glauben, dass es noch wichtiger ist: Vollmodalität bedeutet nicht nur „verschiedene Modalitäten zu generieren“, sondern auch die Fähigkeit zur modalen Schlussfolgerung und modalen Steuerung zu besitzen – Schlussfolgerungen auf Grafiken, auf räumlichen Beziehungen zu ziehen und die Schlussfolgerungen in interaktiven Rückmeldungen zu korrigieren. Nehmen wir ein Beispiel: Wenn du auf dem Echtzeit-Whiteboard eine Formel oder ein Diagramm falsch zeichnest, sagt die KI nicht nur auf sprachliche Weise „Du hast einen Fehler gemacht“, sie verfolgt die von dir gezeichnete Struktur zurück, richtet die Formel aus, markiert den fehlerhaften Teil und zeigt den korrekten Prozess per Animation an, sodass du klar verstehst, wo du falsch liegst. Gleichzeitig beurteilt sie ständig deinen Lernzustand und entscheidet dynamisch: Ob sie den Inhalt gerade per Text, per Grafik, per Animation oder per Experiment erklärt – welche Methode das Verständnis am besten fördert.“

Einige Monate später vertiefte Yang Bolin sich in die untersten Technologieebenen und verlagerte den Gründungsschwerpunkt auf SigmaZ AI Lab – ein Unternehmen für interaktive Echtzeit-Videogenerationsmodelle, das von diffusiven Sprachmodellen angetrieben wird. Das Unternehmen wurde von Yang Bolin und Derek Law, dem Leiter der visuellen Code-Trainingstechnologie für das Flaggschiffmodell im Amazon AGI Lab (London), gemeinsam gegründet.

SigmaZ AI konzentriert sich auf zwei Dinge: Das Training von Diffusion-LM-Modellen und das visuell gesteuerte Selbstentwicklungsframework für Modelle (Vision-guided RSI). Es trainiert Modelle, um direkt visuellen Code zu generieren, wodurch „lebendige Bilder“ entstehen, die in Echtzeit interagieren und sofort geändert werden können – was einen grundlegenden Unterschied zu herkömmlichen Videos mit festgelegten Pixeln darstellt.

Kürzlich kündigte SigmaZ AI den Abschluss einer Finanzierung in Höhe von mehreren Millionen US-Dollar an, zu den Investoren zählen LanChi Ventures, Qiming Venture Partners, DHC Capital, XIAOXIAO FUND und weitere.

Das erste Produkt von SigmaZ AI ist die interaktive Echtzeit-Inhaltsplattform Tap8.

Yang Bolin äußerte sich auf dem Social-Media-Konto von SigmaZ AI: „Die Antworten großer Modelle werden immer schneller und immer länger, aber der Mensch entwickelt sich nicht mit. Ein Modell kann innerhalb einer Sekunde Dutzende oder sogar Hunderte von Token ausgeben, während ein Erwachsener in einer Sekunde nur etwa 5 Token lesen kann. Wir warten oft darauf, dass das Modell die Antwort fertig schreibt, überfliegen dann den Anfang, springen zum Ende und fällen Urteile auf der Grundlage eines kleinen Teils des Inhalts... Die von Tap8 vorgeschlagene Richtung besteht darin, die KI direkt eine interaktive Videosequenz generieren zu lassen, die man ansehen, anklicken, zu der man Folgefragen stellen kann und die sich mit den durchgeführten Operationen weiter verändert. „Die Antwort, die die KI dir gibt, kann ein Diagramm sein, zu dem du weitere Fragen stellen kannst, eine Maschine, die du auseinanderbauen kannst, oder auch ein Kurs, der seine Erklärungsweise an deine Fragen anpasst.““

03 Von Talkit zum KI-Betriebsteam HiPilot

Nach dem KI-Sprachlernprodukt Talkit brachte Liu Ye, der Gründer von Xiaohe Technology, diesen Mai „HiPilot“ auf den Markt.

HiPilot ist „kein Assistent, kein Werkzeug, sondern ein 7*24-Stunden-KI-Betriebsteam, das für dich den Markt überwacht, Entscheidungen trifft und die Umsetzung durchführt“. Es ist ein KI-natives Betriebssystem, das Unternehmen dabei helfen kann, ihre Betriebsweise nach dem KI-Native-Konzept neu zu definieren.

Über diese Änderung der Gründungsrichtung erklärte Liu Ye später in einem Vortrag am Hundun Innovation Institute: Nach der Gründung von VisionFlow im Jahr 2023 haben wir trotz meiner extrem detaillierten Verwaltung und der Nutzung verschiedener KI-Tools durch das gesamte Team immer noch ein „falsches KI-natives“ Produkt entwickelt. Das liegt daran:

Erstens ist die Technologie nicht nativ. Viele technische Manager sind immer noch an Entwicklertools, Datenbanken und andere Mittel der vorherigen Generation gewöhnt, anstatt die alten Gewohnheiten abzulegen und die neuesten technischen Mittel zu nutzen.

Zweitens ist das Produkt nicht nativ. Wir verbringen oft zu viel Zeit damit, über Schaltflächen, Menüs und Layout der GUI (Grafische Benutzeroberfläche) zu diskutieren, und vernachlässigen dabei die Absichtserkennung, die Absichtsausdrücke, die Generierungssteuerung und andere Bereiche.

Eigentlich sind die C-End-Nutzer auf der ganzen Welt bereits daran gewöhnt: Egal wie komplex das Produkt ist, man muss nur „chatten“.

Drittens ist die Organisation nicht agil. Im vergangenen Modell wurden alle Anforderungen schichtweise eingereicht, man wartete auf Zeitpläne und Entwicklung, was oft Wochen dauerte – und das fertige Produkt-Demo wurde möglicherweise innerhalb einer Minute abgelehnt. In einem nativen KI-Team kann die kleinste operative Einheit nur ein oder zwei Personen umfassen, die die Veröffentlichung und Iteration des Produkts innerhalb weniger Tage oder sogar weniger Stunden abschließen können. ”

Daher hat er im Jahr 2026 sein Geschäft und seine Organisation vollständig neu strukturiert und HiPilot gegründet. Er hat das Ergebnis erreicht, dass 4 Personen die gleiche Leistung wie das ursprüngliche 70-köpfige Team erbringen, und dass 16 Personen neue Geschäftsfelder aufbauen können.

Der technische Grundstein ist noch vorhanden, der Elan ist noch vorhanden – aber die Tür zur Grenzüberschreitung von Produkten wurde von den Gründern mit einem Tritt aufgestoßen. Wie ein Gründer sagte: „Man muss im Leben richtig Elan haben!“ – dieser Elan ist noch da.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Duozhi Wang“ (ID: duozhiwang), Autor: Xu Jingjing, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.