[EP43] 高寒 | 走完 0→1 之后,教育 AI 创业真正难的是什么?

[EP43] 高寒 | 走完 0→1 之后,教育 AI 创业真正难的是什么?

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Hello大家好,欢迎来到教育AI智造者播客~

这一期《教育AI智造者》,我不想聊“成功案例”,也不想聊“失败复盘”,而是想把镜头对准一种更常见、也更难被说清楚的状态:教育AI创业的中间态——产品做出来了、用户也有了,甚至还收过钱,但就是卡在一个尴尬区间:不算失败,却很难被称为成功

我邀请到返场嘉宾高寒(第十五期嘉宾)。过去一年,他在国内一家大型教育平台的子公司做了三条相当典型的教育AI产品线:错题本、AIPPT、试卷诊断报告。它们都有真实上线、真实用户、真实付费与反馈,但也都经历了“0→-1”的现实:钱花了、动作做了、推广也跑了,最后却发现真正决定生死的,不是“需求真假”,而是商业闭环与现金流节奏

这期最刺痛、也最有价值的部分是:我们一起拆解那些被创业叙事包装过的词——“产品足够好就会成功”、“ship fast fail fast”、“找刚需就稳赢”——在真实战场里它们往往只是漂亮口号。高寒给出的结论很直接:需求大多都是真的,唯一不确定的是你怎么在商业上活下来;而“把钱花明白”,可能比“找需求”更难、更关键。

我们还聊到一个非常反直觉但很当下的判断:vibe coding 对生产级产品的改变有限,但对自媒体与表达型创作者是巨大红利——它不一定让你“以一顶百做出爆款App”,但能让你以极低成本制造出“可演示的素材”,把抽象想法变成可视化作品,再反过来降低你做内容、做传播、做销售的门槛。

如果你正在做教育AI工具、做老师向产品、做内容与课程、或者你也处在“要不要继续”的拉扯里,这期可能会给你一种更清醒的坐标:别急着定义成功与失败,先把节奏、现金流和情绪控制做对。

🧭 内容大纲

1️⃣ 引入:为什么这期不聊成功,也不聊失败?

  • 教育 AI 项目大量出现:有 demo、有用户、有留存,甚至有付费
  • 但更多人卡在一种说不出口的状态:不算失败,却也走不动
  • 本期核心问题:
    为什么 0→1 走完了,1→10 却如此艰难?

2️⃣ 嘉宾返场:一年三条产品线的真实经历

  • 嘉宾高寒:过去一年在大型教育平台子公司负责 AI 教育产品探索
  • 三个项目:自动错题本,AIPPT 教学课件生成, 试卷诊断与分析报告
  • 共通点:全部真实上线,有真实用户与付费,也都走到了 0→-1 的现实

3️⃣ 从“真实需求”出发,为什么还是走不下去?

  • 初期决策逻辑:从身边需求出发(家长、老师、学生), 先做出来,再看能否商业化
  • 后来的反思:需求大多都是真的, 真正不确定的是:你能不能挣得比你花得多

4️⃣ 错题本的反直觉现实:成熟场景很难被 AI 重构

  • 错题本的核心价值不是“讲解更好”,而是错题重做
  • 交互路径早已有最佳实践
  • AI 能提升效率,但很难颠覆核心体验
  • 冲突点:AI 看起来很强, 但“创新过度”反而可能伤害体验

5️⃣ AIPPT 为什么是 0→-1?

  • 需求是否存在?存在
  • 问题不在产品,而在商业节奏:销售启动太晚,收款周期过长,开发与推广成本过高
  • 关键反思:做得“很正确”,但依然不挣钱

6️⃣ “打磨好产品” vs “ship fast”:其实是同一件事

  • 两种常见创业叙事:快速试错、不断撒币VS坚定方向、重投入打磨
  • 嘉宾判断:本质没有区别, 都是在有限时间和资金里,押一个回报节点
  • 真正重要的不是方法,而是:你什么时候该停、该转、该收缩

7️⃣ to VC 这条路:不是顺便融资,而是一种“客户选择”

  • VC 不是“顺带拿钱”,而是一种明确的商业路径
  • to VC 的核心不是产品,而是:叙事能力, 节奏管理,资源配置
  • 反思:不是所有团队都适合, 不专业去做,反而更危险

8️⃣ 为什么有些“看起来伪需求”的项目能拿到大钱?

  • 讨论 Video Tutor 等现象级项目
  • 技术可复现 ≠ 投资不合理
  • VC 投的不是技术本身,而是:技术 × 场景 × 叙事 × 成功概率
  • 关键视角转变:不问“它为什么不行”,而问“它凭什么可能行”

9️⃣ Web Coding 的真实价值:不是产品,而是表达

  • 对生产级产品的改变有限
  • 但对创作者、自媒体、教育表达者是巨大红利
  • vibe coding 的作用:把抽象想法变成可演示素材, 降低内容表达与传播成本
  • 它更像:素材工厂,而不是造 App 神器

🔟 收束:成功与失败之外,更重要的是节奏与情绪

  • 嘉宾对“成功/失败”不给定义
  • 但给出一个更现实的抓手:情绪控制与节奏管理
  • 为什么选择回到职场:先稳住情绪, 再决定下一次出发
  • 本期真正的结论: 先活下来,再谈理想;先把钱花明白,再谈愿景

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--------------------相关词介绍-------------------

1. 中间态(In-Between State)

指教育 AI 创业中最常见却最少被讨论的阶段:产品已上线、有用户、有付费,但增长停滞、现金流紧张,无法明确归类为成功或失败。本期认为,这是最需要被认真复盘的真实状态

2. 0 → -1(Negative Traction)

不同于“0 到 1”的正向叙事,0→-1 指项目在投入资源后,短期回报不足以覆盖成本,现金流持续为负。它不是没做成,而是“做成了也养不活自己”。

3. 需求成立 vs. 商业成立(Demand vs. Viability)

节目反复强调的核心区分:

  • 需求成立=有人觉得有用
  • 商业成立=能持续挣钱、回款节奏可控
    教育 AI 领域“需求成立”并不稀缺,真正稀缺的是商业成立

4. 成熟产品形态(Mature Product Pattern)

指在某一教育场景中,核心价值与交互路径已被长期验证的产品类型,如错题本、拍照搜题等。此类场景中,AI 更可能带来效率提升,而非结构性颠覆。

5. 最佳实践交互路径(Best-Practice UX)

在成熟场景中,用户已经形成最低成本、最顺手的使用路径。
节目指出:AI 如果不能显著缩短路径,反而容易成为“看起来高级、用起来更麻烦”的负担

6. 现金流节奏(Cashflow Tempo)

不是“赚不赚钱”,而是:

  • 多久能回款
  • 回款是否稳定
  • 能否覆盖持续支出
    节目认为,现金流节奏比产品功能更早决定项目生死

7. 资本使用纪律(Capital Discipline)

指在不确定性下,是否具备及时止损、压缩成本、改变打法的能力。
本期的残酷共识是:

很多项目不是不努力,而是不够果断地停下来

8. 创业叙事逻辑(Startup Narrative)

指“产品足够好就会成功”“ship fast, fail fast”等被高度简化的成功故事框架。
节目指出:叙事可以激励行动,但一旦代替真实判断,就会误导决策

9. To VC 模式(Venture-Driven Path)

把风险投资视为第一类客户的创业路径。
其核心不在产品,而在:

  • 融资节奏
  • 叙事能力
  • 资源配置
    节目强调:to VC 本身是一项专业能力,而非顺带选择

10. 技术可复现性(Technical Replicability)

指某一 AI 功能在工程上是否容易被复制。
节目提醒:
技术是否可复现,并不直接决定它是否具备投资价值,关键在于是否嵌入了可赢的商业场景。

11. 场景适配(Context Fit)

技术 × 用户 × 付费机制 × 使用频率的整体匹配度。
本期反复出现的判断是:

很多争议项目不是“伪需求”,而是暂时没有找到合适的场景

12. Web Coding / Vibe Coding

指借助 AI 快速生成网页、动画或交互原型的能力。
节目给出非常明确的定位:

  • 对生产级产品影响有限
  • 表达型创作者、自媒体、教育内容制作者价值极高

13. 素材工厂(Demo-as-Asset)

一种新的创作范式:
用 web coding 把抽象想法变成可演示的“壳”,再作为视频、课程、销售与传播的素材。
它解决的不是“能不能做产品”,而是有没有表达素材

14. 表达型红利(Expression Leverage)

指 AI 工具显著降低“把想法讲清楚”的成本。
节目认为,AI coding 带来的最大红利,不在工程效率,而在表达效率

15. 情绪控制(Emotional Regulation)

在高不确定环境中保持判断力的能力。
节目最后给出的现实结论是:

情绪控制不一定让你成功,但能显著降低失败概率。