3個月收入翻一倍，OpenAI多次下注！AI口語教練Speak，為什麼爆了？_風聞

6月底，OpenAI投資的AI教育公司Speak，完成了一輪2000萬美元融資，估值提升到5億美元。這是Speak在一年半時間裏完成的第三輪融資。三輪融資相加，總額已經到了6300萬美元。

不僅拿錢多，Speak投資人的質量還很高。Speak投資人裏不僅有OpenAI，還有大名鼎鼎的Khosla Ventures，它是OpenAI 最早的投資機構。此外，YC 創始人 Paul Graham 和 LinkedIn CEO Jeff Weiner也參與了投資。‍

這麼多投資人願意下注的原因是，Speak的收入出現了指數級增長。

根據點點數據，今年2月Speak在 App 端全球雙端月流水已經增長到了143萬美元，而去年11月這個數據還只有74萬美元。也就是説，短短三個月時間，Speak的收入就增長了1倍。

如果算上網頁端收入，Speak的收入已經能夠排在同類產品的第三位，僅次於Duolingo、Babbel。

Speak爆發的背後，AI正在以超出想象的速度影響教育行業。根據data.ai在5月21日的發佈數據，在美國App Store排名前20位的教育應用程序中，就有5款是幫助學生完成學校作業的AI 產品。

至少從目前看，AI很大有機會解決教育資源規模化優質供給的難題。這或許如此多大佬看好AI教育賽道的原因。

/ 01 / 3個月收入增長1倍，收入已到行業前三

自2023年以來，Speak的表現一直穩定在韓國蘋果商店 “教育應用”的前10位。根據白鯨出海數據，2月Speak雙端月平均 DAU已經達到10.7W（近 30 天平均 DAU），DAU較去年11月增長 42%。

相比流量數據，Speak在商業化上的表現更亮眼。今年2月，Speak在 App 端全球雙端月流水已經增長到了143萬美元，較去年11月增長了1倍。

根據Statista數據，如果算上網頁端收入，Speak的收入已經能夠排在同類產品的第三位，僅次於Duolingo，Babbel。甚至在Speak主攻的韓國市場，其收入已經超過Duolingo了。

從產品定位上看，Speak主打的是口語學習，用户可以通過一系列交互式口語體驗練習英語會話。在AI Tutor的引導下，讓用户像和真人教師對話那樣一樣不斷進行口語練習，並對發音、語法和詞彙等方面給予實時反饋。

在開始教學前，Speak會讓用户做一些選擇，包括學習英語的目的、希望提升的技能、現有的英語水平、感興趣的主題、每天計劃的學習時間等信息。然後，App會根據用户的選擇，生成一套符合用户水平和興趣點的課程。

Speak課程主要分為視頻課程、口語練習、角色扮演。在視頻課程裏，它會播放一段錄製好的的視頻讓用户觀看，詳細講解一些基礎的語法和用法。口語練習環節，用户需要做的就是朗讀例句，然後AI會通過語音識別功能判斷用户的朗讀是否正確，並給用户實時反饋。

視頻課和口語練習完成後，就到了角色扮演環節。角色扮演就是集成了 GPT-4能力的AI Tutor，也是Speak主打的點。

角色扮演其界面就像一個聊天室，它會讓AI進行模擬情景對話，它會模仿一個真人與你交談，在與AI對話過程中，如果你不知道如何聊天，它會給你一些建議和提示。在整個過程，用户可以與其就一系列固定主題進行開放式對話，同時接收有關其發音、語法和詞彙的反饋。

Speak在官方博客裏説，自2019年在韓國市場推出以來，現已在40多個國家擁有超過1000萬名學習者，在過去五年中，學習人數每年都翻了不只一倍。在韓國，近6%的韓國人正在使用Speak學習英語。

/ 02 / Speak做對了兩件事

自ChatGPT橫空出世以來，發佈的AI教育產品不在少數，為什麼Speak最終能夠脱穎而出？這得益於Speak做對了兩個事情：更早地擁抱大模型，以及把更多資源投入到課程設計。

先説前者，Speak幾乎是教育領域最早擁抱大模型企業之一。在2022年獲得OpenAI Startup Fund投資後，Speak 在去年3月就接入了 OpenAI 全新自動語音識別模型 Whisper——它在英語語音識別方面已接近人類水平的魯棒性和準確性，無論用户口音如何（比如韓國、日本用户），都能更準確的識別出來，提供更準確的反饋。

接着，他們又成為首批使用 GPT-4 的語言學習平台。與之前的模型相比，GPT-4出現了兩個升級：

一是GPT-4可以理解更復雜的表達，生成更準確性也更連貫的文本。二是GPT-4記性更好，不會在幾輪對話後忘記之前聊過內容，交互體驗也更流暢，這也讓人機對話變得高度個性化。

更早擁抱OpenAI，讓Speak的人工智能技術優於多數競對的技術。

在Speak CEO Zwick看來，高度個性化和語境反饋只能使用GPT-4開發。他表示：“在底層，我們將 OpenAI 的最新技術與內部模型相結合，在語音識別、語音生成和對話生成方面提供最佳性能，這反過來又提高了用户的參與度和學習效果。

除了AI技術上沒有短板外，相比很多初創AI教育公司，Speak還在課程設計上投入了更多的資源。

2023年之前，Speak把業務重點放在課程研發，累計開設了近1500萬節英語課程。在教研設計上，Speak會有自己統一的原則，比如讓用户在最開始的 30 秒內就要開口説話，課程設計中也要考慮單詞、語法和口語同步學習的效果。

在課程設計上，Speak強調本土化。Speak每個地區會有專門的教研負責人，早期內容以韓國教程版本為基礎，之後的課程會同時考慮通用版和細化版，始終市場開拓與教學效果提升的平衡。在這個過程中，Speak會不斷地進行A/B測試去迭代修正課程邏輯，而不像很多英語APP將絕大部分重點都放在營銷上。

通過更有針對性的課程設計，使Speak與市面上免費的AI口語教練在體驗和效果上，形成了明顯的對比。

隨着ChatGPT發佈以來，AI 口語教練產品多如牛毛，比如C.ai上就有AI languauge teacher虛擬角色。但由於沒有合理的prompt和專業訓練數據，大部分AI口語教練在處理體驗專業術語、方言和俚語時較差，提供錯誤信息幾率較高，僅能滿足初步需求。

總的來説，Speak的成功，是垂直場景積累與大模型技術結合的典型案例。而這背後，也揭示了AI教育的本質：通過AI技術，實現高質量教育資源的低成本規模供給。

/ 03 / 教育，正在被AI主導

過去一年，你能明顯感受到，與其他產業相比，AI對教育領域的滲透更迅速。

根據data.ai在5月21日的發佈數據，在美國App Store排名前20位的教育應用程序中，就有5款是幫助學生完成學校作業的AI 產品。

根據不完全統計，僅在 2023 年下半年，就有十多家在線語言學習創企完成融資，總融資額達 1.6 億美金。而投資者名單中，不乏 OpenAI、Google旗下的風投Gradient Ventures等知名資本。

之所以AI在教育產業跑得這麼順利，原因是教育特徵與AI現階段能力高度匹配。

在很長時間裏，教育產業都在解決一個問題——如何規模化優質供給？從網絡錄播課到教育工具類產品，再到Vipkid用“北美教師”供給和線上授課的模式，莫不是如此。

對學習者來説，最好教學的方式肯定是1對1服務，但成本也往往是最高的。隨着大模型等AI技術的成熟，AI能夠模擬過去只有真人教師才能提供的實時互動教學。也就是説，通過AI老師，教育行業用技術實現了規模化教師供給，讓低成本真人授課成為可能。

除了路徑清晰外，AI在教育場景的落地門檻也更低。首先，教學內容素材本身經歷了反覆打磨，已經相當成熟，有足夠多可供AI學習的數據。其次，用户在教育場景需求也比較明確，更有利於AI產品的設計和落地。

必須要強調的是，當前AI在教育場景的能力尚未被完全開發。隨着後續大模型的更迭，AI教育的體驗和能力還有很大提升空間。比如，OpenAI最新推出的GPT-4o就已經證明，AI助手能夠能帶着情緒進行語音互動，實現更加個性化的教學。

或許，AI在教育中應該扮演什麼角色仍然存在爭論。但有一點可以確信，就像OpenAI創始人奧特曼説的那樣，AI最終將會重塑教育行業。