古今中外，長線投資對周期反轉(zhuǎn)有著天然的偏愛。但大部分投資者會陷入安東尼波頓所說的困境：每當(dāng)你覺得一項投資決定讓你心里非常舒服，大概率你已經(jīng)做晚了。

正因如此，大部分投資人對于趨勢和周期的判斷都是滯后的�；羧A德馬斯克在《周期》中論述，如果一定想要實現(xiàn)絕對的頂部和底部投資，是完全不可能的，但是可以根據(jù)內(nèi)在價值和市價來判斷一個相對底部。

巴菲特在投資華盛頓郵報時，意識到黑天鵝事件讓華盛頓郵報的內(nèi)在價值遠(yuǎn)高于市價表現(xiàn)，在熬過華盛頓郵報的價值出清后，通過足夠的安全邊際獲得了不菲的收益。段永平投資茅臺時，塑化劑事件帶來的行業(yè)出清，并且高端白酒的市場需求也非常確定，彼得林奇投資克萊斯勒也是相同的道理。

這些逆周期投資的經(jīng)典案例，其內(nèi)核可以被拆解歸納為：一，行業(yè)高度出清；二，存在無可替代的需求；如果更幸運一些，則還會有三——新技術(shù)飛輪的加持。

沿著這條邏輯，深入當(dāng)前市場檢視，上述三要素兼而有之的賽道隨即涌現(xiàn)：AI教育。

當(dāng)全新增量式財富效應(yīng)已深度醞釀，我們今天的議題便是：

1.為何教育是當(dāng)前市場最具預(yù)期的賽道之一？

2.主導(dǎo)教育賽道新周期的關(guān)鍵要素是什么？

3.哪些AI隱形冠軍正在此間蟄伏？ 

01  新秩序：教育賽道大出清之后 

首先一個最核心的問題便是，我們?nèi)绾闻袛嗄壳敖逃�行業(yè)已經(jīng)走出了大出清的底部。 

要回到經(jīng)濟(jì)之祖亞當(dāng)斯密的《國富論》有形之手和無形之手當(dāng)中這一模型里，答案便顯而易見： 

任何行業(yè)，內(nèi)生無形的手，都適用于周期底部判斷的四要素：供給、價格、估值、需求。去產(chǎn)能供給縮減，集中度提升，價格層面，頭部企業(yè)扭虧為盈的同時估值處于相對低位，需求因為供給短缺和新技術(shù)衍生被逐漸放大，四要素相輔相成。 

外部有形的手，一般是指政策周期，即收緊、調(diào)整、放寬循環(huán)。 

雙減政策后，教育行業(yè)供給側(cè)遭遇了快速出清，2021年下半年中國教育指數(shù)下跌幅度超過42%， 雙減出臺的前兩個財報年度，上市企業(yè)從業(yè)人數(shù)分別下降24.9%、35.5%，根據(jù)企查查數(shù)據(jù)，截至今年三季度，教培行業(yè)消失了7.06萬家，這是供給端周期底部的特征。 

圖：東財二級教育行業(yè)從業(yè)人數(shù)趨勢，來源： Choice金融客戶端  

今年中報期以來，教育行業(yè)單季度財報期的復(fù)蘇趨勢也不能忽視，整個教育行業(yè)收入與去年同期持平，部分頭部企業(yè)—如新東方，營收端同比增長47%，好未來實現(xiàn)了扭虧為盈，網(wǎng)易有道更是在2023Q3創(chuàng)造了單季度營收最高水平，凈收入達(dá)到了15億。 

雙減兩年后，幾家頭部企業(yè)都找到了自己的轉(zhuǎn)型路，率先迎來復(fù)蘇，這是價格和估值端底部的特征。 

圖：教育行業(yè)收入同比變化趨勢，來源： Choice金融客戶端 

圖： 網(wǎng)易有道單季度營收變化，來源： Choice金融客戶端  

而整個教育行業(yè)的資本開支，在今年以來出現(xiàn)了明顯抬頭的趨勢，剔除中公教育地產(chǎn)投資，今年以來資本開支同比翻了兩倍，已經(jīng)趨近于雙減前的開支水平，頭部企業(yè)的費用率也出現(xiàn)了明顯的提升。企業(yè)加大開支，是需求放量后的特征。 

圖： 中信二級教育行業(yè)資本開支趨勢，來源： Choice客戶端  

而有形的手中，政策面趨勢也逐漸向好，9月頒布《校外培訓(xùn)行政處罰暫行辦法》該辦法也并沒有一刀切地禁止，而是針對不同情況作出了相應(yīng)的規(guī)定。例如，對于非營利性的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)開展與學(xué)校教學(xué)相關(guān)的補課活動，沒有被明確禁止，政策面靴子落地。 

有形之手和無形之手都在印證教育行業(yè)已經(jīng)觸底，度過了出清期即將迎來新一輪的周期上揚，構(gòu)成新的秩序。 

02  新周期：AI大模型重塑教育賽道 

新的秩序一定會帶來新的周期，而每一輪新周期的生產(chǎn)要素都會發(fā)生轉(zhuǎn)變。根據(jù)熊彼特基于創(chuàng)新的周期嵌套理論：每個長周期包括六個中周期，每個中周期包括三個短周期。 

問題的關(guān)鍵在于，這一輪新周期，是供給需求波動的短周期，還是模式創(chuàng)新帶來的中周期，亦或是技術(shù)革新帶來的長周期。 

舉個例子，如果我們把上世紀(jì)六十年代末阿帕網(wǎng)的誕生視為互聯(lián)網(wǎng)時代的伊始，也是一輪長周期的開始；個人PC、移動互聯(lián)網(wǎng)周期，屬于10-15年的中周期，作為生產(chǎn)要素刺激新一輪周期上揚；40個月的短周期，更像是在既有中周期的生產(chǎn)要素下，誕生基于芯片、通信迭代進(jìn)步的新生產(chǎn)要素，比如電商、共享經(jīng)濟(jì)、短視頻等等。 

其實可以從邁過周期的方式來判斷，未來周期上揚的時間長度： 

大多數(shù)的教培機(jī)構(gòu)，選擇的是短周期的生產(chǎn)要素更新 ，從內(nèi)容端，轉(zhuǎn)型為素質(zhì)教育、成人教育，利用雙減后削峰填谷的市場需求，邁入新周期。 

也有部分企業(yè)，更多是依靠內(nèi)容（優(yōu)秀教師）供給，融入移動互聯(lián)網(wǎng)、短視頻的中周期 ，在渠道端優(yōu)化收入結(jié)構(gòu)，邁入新周期。 

那么教育行業(yè)是否會出現(xiàn)類似新能源革新，通信技術(shù)革新等技術(shù)驅(qū)動的長周期呢，這個問題還得回到技術(shù)本身，便是新技術(shù)最核心的三個問題： 

1.是否具備天然切合的使用場景 

2.能不能對原生產(chǎn)要素有效替代 

3.能不能滿足未來潛在需求的 

第一點，空談技術(shù)革命是沒有意義的，如果技術(shù)無法落實在使用場景上，就很難實現(xiàn)應(yīng)用或產(chǎn)品落地，也就很難實現(xiàn)商業(yè)化。 

在雅虎開拓門戶廣告業(yè)務(wù)之前，互聯(lián)網(wǎng)前三十年的發(fā)展依托的還是軍事和小范圍科技。IBM的技術(shù)夠前沿，但是無論是S360個人主機(jī)，還是IBM Q System One量子計算機(jī)，都困于使用場景產(chǎn)生價值遠(yuǎn)低于成本，難以實現(xiàn)閉環(huán)，發(fā)展停滯。 

第二點，紡織機(jī)改變了生產(chǎn)關(guān)系，前提是能夠織出相同質(zhì)量的紡織品。能源革命，無論從蒸汽、石油，還是電力，本質(zhì)都是滿足了汽車四個輪子轉(zhuǎn)動，這一點不能脫離。 

第三點，長周期的技術(shù)，類似互聯(lián)網(wǎng)，它可以通過技術(shù)革新滿足未來潛在的需求，比如隨著圍繞互聯(lián)網(wǎng)迭代升級的通信技術(shù)，滿足了近十五年物聯(lián)網(wǎng)、簡易智能化、即時通訊革命和支付革命等在彼時來看相對遙遠(yuǎn)的需求。 

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今接近60年，移動互聯(lián)網(wǎng)也在2016年后日益走向衰退，目前來看，大模型就是技術(shù)領(lǐng)域公認(rèn)的新生產(chǎn)函數(shù)和長周期的刺激因素，并且大模型非常貼合教育行業(yè)的發(fā)展邏輯： 

第一點：教育的本身就是訓(xùn)練，而大模型也是基于訓(xùn)練迭代的產(chǎn)物，因此，教育是大模型天然的應(yīng)用場景。長線來看，教育口述、文字、紙張、信息化知識傳承圍繞的便是知識體系的積累、存儲、輸出，這也正是大模型所擅長的。 

第二點，移動互聯(lián)網(wǎng)時代，或者說上一個信息化時代，在線教育相較傳統(tǒng)教育的三大痛點：定制化，擬人化和內(nèi)容泛化是線性技術(shù)很難替代的生產(chǎn)要素。大模型展現(xiàn)一對一問答式的定制化、擬人化、和推理能力，實現(xiàn)了內(nèi)容泛化，讓解決這個問題出現(xiàn)了可能性。 

當(dāng)前，也有基于大模型原生應(yīng)用的產(chǎn)品落地，比如網(wǎng)易有道hi echo，移動互聯(lián)時代依靠大數(shù)據(jù)前置問答、預(yù)置邏輯的對話軟件，往往比較機(jī)械，而hi echo得益于大模型的理解能力和智慧涌現(xiàn)能力，讓用戶能感受到更自由開放的對話環(huán)境，開辟了自由對話練習(xí)英語的場景，這不是更快的馬，而是火車。是基于新一代技術(shù)而產(chǎn)生的商業(yè)化場景。 

其實VIPKID已經(jīng)證明了口語教練的市場有多大，網(wǎng)易有道的三季報中也提到，從10月上線以來，hi echo的用戶量超過10萬+，證明在用戶端已經(jīng)有積極反饋。隨著大模型的進(jìn)一步發(fā)展，hi echo的商業(yè)化前景可期。 

第三點，長周期來看，未來的需求確實難以預(yù)測，但是我們可以思考什么是教育。愛因斯坦在論教育中談到：教育發(fā)展的趨勢，是從日漸繁重的書本知識并趨向?qū)嵱霉�利的學(xué)校教育轉(zhuǎn)向培養(yǎng)獨立行動和獨立思想的個人。 

大模型的涌現(xiàn)能力（思維鏈提示策略解決多步推理難題）更為貼合教育的第一性：范式教育的桎梏本質(zhì)源于教源供給的桎梏，單個老師的思想內(nèi)容是有限的，傳統(tǒng)一對多的教育本身是知識的線性傳承，但模型突出的計算能力和涌現(xiàn)能力，更能突破供給邊界，讓教育成為真正培養(yǎng)個人獨立行為和思想的工具。 

比爾蓋茨也在《人工智能將徹底改變你如何使用電腦》中表述過看好AI+教育未來前景：“人工智能將在四個領(lǐng)域產(chǎn)生極大的影響—醫(yī)療保健、教育、生產(chǎn)力和購物娛樂。幾十年來，我一直對軟件能讓教師工作更輕松、幫助學(xué)生學(xué)習(xí)的方方面面感到振奮。軟件不會取代教師，但它會補充他們的工作——為學(xué)生提供個性化的服務(wù)，將教師從文書工作和其他任務(wù)中解放出來，讓他們有更多的時間從事最重要的工作。” 

因此，AIGC、大模型成為教育行業(yè)長周期增長的核心生產(chǎn)函數(shù)和關(guān)鍵驅(qū)動因素，是一個自然而然的剛性邏輯。 

03  新格局：技術(shù)基因型公司將成為新周期的領(lǐng)導(dǎo)者 

即便是選擇了以新技術(shù)為切入口徑，邁入教育行業(yè)的長周期，市面上仍存在五花八門的教育+AI產(chǎn)品，網(wǎng)易有道發(fā)布子曰教育垂類模型，學(xué)而思發(fā)布數(shù)學(xué)大模型，高途、中公教育等大批教育公司接連宣布將在產(chǎn)品中引入大模型。 

一個問題便隨之而來，當(dāng)產(chǎn)業(yè)玩家們都在高舉新技術(shù)旗幟，我們?nèi)绾晤A(yù)期新的產(chǎn)業(yè)格局形成過程，以及其中最具潛力的選手為誰？ 

（1）大模型，誰在躬身入局 

我們以更本質(zhì)的視角審視這個問題：我們要找到那輛火車，而不能把火車當(dāng)作更快的馬車。 

技術(shù)的代際切換一定是不易的，目前大部分熬過出清期的教育企業(yè)，都是在移動互聯(lián)時代投入大量資本開支，經(jīng)歷過流量洗禮的企業(yè)。雖然都在迎接新技術(shù)的到來，但周期印記和韌性可能會讓部分企業(yè)產(chǎn)生路徑依賴。 

如何判斷涉獵AI的教育企業(yè)是沿著互聯(lián)網(wǎng)思維的路徑依賴，還是真正將企業(yè)發(fā)展路徑切實切入了AIGC的時代呢？最核心的答案藏在財報里，即企業(yè)成本和資本開支的結(jié)構(gòu)，以及技術(shù)溢價有沒有發(fā)生變化。 

移動互聯(lián)時代除了內(nèi)容外，教育行業(yè)高壁壘在于運營，通過強(qiáng)運營來攤平輜重。如果說AIGC時代，企業(yè)的重點花費依舊聚焦于類似銷售費用等具備強(qiáng)營運屬性的資本開支。那么無論嘴上怎么宣傳，內(nèi)核一定沒有逃出上一個代際。 

第一個切角：邏輯大模型的復(fù)用和內(nèi)容供給都將拉平企業(yè)的成本曲線，今年以來，銷售費用率出現(xiàn)明顯下降的，僅有高途和有道兩家。 

如果結(jié)合規(guī)模來看，高途的營收較雙減前（2021年二季度之前），出現(xiàn)了明顯的下滑，費用降低依靠的主線邏輯是規(guī)模收縮。 

而網(wǎng)易有道前三季度營收38.7億，基本與雙減前規(guī)模持平，單季度營收更是創(chuàng)造了歷史新高，還實現(xiàn)了費用率的攤平，是通過大模型邁入新周期上揚的典型代表。 

圖： 教育企業(yè)銷售費用率變化趨勢，來源： C hoice金融客戶端 

圖 ： 教育企業(yè)今年以來與雙減同期營收對比，來源： Choice金融客戶端  

第二個切角：真技術(shù)一定是有價值的。 

所有的技術(shù)的直觀價值體現(xiàn)，可以總結(jié)為兩個切面： 

如果企業(yè)的某項技術(shù)確實帶來了生產(chǎn)力的提升，那么一定會有客戶為此買單

格什克和沃諾克離開施樂創(chuàng)立Adobe時，既不懂市場也不懂營銷，雙手插兜口袋空空，但是PostScript這種優(yōu)異的頁面描述語言，確實能在彼時改善電腦和打印機(jī)二者的語言翻譯問題，自然而然，吸引到喬布斯執(zhí)意地注資邀請。 

對于教育而言，內(nèi)容第一性的不會動搖，如果企業(yè)真的依靠技術(shù)模型為用戶帶來了學(xué)習(xí)效率的提升，那么也一定會有客戶愿意為此付費。 

根據(jù)網(wǎng)易有道三季度電話會介紹，其推出的AI寫作改進(jìn)功能減少了50%的評測改進(jìn)時間，提升了效率�；�于大模型的新款詞典筆X6pro，也比詞典筆S6高出了50%的用戶使用率，得益于此內(nèi)容部分學(xué)習(xí)服務(wù)收入增長7%達(dá)到9.5億 

并且，基于大模型的能力，增值業(yè)務(wù)也會有明顯的提升，二季度網(wǎng)易有道上線了HENG AI(玉衡)引擎，該引擎由AI驅(qū)動，基于自研ASR算法、視頻處理算法、Transformer商業(yè)價值評估算法，實現(xiàn)對KOL的全面充分理解,打標(biāo)準(zhǔn)確率超過90%,基于這些數(shù)據(jù)廣告投放更加精準(zhǔn)。三季度，網(wǎng)易有道在線營銷服務(wù)收入增長至3.36億。 

C端客戶和B端客戶共同的買單行為，也證實了網(wǎng)易有道的大模型，確實擁有提升生產(chǎn)力的能力。 

圖： 網(wǎng)易有道分業(yè)務(wù)表現(xiàn)營收同比，來源： Choice金融客戶端  

當(dāng)然，如果僅從收入的角度來看，有可能是企業(yè)通過以價換量的短期利益兌現(xiàn)，因此我們還要結(jié)合利潤率整體分析，畢竟利潤率往往是技術(shù)壁壘最核心的財務(wù)表現(xiàn)。 

如果企業(yè)的技術(shù)能力確實具備優(yōu)勢，那么一定會產(chǎn)生技術(shù)溢價

通常我們說某個企業(yè)在某項技術(shù)中擁有核心技術(shù)壁壘，他的產(chǎn)品一定會比競品產(chǎn)生技術(shù)溢價。蘋果的毛利率比同業(yè)平均高出20pct，卻依舊能夠暢銷全球，最核心的原因在于有大量消費者愿意為其系統(tǒng)，也就是軟件開發(fā)能力付出技術(shù)溢價的成本。 

網(wǎng)易有道三季度報告顯示，其學(xué)習(xí)服務(wù)、智能硬件及基于前兩者之上的在線營銷毛利率分別增長3.3%、2.2%、4.8%。整體毛利率增長了1.7%，與此同時某個行業(yè)頭部同樣發(fā)布大模型的企業(yè)，整體毛利率卻下降了5.21%。 

圖： 網(wǎng)易有道分業(yè)務(wù)毛利率同期對比，來源： Choice金融客戶端  

從三季報視角來看，無論是費用還是利潤，都可以看出網(wǎng)易有道子曰大模型實打?qū)嵸x能到了企業(yè)產(chǎn)品中，網(wǎng)易有道就是新周期中最有潛力的選手之一。 

（2）有道子曰，教育+大模型的優(yōu)秀范本 

那么網(wǎng)易有道是如何交出這份成績單的呢？我們可以從專精特新四個角度來分析其比較優(yōu)勢，也是未來教育企業(yè)擁抱大模型的優(yōu)秀范本： 

專：即相較于技術(shù)類大企業(yè)，教育行業(yè)在教育賽道的長期積累是先天性的優(yōu)勢。教育本身就是內(nèi)容第一性的行業(yè)。 

因此我們可以從兩個維度來判斷教育行業(yè)的大模型能力。 

首先是企業(yè)本身，是否在教育行業(yè)有足夠長周期的投入，有足夠強(qiáng)的內(nèi)容和數(shù)據(jù)可以去投喂訓(xùn)練大模型，數(shù)據(jù)的質(zhì)量非常重要，決定了能否讓大模型更精準(zhǔn)，時間越長 、語料越足、反脆弱性越強(qiáng)。 

圖： 頭部科技教育品牌成立至今歷史年份，來源： 網(wǎng)絡(luò)資料  

其次，我們更看好企業(yè)能夠自研專屬的垂類大模型，理由還是內(nèi)容第一性。這個邏輯放到AIGC的時代，意味著數(shù)據(jù)第一性，模型訓(xùn)練是一個往復(fù)循環(huán)的過程，如果說數(shù)據(jù)能夠掌握在自己手中，長周期來看一定是更具備優(yōu)勢的，并且教育行業(yè)數(shù)據(jù)安全尤為重要。 

現(xiàn)在我們可能覺得合作接入的AI產(chǎn)品，與自研垂類大模型的AI產(chǎn)品效果差距不是很明顯，但是長期來看二者會越拉越大。 

網(wǎng)易有道在互聯(lián)網(wǎng)教育賽道屬于第一梯隊的參與者，17年的歷史積累了大量用戶語料，并且自研了垂直大模型。 

精：創(chuàng)新突圍，核心還要有技術(shù)層面的積累，傳統(tǒng)教育想要與技術(shù)結(jié)合，一方面是依靠內(nèi)容，另一方面技術(shù)也存在壁壘。 

能夠在技術(shù)迭代期走出來的企業(yè)，無一例外都是具備技術(shù)積累且擁有原生思維的企業(yè)。諾基亞在傳統(tǒng)通信領(lǐng)域的能力毋庸置疑，但是在移動智能時代，依舊敗給了原生屬性更強(qiáng)，代際領(lǐng)先的谷歌、蘋果。 

我們也不能否認(rèn)諾基亞在智能時代的投入，畢竟Symbian是傳統(tǒng)意義上最早的移動智能操作系統(tǒng)之一，但是傳統(tǒng)通信的路徑依賴，讓諾基亞資本投入依舊傾向于通信領(lǐng)域的開拓發(fā)展，忽略了更具商業(yè)前景的軟件生態(tài)，云服務(wù)等一眾新代際技術(shù)，待到航母轉(zhuǎn)向時，早已不具備競爭能力。 

網(wǎng)易有道家喻戶曉的產(chǎn)品—有道詞典翻譯本身就是依托在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)代際的產(chǎn)品，相較于傳統(tǒng)教育企業(yè)，有道領(lǐng)先一個代際，技術(shù)能力和技術(shù)積累也是行業(yè)頭部水平。 

傳統(tǒng)教育企業(yè)，通常外包技術(shù)開發(fā)，或者臨時組建傳統(tǒng)開發(fā)團(tuán)隊。網(wǎng)易有道自身的代際領(lǐng)先，讓其擁有相對更高效的團(tuán)隊適配，有道CEO周楓也在接受采訪的時候表示：“我們總體上覺得不需要增加什么額外的特別大的投入，因為有道的AI團(tuán)隊也不小。” 

一方面代際差異和技術(shù)積累能讓有道在AI原生時代拉開與傳統(tǒng)教育企業(yè)的差距，另一方面在技術(shù)迭代期的資本投入方面，本身就具備原生屬性的有道也有展現(xiàn)顯著的費控優(yōu)勢，作為最早推出大模型、應(yīng)用、產(chǎn)品的網(wǎng)易有道，研發(fā)投入費率前三季度僅為16%，整體費用較去年同期僅增長1.4pct，相比之下同樣涉足大模型的好未來二季度費用增長達(dá)到了19.9pct。 

特新：網(wǎng)易有道長期以來在翻譯領(lǐng)域的浸潤，也長期研習(xí)最前沿的技術(shù)。 

有道最具競爭力的賽道之一—翻譯本身就是更擬人化和口語化的領(lǐng)域，因此其實有道是最早一批投入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)的企業(yè)。 

有道CEO周楓在采訪中也提到過：“很早的時候就把Transformer裝到小設(shè)備里面去了。” “2017年，上線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品，距今已經(jīng)有超過六年的發(fā)展，而且一直很平滑。” 

正因為長期對前沿技術(shù)的應(yīng)用和研發(fā)，有道才能成為教育行業(yè)首先推出大模型，并實現(xiàn)了AI+硬件、軟件全鏈路落地的教育企業(yè)。 

在硬件端，有道利用軟件端的迭代技術(shù)，拿出了基于AIGC的詞典筆新一代產(chǎn)品X6pro。 

軟件端則推出了LLM翻譯、虛擬人口語教練、AI作文指導(dǎo)、語法精講、AIBox以及文檔問答等多款應(yīng)用，均受到了廣泛的追捧。軟件端產(chǎn)品做的也十分精細(xì)。比如AI口語的虛擬人教師， 整個面部表情，嘴型準(zhǔn)確度，發(fā)音流暢度都非常擬真。 

當(dāng)然也有一些技術(shù)受益于有道和網(wǎng)易共同的技術(shù)能力，實現(xiàn)了定制化和專業(yè)化的需求，比如CEO周楓提到：“包括一些語音合成，語音識別這樣的技術(shù)，它能夠讓AI老師，AI口語教練像真人一樣，模擬真人發(fā)音的狀態(tài)幫你糾正，給你交付，或者能識別咱們中國人常說的英語。這個虛擬人非常不簡單，背后其實是網(wǎng)易整個做虛擬的團(tuán)隊。” 

這一點是其他傳統(tǒng)教育企業(yè)在現(xiàn)有資源下很難實現(xiàn)的，軟件+硬件+AI的全鏈路應(yīng)用落地，未來也可以復(fù)用擴(kuò)大產(chǎn)品規(guī)模，能夠快速收集數(shù)據(jù)，反哺大模型進(jìn)而迭代升級。長期會形成數(shù)據(jù)壁壘，馬太效應(yīng)明顯。 

并且，網(wǎng)易本身就是門戶起家的企業(yè)，長期的數(shù)據(jù)積累，也擁有優(yōu)質(zhì)的語料資源。 

長期在前沿賽道的浸潤，也讓有道在部分隱形成本中獲取了優(yōu)勢，在合規(guī)建設(shè)中，網(wǎng)易的子曰大模型也成為了首批通過算法備案、安全評估的教育大模型。 

因此，教育技術(shù)雙向長期投入和積累，對前沿技術(shù)的長期追求，成為了有道在新周期的比較優(yōu)勢。在我們看來，在新一輪周期上揚的過程中，類似于網(wǎng)易有道這種“專精特新”的企業(yè)，也將重獲估值定價。 

       原文標(biāo)題 : 2024年最具預(yù)期差的賽道，哪些AI隱形冠軍正在蟄伏？