夜雨聆风我这么佛系写公众号的风格本来就不指望阅读量和粉丝数，没想到上篇《AI给我定期发每周一次的美股报告，里面有可能有宝贝》发出来后阅读量达到平时10倍级，不知道触发哪个流量开关。不care了，反正上回写的只是一个开头，本来就计划继续，只不过这周在用AI开发公司内部的一套管理系统，每天脑袋里没有空闲算力给别的，只有这个周末抽点空了。
上周AI筛完名单之后，真正的研究才刚开始。
这篇就直接上实操。
先说一个有意思的小细节
我除了ChatGPT有定时筛选处于股价低估公司的任务外，Gemini也同步上了一套用来对比，本周Gemini也给我跑了一遍全市场筛选，结果出来，和上周 ChatGPT 给的名单高度重合——Adobe、Snowflake、Duolingo、MongoDB、Salesforce……基本是同一批公司。
这不奇怪。筛选条件是客观的，数据是客观的，不同的 AI 跑出来的结果自然差不多。这反而说明这套逻辑本身是自洽的，不是某个模型的幻觉。
▲ 本周 Gemini 全市场筛选结果（2026-04-18），与上周 ChatGPT 结果高度吻合
下面拿 Duolingo 做例子，走一遍完整的研究流程。实际上我之前发过好几篇关于多邻国的文章，也实际卖put，也put进来的一部分，有兴趣可以往前翻。下面开始演示。
第一步：建库
选定公司之后，我会在 NotebookLM 里专门建一个文件夹，命名就叫"duolingo研究"。NotebookLM是一套笔记本系统，AI会以笔记本里面存着的内容为基础进行研究，最大限度减少幻觉，所以，你喂给AI的资料质量高低就很重要。
▲ 在 NotebookLM（Gemini）里建立专属研究文件夹
然后开始往里塞东西，能找到的一手资料全上：
2021 到 2025 年，五年完整年报（10-K） 每一季度的电话会议文字记录（Earnings Call Transcript） CEO Luis von Ahn、CTO、联合创始人 Severin 的公开演讲和采访视频（我从YouTube 上专门找，比如我筛选时长20分钟以上的专访）
塞完之后，我的 Duolingo 文件夹里有 70 个来源。不是随手查查，是把能找到的可信的一手素材系统性地收进来。
▲ 左侧为 70 份来源列表，右侧为基于全部资料的对话输出
第二步：带着问题去问
这是最关键的一步，也是最容易被低估的一步。
很多人以为，把资料丢进去，让 AI 给你出一份研究报告就完事了。不是的。
你问什么，决定你得到什么。问题的质量决定了答案的质量。
我的习惯是带着自己的疑问去问，而不是让它自由发挥。以下是真实对话：
问：将高级 AI 功能下放到 Super 订阅会有什么影响？
答：将高级 AI 功能（如与 Lily 的视频通话 Video Call、解释我的答案 Explain My Answer）从最昂贵的 Max 订阅下放到基础的 Super 订阅甚至免费层，是多邻国在 2026 年战略转型中的一步“进攻性棋子”。
结合多邻国管理层的披露与财务测算，这一举措将带来以下几个维度的深远影响：
1. 教学覆盖面与用户体验的“十倍级”放大
多邻国的基础付费层 Super 拥有的订阅用户数量大约是 Max 用户的 10 倍影响：将“视频通话”等核心 AI 教学功能下放到 Super，意味着能让 10 倍以上的用户获得“堪比真人私教”的口语对话练习机会。这不仅能显著提升用户的学习效果，也极其契合多邻国“尽可能为更多人提供最佳教育”的核心使命
2. 财务与订阅转化率的“双刃剑”效应（目前的测试重点）
在商业化层面，下放高级功能是一次巨大的 A/B 测试，具有两面性：
正面拉动（留存与转化）： 注入 AI 功能极大地增加了 Super 订阅的性价比。这有望促使海量免费用户因为这一强力功能而升级为 Super 会员，同时也会显著提升现有 Super 用户的活跃度和留存率。
负面反噬（Max 收入同类蚕食）： 最大的风险在于，如果 Super 已经足够好，原本愿意花双倍价格购买 Max 订阅的用户可能会选择“消费降级”，从而导致短期的总预订额（Bookings）受损。
多邻国的应对策略： 如果 A/B 测试显示完全下放对收入破坏太大，管理层计划采用**“额度限制（Metering）”**策略——例如，Super 用户每天只能打 1 次 AI 视频电话，而昂贵的 Max 用户依然享受无限次畅聊，以此来维持层级间的差异化。
3. 顺应 AI 成本骤降的“降维打击”与护城河防御
这种功能下放也是对行业竞争格局变化的一种防御性进攻：
算力成本大幅下降： 由于大型语言模型（LLM）的推理成本在过去一段时间里下降了 10 倍以上，多邻国现在具备了将昂贵功能下放的成本空间
防止通用 AI 的替代： 随着 ChatGPT 等通用 AI 变得越来越普及，基础的语法解释已经可以说是“信手可得”。如果多邻国继续将“解释我的答案（Explain My Answer）”锁在最高级的付费墙后，就会失去竞争力。因此，多邻国在 2026 年将该功能下放甚至向所有免费用户开放。这能有效防止用户流失到免费的 ChatGPT，将他们牢牢锁在多邻国的游戏化生态（连胜、排行榜）中。
总结来说： 将高级 AI 功能下放，并不是因为 Max 卖得不好（管理层明确表示对 Max 的现有数据非常满意），而是多邻国在 AI 算力成本下降时，主动放弃榨取短期高昂客单价，转而选择用更优质的体验来讨好庞大的基本盘用户。这也是其为了实现“2028年 1 亿日活”宏伟目标、优先追求用户规模长期增长（做大蛋糕）的核心体现。
问：降低免费用户学习“摩擦”的具体措施有哪些？
答：为了重新激活用户增长（特别是冲击 2028 年 1 亿 DAU 的目标），多邻国管理层在 2026 年战略中明确提出要“优先考虑用户增长而非短期变现”，并主动牺牲部分短期收入来减少免费用户的学习“摩擦”。
具体降低免费用户学习“摩擦”的措施主要体现在以下四个方面：
1. 改革进度机制：用“能量系统（Energy）”取代“红心系统（Hearts）”
消除错误惩罚： 过去的“红心系统”是一种惩罚机制（Stick），用户每次答错题都会扣除红心，红心耗尽后必须观看广告或付费才能继续学习，这给免费用户带来了极大的挫败感。
正向激励： 新上线的“能量系统”改为按“练习使用量”消耗（无论对错都扣除固定能量），但如果用户连续答对 5 题，系统会奖励返还能量。这种将“大棒”换成“胡萝卜”的做法，消除了免费用户对犯错的恐惧，从而显著提升了日活（DAU）和用户平均学习时长。
2. 优化广告体验：不增加广告加载量，提升广告质量
克制广告展示频率： 尽管增加广告能快速提升收入，但管理层明确表示不会增加免费用户的广告加载量（保持在每节课结束后展示一次），以免过度干扰学习体验。
引入高质量直销广告： 过去多邻国主要依赖底层程序化广告网络（往往是令人反感的劣质手游广告）。现在公司正转向“直接广告销售”，引入如迪士尼等大品牌的高质量广告，以此降低广告对用户的打扰感。
测试“外语原生广告”： 甚至开始测试用用户正在学习的目标语言来播放广告，让广告本身也变成一种学习内容的延伸，从而降低用户对广告的反感度。
3. 推进“AI 科技平权”：核心 AI 功能向免费层级下放
免费开放“解释我的答案”： 当通用 AI（如 ChatGPT）变得普及且免费时，多邻国意识到继续将基础的 AI 讲解功能锁在付费墙后会削弱自身竞争力。因此，在 2026 年初，多邻国将原本仅限最昂贵的 Max 会员使用的**“解释我的答案（Explain My Answer）”功能向所有用户免费开放**。这直接解决了免费用户“不知道自己为什么做错”的核心学习摩擦。将最核心的“AI 视频通话（Video Call）”功能从高昂的 Max 层级逐步下放到基础付费层（Super），未来甚至不排除以每日限额（Metering）的形式向免费用户提供。
4. 转变商业化思路：从“制造阻碍”转向“出售个性化装扮”
管理层反思认为，过去几年虽然变现效率高，但过于依赖在产品中“制造摩擦”来逼迫用户订阅（如频繁的付费弹窗和进度阻断）。
未来的商业化将更多借鉴游戏行业的做法，通过增加趣味性功能而非阻断学习来变现。例如，通过售卖虚拟化身（Avatar）的个性化装扮等游戏化元素来吸引用户付费，从而在保障免费学习畅通无阻的前提下提升收入。
问：DAU/MAU 比例未来能突破 50% 吗？
答:基于多邻国的历史数据趋势、产品演进路径以及商业逻辑，DAU/MAU（日活/月活）比例在未来是有极大可能突破 50% 的。
回顾历史，多邻国的 DAU/MAU 比例已经从 2021 年 Q1 的 23.8% 稳步攀升至 2025 年 Q4 的约 39.6%。管理层也明确表示，最健康的消费级产品通常都具备极高的 DAU/MAU 比例，而他们非常乐于看到这一指标持续上升。
要让这一比例在未来突破 50%，多邻国主要依赖以下几个核心驱动引擎：
1. “多学科生态”带来的交叉使用频次爆发 多邻国正在从单一的外语学习软件向“全球通识教育平台”转型，目前已在同一个 App 内集成了外语、数学、音乐以及近期爆发式增长的国际象棋（Chess）课程。公司内部数据已经证实，学习多个科目的用户具有更高的留存率。当你想象一个用户每天不仅在 App 上打卡学外语，还会用来练钢琴识谱、陪孩子做基础数学题、甚至下两盘国际象棋时，其打开 App 的频次和动机将大幅增加，DAU/MAU 升至 50% 并非不可能。
2. AI 互动功能（如 Video Call）带来深度沉浸 生成式 AI 的加入让多邻国能够提供过去无法实现的“拟真私教”体验。例如，多邻国推出的与虚拟角色 Lily 的视频通话（Video Call）功能，以及即将推出的“口语冒险（Speaking adventures）”游戏，让语言学习从死记硬背变成了沉浸式对话。这些高度互动的 AI 功能极大增加了用户的平均学习时长、互动意愿和单次发声的单词量。通过 AI 视频通话等功能的普及，多邻国有望进一步榨出用户的碎片时间，拉高长线粘性。
3. 极致的游戏化与社交网络效应 多邻国一直利用“连胜（Streak）”机制“绑架”用户的习惯，目前不仅有个人连胜，还推出了“好友连胜（Friends Streak）”机制。此外，“点赞（Kudos）”和排行榜等社交功能构建了极强的网络效应。多邻国有一个内部极为看重的指标叫“当前用户留存率（CURR）”（即今天用了且过去7天用过的用户，明天再回来的概率），这个数字已经从几年前的 65% 提升到了惊人的 80% 左右。社交压力的加深会让边缘用户逐渐转化为硬核日活用户。突破 50% 的战略意义：实现 1 亿 DAU 的“最优解”多邻国管理层设定了一个宏伟的中期目标：在 2028 年达到 1 亿日活跃用户（DAU）。
按当前粘性测算： 如果 DAU/MAU 维持在目前的 39.6% 不变，要实现 1 亿 DAU，多邻国需要将 MAU（漏斗顶端的总盘子）做到约 2.53 亿。在核心市场已经高度渗透的情况下，3 年内让 MAU 翻倍极具挑战。
按 50% 粘性测算： 如果多邻国能通过上述多学科和 AI 功能将 DAU/MAU 比例拉高到 50%，那么它只需要拥有 2 亿 MAU 就能完成 1 亿 DAU 的壮举，这条路径显然更加现实且高效。
此外，在资本市场看来，如果多邻国的粘性能突破 50%，它将不再被单纯视为一只“教育股”，而是会被重新估值，享受对标 Meta 等“顶尖社交/效率工具股”的极高估值溢价。
唯一的隐患： 尽管向 50% 的粘性冲刺极其美好，但这必须建立在 MAU（月活）依然保持健康增长的前提下。MAU 是 DAU 的“燃料池”，如果 MAU 停止增长甚至萎缩（正如 2025 年部分季度出现的负增长迹象），那么即使 DAU/MAU 比例被提纯到了 50%，DAU 的绝对总量最终也会因为缺乏“新血”而触及天花板。这也是为什么管理层在 2026 年决定主动减少变现摩擦，要把重心重新放回用户大盘增长上的根本原因。
聊完之后，我看到了什么
第一，市场的担忧是真实的，但可能打错了靶子。
同传耳机的威胁，针对的是"工具型学习"——我去日本旅游要用到日语，有了实时翻译我还需要学吗？但 Duolingo 的核心用户早就不只是"实用型学习者"了。DAU/MAU 接近 40%，未来很大几率达到50%，连胜机制让用户每天打开 App，这已经是一种习惯，随着时间推移连胜用户这一群体日益庞大。
第二，他们正在做一件很有意思的转型。
数学、音乐、国际象棋。国际象棋课上线不久，日活就超过了数学和音乐，达到 700 万。这说明他们底层那套"让人上瘾的学习系统"是可以迁移的，不绑死在语言这个品类上。如果这套系统能复制到任何学科，那它的天花板就不是"语言学习市场"，而是整个教育市场。全球教育是一个 10 万亿美元的产业。
第三，护城河的本质不是内容，是行为数据。
每天近 20 亿次的练习记录，积累了人类学习语言时在哪里犯错、何时失去动力、需要什么样的刺激才能坚持。这些数据，通用大模型没有，任何新进入者也很难在短期内积累。ChatGPT 能告诉你语法规则，但不知道是你这个人，在学西班牙语的第 47 天，最容易在哪个知识点卡壳。
当然，也有我不确定的地方，
管理层降低学习摩擦的方式到底多大程度换来MAU的增长？也就是漏斗最大的来源用户。
高级 AI 功能下放到 Super 订阅，短期对 Max 收入的蚕食效应有多大？也还是一个变量。
AI会不会演变出更夸张的能力颠覆对教育的影响？
看不透的地方，就是要持续跟踪的地方，没办法，投资就是模糊的正确，任何公司都有不确定性，把握你能把握的就好。
这套流程跑完，关键是烧脑的对话之后，我对 Duolingo 的理解，比我之前看几篇财报深多了。前提是问问题之前，先把该做的功课都做了，特别是理解它的商业模式。
我还是要继续重复那句话。AI 能给你一个更高效的起点，但终点在哪，还是你自己决定。
