夜雨聆风可汗学院和多邻国，是全球最早把 AI 整合进教育的两家公司。2026 年，它们走向了截然相反的道路。
可汗学院的 Khanmigo，创始人后来亲口承认“没有真正改变学习”
多邻国 CEO 路易斯·冯·安，不惜让股价单日暴跌 23%，也要把 AI 功能下沉培养用户习惯。
核心问题就一个：AI 工具本身，不等于学习习惯。
两个 CEO，两条路线
2026 年 4 月 9 日，可汗学院创始人萨尔·可汗（Sal Khan）在接受美国教育媒体 Chalkbeat 采访时说了这番话：
"对很多学生来说，Khanmigo ，没有像想象中那样改变学习。"
距离 Khanmigo 2023 年高调发布、被媒体封为「教育界的 ChatGPT 时刻」，不过三年。
同一天，多邻国发布了 2026 年财报指引。股价当天暴跌超过 23%。公司其实不差：2025 年日活用户 5270 万，订阅用户 1220 万，全年营收首次突破 10 亿美元。
让股价大跌的原因是：多邻国主动把原本只有最贵套餐才有的 AI 对话功能，下沉到更便宜的普通订阅层。2026 年收入增速预期从 20% 降到 11%。
两个 CEO 都很实在。但路径不同：
可汗学院试图用工具改变习惯，多邻国用习惯承载工具。
学生在岔路口张望，左边是可汗学院的黑洞，右边是多邻国的光明入口
Khanmigo 为什么「没发生什么」
可汗学院总结了原因：低估了让学生真正用起来这件事的难度。
具体表现：
• 学生不知道该问什么
• Khanmigo 是苏格拉底式的，通过提问引导学生，而不是直接给答案，但大多数学生不知道如何提出好的研究问题
• AI 无法建立与学生之间的关系，无法感知学生的情绪状态
• 入口太深，工具就在那里，但学生没有主动打开的习惯
还有一个意外问题：免费搭便车效应。
Khanmigo 最初对学区合作伙伴免费开放。
学校没有动力推广。
既然是免费的，为什么要花时间培训老师和学生？
收费产品才会让人认真对待，免费工具往往被当作「备选项」。
萨尔·可汗是典型的「技术乌托邦主义者」—— 相信工具足够好，人们自然会使用。
这种思维在技术圈极为普遍，但实际上很不现实。
学生和 Khanmigo 机器人都困惑地看着对方，不知道从何开始
多邻国为什么「押注」用户习惯
路易斯·冯·安在 2026 年 2 月的财报电话会议上说得很直接：
"现在最重要的事，不是让已有用户多付钱，而是让更多人养成在多邻国上持续学习的习惯。用户增长率达到 20% 才是我判断策略有没有奏效的标准。"
他的逻辑：
用户基数扩大 → 更多人养成习惯 → 日活跃用户数增长 → 长期商业价值最大化。
多邻国从 2011 年创立开始，就一直在研究如何让人养成学习习惯。
• 早期：游戏化机制（连续打卡、生命值、积分）是为了建立「每天来一次」的习惯
• 中期：多邻国英语测试、学校版是为了拓展用户场景
• 成熟期：添加 AI 功能（视频通话莉莉）是在已有习惯上叠加 AI 价值
多邻国 CMO 在多个场合说过一句话：多邻国的竞争对手不是其他语言学习 app，而是睡眠和娱乐。
他们真正的对手是让人不打开 app 的所有其他选择。
这个认知，直接决定了产品设计的优先级。
学生获得连续打卡徽章和积分，满脸笑容进入多邻国游戏化世界
核心教训：先习惯，后工具
行为科学早就证明：
• 使用摩擦的成本远高于感知收益
• 即时激励大于延迟满足
• 社会压力大于自我驱动
多邻国的游戏化机制：连续打卡、积分排名、社交竞争，提供的是即时反馈。
Khanmigo 的苏格拉底式问答，给的是"某天你会受益"的延迟承诺。
这不是哪个工具更先进的问题。
这是产品设计的核心差异。
教育科技产品的几个设计原则：
先习惯，后工具。 工具需要习惯作为载体，而不是相反。
即时反馈是关键。 每一次练习都有反馈，是习惯形成的基础。
零摩擦开始。 5 分钟目标降低了开始门槛，决定了初始转化。
社交激励。 排行榜利用了人的社会性，是持久动力的来源。
即时满足的星星奖励 vs 延迟到来的毕业证书，两条不同的路
谁先受影响
这个变化不是均匀分布的。
首先感受到冲击的是：
已经工作但需要持续学习的成年人。 有明确的学习目标，但缺乏学习习惯，需要外部激励维持。
在线教育平台的产品经理。 习惯优先还是功能优先的设计选择，直接决定产品走向。
AI 教育工具的开发者。 需要理解「好工具不等于被使用的工具」。
真正的问题不是「这个 AI 功能有多先进」，而是「这个产品有没有让人形成每天打开的习惯」。
团队在白板前讨论四个设计原则卡片：习惯优先、即时反馈、零摩擦、社交激励
对从业者的直接问题
几个值得认真思考的问题：
你的产品是先让用户形成习惯，还是先把 AI 功能做出来？
家长是付费者，孩子是使用者，两者需求往往冲突，你优先满足了谁？
短期数据（付费转化）和长期习惯（留存）之间的张力，你打算怎么处理？
AI 是核心卖点还是习惯的增强层？
这些问题没有标准答案。但不认真思考，就会在错误的假设上构建产品。
PS：如果你的团队正在做 AI 教育产品，先问自己一个问题——用户打开 app 的习惯是怎么形成的，在 AI 功能之前还是之后？
