大模型战场上，网易有道自带方向感_风闻

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新眸原创·作者 | 桑明强

开年第一季度，网易有道交出了一份亮眼的财报：继去年实现全年盈利后，今年Q1经营利润同比增长247.7%，达到1.04亿元，创一季度历史新高；经营性现金流同比收窄34.7%。

这份成绩单的背后，指向一个不同寻常的信号——当多数大模型厂商仍在烧钱堆算力军备竞赛时，垂直领域的“小模型”正在用商业化能力重新定义游戏规则。

过去两年，全球大模型行业经历了从“参数崇拜”到“场景为王”的转向。拿前不久在旧金山落幕的红杉资本AI峰会来讲，最先映入眼帘的是白板上的一句话：下一轮AI的关键是成果，而非工具。会上OpenAI创始人Sam AItman还亮出了一张时间表——未来3年，AI将落地更多场景创造价值，同时他还特别强调“这不是愿景，而是路线图”。

但现实情况是，OpenAI、谷歌等巨头虽持续迭代通用模型，背后高昂的部署成本和模糊的落地路径让商业化举步维艰，与之相对的，一批聚焦细分领域的公司开始逐渐崭露头角：Cursor以AI编程工具拿下数十万开发者，Perplexity靠AI重构搜索向谷歌发起挑战，而网易有道则通过AI深度耦合教育、营销两大场景，跑通“模型-产品-利润”闭环，成为国内大模型行业里为数不多的盈利样本。

这意味着，未来AI应用的核心问题，将不再是模型能力，而要找到对的场景。但这不是一件容易的事情，成千上万的团队前赴后继地倒在了这条路上。

全球视角下，这一趋势依然疯狂加速中。

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垂直深耕

站在历史正确的一边

2024年，Cursor以一款AI编程工具横扫开发者社区，谁也没想到，这个成立仅3年、团队规模为60人的创业公司会成为如今硅谷的新晋顶流，不仅ARR突破3亿美元，而且向GitHub Copilot甚至VS Code与JetBrains全家桶等老牌编程巨头发起挑战。

“像Cursor这样的公司其实有着很高的壁垒。”一位国内AI从业者告诉《新眸》，Cursor最容易被外界忽略的能力，是它将辅助编程这个垂直场景做得很深——开发者使用Cursor执行的每一次代码生成、编辑和修复都有反馈，然后反向改进其AI模型，随着时间推移，飞轮效应也就此形成。

Cursor并非个例。红杉资本在《AI in 2025:Building Blocks Firmly in Place》中指出，经过2024年的“原始汤”阶段，AI生态系统的基础构件已经稳固成型，2025年将成为AI应用的爆发之年，体现在融资流向维度，教育、营销、零售等成为大模型落地的高频场景。

拿网易有道来讲，虽然它在转型AI这件事上时间不久，但却是国内少数几个快速拿到结果的玩家，它的选择同样极具代表性：放弃与通用模型的正面竞争，转而将资源投向教育、广告等垂直领域，自研“子曰”系列轻量化模型，通过开源、硬件化、订阅制等模式实现商业化。其核心逻辑在于——垂直场景的Know-how积累和数据壁垒，远比通用模型更能建立护城河。

Cursor和网易有道的共同点在于，它们都不是通用技术的发明者，而是场景的关键整合者。

当通用模型陷入同质化竞争时，它们选择了一条更加“小而美”的路线——自研垂直模型、开源轻量架构、重构产品生态。以“子曰-o1”为例，这款由有道自研专攻教育的垂类模型，是国内首个输出分步式讲解的开源推理模型，以14B的小体量支持在消费级显卡上部署，其背后的思维链技术，更贴合中国学生实际解题场景，有着更高的解题准确性。

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这套卷子，有道练的比别人早

作为国内最先在垂直场景跑出来的黑马玩家，网易有道转型AI最早可追溯到2023年。

“大模型行业最终会剩下两类公司，一类是基础模型研究，这是科技巨头们的游戏；另一类是聚焦垂直领域，把模型能力和场景深度耦合。”按照CEO周枫当时的判断，当时留给有道的空窗期并不会太久，比起跟风投身大模型，他更关心如何找到自己的优势地带。

技术出身的周枫背景颇为特殊——他曾主导明星级产品有道词典开发、有道搜索平台架构，以及密码认证系统“将军令”开发。和其他企业相比，网易有道深谙技术对于现实场景的意义：几乎在大模型刚刚火爆时，就率先自研子曰大模型，然后在学习服务、智能硬件、广告营销等都进行了不同场景的融合。

等到周围注意力都聚焦在行业大模型时，他却另辟蹊径，带领团队把精力集中在行业Know-How的深度解耦与垂类模型的打磨上。在他看来，区别于过去AI社区把过多精力放在如何训练更强的通用模型，垂类模型的逻辑在于如何基于开源基础，聚焦真实场景效用，背后的挑战是定义“该怎么做”和“如何衡量进展”。

拿教育场景来讲，作为AI落地最广泛的场景，想要做好并不容易。其难点不仅在于技术层面，如何让AI理解主观题答案、适配千人千面的学习需求；还在于商业模式的脆弱性——用户生命周期短、付费意愿受政策影响、竞品同质化严重。

但有道却在这方面实现了“逆势增长”： Q1财报显示，其数字内容服务净收入达4.108亿元，AI订阅服务营收突破7000万元，同比增超40%；智能硬件业务净收入达1.905亿元，同比增长5.1%，其中AI答疑笔SpaceOne市场反响热烈，首批产品在10天内售罄。

究其原因，有两个关键思路值得关注。

第一，用AI原生重构“刚需场景”。

以升学规划为例，“有道领世”通过整合志愿填报、录取概率测算、学科测评等六大功能，将AI渗透到高中生的全学习周期，这背后的逻辑是，教育产品的价值不在于“替代教师”，而是填补传统服务的空白地带。

第二，硬件即服务的突破。

以AI答疑笔SpaceOne为例，它背后搭载的"子曰"多模态视觉模型，支持图形题识别和语音听写，具备知识、教学等复合能力。相比之下，传统教育硬件多是“内容容器”，而有道将硬件定义为“家庭辅导老师”。

另一个关键动作是“开源+生态”的协同。作为教育科技行业第一个将DeepSeek集成到自研大模型的玩家，周枫始终强调拥抱开放技术的重要性。在他看来，高质量开源和低价模型必然会带来AI的大繁荣，这种“开放核心”模式，既避免闭源局限，又满足了商业化敏捷性。

“‘子曰’回答速度更快，DeepSeek能提供更详尽的解答。”通过持续优化，目前‘子曰’在关键指标上已超越通用大模型：翻译领域，子曰以通用大模型几分之一的成本实现技术突破，使得翻译性能大幅提升，4月其日均处理超15亿tokens；辅导答疑领域，子曰大模型目前在K12范围内的解题准确率能达92%。

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从选修到主课，AI再造有道广告

同样是聚焦垂直场景，和Cursor从一开始就聚焦编程场景不同，网易有道的AI转型要更为特殊一些：除了教育不断落地新产品，广告板块也出人意料地迎来持续爆发，这也是它多年来在商业布局上的一条隐秘暗线。

很多人不知道的是，网易有道早年商业化尚未开始前，广告一直是它的营收大头，在移动互联网时代，它还曾建立了广告联盟，实现了品牌、效果等多元化广告的投放，直到后来学习服务起势，这块业务占比才下去。严格意义上讲，有道的广告业务脱胎于网易有道搜索技术，迄今已有长达18年的历史，几乎完整地经历了互联网广告的全生命周期。

这一路走得并不容易。自2023年起，各个行业都在尝试用“AI重做一遍”，广告行业也不例外——海外巨头诸如谷歌、Meta都在积极探索AIGC广告素材生产新模式，国内包括阿里、腾讯、字节在内的各家互联网大厂，也都纷纷面向广告主和优化师推出自己的AI创意产品。

拿Meta已经上线的AI广告系统来讲，它直接把竞争拔向新的高度：允许商家直接输入目标，比如“提升某商品销量”、“获取注册用户”或者“完成一次转化”，剩下的事情，包括文案视频创意、受众匹配与转化率追踪，统统交给AI完成。

草蛇灰线，类似的变革也在有道发生。自2022年起，有道开始有意加强AI在广告业务中的应用，而大模型技术的出现，让AI对广告业务赋能程度更深。财报显示，在一众互联网公司的广告收入增长渐显颓势时，其Q1净收入为5.9亿，连续11个季度同比增长。

究其原因，技术是绕不开的话题。众所周知，AI对广告业务产生的效率革命，按广告行业的全流程来看，主要分为素材生成—内容制作—投放优化—红人资源，内容生产层面，一季度有道视觉创意平台上线，它能根据广告主的产品及特点，自动生成高质量的广告素材，比如图像、视频、动态模板等等，大大缩短了广告素材的制作时间，降低制作成本。

昨晚有道的财报电话会透露，即将在二季度推出AI广告优化师，这与Meta极为相似，均基于AI深度学习和数据分析，探索最优投放策略。

过去，广告投放依赖大量人工干预，尤其是在定向人群、地域及流量类型的选择上。AI优化师，则可以替代70%-80%的人工投放工作，广告主只需设置基础出价，系统便能根据海量数据智能优化投放策略，去精准匹配受众，控制成本的同时提升广告效果，显著降低广告主的运营成本，带来更高的投资回报率。

据介绍，有道目前有超过1500万的全球红人资源，而如何盘活这些意见领袖们，是有道广告正在思考的事情。众所周知，KOC/KOL接单过程是红人营销链条中较为复杂的一环。比如一款新游戏要进行全球发布，广告主往往面临选什么博主、如何找到各个地区的博主、如何评判效果等一系列问题。

这一背景下，AI带来的变化是可触摸到的。在有道搭建的全球红人服务营销平台上，AI能深度融入“任务分发—动态博弈定价—下单—投放效果评估”全流程，尤其在KOC 生态基建及投放效果诊断方面发挥关键作用。

某种程度上，AI再造有道广告的故事并不性感，甚至有些“围点打援”的意味，但有一点可以确定的是，和其它玩家相比，相比一味地把业务AI化，网易有道更关注它究竟能给行业带来怎样的价值。

无论是广告还是教育，回到一开始的话题，如果说Cursor之辈的异军突起，证明了垂直场景是下一波AI浪潮的新焦点，那么有道的AI落地，则验证了另外一件事，贴合垂直场景将AI能力做深，每个业务都有机会重新崛起，同时也为行业提供了一个务实样本——大模型进入下半场，能赚钱、会赚钱的AI公司，或许才能走得更远。