硅谷學(xué)生創(chuàng)業(yè)天花板！6人拿1100萬，AI講題讓趙長鵬三天拍板

說句實在話，現(xiàn)在的AI教育圈早就卷成了麻花，大公司砸錢砸資源，小團隊想冒頭比登天還難。

但硅谷有個6人小組，最近直接上演了一出“逆襲大戲”。

這個叫VideoTutor的項目，2024年5月才剛上線，2025年10月就敲定了1100萬美元種子輪融資，直接把硅谷學(xué)生創(chuàng)業(yè)的種子輪紀(jì)錄給掀了，要知道以前這圈子的種子輪頂破天也就幾百萬美元。

領(lǐng)投的是幣安創(chuàng)始人趙長鵬旗下的YZiLabs，百度風(fēng)投、字節(jié)跳動的錦秋基金這些巨頭也跟著湊熱鬧，清一色全是行業(yè)里的“老江湖”。

這錢拿得有多順？說出來你可能不信。

十幾家VC主動找上門，聊完第一輪就直接扔出offer，整個融資20天就搞定了。

趙長鵬那邊更夸張，團隊跟他聊完方向，兩三天就拍板決定投資，畢竟CZ自己都在做教育項目“GiggleAcademy”，對這個賽道門兒清。

能被這么多大佬盯上，這團隊肯定不一般。

核心就倆靈魂人物：20歲的創(chuàng)始人KaiZhao，安徽阜陽出來的普通家庭孩子，父母賣房供他留洋，為了創(chuàng)業(yè)干脆從大三輟學(xué)；CTOJamesZhan更狠，放著谷歌Gemini的高薪不干，硬是從大廠“逃”了出來。

加上另外4個技術(shù)骨干，6個人就撐起了這個估值不菲的項目。

你發(fā)現(xiàn)沒，現(xiàn)在很多AI教數(shù)學(xué)都是“半吊子”，要么是干巴巴的文字堆一堆，要么畫個幾何圖能把半徑畫成直徑，根本沒法用。

但VideoTutor的殺手锏，是別人抄不走的數(shù)學(xué)動畫引擎，這玩意兒簡直是為理科生量身定做的。

它的玩法跟普通AI完全不是一回事。

不管你是打字問“求扇形陰影面積”，還是拍張滿是復(fù)雜圖形的作業(yè)照片，它都能給你生成講解視頻。

第一步先讓專門的小模型“看懂”圖，把點、線、圓的關(guān)系轉(zhuǎn)成精確文本，要是直接扔給ChatGPT，它早亂套了；第二步讓大模型規(guī)劃講解邏輯，先講啥后講啥捋得明明白白；最后用代碼渲染動畫，圖形精準(zhǔn)度比真人畫的還高，生成一條視頻也就一兩分鐘。

這技術(shù)可不是套個大模型殼子那么簡單。

JamesZhan以前在谷歌待過，太懂常規(guī)視頻生成的坑了，像Sora那樣靠像素畫視頻，不僅慢得要死，成本還高，關(guān)鍵是教學(xué)需要的精準(zhǔn)度根本達(dá)不到。

他們盯上了MIT一個叫Manim的開源引擎，但這東西是五六年前的老古董，本來是給人寫代碼用的，大模型根本玩不轉(zhuǎn)。

于是團隊干脆把這引擎拆了重寫，加了專門的算法算元素位置，還設(shè)計了新協(xié)議“教”大模型寫代碼。

最關(guān)鍵的是解決了并行渲染的問題，以前堆多少GPU都沒用，現(xiàn)在速度直接翻倍。

這硬功夫可不是一天兩天能磨出來的，斯坦福之前有個類似項目，就是卡在這步?jīng)]做成。

為啥要死磕這技術(shù)？因為美國高考（SAT/AP）的痛點太扎心了。

80%的公立學(xué)校根本不教考試內(nèi)容，學(xué)生想考好必須報補習(xí)班，一小時就要150到230美元，美國家庭在這上面花兩三萬美金（折成人民幣十幾萬）跟玩似的，普通家庭根本扛不住。

VideoTutor剛好補了這個缺口，用低成本做出了堪比付費網(wǎng)課的效果。

上線不到5個月，這產(chǎn)品就悶聲干大事：4萬多注冊用戶，生成了10萬多條視頻。

200個美國高中生種子用戶里，一半以上說它比花錢買的網(wǎng)課還好用，圖形、講解邏輯、聲音都看不出是AI做的。

現(xiàn)在更火了，超1000家機構(gòu)來問API合作，連印度最大的教培機構(gòu)都主動找上門。

我跟你講，這項目能成，團隊基因占了大半。

KaiZhao看著年輕，卻是個“連續(xù)創(chuàng)業(yè)老兵”，大一搞戀愛教育APP，大二做的MathGPTPro拿了130萬美元融資還進了YC，這已經(jīng)是他第三次在教育圈摸爬了。

他太懂這行的坑了，之前做的MathGPTPro就是純文字問答，看似能解作業(yè)題，但天花板太低，跟ChatGPT的“套殼工具”沒差。

后來他發(fā)現(xiàn)，學(xué)生學(xué)理科就愛視頻，復(fù)雜知識點光靠文字根本講不透，這才死磕動畫技術(shù)。

創(chuàng)業(yè)這事兒他是真執(zhí)著，大一的時候天天跑孵化器，見國內(nèi)頂流天使投資人被說“太年輕太天真”，凌晨三點堵在酒店講項目被嫌困，被幾十個人拒絕也沒放棄。

JamesZhan的加入更是如虎添翼。

在谷歌、Meta待過的他，早就煩透了大廠的“螺絲釘”生活，“每天上班跟行尸走肉似的，飯店里隨便一抓都是大廠員工，一點都不特別”。

他一直想做能直接接觸用戶的東西，跟Kai聊完VideoTutor的方向，當(dāng)場就決定辭職：“與其耗著當(dāng)‘牛馬’，不如為自己的夢想買單”。

拿到錢后，他們的規(guī)劃也特清醒。

大部分資金要砸在動畫引擎升級上，還要挖國內(nèi)大廠做AI迭代的老手，畢竟這些人懂怎么快速把產(chǎn)品磨到用戶滿意。

接下來不僅要加物理、化學(xué)科目，還要進軍加拿大、英國市場，這些地方的高考培訓(xùn)需求也一樣大。

現(xiàn)在已經(jīng)小規(guī)模測試付費了，4條視頻3.99美元，復(fù)購率居然有35%，這數(shù)據(jù)比不少成熟產(chǎn)品都能打。

從另一個角度看，這事兒也離不開硅谷的土壤。

這里的創(chuàng)業(yè)氛圍濃得化不開，大學(xué)有加速器，VC專投學(xué)生項目，F(xiàn)acebook、WhatsApp的創(chuàng)始人事例擺在那，沒人覺得“輟學(xué)創(chuàng)業(yè)”是瘋了。

年輕人身上的那股冒險勁，加上資本愿意買單，才讓這種小團隊有機會干出大事。

AI教育不是靠噱頭圈錢，得真解決問題。

VideoTutor的破局點，就是用硬技術(shù)啃下了“理科可視化”這塊硬骨頭，還找準(zhǔn)了美國高考的剛需場景。

6個人能撬動千萬融資，靠的不是運氣，是懂用戶、有技術(shù)、敢冒險。

創(chuàng)業(yè)這事兒從來都是“凝聚對的人干對的事”，只要產(chǎn)品真能解決痛點，再卷的賽道也能撕開口子，說到底，好東西從來不怕沒人認(rèn)。