OpenAI 和 Anthropic，正在砸钱抢这个市场

Token 不赚钱，交个教师朋友。

AI 公司显然早就意识到了教育市场的潜力，所以，也在高烈度竞争下，分出精力进入到教育市场。不过，和中国 AI 公司直接面向学生和家长不同，美国 AI 公司，首先要拿下的，是教师群体。7 月 14 日，Anthropic 发布了 Claude for Teachers，向全美 K-12 教师免费开放 Pro 级别的 Claude。消息本身不算炸裂——毕竟 OpenAI 去年 11 月就推出了 ChatGPT for Teachers，Google 更是早早把 Gemini 塞进了教育版 Workspace。过去一年多，几乎所有大模型公司都在往教育领域塞产品。OpenAI 给教师免费、给大学生免费；Google 靠 Workspace 生态直接覆盖学区；Khan Academy 的 Khanmigo 由 微软 买单，全美教师零成本使用。为什么顶尖 AI 公司要用当年互联网一样的「免费」策略攻占校园，「跑马圈地」的背后，AI 公司的算盘又是怎样的？下面，我们或许可以从 Anthropic 的打法中，得到一些答案。01 A 社的「基础设施」打法Claude for Teachers 最值得关注的不是「免费」，而是它背后的技术架构。Anthropic 接入了一个叫 Learning Commons 的课标知识图谱。这个由陈·扎克伯格基金会开发的系统，覆盖了美国全部 50 个州的学术标准，并且不仅仅是标准本身——它还包含每个标准下面的细分能力点，以及学生通常的学习顺序。

Claude for teachers 的注册页面｜图片来源：Anthropic

这意味着，当一个得克萨斯州的五年级数学老师让 Claude 帮忙备课时，Claude 不是在用通用知识「猜」应该教什么，而是沿着得州课标体系，精确到这个年级、这个学期、这个知识点该怎么教。它还能接入 OpenSciEd 科学课程和 Illustrative Mathematics 的 IM v.360 数学课程，直接基于学校在用的教材生成教案。更有意思的是 Anthropic 在产品形态上的选择。Claude for Teachers 不只是一个聊天窗口。它集成了 Claude Code 和 Cowork，教师可以设置自动执行的任务——比如每天下午四点自动批改当天的课堂小测验，然后根据结果调整第二天的教学计划。这已经不是「问答式 AI」，而是一个能持续运行的教学助手。Anthropic 还做了一件在 AI 教育领域几乎没人做的事：把教学技能开源了。它和 Learning Commons 共同开发的两个核心 Skill，课程规划和课程分层，代码和评估框架全部放在了 GitHub 上。任何开发者、任何教育科技公司，都可以拿去给自己的 AI 产品用，不限于 Claude。这个动作的意义远大于产品本身。Anthropic 不是在做一个教育产品，而是在做教育 AI 的基础设施。它把自己放在了「标准制定者」的位置上——你们都来用我的框架，我来定义什么叫「好的 AI 教学」。02「下一代用户」圈地战回溯过去一年半，AI 巨头进入教育的节奏越来越密集。2025 年 4 月，Anthropic 推出 Claude for Education，面向大学，跟东北大学、伦敦政经学院等高校合作，主打一个叫「Learning Mode」的功能，引导学生自己思考而不是直接给答案。同月，OpenAI 宣布向北美大学生免费开放 ChatGPT Plus。2025 年 7 月，OpenAI 和美国教师联盟，合作成立了 National Academy for AI Instruction，目标是五年内培训 40 万名教师。Anthropic、微软也参与了这个项目的资金支持。2025 年 10 月，Anthropic 组建了高等教育顾问委员会，由耶鲁前校长 Rick Levin 担任主席。到了 2026 年，战线从大学延伸到了 K-12。OpenAI 的 ChatGPT for Teachers 覆盖到 2028 年，Google 把 Gemini 深度整合进 Classroom 和 Docs，Anthropic 的 Claude for Teachers 则在 7 月落地，同时还承诺了 1000 万加元的加拿大教育研究投入，并在印度推出了本地化定价。这些动作放在一起看，逻辑非常清晰：AI 公司不是在做慈善，而是在复制 Google 十年前用 Chromebook 占领美国学校的策略。2012 年前后，Google 以极低的价格向学校推 Chromebook，搭配免费的 Google Classroom 和 Google Docs。到 2020 年，美国 K-12 学校里超过六成的设备是 Chromebook，一整代学生从小用 Google 全家桶长大。他们毕业进公司后，Google Workspace 几乎不需要推广。虽然 Chromebook 在主流消费市场一直表现惨淡，但确实为谷歌的服务和软件，提供了一批潜在用户。今天的 AI 公司做的是一模一样的事。学生用 Claude 写论文、做实验报告、准备面试，毕业后进公司的第一件事就是续订 Claude。教师用三年 ChatGPT 备课、批作业、写评语，换一个平台的切换成本会越来越高。免费不是成本，是获客。Anthropic 教育负责人 Drew Bent 的说法很克制，但意思很明确：Anthropic 的目标是「与大学合作探索 AI 赋能的教学模式」。翻译一下，就是让 AI 成为教学流程的一部分，而不是学生偷偷用的作弊工具。这也解释了为什么几家公司都在强调「不用教师数据训练模型」「符合 FERPA 学生隐私法规」——它们需要打消学校管理层的顾虑，才能真正进入采购清单。Anthropic 为 Claude for Teachers 专门准备了 K-12 数据处理协议，并且在底特律公立学校启动了正式的试点评估，与盖茨基金会合作追踪教师体验和教学效果。03 AI 教育的难点把视线拉回中国，一个有意思的对比浮现出来。中国并不缺 AI 教育的动作。字节在 2026 年 1 月把「豆包爱学」推上了豆包 App 的核心入口，阿里千问上线了「一键搜试卷」，好未来的九章大模型刚在 7 月的世界人工智能大会上，展示了教师端「九章龙虾」和学生端「小精龙」。QuestMobile 的数据显示，截至 2025 年第三季度，国内 AI 教育应用月活已经突破 1.2 亿。但仔细看会发现，中美 AI 教育走的是两条几乎完全不同的路。美国公司的思路是「赋能教师」。Anthropic 做课标知识图谱，OpenAI 做教师培训学院，Google 做教学工作流整合——它们的共同特点是不碰内容本身，而是给教师提供工具，让教师决定怎么用 AI。这是一个平台逻辑，核心是成为教育系统的基础设施。中国公司的思路是「直达学生」。学而思靠二十年积累的题库做垂直大模型，豆包靠免费流量做通用入口，作业帮、猿辅导各有各的 AI 解题产品。它们的共同特点是围绕「做题」展开，核心是付费转化。好未来走的更远——自研学习机加自研大模型加自研内容，做成了一个封闭生态。这两条路各有各的道理。美国的教育体系是分散的，每个州课标不同，教师有很大的教学自主权，所以「赋能教师」是合理的切入点。中国的教育体系围绕统一考试运转，学生和家长的核心需求就是提分，所以「帮学生做题」是更直接的商业逻辑。但一个不太好忽视的现实是，当所有「AI 教育产品」都在做解题工具的时候，真正被学生大规模使用的，反而是豆包这样的通用大模型。不是因为豆包做了多好的教育功能，而是因为它免费、够用、什么都能问。专门的 AI 教育产品反而陷入了一个尴尬的定位——解题不如通用大模型快，教学又不如真人老师深。美国公司选择从教师端切入、做开放基础设施，中国公司选择从学生端切入、做封闭付费产品。谁的路走得通，可能要等这一代「AI 原住民」长大才知道。但至少有一件事已经清楚了，AI 进入教育，不是一个技术问题，而是一个关于「谁来定义教和学」的权力问题。答案不同的地方，会长出完全不同的教育。