三年內 AI 用戶從 0 到 18M，但發明者自己說「revolution hasn't happened」
Sal Khan 在 2026 年 4 月 9 日接受 Chalkbeat 採訪時說了一句話
說 Khanmigo 對學生來說是「non-event」——他們就是沒怎麼用
這讓我愣了一下
因為同一個時間點，Khanmigo 的數字是：
- 全球 18M 學生
- 350 個美國學區每天在用
- 跨 34 種語言
- 跟 Microsoft / Google 都有整合
Scale 爆炸，但 PMF 沒成立
我在台灣做教育相關的 AI 接案也快三年了，這個矛盾一直在我腦子裡轉
這篇是我整理這三年 edtech AI 演進的筆記，也是我最近一個短講的功課
先說說這三年發生了什麼
2023 年是第一波 GPT-4 wrapper 爆發的一年
GPT-4 釋放的同一個月，Khanmigo 和 Duolingo Max 同月推出，兩個都是「拿 GPT-4 包一層」的 AI tutor
那個時候所有人都在問同一個問題：AI 會不會取代老師
2024 年開始，平台戰啟動了
Microsoft 把 Khanmigo 整合進去、免費給全球 educators
Khanmigo K-12 用戶從 4 萬跳到 70 萬，一個學年
Duolingo Max 加了 roleplay + explain my answer 功能，主推 $30/月的 advanced learner
各國 edtech 開始試水，包括台灣的均一
2025 年出現了質變——LLM 大廠自己進場，不再等 edtech 公司用他們的 API
Anthropic 4 月推 Claude for Education
Learning Mode 在 8 月 expand 給所有用戶，不限教育版
Google 開始推 Gemini for Education
從「edtech 公司用大廠 API」變成「大廠直接自己做」
2026 年戰場又換了
- Anthropic + Teach For All — 100,000 educators / 63 國 / 1.5M 學生
- Google + ISTE — 6M 美國 K-12 教師免費 Gemini 訓練
- Microsoft AI 課堂 — 全面進駐
- McKinsey 數據：78% K-12 + 92% 高教在用 AI（2023 才 23% / 41%）
戰場從「給學生用的 tutor」悄悄轉到「讓教師學會用 AI」加「課堂基礎建設」
三類玩家，現在的狀態差很多
第一類：直接給學生用的 AI 老師（Tutor Product）
代表是 Khanmigo、Duolingo Max、Quizlet AI
Scale 很大，但 PMF 不確定
問題：
- Khanmigo 創辦人自承「revolution 沒發生」
- 學生不主動打開，摩擦力高
- 直接給答案 → brain rot 風險（用越多越笨，這不是誇張，是設計問題）
- 老師反應 mixed，有些幫上忙，有些覺得學生用了反而退步
第二類：工具平台（Tool + AI）
代表是 Canva for Education + Magic Studio
規模超大：260M 用戶 / 190 國 / AI tools 用過 100 億次 / 1500 萬付費 + 1.5 億用戶（含免費 K-12）
PMF 成立了
為什麼這個 work，但 Khanmigo 沒有？
Canva 的學生不需要「想學東西」才打開，他們是去出作業、做簡報、做海報，正好 AI 在那裡幫到他們
AI 是生產力倍數，立即有可見的成果，動機自然就來了
學習是副產品，不是主角，這個差別很關鍵
第三類：LLM 大廠直接進場
Anthropic（Drew Bent 主導 Claude for Education）/ Google（Gemini + NotebookLM）/ OpenAI（ChatGPT Edu）
規模是基礎建設等級，帶模型加算力加銷售三條腿來
Anthropic 2026 年 ARR 接近 $19B，OpenAI 超過 $25B
內容業者要跟這個量級的 stack 正面對抗很困難
還有第四類玩家：直接被吃掉的（Chegg 的故事）
講三類玩家之前我故意漏掉一個
Chegg
美國最大的 homework help / 教科書租賃 / tutoring 平台，疫情高峰 2021 年 2 月市值 $14.7B
2023 年 5 月 2 日，CEO 在 earnings call 說一句話：「ChatGPT 對我們新客成長有衝擊」
當天股價跌 50%
到 2026 年初，股價已經掉到 $1，市值剩 $156M
39 個月內 99% 市值蒸發
Chegg 不是不知道 AI 來了，他們 2023 年 4 月就跟 OpenAI 合作推 CheggMate（自己的 AI 產品）
但用 ChatGPT 包一層去跟 ChatGPT 競爭，這是死路
2024 年 Google 推 AI Overviews，Chegg 的 organic search 流量再被吃一輪
2025 年 5 月裁 22% 員工（248 人），同年 10 月再裁 45%（388 人）
訂閱數從巔峰 7.8M 掉到 3.2M
學生調查最殘酷的一個數字：原本打算用 Chegg 的學生從 38% 跌到 30%，打算用 ChatGPT 的從 43% 漲到 62%
這個故事的教訓不是「AI 殺死 edtech」
是「old edtech 用『把 AI 包進來』當策略死最快」
如果你的核心價值是學生付錢來抄答案 / 找作業解，ChatGPT 免費版直接把這個價值削成零
這跟 Khanmigo 的問題不一樣——Khanmigo 是 PMF 沒成立但仍在 scale，Chegg 是核心商業模式被釜底抽薪
順便講講市場數據在說什麼
教育 AI 市場 2025 年 $7.05B，2026 年 $9.58B，預估 2030 年 $32B - $41B（不同研究機構抓 4-5x）
整體 e-learning 市場 2026 reach $365B
數字看起來很美，但有兩個 anchor 不能漏：
第一個 anchor：ChatGPT 的學生使用是季節性的
OpenRouter 數據：2025 年 5 月 27 日 finals 季 ChatGPT peak 單日 97.4B tokens，6 月暑假到，掉到 36.7B（跌 54%）
Rutgers 學者研究 10,000 個 prompts，強相關學校 calendar，spring break + summer 是 dead zone
意思是 ChatGPT 流量很大一塊是學生在抄作業
OpenAI 2024 年燒 $9B 賺 $4B，本身就是燒錢 cycle，再疊上這個季節性，商業模式很脆
第二個 anchor：成長集中在大廠 + 老牌 edtech 升級
新進在地玩家進去 PMF 證明可行的 window 已經很窄
Khanmigo 18M 用戶但「non-event」，Chegg 99% 市值蒸發，Canva 260M 用戶但不是教學定位
走差異化才有路——內容 IP / 在地 vertical / 工具型介入點
從三個對比提煉出來的 insight
Insight 1：「答案機」路線的問題不在 AI 不夠強
Sal Khan 說的「non-event」讓我想到我自己教過 Claude Code 的人
第一次接觸 AI 輔助開發，很多人的本能反應是把它當 Google 用，問一個問題等一個答案
學得快的人不是這樣做的
他們會叫 AI 「先不要告訴我答案，帶我想」
這個差別不在 AI，在用法設計
Khanmigo 的根本問題是設計理念：
Drew Bent（Anthropic Education Lead）的 corrective 設計：
這個叫蘇格拉底式互動，也叫反 brain rot 設計
但這個 mode 是 opt-in，預設是關的，多數人不知道有這個 feature，包括我自己用了半年 Claude Code 才發現
Insight 2：Canva 給的教訓比 Khanmigo 重要
Canva 用戶是 Khanmigo 的 14 倍（260M vs 18M），但幾乎沒人在 AI 教育的討論裡認真分析 Canva
為什麼
對家長跟教育工作者的啟示是：讓學生在做事的過程中遇到 AI，比讓學生坐下來「去學習」更有效
這不是在說放棄主動學習，是說 AI 的介入點設計很重要
Insight 3：大廠進場後，在地業者的選擇變窄了
LLM 大廠帶三條腿來：模型、算力、FDE 銷售
對在地內容業者來說路徑只剩三條：
中文 / 在地市場 / 親子家庭這些 vertical 對大廠來說是長尾，但對在地內容業者是 home turf
這個判斷我認為在台灣教育圈還沒被認真討論
我最想講的那個人：Drew Bent
我追了很多 AI 教育相關的人物，Drew Bent 是我覺得被低估最嚴重的一個
他的背景不一般：
- MIT 物理 + CS 雙學位
- Stanford 教育碩士
- Knight-Hennessy Scholar
- Khan Academy 工程師出身
- 跟 Sal Khan 共創 Schoolhouse.world（17 萬學生 / 180 國的 peer-to-peer tutoring 平台，免費）
- 現在是 Anthropic Education Lead
他在公開訪談說的幾句話我一直記著：
「human to human interaction is at the core of education」
「personalized done right should be personal」
「bullish on tutoring as a way to have a human in each person's life」
他不是說 AI 替代人類教師，是說 AI 補完整個 stack，讓每個人身邊都能有一個「人味的陪伴」
Claude Learning Mode 的設計規則從這個理念來的：
| 規則 | 行為 |
|---|---|
| 不直接給答案 | 用問題引導學生想 |
| 蘇格拉底式互動 | 「你覺得這個本質是 X 還是 Y？」 |
| 反 brain rot | 防學生用 AI 用成依賴 |
| Code 學習場景 | 放 TODO(human) 強迫學生自己寫 |
怎麼啟動：
# Claude Code 內
/output-style learning
# chat.claude.ai 內
聊天介面選「Learning」style
預設是關的，要主動選
我自己跑過一次「教我什麼是 continual learning」
體感跟一般答案機差很大，不是 AI 在 dump 知識，是 AI 用我已經知道的東西 anchor，引導我自己 articulate 出新的概念
學完之後我發現一件事：我以為自己懂的地方被加固了，沒辦法說清楚的東西被 forced 出來
這個感覺跟 Khanmigo 的「non-event」是兩個世界
台灣視角：簡立峰看到的同一件事
寫到這裡我一直在想，為什麼 Drew Bent 這套設計理念在台灣很少被認真討論
後來看了一輪簡立峰老師最近兩年的演講，發現他講的東西其實跟 Drew Bent 在做的事，是同一個方向，只是切入點不同
簡立峰幾句金句我覺得直接放這裡比我解釋更好
關於學習與提問：
「一問一答叫抄襲，十問十答叫學習，百問百答叫創造」
「The answer comes from smart ask（問得對才會有好答案）」
「好的答案來自聰明提問。如果你不懂基礎概念，你就無法引導 AI 解決問題」
這幾句跟 Drew Bent 的 Learning Mode 設計理念完全對齊——AI 不是答案機，是讓你變更會問的 partner
關於思考與大腦的警訊：
「別把大腦外包給 AI」
「永遠先自己想 10 分鐘，再問 AI」
這是 brain rot 的台灣版說法，更直白
關於人才結構，他提了「π 型人才」的概念：
「人才需要像『π』字一樣擁有兩條腿支撐：一隻腳是專業深度，另一隻腳是 AI 協作力，而上面的橫槓是知識的廣度」
「寬的能力，大於深的能力」（廣度決定你能問出多好的問題）
「及格標準已從 60 分拉高至 80 分」（AI 能輕易處理 60 分，人類起跑線被拉高）
對教育體系最狠的兩句：
「我們都是 AI 移民，真正的原住民還沒出生」
「學校教的是 AI 會的知識，企業要的是 AI 還不會、但你要懂的東西（內隱知識）」
第一句是承認誰都還在摸索
第二句是對學校教育的根本質疑——如果學校只教開放性知識（AI 學最快的那一塊），學生畢業時就是「失落的一代」（這也是他用的詞）
他對社會的觀察：
「AI 可能出現懂得善用工具的『超級人類』，由 1% 的人掌握 99% 的財富與機會」
聽起來很極端，但你看 Khanmigo 18M 用戶仍然 non-event、Chegg 99% 市值蒸發、ChatGPT 暑假流量掉一半，1% vs 99% 不是預言，是已經在發生的階級分化
那這些跟你有什麼關係
如果你是教育工作者或家長：
不要把 AI 當答案機用——每次直接問、AI 直接答、你記不住、下次還要問，這個循環就是 brain rot，是真實的，不是恐慌
試試 Claude Learning Mode——學東西的時候開，做事的時候關
讓學生在做事中遇到 AI，不要讓 AI 成為一個需要刻意「去學習」才打開的地方
老師的角色也在變：從「教知識」變成「設計遊戲規則」，讓學生 + AI 互動產出有意義的東西
如果你是在台灣做教育相關產品或課程的業者：
內容 IP 是護城河，不是內容平台——大廠做不了你 20 年累積的在地 nuance
不要建第 N 個 tutor product，Sal Khan 都說失敗了你不會比他強
學 Canva 不要學 Khanmigo——工具 first，學習是副產品
跟大廠當策略夥伴，不是競爭對手——Anthropic Education 和 Google Education 都在找 vertical 落地夥伴，中文市場是你的 home turf
最後
三年前大家在問 AI 會不會取代老師
現在問題變成：用 AI 的老師會不會取代不用 AI 的老師
Khanmigo 證明 scale 不等於 PMF
Canva 證明 tool + AI 比 tutor + AI 更先成立
Drew Bent 在 Anthropic 推的 Learning Mode，是到目前為止我看到最接近「AI 讓人變更會思考」這個方向的設計——但它是 opt-in，要主動去打開
這個 opt-in 設計本身很有意思
你知道有，但要主動選
就像很多事一樣
最後把 Drew Bent 那句話再說一次：
「personalized done right should be personal」
AI 時代的個人化不是把你丟給演算法，是讓你保有自己的學習軌跡和思考方式
來源 / 延伸閱讀
- Sal Khan 自承 Khanmigo「non-event」（Chalkbeat 4/9/2026）
- Chegg Lost $14 Billion to ChatGPT in Three Years（European Business Magazine）
- Chegg Collapse: How AI Wiped Out a USD 14.7 Billion EdTech Giant（LatestLY）
- Chegg shares tumbled 50% after ChatGPT impact（Fortune 5/2/2023）
- OpenAI Usage Plummets in Summer When Students Aren't Cheating（Futurism）
- AI in Education Market 2025-2030 (Grand View Research)
- AI in Education Market $9.58B 2026 (Precedence Research)
- RIP Khanmigo & Edtech AI Tutor Dreams（Dan Meyer）
- Drew Bent 訪談：Claude for Education（Edtech Insiders Podcast）
- Anthropic Learning Mode 擴展給全用戶（8/2025）
- Drew Bent on YouTube：Top 1% Learners use AI to Think Better
- Schoolhouse.world
- Anthropic + Teach For All 全球 educator 計畫
- Canva Magic Studio 教育應用
- Duolingo Max 商業模式
- TIME 2026 EdTech 排名
這篇寫於 2026-05-09，是一個短講的功課。AI 教育是動態變化的領域，文中的 scale 數字會持續變化。重點不是 snapshot 數字，是三類玩家的設計理念差異。如果半年後再看 Khanmigo / Drew Bent / Canva 的 PMF 演進會很有趣