不管是家长，还是教师，近两年无疑会面对这样一个场景：学生拿手机拍摄作业题，直接传给 ChatGPT 或者豆包，解题思路和答案直接出来，轻松愉快。
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。
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