AI大模型，瘋搶“張雪峰們”的生意

2026-06-12 16:02

霞光社

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作者｜朱峰琳

編輯｜劉景豐

六月，空氣里彌漫著一種特殊的焦灼。

高考結束鈴聲響起，筆尖的戰斗暫告一段落，隨之而來的是另一場沒有硝煙的戰爭——填報志愿。

“考得好不如報得好。”這句話沉甸甸地壓在千萬家庭的心頭。過去幾年，張雪峰成了無數普通人報志愿時的依靠。他說“文科生地域優先于學校”，他說“別報新聞學”，這些觀點切中了寒門學子最現實的焦慮，也讓他成為了那個不可或缺的參考系。

但如今，這個參考系消失了。張雪峰的離開，留下了巨大的真空，屏幕那端的千萬考生和家長，被拋回了原點。面對海量的院校代碼、復雜的招生章程、互相矛盾的建議，家長說要穩，同學說要沖，網上說這個專業是天坑，那個城市遍地黃金。

信息鋪天蓋地，各有各的想法，各有各的需求，沒人知道該信誰。

眼看今年這1290萬考生又要面對同樣的困境時，幾家大廠把高考志愿Agent遞到了他們面前。

近八成考生用AI報志愿

走出高考考場后，不少考生和家長腦子里蹦出的，已經不再是試卷上的分數，而是接下來的志愿怎么填。

時間倒退回10年前，高考報志愿意味著要買兩本磚頭一樣的《招生計劃》和《報考指南》，每本幾百頁，每頁都是密密麻麻小字。家長拿尺子一行行比對著往年分數線，計算器算著線差，紙筆不停記錄，半天才能確認一個學校能不能報。

到了2020年左右，第一批互聯網志愿填報工具基本成熟。阿里夸克、百度高考、騰訊"招生考試"小程序接連上線，把歷年分數線都搬到了線上。考生輸入分數，系統返回一個列表——這是報考的2.0時代。

2026年，隨著AI智能體爆發，填報志愿的方式也正式進入了3.0——Agent時代。艾媒咨詢數據顯示，今年AI志愿工具用戶規模將突破9200萬人次，78.4%考生都用過AI查院校、生成志愿方案，超六成家長把AI推薦作為填報核心參考依據；全國1290萬高考考生，幾乎每個家庭都在接觸這類工具。

在AI的加持下，考生不用再研究復雜的指南，只需要選擇一些關鍵的信息，比如分數、城市、專業偏好、就業目標等等，再用自然語言補充一些個性化的信息，就可以獲得沖穩保等多元化報考方案。

這種革新也讓高考志愿服務這個賽道，發生著劇烈的結構性變化。

首先，整個行業正在從“數據生意”變成“模型生意”。過去，高考志愿工具的核心競爭力在于積累了多年的錄取分數線數據庫。靠著賣卡，賣會員，賺的是信息差。但現在，數據已經不再是壁壘，大模型不僅能檢索數據，還能對話，并從對話中理解真實意圖。

這種變化也直接沖擊了原有的商業模式。隨著阿里、騰訊、百度等大廠紛紛推出免費的Agent志愿助手，靠賣數據卡和低階咨詢的傳統C端生意被嚴重擠壓，報考機構越來越難做，行業出現分層。低端測算需求逐漸被AI承接，部分地方教育局和學校開始采購志愿填報輔助系統作為公共服務，付費重心也有了向B端延伸的跡象。

與此同時，競爭還進入了“AI報考專家”的人格化階段。就在不久前，GitHub上出現“張雪峰.skill”的開源項目，試圖通過提示詞工程復刻他的語言風格與決策邏輯。緊接著，各大廠也開始讓Agent模仿專家口吻“說話”。不再只是單純的給列表，而是解釋推薦理由、主動追問偏好，以此模擬真人咨詢師的交互質感。

短短十年，高考志愿填報已從紙質書海、網頁表單，演進到用自然語言對話就能生成方案的智能體時代。工具在極速進化，但這道關于未來的選擇題，卻似乎并沒有變得更容易。

大廠打響AI志愿戰

這個夏天，騰訊、阿里、百度悉數入局，把高考服務直接推進到了Agent對話。

這場仗，騰訊動手最早。

6月5日，高考尚未開考，騰訊就率先發布了元寶高考通，定位為“高考咨詢師Agent”。其核心邏輯在于重構交互：不做繁復的文檔，而是專注于流暢的對話。依托混元大模型及掌上高考的官方數據庫，考生可以隨時在對話框中修正需求，如“排除醫學類”“增加武漢的高校”“剔除中外合作辦學”等等，系統便會基于上下文實時重排方案。整個產品設計基于一個判斷：志愿填報并非單次提交的靜態行為，而是一個動態調整、反復推敲的決策過程。誰能將對話體驗做得最自然，誰就能在這場流量爭奪中占據主動。

騰訊元寶高考通

阿里雖然亮牌稍晚一些，但布局更深。6月10日，千問正式上線高考志愿Agent，并明確提出了“國內首個全周期”的概念。阿里的服務不僅限于出分后的短暫窗口，而是貫穿查分、定位、探索、方案制定及錄取跟進的全過程。其方案構建在千問高考志愿大模型之上，融合了夸克八年積累的高考數據沉淀，核心產出是一份定制化志愿報告，試圖將志愿填報從“一問一答”升級為“全案交付”。阿里的戰略意圖十分明顯：借助這一容錯率極低的高壓場景，驗證Agent處理復雜現實問題的可靠性，從而為千問在大模型競爭中確立“可信助手”的認知護城河。

千問高考

百度則選擇了差異化路徑。同樣在6月10日，百度也升級了高考服務體系，推出AI志愿報告，其最顯著的標簽是“雙重校驗”。百度深知自身的優勢在于搜索入口與數據廣度，但也清醒地認識到了市場對算法黑箱的天然不信任。因此，它構建了一套“AI生成-規則引擎初篩-高風險案例人工復核”的閉環機制，引入資深志愿咨詢師對報告進行審核認證。本質上，這是在用傳統教育咨詢行業的信用體系，為新興的人工智能技術提供風險兜底。

百度文心AI志愿助手

騰訊想陪人把想法聊透，阿里想幫人把事情想透，百度則在努力證明機器的結果足夠穩妥。

三家共同的壁壘都是免費，因為它們真正爭奪的是流量，是在千萬家庭心智中成為那個不可替代的決策中樞。

不過，真的有人敢讓AI報志愿嗎？

社交媒體上，這類帖子變得越來越多，也足以說明了信任是橫在考生和AI之間的一道溝壑。

“以前張雪峰給你建議報錯了，沒準還能去他公司門口堵他，現在AI把你坑了，連個吵架的地方都找不到。”聽起來扎心，但又是事實。

這種無力感源于責任的徹底真空。用戶協議里寫得清清楚楚：AI生成內容僅供參考，平臺不對錄取結果負責。因此，一旦AI因為數據滯后推薦了一個已經停招的專業，或者因為模型幻覺編造了一個虛假的錄取位次，導致考生滑檔，后果只能由考生自己默默承受。

更隱蔽的風險在于算法的趨同性。當幾百萬考生都在使用同一批底層模型時，系統可能會產生共振。如果所有人都在問“500分能上什么好學校”，AI給出的答案可能是差不多的。這會瞬間推高這些所謂“最優解”學校的錄取分數線，原本計算出的“穩妥”志愿，在實際錄取中卻變成了高風險選項。

至于那些藏在招生簡章夾縫里的細節，如色盲限報、單科成績門檻等等，這些內容AI尚能識別。但它最大的問題在于用過去定義未來。AI的邏輯是基于歷史數據推薦專業，但它無法預判行業拐點的到來。

就像幾年前，會計和法律是人人爭搶的金飯碗，如今卻因自動化和供需逆轉而逐漸失色；IT專業還有著畢業拿高薪的光環，現在卻面臨著AI替代和“35歲裁員”的現實壓力。AI所能看到的是這些專業過去的輝煌數據，卻看不到它們正在逼近的天花板。

算法不替人擇路

當大廠把志愿填報卷進Agent時代，數據幻覺與責任真空的隱憂也隨之而來，但面對信息洪流，不少家庭還是選擇了讓AI進場——不是為了交出決策權，而是為了先看清盲區。

盲區的第一層，是對規則的陌生。不少家長在看招生章程時才發現，自己對錄取機制的理解存在很大缺失。“專業級差”如何計算、勾選“服從調劑”可能面臨的分流風險、單科成績與體檢的具體限制......這些以往需要四處打聽或付費咨詢才能弄明白的門道，如今能被拆解成直白的說明。只有先明白了規矩，才有資格去審視屏幕上跳出來的那一長串名單。

盲區的第二層，是海量信息帶來的篩選困境。僅憑人工翻閱很難窮盡所有可能性，而算法依據分數與位次，僅數秒內就能拉出十幾所夠得上的大學，順便把這幾年的分數線走勢標好。這一步解決的不是“選哪個”，而是先回答“有哪些值得看”。

盲區的第三層，則是那些影響未來幾年生活質量的細節。哪個校區在市區、哪個宿舍沒空調、轉專業大致成功率多高、學費是否超出家庭預算等等。通過對話框提問，AI就能把散落在各處的碎片拼成一段可讀的文字。當然，這些數據來源混雜，仍需核對，不可照單全收。

這些大廠之所以在這個夏天集體入場，也正是看中了這三重盲區背后的巨大需求，想要在不足一個月的窗口期內快速抓住考生和家長的注意力。這既是搶占千萬家庭決策入口的商業嘗試，也是一場以算力換取信任的博弈。

它們的舉動抹平了過往因階層差異造成的信息鴻溝，使得曾經昂貴的咨詢服務變成了人人可觸達的基礎工具。

但事實上，信息的扁平化并未帶來決策的輕松。當篩選效率被提升到極致，留下的往往是更加艱難的取舍。

越是在信息過載時，越要找回人的主體性。AI負責數據處理、清單羅列與風險提示，將模糊偏好轉化為結構化備選方案，而最終的決定權始終在人。是冒險沖擊名校冷門專業，還是穩妥選擇普通高校的優勢學科，這一抉擇必須回歸對考生承受能力、職業愿景及家庭現實的誠實審視。

AI能計算出每條路徑的錄取概率，但感知不到復讀對一戶人家造成的經濟與心理壓力，也無法衡量一個年輕人對特定學科的執念深淺；能基于歷史數據推薦當下的熱門，卻看不見行業周期在未來幾年的起伏；能呈現所有可走的路，但回答不了哪條路適合這個人走。

承認Agent的能邊界，它便是高效的輔助；但若幻想其能替人承擔人生選擇的分量，那便會是所有焦慮的開端。

原文標題 : AI大模型，瘋搶“張雪峰們”的生意