多邻国的「AI-first」到底是什么？｜AGIX投什么

本篇内容是「AGIX 投什么」系列的第 7 篇。AGIX 指数 从全球上千家科技上市公司中精选出的 40 家左右最能把握 AGI 价值整理的公司，AGIX 指数组合即是定位 AGI 进程的坐标，也能够为投资者捕捉 AI-alpha 提供价值工具。在「AGIX 投什么」板块，我们会对 AGIX Index 的组合公司进行深度分析，输出全面的 AI 投资参考。

作为 AGIX 覆盖公司，多邻国一直是 AGIX 重要增长动力贡献之一，在“AGIX 潜力模型”中评分极高。前不久，多邻国 CEO 更是发布全员信提出了“AI-first 策略”：“Duolingo is going to be AI-first”。

多邻国的 AI-first 到底是什么？在本篇对多邻国联合创始人及 CTO Severin Hacker 的深度访谈中，他详细分享了多邻国是如何从 Day 1 就开始实践 AI 、以及 LLM 浪潮中多邻国是如何用 AI 的：

• AI-fisrt 并不是多邻国在 LLM 浪潮下的转型 ，相反，AI-first 是团队 Day 1 就确立的技术和价值导向；

• 产品、软件工程师和设计这三个角色会因为 AI 的出现越来越融合，最新推出的国际象棋课程就是由两位没有 coding 经验的团队成员在 AI 工具的帮助下推动项目在 9 个月内上线；

• Duolingo 内部很鼓励员工使用各种 AI 产品来提升效率，Severin 还专门提到了 Cursor、Decagon 这两款产品；

• 出于产品效率和用户体验，Duolingo 最终选择围绕“学习”场景构建出一个 Super App，而不是 App 矩阵；

• 团队复盘经验教训时认为提前 2 年就开始考虑盈利，在综合了各种经验教训后在内部推行了 Green Machine 策略，通过大量 A/B test 来找到高效的盈利方式并加倍投入。

01.

Duolingo 的 AI 实践

20VC: Duolingo 内部是如何理解 AI-first 的？

Severin: 作为一个公司，Duolingo 的核心愿景是：提供最好的教育，并使其在全球范围内普及。我们发现，历史上最优质的教育资源，往往只为极少数人所享有。即便在今天，如果想在某些领域达到顶尖水平，一对一的专业辅导依然是最高效的方式，但这通常也意味着高昂的费用，比如有一届美国网球公开赛的两位女单决赛选手就都是亿万富翁的女儿。

我们之所以创立 Duolingo 就是因为相信科技进步的潜力足够让所有人都能获得与一对一私人辅导相媲美的个性化教育，因此，我们 day 1 就确立了 technology-first 的理念，这个理念放到现在其实就是 AI-first。所以我们提 AI-first 并不意味着公司大方向上的转变，而是技术演进的体现。

Duolingo 在 2016 年就引入了了机器学习技术来实现个性化学习，通过自适应分级测试、重复间隔算法，并结合自己的 Birdbrain 模型，系统可以分析用户的掌握度，相应地调整课题难度，提高学习效率。

Duolingo 是 OpenAI 在 LLM 上的首批合作伙伴之一，在试用 LLM 的过程中，我们逐渐意识到这项技术对于实现我们愿景的巨大潜力。

对我而言，第一次接触 LLM 时“堪比 iPhone 时刻”，是一种“这就是未来，它将无处不在”的感觉。因此，AI-first 意味着我们将更加积极和全面地紧跟 AI 技术的最新进展，由此来推动教育的普及化和个性化。

20VC: Duolingo 具体是如何运用 AI 来加速内容创作的？

Severin: AI 目前在 Duolingo 的内容创作中起着非常关键的作用，尤其在新课程的开发上。我们花了大概 12 年才完成了一开始的 100 门课程。但在引入 AI 之后，我们在一年内就新增了 148 门课程，这是 12 倍以上的效率提升。

课程的整体框架肯定还是由真人专家来主导设计，但 Duolingo 的课程中有大量短句练习，这些句子现在已经可以由 AI 去生成了。具体来讲，我们会给 AI 设定特定的约束条件，比如一次只引入一个新单词，或者句子必须包含哪些特定的语法点，不能使用其他词汇或语法，AI 能够很好地遵循这些指令生成符合要求的句子内容。

值得一提的是，即便 AI 在生成内容时偶尔出现一些幻觉，只要它生成的语言在语法上是正确的，对于语言教学这个场景来说，其实影响并不大，因为我们教的是语言，而不是历史或其他专业学科知识。当然，整个过程还是会有大量的人工参与审核。

20VC: 除了内容创作，AI 技术在 Duolingo 的其他产品功能和内部运营中还有什么应用？

Severin: AI 在 Duolingo 的应用主要体现在三个层面：

首先是内容生成：像前面所说的，AI 技术极大地提升了我们制作学习内容的效率和规模；

其次，AI 让一些过去无法实现的产品功能成为可能。一个典型的例子是 Video Call with Lily。Lily 是 Duolingo App 中的一个 AI 角色，用户可以和她进行实时的、个性化的模拟对话。

Lily 不仅仅是一个教学工具，更像一个能记住用户偏好的朋友，和她的对话相比课程来说会更自然和贴近真实场景。这个功能满足了用户长久以来对于提升口语能力的需求，在推出后受到了用户很大的欢迎。这类强互动性的 AI 功能在几年前是很难想象的。

最后，Duolingo 也鼓励内部员工使用 AI 工具来提升效率，比如我们的工程师会使用 Cursor 这样的 AI 辅助编程工具来提高效率，在客户支持上，AI 也起到了有很大作用。

20VC: Duolingo 在内部推广使用 AI 工具有什么具体策略？

Severin: Duolingo 在工具选择上给了员工很大的自主权，我们不会强制规定必须使用某一款 AI 工具。我们鼓励员工使用任何能够帮助他们提高生产力的 AI 工具，公司会为这些工具付费。员工可以根据自己的需求选择使用 Cursor、ChatGPT、GitHub Copilot 等不同的 AI 编程助手。我们也会观察哪些工具在实际工作中被员工更广泛地采用和认可。

20VC: Duolingo 新推出了国际象棋课程，这个过程中，AI 扮演了怎样的角色？

Severin: 一我们之所以做国际象棋的课程是因为公司内部有两个员工对国际象棋相当有热情，他们提议团队开发一个相关的课程。我们最开始有些犹豫，主要是担心国际象棋是否完全符合 Duolingo 的教育定位，会不会更像是一个普通的游戏？

但经过讨论，我们认为国际象棋有助于培养逻辑思维能力，这和 Duolingo 的教育使命是一致的，这里面的关键问题在于如何在游戏性和教育价值之间找到平衡点，确保它不仅仅是娱乐，还要有学习元素，与此同时，还需要思考如何把 Duolingo 现有的设计语言和用户体验融入其中。

“In general, the strategy is really to become not just a language learning app, but an app that teaches you subjects that take a long time to learn, and these are all going to be subjects that hundreds of millions of people want to learn and that take a long time to learn and that are also good for the world. We believe that getting better at math, getting better at music, getting better at chess are all things that make people smarter and are good for the world.”

—— Luis von Ahn ，Duolingo 2025Q1 Earnings

20VC: 在你们的实践中，AI 在软件开发上有哪些经验能力和局限性？

Severin: 根据我们的观察，AI 在这个领域展现出几个特点：

对于一些相对简单的任务，AI 非常擅长从零开始快速生成初始代码，大约能完成 80%的工作量。此外，AI 在执行一些孤立的代码转换任务时也表现出色，比如在单个文件中自动添加注释、修改函数参数等。

但当代码库的规模变得非常庞大时，即便是由 AI 自己生成的代码库，AI 处理起来也会变得越来越吃力。所以 AI 在为大型、复杂的现有系统添加新功能时，即便只是简单的功能时，目前的表现还不够让人满意。

尽管 AI 工具降低了软件开发的门槛，但我们认为在可预见的未来，AI 还不能完全取代经验丰富的软件工程师。

20VC: 随着 AI 发展，未来软件工程师的角色会如何演变？Duolingo 是否会减少对软件工程师的招聘？

Severin: 如果你在一年前问我这个问题，我会毫不犹豫地说 Duolingo 会招聘更多的软件工程师。现在我的看法稍微有些变化，但我认为这里有两个主要趋势：

首先，AI 工具确实降低了进入软件工程领域的门槛，可能会有更多的人参与到软件应用的创建中来。但他们和代码的交互方式可能会改变。

其次，我们发现产品、工程和设计这三个角色在 Duolingo 占据了约 70-80%人力的核心职能，这三个角色可能会在未来出现融合，也许会出现一种新的角色：Product Engineer-Designer，即一个人就能胜任这三个领域的大部分工作，至少在产品原型构建的阶段可以独立完成，之后再交由更专业的工程师或设计师做具体的细化。

因此，未来软件的总量会大大增加，参与软件创造的人也会更多，但他们是否还被称为软件工程师，以及具体的职责划分，目前还不确定。至少在 Duolingo，我们目前没有因为 AI 的出现而减少对初级工程师的招聘。我们认为那些伴随 AI 工具成长、并在职业生涯早期就开始熟练运用这些工具的年轻人，未来反而可能成为 AI 应用方面更优秀的人才，因为他们对新工具和新流程的适应性通常更强。

20VC: AI 对 Duolingo 的客服支持起到了哪些作用？

Severin: AI 目前能处理 70%到 80%的客户咨询工单，仍然有大约 20-30%的复杂或特殊问题需要人工介入解决，相比较人力替代，在拥有了 AI 这样一个不知疲倦、可无限扩展的 AI 客服之后，我们可以把客户支持服务扩展给更广泛的用户。

在此之前，我们的客户支持主要面向付费订阅用户，但如果 AI 能将客服成本降低 10 倍甚至 100 倍，我们就有可能为所有用户提供客户支持，让每一个人都能从中受益。这正体现了经济学中的 Jevons paradox（吉文斯悖论），即当一项服务的成本显著下降时，其需求量反而会上升，我们目前在和 Decagon 合作提供 AI 客户支持解决方案。

02.

早期教训：

在商业化上过于犹豫

20VC: 在 Duolingo 早期，公司的融资经历是什么样的？

Severin: Duolingo 源于卡内基梅隆大学的一个研究项目，这个项目获得了美国国家科学基金会（NSF）的资助，因此我们跳过了种子轮和天使轮融资，A 轮实际上是我们的第一次正式融资。Duolingo 的 A 轮融资大约是在 2011 年，融资金额为 300 万美元，投后估值为 1500 万美元。当时，我们只收到了一个投资意向，是来自 Union Square Ventures。

Luis 在 Duolingo 之前已经有过两次成功的创业退出经历，这些经历对我们的 A 轮融资有些帮助，投资人当时可能并没有预料到 Duolingo 会发展到今天的规模。

Duolingo CEO Luis 的前两次创业分别为 CAPTCHA 和 reCAPTCHA。CAPTCHA 是一个验证系统，核心作用是区分自动化程序与真人用户，在2001年被Yahoo首次采用后迅速普及，成为重要的网络安全标准。

reCAPTCHA 延续了CAPTCHA防止自动程序恶意攻击的基础功能，并在此基础上扩展了辅助书籍数字化的新功能：通过提供那些软件无法识别的书籍和报纸的扫描图片，并要求用户识别内容，这既证明了用户是真人操作，也为词语转录做出了贡献，该项目在 2009 年被谷歌收购。

但其实 Duolingo 的 A 轮融资过程其实很艰难，我们当时拜访了硅谷的很多 VC，虽然有些人对项目感兴趣，但几乎所有人都提出了一个前提条件：公司必须搬到硅谷。我们拒绝了这个要求。Union Square Ventures 是唯一一家不在意 Duolingo 总部设在匹兹堡的投资人。

20VC: Duolingo 为什么最终决定不在硅谷或加州设立办公室？

Severin: 我们其实认真考虑过在旧金山设立办公室，这也是很多投资人的建议，甚至已经考察过办公室了。但在最后决策时，我们咨询了一些公司总部设在硅谷以外、但在硅谷设有分支机构的创始人，想了解这些人怎么看当初在硅谷设立办公室的决定。出乎意料的是，他们中的很多人都表示，这是他们做过的 “worst single decision ever”。

原因在于，在硅谷设立办公室，很容易形成内部的人才漏斗：公司总部最优秀的员工可能会被吸引到硅谷的办公室工作，而一旦他们到了硅谷，就很容易被当地那些更热门、更有吸引力的科技巨头（比如今天的 OpenAI、Anthropic 等）高薪挖走。结果就是，公司辛辛苦苦培养的人才，反而通过硅谷办公室这个渠道，源源不断地流失给了竞争对手，了解到这个情况后，我们立刻打消了在硅谷设立办公室的念头。

20VC: Duolingo 在早期主要犯过哪些主要的错误？

Severin: 回顾早期，我们主要犯了两个虽然不致命但却比较显著的错误：

1. 在实现盈利这件事上拖了太久

我们很长一段时间没有认真思考和执行盈利策略。这种状况的产生有多方面原因：

首先，我们的投资者当时并没有给我们施加这方面的压力，他们更希望我们优先发展用户基数、提升用户参与度和培养用户习惯，而不是过早地设置付费门槛，这种观点在当时是主流；

其次，我们自己很有自信凭借产品自身的吸引力总能吸引更多用户，并且我们也有信心筹集到更多资金来支持用户扩张；

最后很重要的一点是，我们的产品愿景在创业初期似乎和“拥有盈利模式”这件事难以兼容，因为我们一直觉得为了产品普及，一切都必须免费。

直到后来我们逐渐意识到，产品的核心在于包容：我们希望任何人都可以学习 Duolingo 所提供的核心内容。即使用户不花钱，也不会在内容上被歧视性对待，可以正常地使用Duolingo，获得合理的体验。这一点也令我们非常自豪。

尽管如此，我们现在的反思仍旧是：在实现盈利上确实等待了过长时间，其实可以提早两年开始做这件事。但最终，我们认真对待了盈利问题，并在内部推行了一个叫做 Green Machine 的策略，即通过大量的 A/B 测试来快速迭代，找到有效的盈利方式并加倍投入。

Duolingo Handbook 总结的 Green Machine 机制

2. 在招聘高级管理人才方面行动过缓

在公司员工人数增长到大约 30 人之前，我们的组织架构非常扁平，团队成员大多是应届毕业生，整体运作显得有些混乱。一些初创企业会建议“不要过早引入有大公司经验的资深管理者，因为他们的经验可能并不适用”。

但我们逐渐认识到，在不同发展阶段，需要恰当的平衡。不能完全依靠应届毕业生来运营一个上千人的公司，Duolingo 确实需要一些经验丰富的专业人士来引领方向和搭建体系。

20VC: Duolingo 经历过的最大的一次危机是什么时候？

Severin: 对 Duolingo 来说，最大的挑战并不是某个单一的危机事件，而是公司成立后的头五年。那段时间里我们一直在寻找一个能和公司使命相契合，并且可持续的商业模式。这种长期的不确定性，对整个团队来说都是非常艰难的时期。

20VC: 在后期的融资轮次中，尤其在需求旺盛、但又担心估值过高的情况下，Duolingo 是如何处理定价和估值问题的？

Severin: 随着公司的发展和市场认可度的提升，Duolingo 后期的融资通常变得相对容易很多。在讨论公司估值时，例如当估值达到 50 亿美元的水平时，内部确实会进行审慎的讨论，评估这样的估值是否过高，我们一直希望保持理性。虽然更高的估值能为公司带来更多资金，但同时也带来了对未来业绩和增长的压力。

所以在融资过程中，我们特别注意避免以下几点：

• 避免 Down Round：避免融资估值低于前一轮的情况，因为这会对公司的市场声誉和团队士气造成负面影响。

• 避免引入不切实际的投资者：我们不希望引入那些对公司短期业绩抱有无法达成的过高期望的投资者。

• 保持对增长节奏的控制：我们一直保持快速但有节制的增长，尽量避免可能导致组织动荡和不可持续发展的过度招聘。Duolingo 在发展过程中从未进行过裁员，这在科技行业中是很难得的。

03.

产品：

用户增长的关键武器

20VC: 产品在 Duolingo 的成功中扮演了什么样的角色？对于初创企业的产品细节，您有什么建议？

Severin: 我们的 CEO Luis 以对细节的极致追求而闻名。那些看似微小的细节，实际上对用户留存率、用户的推荐意愿等关键指标有着显著的影响。细节是区分一个好 App 和一个卓越 App 的关键所在，它直接关系到产品质量，也影响着用户是否愿意向朋友推荐这款产品。

但对于初创企业，尤其是在早期阶段，需要在对细节的打磨和快速推出和迭代产品之间找到一个平衡。过度沉溺于细节可能会拖慢产品上市的节奏。

20VC: Duolingo 是否有过在某个产品或功能开发上投入了大量时间，但事后看来这些投入并非完全必要？

Severin: 我们决定将业务从语言教学扩展到其他学科领域时，一开始的想法是为数学课程开发一个独立的 App，所以我们推出了 Duolingo Math App。但很快，我们就发现，这个新的数学 App 在功能上开始越来越多地复制 Duolingo 主 App 的特性，比如排行榜、竞赛系统、连续学习记录等等。

与此同时，我们意识到这种做法的效率其实非常低下，对用户体验也不友好，因为用户首先需要知道 Duolingo 推出了一个数学 App，然后在应用商店找到它、下载它、安装它，并设置各种权限。

更严重的问题是，用户面对不同的产品可能会想：“这个数学 App 上的连续学习天数和我在语言学习 App 里的记录是一期的吗？”尽管这些产品看起来、以及使用感觉上都很像 Duolingo，但终究不是同一个 App。

所以我们最终决定放弃开发独立 App 的策略，转而采纳了 Super App 的思路——如果新的内容属于教育范畴，就应该整合到 Duolingo 主 App 中，而不是创建一个个新的独立应用。虽然之前为独立数学 App 开发的内容和教学设计并没有浪费，我们可以将它们迁移到主 App 中，但在那个独立的 App 架构上花费的时间和精力，从事后来看，确实是不必要的。我们浪费了两年时间在独立 App 项目上。

20VC: Duolingo 成功的核心竞争力是什么？

Severin: 如果一定要用一句话来概括，那真正的答案是：我们坚持进行了数以千计的 A/B 实验。很多人在问这个问题时，可能期望听到一个简单明了的答案，比如“是因为我们有 Streaks 功能”或者“是因为我们的排行榜设计得好”。但事实远比这复杂。

以 Streaks 机制为例，它最初也是作为一个 A/B 实验被引入的，但在这之后，我们可能又围绕它进行了 300 次以上更细节的 A/B test，不断调整其规则、提示、奖励等各个方面，从而实现达到最佳的用户激励效果。

这些通过大量实验积累起来的、在用户留存率上的微小但持续的改进，最终汇聚成 Duolingo 快速增长的核心动力。

这种 A/B test 驱动的文化并不仅仅局限于产品功能本身，也体现在我们的市场营销等其他方面。

比如，我们会在 TikTok、Instagram 等不同社交平台上尝试各种不同的内容和互动方式，然后迅速分析数据，将资源加倍投入到那些被证明有效的方法上。所以，如果说有什么秘诀，那它更像是一个持续迭代、数据驱动的体系，而非某一个单一的功能或策略。

20VC: Duolingo 如何在追求短期实验效果与保持长期创新活力之间取得平衡？

Severin: 我们努力在日常运营中维持一个 Portfolio of Changes。这个组合中既包含了大量低风险、小范围的渐进式改进（优化购买页面的文案、调整按钮颜色）也包含了一些可能带来颠覆性创新的重大变革（新增国际象棋课程、开发数学教学模块）。

仅仅满足于在现有框架内进行微小的优化，很容易使公司陷入 局部最优（Local Maxima）的困境。因此，必须保持对重大创新机会的探索和投入，才能确保公司在快速变化的市场中保持领先地位和长期活力。

20VC: 公司的媒体宣传策略是如何受到不同代际员工特点影响的？这些因素又如何影响客户支持策略？

Severin: Duolingo 目前在社交媒体上取得的巨大成功，很大程度上要归功于我们雇佣的 Z 世代员工。例如，我们团队的 Zaria Parvez 对于社交媒体的流行趋势、内容偏好和互动方式有着近乎天生的敏锐洞察和理解，这是其他年代的人难以达到的。

我有时看我们自己在 TikTok 上发布的那些爆款内容，也不能理解为什么它们会那么受欢迎。但这并不妨碍它们在目标用户群体中的广泛传播。这种代际差异不仅体现在社交媒体运营上，也渗透到产品设计乃至客户支持等业务的方方面面。

04.

团队文化

20VC: 在你和 Luis 的共同创业的过程中，最重要的默契和合作基础是什么？

Severin:我认为，判断两位创始人能否长期良好合作，最重要的一个指标是：在共同创办公司之前，是否有过在一起实际工作的经历。这里的工作指的是真正意义上的共事。

以我和 Luis 为例，在创办 Duolingo 之前，我们已经在卡内基梅隆大学作为教授和博士生的关系，共同从事研究工作长达 2 年时间。这段经历让我们对彼此的工作风格、能力边界、思维方式以及在压力下的表现都有了比较全面的了解。

我们在从师生关系转变为公司的联合创始人过程中也经历了磨合，为了明确各自的权责和决策机制，避免潜在的冲突，我们甚至在早期共同起草并签署了一份简单的协定，详细规定了重大决策的流程、各自的职责范围等，这份文件至今我还保留着。

我觉得创业初期是创始人之间最容易产生摩擦和冲突的阶段。我们当时争论最多的可能就是关于产品方向、具体功能实现以及招聘决策。但随着时间的推移，我们之间的默契越来越深。现在，我和 Luis 可能每隔一周才开一次正式会议，有时会议甚至只持续 10 分钟。但在需要共同决策时，我们往往能迅速理解对方的想法，甚至在对方开口之前就能大致预判到他的观点或反应。这是因为我们在创业的头六、七年里，几乎每天都在同一个办公室里，每周共事五六十个小时。这种长时间、高强度的并肩作战，使我们对彼此的了解甚至超过了各自的配偶。

20VC: CEO Luis 在产品开发中的参与程度如何？你的角色在公司发展过程中发生了哪些变换？

Severin: Luis 作为 CEO，至今仍然高度参与公司的产品开发工作，这在 Duolingo 这样规模的公司中是比较少见的，他会亲自参加绝大多数的产品评审会议，公司几乎每一个重要的产品变更都会经过他的审阅。

我个人的角色从公司成立以来，几乎每一年都在发生变化。最早期，我直接参与构建 Duolingo 的初代产品，后来我的工作重心逐渐转向代码审查、架构设计、后端搭建等更偏向技术管理和规划。在这之后，我又在团队管理和人才招聘方面投入了大量精力。

比如当初推动公司招聘第一位产品经理的人其实是我，这个决定在当时还引起了一些内部讨论，因为 Luis 基于他在 Google 被收购后与 PM 合作的经验，对引入 PM 持保留态度，因为他认为 PM 的价值有限，他自己和设计师团队就能搞定。但我坚持认为，既然几乎所有达到我们当时规模的公司都设有 PM 职位，或许我们应该尝试一下。事实证明，这是一个正确的决定，对 Duolingo 的后续发展起到了积极作用。

20VC: 在公司管理和个人工作方法上，有哪些可以分享的经验或原则？

Severin:我个人奉行的一个重要原则是 Reduce， Automate，Delegate。大约每个月或每个季度我都会系统性地审视自己的工作内容，并按照这个原则进行优化：

• Reduce：首先，我会思考哪些任务是完全可以不做，或者可以大幅简化的？如果我不做这件事，或者少做一些，会产生什么实质性的负面影响吗？如果影响不大，就果断减少或停止；

• Automate：对于那些确实需要做，但又无法进一步简化的任务，我会思考是否可以利用技术手段将其自动化。很多重复性的报告生成、信息查询等工作，都可以尝试使用 ChatGPT 等工具来辅助完成；

• Delegate：对于那些既不能减少，又难以自动化的任务，我会考虑将其委派给团队中合适的其他人来负责。

结合这些原则，我个人的工作重心目前聚焦在两个方面：

1. 思考和应对 AI 技术对 Duolingo 以及整个教育行业可能带来的影响和变革机会，这占据了我大约 80%的时间和精力；

2. 负责公司的并购和外部投资，寻找能够和 Duolingo 产生协同效应的潜在合作伙伴或投资标的。

文章来自于“海外独角兽”，作者“Siqi”。