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title: "多邻国（纪要）：指引刻意审慎，但用户问题驱使放弃追求短期变现"
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description: "以下为海豚君整理的$多邻国(DUOL.US) FY25Q4 的财报电话会纪要，财报解读请移步《多邻国：指引再暴雷，绿鸟真成 “Dead Duo” 了？》一、财报核心信息回顾 1. 2026 年度业绩指引 a. 预订量 (Bookings) 增长：10% - 12%。b. 营收 (Revenue) 增长：15% - 18%。c. 经调整 EBITDA 利润率：约 25%..."
datetime: "2026-02-27T01:07:52.000Z"
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author: "[Dolphin Research](https://longbridge.com/zh-CN/dolphin.md)"
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# 多邻国（纪要）：指引刻意审慎，但用户问题驱使放弃追求短期变现

**以下为海豚君整理的**$多邻国(DUOL.US) **FY25Q4 的财报电话会纪要，财报解读请移步****《**[**多邻国：指引再暴雷，绿鸟真成 “Dead Duo” 了？**](https://longbridge.com/zh-CN/topics/38929313)**》**

**一、财报核心信息回顾**

**1\. 2026 年度业绩指引**

a. 预订量 (Bookings) 增长：10% - 12%。

b. 营收 (Revenue) 增长：15% - 18%。

c. 经调整 EBITDA 利润率：约 25%。

**2\. 关键财务逻辑与趋势**

a. Adjusted EBITDA margin：Q1 预计为 25.5%，Q2 将环比下降约 3 个百分点（因投入加大），随后在下半年回升，Q4 达到全年最高。

b. 成本支出：研发 (R&D) 和营销 (S&M) 的支出增速将超过营收增速。

c. 毛利率：预计由于 AI 功能覆盖面扩大，云服务及计算成本增加，毛利率将略低于历史水平。

d. 资本配置：董事会已授权 4 亿美元 的股票回购计划。

**3\. 2026 年第一季度指引**

a. 预订量增长：11%

b. 营收增长：25%（反映了此前订单的递延确认，但下半年该增速会降至 15% 以下）。

**二、财报电话会详细内容**

**2.1 高管陈述核心信息**

1\. 核心语言业务：回归教学本质与免费体验

a. 教学质量提升：2026 年计划进行数千次 AB 测试，利用 AI 技术从根本上改变学习方式，目标是让教学效果更出色，从而提升口碑传播。

b. 优化免费用户体验： 公司意识到 2025 年 DAU 增速放缓（尽管已突破 5000 万，但增速趋势向下），因此将通过改善免费版体验来重新激活用户增长引擎。

**2\. 新增长引擎：多学科融合**

a. 跨学科布局： 数学、音乐和国际象棋被视为 “下一代增长引擎”。

b. 战略逻辑： 通过多元化内容进入非语言学习市场，进一步拉升整体 DAU 天花板，为 2028 年翻倍至 1 亿 DAU 的目标铺路。

3\. AI 战略：

a. 技术引领： 管理层认为 AI 将从根本上改变教育，多邻国意图引领这一转型。

b. 成本结构变化： 公司计划将 AI 功能推向更广泛的用户群，而不局限于极少数高付费用户，这将导致短期内毛利率有所承压。

**2.2 Q&A 问答**

**Q：关于公司当前的战略转型，AI 和技术创新如何支撑 2028 年实现 DAU 翻倍（达到 1 亿）的目标？在产品端有哪些核心优先级？**

A：我们正处于一个独特的历史时刻，AI 将彻底改变人们学习的方式。我坚信在未来几年内，AI 驱动的教学质量将媲美 “一对一真人导师”，且能兼具移动游戏般的趣味性。通过 AI，我们能够精准识别学习者的薄弱环节，实时解答疑惑并消除困惑。在语言教学层面，我们的 “Lilly 视频通话” 功能在模拟真实对话练习方面正变得越来越出色。

这种技术进步同样适用于其他学科。我们在股东信中提到，今年的目标是打造全球最好的数学辅助教学应用。全球有约 10 亿人在学习数学，这是一个巨大的潜在市场，我们有信心利用 AI 为这一庞大人群提供高质量的教学服务。这也是为什么我们认为现在是加速获取用户、扩大规模的最佳时机。

为了在 2028 年实现 1 亿 DAU 的目标，我们将重点投入三个方向： 首先是**持续提升语言教学质量**。语言目前是我们最大的业务板块，且在未来很长一段时间内仍将保持这一地位，这里仍有大量优化空间。 其次是**优化免费用户体验**。过去 15 年的经验反复证明，只要我们减少免费产品中的摩擦力，DAU 就会随之增长。 最后是**培育新增长引擎（新学科）**。以国际象棋（Chess）为例，上线不到一年，其 DAU 已达 700 万，我们认为自己已成为全球第二大国际象棋平台。令人兴奋的是，这还是在尚未进行任何应用商店优化（ASO）的情况下实现的。这些新学科的爆发力将是实现长期用户增长目标的关键。

**Q：关于 Video Call 功能的路径规划，公司如何考虑在 Max 与 Super 订阅层级间的平衡？特别是随着 AI 推理成本下降，将该功能下放至 Super 层的逻辑及对财务的影响是什么？**

A：几年前我们刚推出 AI 功能时，由于当时 AI 推理成本极高，我们策略性地将其放在了最高定价档位 Duolingo Max 中。但我们当时就明确过，一旦成本下降，我们将实验把这些功能推向更广泛的层级，因为我们的终极目标是服务尽可能多的学习者。目前，视频通话的成本在过去两年中已显著下降，这让我们有信心尝试将其引入 Super Duolingo 层级。

这符合我们一贯的 A/B 测试文化。虽然我不确定测试的具体结果，但存在两种可能：一是视频通话会显著提升 Super 层的留存率和签约率，从而增加整体收入；二是它可能会因为削弱了 Max 层的吸引力而导致预订额下降。如果预订额下滑过大，我们会采取折中方案，例如对 Super 层用户实行计次限制（如每天一次通话），而对 Max 层用户维持无限次访问。

目前 Super 订阅用户数大约是 Max 的 10 倍。如果我们将视频通话引入 Super 层，意味着享受对话练习的用户规模将扩大 10 倍。我们现在是从强者的地位出发主动进行这一调整，因为目前公司财务状况极其强劲，且市场上并没有让我们感到威胁的竞争对手。我们更倾向于在竞争出现前主动优化产品矩阵，而不是在几年后被迫进行防御性调整。

从财务角度补充一点，我们在制定今年的业绩指引时，已经预留了充足的实验空间。当前的指引已经考虑到了这些产品策略的调整和实验可能带来的波动，目的是确保我们在做对客户正确的事情的同时，依然能够维持健康的财务表现。

**Q：移除变现摩擦后 DAU 增长预计何时重新加速？目前 Q1 的用户表现如何？**

A：在上次财报会中，我们确实提到了将重心转向用户增长，主要基于两个原因。首先是我们在 2025 年观察到了 DAU 增速的放缓趋势；其次是我们坚信当前是 AI 带来的独特机遇期，与其接受增速放缓，不如主动发力去加速增长。

自上季度以来，情况发生了两个变化：一是用户增速放缓的趋势在数据中得到了进一步确认，目前我们预计 2026 年全年 DAU 增速在 20% 左右；二是我个人对 AI 的信心进一步增强，这让我坚信必须将绝大部分精力投入到 DAU 的扩张上。目前的 2026 年计划和指引，正是基于这一 “增长优先” 的逻辑构建的。

**Q：关于 2026 年战略重点的重新分配，其对财务的影响似乎比此前预期的更大，自上季度以来公司对用户增长的判断有何变化？**

A：财务指引确实反映了这一战略转向。目前 Q1 的实际表现其实是高于指引的，这证明了业务基本面非常健康，但考虑到后续季度面临极高的对比基数，我们保持了审慎。我们现在是在为 “更大的奖赏” 而努力。

从财务模型算一笔账：如果我们维持现状，未来几年可能会成为一家营收 15 亿美元、经调整 EBITDA 4 亿多美元的公司；但如果我们能实现 1 亿 DAU 的目标，结合合理的变现假设和规模效应，公司规模有望冲向 25 亿美元营收和超过 7 亿美元的 EBITDA。我们全公司都以此为目标，虽然这种投入在财务模型上的正面反馈会比较滞后，主要体现在 2026 年年底，并在 2027 和 2028 年变得更加显著，但这是正确的长期选择。

**Q：除了以上因素，增长放缓是否源于市场饱和或竞争加剧？**

A：关于竞争饱和，我们完全不担心。目前多邻国占据了全球语言学习 App 约 85% 的 DAU 份额，且这一比例长期保持稳定。在市场渗透率方面，美国目前仅有 2% 的互联网用户每天使用多邻国，英国为 3%，德国为 4%。即便我们只是让全球各地的渗透率达到美国现在的 2% 水平，我们的 DAU 也能翻倍。我们调研了流失用户，发现绝大多数人停止使用是因为 “放弃了学习”，而不是转向了竞品。

**Q：“口语冒险（Speaking Adventures）” 和覆盖前九大语言 DAU 的高阶内容预计何时上线？**

A：产品进度方面，“口语冒险（Speaking Adventures）” 是一款结合文本和语音交互的类游戏功能，将面向所有免费和付费用户开放。目前该功能已进入测试阶段，**预计将在今年年中全面铺开。**

关于高阶内容的构建，这并非一个长达数年的工程，而是近在咫尺。在一两个月内，我们前九大语言（覆盖 90% 以上的 DAU）的课程都将提供对应多邻国 129 分水平（高阶）的内容。这个分数极其重要，因为它是获得该语言相关工作的门槛。内容上线只是第一步，在今年剩下的时间里，我们会像打磨其他功能一样，通过数据反馈不断迭代，使其更加完善。

**Q：关于社交营销策略，近期 TikTok 上的病毒式传播热度似乎较去年有所回落，公司如何优化这一获客矢量？**

A：关于社媒营销，我们的团队依然保持着业内顶尖水平，目前的视频仍能获得数百万次的播放量。确实，与去年同期相比存在落差，因为去年我们曾多次产出 TikTok 全平台播放量第一的 “神级” 爆款，这种极高的基数很难被持续复制。社交平台的算法演进使得保持这种统治力的难度显著增加。尽管如此，我们仍将坚持追求病毒式传播的策略，并对目前的产出结果感到满意。

**Q：Video Call 功能在增加用户开口说话时长方面表现如何？将该功能引入 Super 层级对提升参与度和预订额有何帮助？**

A：在 Video Call 的产品迭代上，进展非常理想。从数据上看，用户在通话中的 “人均开口单词数” 呈现出持续的单调增长趋势。我们正在不断优化 AI 角色 Lily 的引导能力，通过在对话中提示用户 “在下一句中尝试提问” 或 “尝试使用 connect 词汇” 等方式，有效地诱导用户进行更深度的语言产出。

我们认为，将 Video Call 开放给更多 Super 层级用户，最大的价值在于培养更多的 “品牌推广者”。我们观察到，很多原本对 App 学习效果持怀疑态度的用户，在使用了视频通话功能并实现流利交流后，会自发在社交媒体上分享他们的成就。这种来自用户的真实口碑和参与度的提升，将最终转化为强劲的品牌推力和预订额增长。

**Q：改善免费用户体验后，长期的变现策略将如何演进？公司是否在过去过度变现了用户，未来将如何平衡 DAU 增长与商业化？**

A：这是一个非常核心的问题。目前多邻国正处于一种矛盾的状态：一方面是 “变现不足”，我们的付费用户占比仅为 10% 左右，而参考 Spotify 等成熟的免费增值（Freemium）模式，其付费率可达 50% 左右，我们显然还有巨大的提升空间；但另一方面，我们又是 “变现过度” 的，因为我们过去发现提升收入最快的方法是 “增加摩擦”，即通过设置障碍来迫使订阅，但这已经损害了 DAU 的增长。

我们现在的反思是：增加摩擦虽然见效极快（比如通过加倍广告负载，我下周就能每天多赚 5 万美元），但它与 DAU 的长期增长目标是冲突的。因此，在 2026 年，我们将利用这一年时间去探索不依赖 “制造障碍” 的变现路径。

未来的重点将转向基于功能价值和情感驱动的变现。例如增加更多像 Video Call 这样具备强吸引力的功能，或者借鉴游戏行业的成功经验，引入如虚拟化身定制等付费点，多邻国在产品形态上其实具备很强的游戏属性。虽然这种通过增加价值而非制造障碍的变现方式见效会慢一些，但考虑到目前仅有 10% 的付费转化率，我们对这条更健康、更具可持续性的路径充满信心。

**Q：关于国际象棋达到 700 万 DAU 的披露，应如何理解这部分用户与主 App 用户的重叠关系？这是否意味着语言业务的增长在放缓，还是说用户在同时使用多个学科？**

A：国际象棋在不到一年内达到 700 万 DAU 确实是一个惊人的增长。目前，这些用户中的大多数是从语言学习业务转化而来的，因为通过主 App 的直接沟通渠道触达存量用户，远比从外部获取全新用户的成本更低。所以目前最普遍的情况是，用户在多邻国上既学习语言，又练习国际象棋。

这并不代表语言学习业务的增长受到了蚕食。事实上，语言类课程的增长速度与公司整体 DAU 增速基本保持同步，它依然是我们体量最大的核心业务。现在的增长逻辑更多体现为存量用户在平台上的 “双重参与”，而非学科间的此消彼长。

随着时间的推移，我们观察到品牌认知的溢出效应正在显现：越来越多的人开始意识到多邻国有国际象棋内容，并开始吸引一部分专门为下棋而来的纯新用户。虽然这需要一定的转化时间，但国际象棋正逐渐形成自己独立的获客引擎，而不仅仅依赖内部转化。

**Q：关于预订额（Bookings）展望，考虑到视频通话功能在 Super 层级测试的不确定性，指引中对 Super 转化率的假设与以往有何不同？**

A：我们可以拆解一下指引背后的逻辑。从 Q4 约 24% 的预订额增长率到目前的指引水平，这中间的缺口（降幅）大约可以一分为二：其中一半归因于 Luis 提到的用户增速持续放缓的影响；另一半则反映了我们正在采取更审慎的变现策略，即主动移除一部分用户摩擦。

关于变现的具体演变，正如大家所知，多邻国拥有极其深厚的 A/B 测试文化。我们目前的指引旨在为公司预留出足够的实验空间。在公司财务状况极其稳健的当下，我们认为值得去牺牲短期增速，以换取触达长期更大目标的机会。

**Q：管理层需要多久才能通过数据确认这一战略调整是否成功？**

A：至于需要多久才能验证成功，这确实需要一点时间。我们需要进行大量的底层产品调整，并观察用户的长期行为反馈。我们在年底的指引中加入了一定程度的保守预期，届时我们应该能初步看到这些调整带来的正面效应。

**Q：在 2026 年的业绩展望中，是否包含了不同订阅套餐的价格调整计划？**

A：这一年我们会像往年一样进行大量的价格测试，甚至频率会更高，包括上调或下调价格。我们对所有可能性都保持开放态度。

目前的业绩展望中已经综合考虑了这些实验的预期结果。但需要明确的是，我目前无法断言 “因为加入了视频通话功能，Super 会员的价格就一定会涨”，因为我们必须等待 A/B 测试的最终数据。我们是数据驱动决策，而非拍脑袋决定定价。

**Q：实现 1 亿 DAU 的中期目标是否意味着营销开支将持续维持在高位，且在整个期间内都将变现置于次要地位？**

A：我们的营销效率目前依然极高，相关支出仅占总收入的一小部分。虽然营销支出的绝对金额每年可能会增加，但我认为在 2026 年之后，我们将获得更强的规模效应。从逻辑上讲，拥有 1 亿 DAU 将从根本上重塑公司的业务体量。虽然现在很难给出 2026 年之后的具体财务模型，但我对后续的多元化变现非常乐观。特别是我们的直接广告销售进展良好，此外，基于我们极具亲和力的品牌形象，针对虚拟化身的内购业务（IAP）也蕴含着巨大的商业潜力。

**Q：公司在未来几年如何平衡获客成本与变现的关系？**

A：多邻国的业务模式具备极强的抗压性和扩展性，即便在当前的规模下，我们也已经证明了其能够产生巨大的杠杆效应。虽然我们目前正处于一个为了长远增长而进行的 “投资期”，但这并不意味着我们需要成倍增加员工人数或营销支出。

我们现在的投入是基于盈利和现金流都非常稳健的 “强者姿态” 进行的。未来在重返变现增长路径时，我们会采取更聪明的方式，在保持核心利润率和自由现金流生成能力的同时，实现业务规模的跨越。

**Q：公司是否会降低广告在变现中的地位？在不增加广告负荷的前提下，如何提升广告收入？**

A：我们不太可能增加广告加载率。目前广告仅出现在课程结束时，这个频率在今年内不会增加，因为大幅增加广告展示量与我们当前 “优先驱动用户增长” 的战略背道而驰。过去，我们确实在广告业务上投入精力不足，主要依赖于最低限度的第三方网络广告。

现在的核心战略是提升单位广告的价值。我们正转向直接交易模式，这会带来双重利好：首先是广告质量的质变，用户将看到类似迪士尼这样的大品牌广告，而非那些籍籍无名的低端游戏广告；其次，直客模式下的单位广告收入（CPM）显著更高。

此外，我们正在进行一些非常前沿的尝试。我的愿景是实现 “沉浸式语言广告”，即如果你正在学习西班牙语，你会看到部分内容由西班牙语呈现的广告。这种模式下，用户不仅不排斥，反而会因为其教学属性而更加专注，这能极大地提升广告主的转化效果。虽然这些尝试仍处于实验阶段，但总体思路非常明确：广告负荷不增加，但单位广告的变现效率将大幅提升。

**Q：市场担忧 AI 翻译工具和通用聊天机器人的兴起是导致 2025 年用户增速放缓的主因，公司为何有信心排除这一因素？**

A：关于 AI 翻译的威胁，这在内部并不是我们担心的问题。事实上，大语种之间的 AI 翻译（如西语对英语）在过去十年里已经趋于完美，这并非新鲜事物。我们的用户动机非常明确：一类是将其作为利基爱好，他们享受学习过程本身；另一类是纯粹为了掌握英语这项技能。我们的流失用户调研从未显示用户是因为转向翻译工具而离开，最核心的流失原因是 “变得忙碌”，这通常意味着他们被社交媒体分散了注意力，而非被翻译工具替代。

**Q：目前提升用户体验的举措在数据上有何反馈？预计 DAU 增长何时能实现稳定？**

A：在产品数据反馈方面，我们已经尝试将一些原属于 Max 层的特权功能下放给免费用户。虽然我们观察到用户对这些功能的参与度和喜爱度有显著提升，但必须坦诚地说，目前尚未在 DAU 数据上看到那种 “大功告成” 式的爆发性增长。这符合我们的预期，因为产品逻辑的传导需要时间。正如我们之前提到的，大家应该期待在今年年底看到相对稳健的增长修复结果，而不是当下。

**Q：关于 Duolingo Max 的首批大规模续约表现如何？这在多大程度上驱动了将 Video Call 下放至 Super 层级的战略决策？如果发生层级转换，预计会对订阅数据产生何种影响？**

A：针对 Max 的表现，我想澄清的是，我们并没有因为 Max 的任何数据表现不佳而被迫做出调整。事实上，Max 的续约和留存数据都非常不错，我们对此很满意。将 Video Call 下放至 Super 层级完全是一个 “进攻性” 的举措。我始终认为，随着 AI 推理成本的大幅下降，将这种核心功能仅封锁在极少数人使用的 Max 套餐中已不再合乎逻辑。

我们的哲学是：在成本允许的情况下，应尽可能向最广泛的用户群提供最好的功能，甚至未来如果成本进一步降低，我们可能会考虑将其完全免费化。我们的核心利益在于拥有尽可能庞大的用户基数，并寻找多元化的变现方式，而不是守着一小部分用户收高价。因此，这次调整是基于 “做对用户正确的事” 这一原则，而非对 Max 业务的防御性反应。

**Q：在 2026 财年的指引中，对于 Video Call 下放至 Super 可能导致的 ARPU 趋势变化（尤其是 Max 用户降级到 Super 的风险）做了哪些假设？**

A：坦率地说，我们目前也无法确切预知这次 A/B 测试的最终走向。但我们在制定业绩指引时已经设定了一个合理的波动区间，并确信最终结果会落在这一区间内。我们拥有多种手段来确保财务表现不偏离预期。

例如，如果测试显示在 Super 层级提供视频通话严重侵蚀了 Max 业务并带来了负面财务冲击，我们会立即调整策略，比如对 Super 用户实行 “限额制”（如每天仅限一次通话），而维持 Max 用户的无限访问权限。总之，我们会根据测试反馈灵活调整产品颗粒度。虽然具体的演变路径尚不确定，但我们会始终将财务表现锚定在已公布的指引框架之内。

**Q：关于数学学科的增长机会，公司是否会考虑通过学校渠道进行分发？针对这一极具潜力但用户动机与语言学习不同的领域，获客策略有何考量？**

A：数学是一个非常特殊的市场，全球有约 10 亿学习者，规模与语言学习相当。但二者的核心差异在于：语言学习者通常是自发想学，而数学学习者（主要是 K-12 学生）往往是 “不得不学”。

在进入市场的策略上，我们的第一步是把产品打磨到极致。从内部版本看，我们的数学课程表现非常出色。虽然我们考虑过学校渠道，但目前的假设是，与其去和学区谈复杂的政企交易，不如先将产品定位为 “学校教育的有力补充”，直接竞争对手是像公文数学这样的课外辅导机构。

从长期来看，数学学科最具吸引力的一点是：尽管孩子们可能不愿主动付费，但家长为数学教育买单的意愿极高。这种 “家长付费、孩子使用” 的模式将为我们带来非常可观的变现潜力，尽管这在今年还不会产生明显财务贡献，但它是我们实现长期 DAU 和收入目标的重要基石。

**Q：多学科（数学、音乐、国际象棋）的投入是否会显著提升平台的留存率？**

A：在留存率方面，目前的付费留存数据非常健康且保持稳定。虽然我们观察到使用多学科的用户通常拥有更高的留存率，且这类用户的比例正在随学科增加而提升，但在财务建模上我们依然保持谨慎，并未假设留存率会出现显著的跳升。我们认为，持续提升产品力的获客效应也会正向反馈给存量客户。目前公司的策略是假设留存率维持现状，但这确实是一个潜在的向上增长点。

**Q：AI 虽然是公司的优势，但它也降低了开发门槛，公司如何看待可能由此产生的新竞争对手风险？**

A：关于 AI 驱动的竞争风险，AI 的确能加快开发速度，但这不仅适用于新进入者，同样也适用于我们。市场上对 “复制一个像多邻国这样的应用” 存在误解，即便有人能用 AI 快速写出代码，但要复刻我们在过去十多年里积累的、针对数百万个极端情况的精细化处理逻辑，以及那些能够极致驱动用户参与和教学效果的产品细节，可能需要数年的时间去梳理。

更核心的壁垒在于我们的分发优势和免费产品策略。多邻国占据了全球语言学习 App 约 85% 的 DAU 份额。一个新竞争者入场后，通常需要依靠效果广告来获客。然而，由于我们的免费产品做得极好且具备巨大的规模优势，新入场者很难在保持免费的同时让广告获客模型跑通。一旦他们被迫设置付费墙，其增长规模就会立即受限。在多邻国的发展史上，我们已经见过数百个试图挑战我们的应用，但它们最终都受困于分发瓶颈，难以真正成长。

**Q：Q：在 AI 时代，多邻国是坚持做独立的学习 App，还是考虑成为通用大模型（LLM）平台上的一个插件或应用层？此外，公司向 “AI 原生” 技术栈转型需要多长的投入周期？**

A：关于是否应接入 LLM 代理还是保持独立 App，我们可以参考历史。过去当智能手表或智能音箱（如 Alexa）兴起时，很多人也曾认为那是 “下一件大事”，甚至建议我们要全面进驻。我们曾犯过早期就为手表开发 App 的错误，但后来发现除了运动类，手表 App 并无大用。我们的判断是，如果消费者行为发生剧变导致 App 消亡，我们定会跟进。

但多邻国本质上更像是一款游戏，人们喜欢它是因为动画、视效带来的参与感，就像玩《糖果苏打传奇》一样。这种基于视觉和情感的参与感是纯文本的聊天机器人无法提供的。因此，我们目前仍坚信投资并打磨一个极具视觉美感的独立体验是正确的方向。

在 “AI 原生” 转型方面，多邻国始终是一家技术驱动的公司，我们的目标是尽可能快地采用 AI。事实上，我们有时因为步子迈得太快而引起争议（比如我之前写过的一些备忘录）。你会看到我们始终走在 AI 应用的前沿，这并不是一个需要几年时间才能完成的 “重新定位”，而是一个持续进化的过程。我们将继续在技术栈的每一个环节采取下一步行动，保持我们在 AI 学习领域的领先地位。

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