“一人独角兽时代开启”——2025年6月，“Global AI全球超早期AI应用投资加速器”平台发布，它颠覆传统孵化模式，定位为“比硅谷YC更早、更小、更快”的AI应用极早期投资引擎。作为Global AI的发起方之一，我们《商界AI》在梳理项目名单时，注意到FutureKey创始人陈卓然。
他的AI语言教育创业路径与Global AI"技术赋能产业变革"的核心理念不谋而合。在与Global AI总发起人李明顺的交流中，我们进一步了解到陈卓然从硅谷技术精英到教育创业者的转型轨迹——他不仅带着复杂系统优化的技术基因，更试图用AI重构"书读百遍其义自见"的语言学习本质，这一探索在当前教育科技赛道中令人耳目一新。
在AI技术席卷各行各业的当下，语言教育领域正经历着一场悄然而深刻的变革。陈卓然兼具计算机科学背景与十年语言教育实践，现在，他已经全身心沉浸到英语教学的变革之列。
从技术精英到教育创业者的跨界跃迁毕业于北京大学计算机科学专业的陈卓然，后在密歇根大学获得信息检索硕士学位，2000年代初，他在百度开启职业生涯，亲手打造的上下文相关广告系统原型后来发展为百度网盟，高峰期贡献了百度三分之一的收入，为几十万站长创造了广告收益。这段经历让他深刻理解了技术从0到1再到100的商业化路径，也培养了他对复杂系统的架构能力。
赴美加入Twitter和Pinterest后，他担任核心广告部门的主任软件工程师，深入研究互联网广告的供需两端。在Pinterest期间，他展现了卓越的系统优化能力——当时广告前端故障率极高，服务水平协议（SLA）不到90%，几百名工程师束手无策，而他仅用两个月就摸清根本原因，将SLA提升至99.5%。这种快速诊断和解决复杂系统问题的能力，成为他后来创业的重要资本。
在技术生涯之外，中英文启蒙教育一直是陈卓然的个人爱好。长达十年的一线教学实践中，他亲历了传统语言教育的痛点：结构主义语言学主导的教学方法将语言拆解为语法、词性等碎片，违背人脑自然学习规律，导致学习效率低下。他开始思考更本质的语言学习路径。
尽管在复杂系统优化领域积累了丰富的"1-10"或"10-100"经验，陈卓然始终觉得缺少从0到1创造新事物的体验。2023年，带着对AI技术发展的敏锐洞察和对语言教育的长期思考，他创立了FutureKey，旨在用大模型技术重构语言学习范式。正如他所言："复杂系统优化是成熟领域的精进，而创业是探索无人区的冒险，我想试试后者。"
创业过程中，陈卓然展现了马斯克式的务实风格——"创始人必须能解决最困难的问题，而解决问题的前提是深入一线。"当去年回国发现销售转化率低下时，他不懂销售就从零学起，将销售过程拆解为多个环节逐一剖析，两个月内使转化率提升近十倍，达到行业大厂平均水平。
商业模式："书读百遍其义自见"的教育回归陈卓然指出，20世纪以来的语言教育走了一条大弯路。西方引进的结构主义语言学，将完整的语言系统拆解为主谓宾定状补等语法成分，要求学习者从碎片入手建构语言能力，这与人脑自然习得语言的方式背道而驰。"就像把活生生的语言大卸八块，还美其名曰科学方法。"这种方法在中文和英文教学中均导致了效率低下的问题。
对比20世纪初的中文教育，传统私塾采用"读书百遍其义自见"的方法中金汇融配资，让学生通过大量诵读自然领悟语言规律，而非进行繁琐的语法分析。鲁迅《三味书屋》中记载的教学场景，正是这种方法的真实写照——先生不讲解语法，学生反复诵读经典，最终实现语言能力的内化。
陈卓然以NLP（自然语言处理）技术的发展为例，揭示了结构主义语言学的局限性。早期NLP完全模仿语言学家的思路，依赖人工标注分词、词性等语法信息，准确率最高仅达90%。而大模型出现后，无需人工标注、不做语法分析，仅通过海量语料训练就能实现对语言的理解，这与"读书百遍其义自见"的传统智慧不谋而合。
"大模型用神经网络模仿人脑，证明了语言学习应该回归本质——通过大量可理解的输入自然习得，而非拆解学习。"他提到，他的导师作为传统语言学权威，当年因人工标注成本高昂，研究语料仅几百几千句，而大模型时代的语料规模呈指数级增长，彻底改变了语言学习的方法论。这不可谓是大模型对传统语言学的颠覆，也为他的创业找到了破局之道。
基于上述思考，陈卓然带领团队开发了Futurekey（开心未来）英语学习法，其核心优势是"不背单词不记语法，学习速度快4倍"。该方法借鉴美国ELA教学"learn to read"（培养阅读能力）到"read to learn"（通过阅读学习）的路径。从零开始，18个月奠基，18个月突破，通过大量阅读原版书籍，3年内达到传统办法12年才能达到的英语水平。
这一方法是传统智慧与现代教育融合的典型案例，它与中国传统语文教育高度相似：先通过《三字经》《百家姓》等掌握基础词汇，然后直接诵读诸子百家，先生较少讲解语法，而是注重整体感悟。"我们不是标新立异，而是回归语言学习的本质规律，把被结构主义带偏的路重新掰回来。"陈卓然强调，人脑学习语言的效率远超机器，无需海量输入即可掌握，关键是方法要符合认知规律。"这实际上是在'复古'。"陈卓然指出，"我们跳出了过去几十年结构主义语言学的窠臼，回归到'用语言本身学语言'的本质。"
AI重构：教育全链条的效率革命2023年ChatGPT的爆发，为FutureKey提供了关键的技术杠杆。最初，团队仅用一天时间开发出AI作文批改应用，但他很快发现AI的潜力远超想象。一年后，从想不到到离不开，FutureKey的AI应用已经无处不在，覆盖招聘、运营引流、销售、绩效考核等所有企业流程：
1. 业务环节
学生作业批改；
教案开发；
英语水平测试；
2.运营管理创新中金汇融配资
招聘环节：AI辅助简历筛选和初面，提高人才匹配效率
销售培训：AI销售系统模拟客户场景培训销售，并作为"外挂大脑"同时处理多客户咨询
运营引流：生成个性化营销内容，精准触达目标用户
组织协同：AI担任流程裁判，解决部门间沟通不畅问题
3. 成本结构优化
降低运营引流成本；
降低销售转化成本；
降低交付和服务成本；
"如果没有AI，这个项目根本没有希望。"陈卓然坦言。在教培行业严重内卷的背景下，FutureKey通过AI实现了"少加班多干活"的良性循环，将重复性工作交给AI，让人力聚焦核心创新。
销售环节的 AI 革新销售是陈卓然应用AI进行革新的重点领域，效果也很可观。传统模式下，一个销售每天最多服务几十个客户，AI赋能后，预计效率可以提升一个数量级，每天服务几百个客户。
Futurekey的AI销售系统主要解决两大问题：
1. 客户分类：用AI快速筛选出最不可能转化和最有可能转化的客户，优化销售的时间精力分配。
2. 提效维度：AI实时提供话术建议、客户画像分析，使销售能同时应对多线程咨询
销售成本通常占机构总成本的15%-20%，销售环节效率提升意味着整体成本大幅下降，增强市场竞争力。这一模式与编程领域类似——同等人力可完成复杂度更高的项目。
此前他一直认为AI销售管理领域尚属空白，似乎只要涉足就能占据领先地位。毕竟销售领域体量庞大，却长期缺乏深度开发，他将之定义为一片未被开垦的处女地。后来与Global AI发起人李明顺交流时，他得知不少人已在布局AI销售管理，但深入了解后发现，当前多数实践仍停留在销售辅助环节，如线索筛选、AI自动生成获客笔记等运营层面的应用。像他们这样尝试用AI直接完成产品销售的案例极为少见，技术实现的难度也确实更大。他通过与资深业内人士沟通（服务了上百家大型企业的销售管理SaaS供应商）得知，部分企业内部测试已验证技术可行性，但是AI在销售领域的实际应用效果，高度取决于产品本身。
技术方案的轻量化设计：不依赖特定大模型的成本控制还值得一提的是，FutureKey的AI应用不绑定任何特定大模型，采用独特的轻量化技术方案，维护成本极低。陈卓然将大模型厂商比作"发电厂"，而他们则是"造电动车的"——无需自建发电厂，只需专注应用层创新。这种模式避免了巨额技术投入，使AI应用能快速落地并持续优化。
当被问及与猿辅导、字节等巨头的竞争时，陈卓然指出："他们更多是用AI优化传统教学流程，比如生成题目、扩充题库；而我们是用大模型重构语言学习范式。"传统机构如同"用电能制造更好的蜡烛"，而FutureKey则是"直接发明电灯泡"——前者在原有框架内改进，后者创造全新的学习方式。
实测数据显示，采用ELA方法结合AI辅助，学习效率比传统方法提升4倍。这种差异的本质在于：传统方法仍遵循结构主义语言学，而FutureKey则回归"用语言学语言"的本质，AI在此过程中不是简单的工具，而是赋能自然习得过程的基础设施。
AI为人赋能，而非替代一年多的AI实践让陈卓然观察到鲜明的人群分化：年轻一代自然接纳AI工具，而部分教育者仍在刻意设计"防AI"作业；有的家庭积极拥抱新技术，有的却宁愿花数万元买课程也不愿改变学习习惯。这些现象让他坚信："10-15年后，不掌握AI的人必将被边缘化。教育的意义、教师的角色都将因AI而重新定义，现在正是转型的关键期。"
在这场教育变革中，陈卓然既保持技术专家的理性——"AI目前还不能生成完整课程"；又展现出创业者的理想——"我们是用AI重构了整个语言学习范式"。同时，陈卓然的AI应用实践揭示了一个核心逻辑：AI不是要替代人类，而是要把重复性工作交给机器，让人类专注于创造性、情感连接等核心价值。在语言教育领域，AI既能通过个性化学习、实时反馈提升效率，又能让教师从机械性工作中解放出来，专注于学生的个性化指导和思维培养。
从百度广告系统到Pinterest技术优化，从传统语言教育反思到AI教育创业，陈卓然的经历勾勒出一条技术赋能产业的清晰路径。正如他所言："AI就像电力和互联网，不是特定领域的工具，而是渗透一切的基础设施。语言教育的未来，在于用技术回归教育本质中金汇融配资，让学习更自然、更高效。"在AI重塑各行各业的浪潮中，这种兼顾技术洞察与教育本质的思考，或许正是从技术突破到商业落地的关键所在。
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