垂类AI（人工智能），正在切入专业化的职业赛道。

　　在2026年世界互联网大会乌镇峰会期间，海亮科服携e生涯正式发布全国首个基础教育生涯大模型OpenSpan。据了解，相较于“有问必答”的聊天机器人，以OpenSpan为底座基层的e生涯定位于先摸清画像再规划的AI规划师。

　　海亮科服副总裁邵嶷认为，当前市面上高中三年基础规划师的均价5万到6万元，顶尖规划师费用则更高；而大模型可免费提供集成了资深从业者经验的规划指导，让学生们都能获得不亚于一二线城市的规划服务。

　　事实上，当前阶段，这类垂直大模型并不少见。仅就教育赛道而言，就不乏科大讯飞星火教育大模型、有道子曰、好未来九章大模型等，更多面向学情诊断、个性化学习规划等方向发力，走垂类服务路线。与此同时，通用大模型也在通过智能体等方式不断渗透教育细分场景。

　　在此大背景下，单一的垂直大模型产品能否构建起自身的竞争壁垒？AI商业化仍在爬坡阶段，聚焦明确场景的垂直大模型是否有望更快打开规模化落地空间？

　　垂直大模型和AI大厂挤入同一个赛道

　　规划师，指的是近年来悄然兴起的小众职业——教育规划师。这类从业者为学生定制个性化学习路径，同时向家长提供专业的升学指导建议。

　　教育部《2025年全国教育事业发展统计公报》显示，2025年基础教育在校学生达1.87亿人，生涯规划市场需求潜力巨大。仅高考志愿填报这一个环节，据艾媒咨询数据，2025年付费市场规模约10.9亿元，预计2027年将增至12.2亿元。

　　面对这么一个规模不小的市场，AI头部大厂早已有动作。

　　6月10日，阿里巴巴旗下千问上线全周期高考志愿填报Agent（智能体）。同日，百度正式发布今年高考服务全面升级方案，推出全新的AI志愿报告，引入真人专家背书机制，由资深志愿咨询师对AI生成的志愿报告进行专业审核认证，并向考生免费开放。今年，字节将“豆包爱学”推入豆包App（应用程序）入口，并从解题工具延伸至“豆包课堂”“同步课”等更多学习环节。

　　在此背景下，作为海亮集团旗下专注教育科技服务的品牌，海亮科服推出的OpenSpan面向的是6至18岁学生家庭，而非面向高考志愿填报这一单一节点、短期需求的工具。

　　快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰对记者表示，通用模型像一部百科全书，垂直模型更像领域专家。百科全书什么都懂，领域专家专精解决某类行业问题。

　　田丰表示：“单次决策这块地盘，通用模型已经拿下了，垂直模型剩下的阵地在时间轴上。通用模型擅长一次性‘会诊’，垂直模型手里有连续‘病历’。OpenSpan把服务对象定在6到18岁，真正押的是孩子12年的连续成长档案。”

　　在他看来，这场竞争争的是记忆归谁：谁能合法、持续地保存用户的长期数据，谁就握着别人搬不走的上下文。

　　邵嶷对记者表示，通用大模型会抓取互联网上海量杂乱信息，容易产生幻觉；而供给OpenSpan大模型的数据，专门围绕不同学生、多维度成长信息搭建，这些信息共同构成了这款大模型的底座。

　　无论如何，与AI大厂同处一个热门赛道，垂直大模型要直面差异化生存的考题。

　　在田丰看来，垂直大模型最终将走向分化：一类被通用超级入口收编，以技能或智能体形式接入平台换取流量；一类手握线下履约能力与专业资质，成为不可替代的供给方，而缺乏核心壁垒的中间层则会被淘汰。他指出，对教育类玩家而言，核心壁垒不是模型跑分，而是进校规模、跨年留存率与后端履约满意度。

　　垂直大模型成C端商业化更快落地方向？

　　就商业模式而言，目前，e生涯的基础规划服务免费，家长可以先通过AI获得基础建议，如果还需要更深入的真人咨询或进一步的专业资源，可自主选择相应服务。

　　邵嶷称，公司产品本质上面向C端（消费者端）家长与学生，但通过B端（机构或企业端）场景实现落地。

　　他表示，C端市场因用户差异大而最难做，垂直行业大模型反而可能比通用大模型更有C端变现机会。通用大模型很难满足C端“萝卜青菜各有所爱”的多样化需求，而聚焦生涯规划这类刚需场景，面向学生和家长提供C端服务，用户付费意愿更明确，商业化可能性更大。

　　截至目前，用户在AI学习服务上已经显现付费意愿。

　　网易有道2026年中报显示，有道学习服务收入达8亿元，同比增长20.9%；AI订阅业务持续放量，当期销售额约1亿元，同比增长超20%；旗下AI口语产品Hi Echo销售额同比实现翻倍增长。

　　那么，垂直大模型能否成为AI C端商业化更快落地的方向？在田丰看来，垂直大模型会率先让C端用户直接为AI掏钱，例如即梦（Seedance2.5模型）；而通用大模型会率先跑出C端规模，例如豆包。

　　“用户付钱买的是结果，很少是为模型本身付费。”田丰同时指出，用户不会为AI的“聪明程度”付费，但会为“避免决策损失”买单。

　　但田丰指出，这一垂直赛道并非没有短板。以生涯规划为例，核心痛点是决策频次低，且基础功能已被通用大模型免费覆盖，纯单点流量生意难以形成长期商业闭环。垂直玩家的破局方向，是将一次性高价决策拉长为长周期持续服务，把单用户价值从单个节点延伸至全成长周期。

　　工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受记者采访时表示，垂直大模型与通用大模型分属不同赛道，二者定位存在差异。如果通用大模型能够达到垂直大模型的服务效果，垂直大模型就很难参与竞争。

　　在盘和林看来，垂直大模型的竞争力，取决于其垂直深耕的深度，而非单纯和通用大模型做横向对比。不少垂直大模型本质上是通用大模型的能力溢出：依托通用大模型的算法底座，叠加垂直行业数据训练。在这种模式下，若能获取对应行业数据，通用大模型厂商随时可以切入垂直领域。

　　可见，通用大模型可能赢在规模和入口，垂直大模型则要赢在场景深度和结果交付。对教育类垂直大模型而言，竞争胜负手不在模型跑分，关键要看用户的真实使用黏性与长期留存。如果能在连续成长档案和全周期服务上做出优势，未必不能与通用大模型形成错位竞争，在细分赛道中站稳脚跟。