文｜周鑫雨
编辑｜苏建勋
如果不出意外，一个03年出生的普通学生，大概率会在2026年6月读完本科，紧接着步入社会，成为“牛马”
然而，对03年的李文轩和钟子湫而言，2022年底发布的ChatGPT，成了那个意外——大胆的决定接踵而来：辍学，全职创业。
“大学突然没意义了，我们学的东西ChatGPT基本能搞定。”彼时正在美国加州大学伯克利分校计算机系读大一的李文轩，发现了一个残酷的事实：即便参与大学课程，自己的专业知识依然能被ChatGPT轻松覆盖。
但从中，他也看到了AI带来新的内容交互形式的可能。2023年中，大一结束后，李文轩与高中同学、在纽约大学Stern商学院金融专业的钟子湫一拍即合，选择辍学创业——擅长算法的李文轩担任CEO和CTO，拥有社媒运营经验的钟子湫担任COO和CMO，切入的方向为AI教育。
如今，他们的产品，被定义为“下一代Agentic个性化知识内容生成平台”的ThetaWave AI，付费订阅上线9个月，ARR（年化收入）已经突破100万美金。
近期，《智能涌现》独家获悉，ThetaWave AI完成数百万美元Pre-A轮融资，由BAI资本、高瓴创投领投，美国本土基金MBA Fund等跟投，种子轮股东奇绩创坛持续加注，探奇资本担任本轮独家财务顾问。
若是研究ThetaWave AI的团队样本，你就会发现，这个10人规模的小团队，全是00后。在如今信奉“年轻人”“小天才”的AI赛道中，ThetaWave AI的年龄画像，为他们带来不少的关注度。就连曾经一名FA也建议李文轩，得把00后，写进BP里。
△ThetaWave AI成员，后排右二、右三分别为李文轩和钟子湫。图源：受访者供图
但在和我们的交流过程中，李文轩和钟子湫一致认为，这个标签是把“双刃剑”。
“打上00后标签的关键在于，要让别人相信，你的年龄和你做的事是匹配且合一的。”钟子湫告诉我们。
与大厂和创业老炮们不同，李文轩认为，作为“00后”的优势在于，他们本身就是最熟悉学习、离学生最近的一批人。
李子轩和钟子湫都曾是“学霸”。高中期间，李文轩曾获得物理奥赛金牌，并在17岁获得了在腾讯推荐算法部门参与研究的机会；钟子湫曾将高中学习笔记挂在网上售卖，最终销售额高达十多万元。
“以前，人需要去主动适应知识；如今，AI可以让知识去主动适应人，在与人互动中变成更易吸收的形式。”ThetaWave AI的产品构建，源于两名刚完整接受K12教育的创始人的判断：AI会重构人与知识的互动形式。
“知识一旦被呈现出来，它就是‘死’的，就无法适应人了。”李文轩举了个例子：假如你对量子物理感兴趣，结果光入门专业书就有三四百页，你的好奇心瞬间就被消磨了，“为什么我们觉得学习反人性？因为我们需要去适应知识。”
如今，依托于AI大模型飞速发展的多模态理解和生成能力，个性化、互动式的知识管理成为了可能。ThetaWave AI能做的，就是将复杂的知识，转化为更易被用户吸收的形式。比如，一篇几万字的全英论文，能被平台快速总结为结构化的笔记。
△ThetaWave AI对一篇几万字的全英文专业论文的笔记总结。图源：作者试用
目前，ThetaWave AI面向的主要用户，并非K12教育阶段的学生，而是大学生；切入的主要场景，则是大部分学生党，“最痛”也最刚需的场景——记笔记、整理复习材料。
将大学生课堂笔记作为切入场景，李文轩有两个考量：第一，产品需要尽早收集更多个性化学习数据，因此切入课堂笔记这样的高频、刚需场景；第二，学生在K12阶段所受的教育较为同质化，每个人的学习习惯在大学阶段才开始个性化。
因此，当下的ThetaWave AI，提供了两种高频场景下的知识管理模式：
首先，是针对现成多模态资料（比如课堂PPT、论文、音频、网站、Youtube等）的笔记生成、知识总结、知识问答；
其次，是针对课堂、会议等场景的实时转录、实时笔记功能。
△ThetaWave AI。图源：官网
对学生党用户，尤其是考生而言，ThetaWave AI的吸引力，在于实用。
ThetaWave AI提供了文字笔记、思维导图、图文、记忆卡片、AI播客5种常用的知识整理和归纳模式，同时还能生成测试题，帮助学生进行知识的检测和巩固。
△ThetaWave AI提供的笔记总结形式。图源：作者试用
对不少AI教育产品来说，最大的隐形对手，不是猿辅导、斑马AI等老牌教育公司，而是ChatGPT、豆包等使用门槛更低、用户渗透率更高ChatBot。
但在李文轩看来，ChatBot仍有诸多局限性。2024年下旬，在ThetaWave AI诞生之前，李文轩和钟子湫曾回了一趟美国。
他们发现，即便ChatGPT、Claude、Gemini已经成为学生群体高频使用的AI工具，但面对大量、复杂、多模态的信息源，ChatBot只能做颗粒度较粗的信息归纳，无法快速理解其中最精华的内容，也无法理解各个知识点之间的层级关系。
△ThetaWave AI（左）和ChatGPT（右）对同一份PPT的笔记总结。图源：作者试用
与此同时，ChatBot总结的笔记，在李文轩看来，依然是“死”的，无法根据用户的偏好实时编辑、查询、调整形式。因此，学生群体需要适应知识的痛点仍然无法得到解决。
针对学生笔记场景，团队前期基于千问、GPT等第三方模型，做了大量的调优和Agentic工程。
比如，当下AI大模型对PDF的识别精度并不高，团队通过自研PDF等文件的图文解析和识别模型，提高了对原始信息源的识别精度；针对笔记生成，团队开发了一个多Agent的工作流，分别负责识别文件、输出JSON格式、提取知识点、二次笔记生成等流程。
在ThetaWave AI的笔记面板中，除了对文字、图表等内容的基础编辑功能，用户还可以通过选择特定内容，做AI查询、AI润色、AI配图、翻译等个性化编辑和学习。
△ThetaWave AI的笔记编辑、互动功能。图源：作者试用
ThetaWave AI上线一年来，团队并不相信，创业存在现成的、可以直接复制的成功方法论。
钟子湫曾经合作过大厂出身的产品增长和运营，但她发现，这些运营老炮往往陷入一种思维惯性：上来先问给多少预算买量，根据既往经验肯定或否定某些渠道，再让公司接入某些三方监测后端。
“我们是初创公司，留给运营的经费有限，而且产品还处于初期增长阶段，其实接入三方监测后端还为时过早。”她并不欣赏直接套用现成经验的方法论，“大厂的方法大多用在一些已经验证了的模式上，初创公司的优势在于可以灵活测试还没验证的模式。”
ThetaWave AI的增长体系，是钟子湫和团队早期一点点靠“贴身肉搏”的朴素形式摸索出来的。
她十分看重社交媒体的自然传播，而非重金投流。一方面，出于现实的考量，初创公司需要避开和大厂的投流竞价。
另一方面，“用户的注意力在哪里，我们的未来就在哪里”，钟子湫告诉我们，测试自然增长的因素，本质上是测试用户对产品的兴趣点，进而反馈到产品设计上。
创业初期，Thetawave的增长团队平均每天要做上百条短视频，上传到各个平台没有粉丝基础的测试账号上，通过控制变量的模式，测试出决定视频能否火爆的因子。发现每一个因子，往往要经过10多轮的测试，但每天的成本其实还不到大厂千万投放预算的零头。
他们发现，决定视频能否爆火的往往是很细微的元素，比如ChatGPT的logo和使用界面是否要出镜、视频中是否要出现ChatGPT的报错页面。
近期，团队注意到，他们拍摄的“教授发疯”系列视频，走红的关键，是必须展示“帅气的教授”发疯带来的反差感。
△“教授发疯”系列视频。图源：TikTok
测试出走红因子后，团队就需要在TikTok、小红书等平台上进行批量的复制。在每个平台上，钟子湫和增长团队平均管理着上百个矩阵号，作用涵盖走红因子测试、不同市场的本地化微调、官方宣传，以及具有一定粉丝体量的传播放大节点。
为了批量制造传播效应，ThetaWave AI的增长团队还招募了几百名不同国家、地区的素人学生博主，根据团队积累的爆红视频框架拍摄视频，在上传到自己的社交平台上——每十天，都能在Instagram TikTok等各大平台获得上千万的曝光流量。
“这套方法论也不是一成不变的。我们的产品每天都在迭代，平台的推荐算法也在变。”如今，钟子湫带领的增长团队将每天发布的测试视频数量，提高到了70-100条。她每天也需要研究大量的竞品传播案例，和年收入上亿的跨境电商从业人员交流经验，“最重要的还是自己去实践，不然经验永远都是别人的。”
依靠这样一套暴力美学的增长方式，截至目前，ThetaWave AI每周用户增长率保持在20%以上，其中，90%的增长来自自然流量和用户的自发传播。
产品上线初期，ThetaWave AI的主要用户，是在英、美、澳、加留学的华人学生群体。而后，随着社交媒体推广产生了影响，英美本土用户的比例开始增加。
近期，钟子湫发现，欧美之外的市场还蕴藏着丰富的金矿：“随着社媒推荐，我们西班牙、德国、韩国的用户增长得很快。非英美的T1国家，是被低估的市场。”
订阅付费，则是ThetaWave AI主要的商业模式。目前，产品提供了3档订阅模式：年付、季付，以及针对考前突击需求推出的周付。钟子湫告诉我们，ThetaWave AI的付费率维持在7%-8%，次月付费留存率为85%，处在健康的水平。
△ThetaWave AI的三种订阅模式。图源：作者试用
辍学创业两年来，李文轩从来没有后悔过自己的选择。
他曾经幻想过，如果自己没有果断辍学创业，如今会过着怎样的人生：在伯克利卷四年GPA后，自己的代码能力依然完全不如Claude；毕业后，大概率成为求职无门的初级码农。
如今，和他同期的计算机系同学，也正在面临找工作的难题。不少人找他询问，哪里还有工作机会。
他也庆幸，自己没有等到2026年毕业后创业，而是在三年前果断辍学。
李文轩形容，2025年之前，团队都在试错，将找人、找钱、找方向的坑都踩了一遍，“如果没有更早出来，我们就没法积累经验，在2025年快速抓住AI应用的机会。”当他们选择切入AI知识管理的赛道，国内赛道还几近空白，这让ThetaWave AI获得了一波先发优势。
当下，教育领域，已经成为AI最为确定的落地场景之一：有用户，有钱。比如，高途（跟谁学）联合创始人张怀亭创立的“与爱为舞”，平均月收入达到了上千万元。
在某种意义上，ThetaWave AI的两名创始人，代表了如今“00后”在教育赛道，不同于在线教育老炮们的一种创业模板：拥抱最新的AI技术，从同龄人的需求出发，为自己这一代人打造AI产品。
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