“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，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

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，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。