遊戲中學語言有搞頭?解析EdTech獨角獸Duolingo的成長武器
遊戲中學語言有搞頭?解析EdTech獨角獸Duolingo的成長武器

本專欄內容為「IEObserve 國際經濟觀察」付費內容獨家授權《數位時代》,助讀者掌握最新的經濟變化,理解商業與產業趨勢,一同探索科技前沿潮流。每月取得4篇 IEO財經商業趨勢分析專文,取得更多產業乾貨報告,請點我

學語言一直是個規模龐大且需求不滅的產業,教育智庫HolonIQ估計2019年全球語言學習市場達18億人,語言學習支出高達610億美元,預估2025年將成長到1,150億美元,衍生許多教育科技(EdTech)商機。

在競爭激烈、進入門檻低的語言學習產業,長期霸占教育類App下載排行前3的Duolingo,是全球最大語言學習平台,也是iOS、Android雙平台收入最高的教育類App,坐擁3,670萬月活用戶、累計下載量逾5億次。其主要投資者為Google母公司Alphabet,目前除英文外,已提供約40種不同語言。

Sensortower Duolingo
Duolingo長期霸占教育類App下載排行榜前3名,累計3,670萬月活用戶、下載量逾5億次。
圖/ Sensortower

Duolingo旨在消除教育資源不平等,創辦人Luis von Ahn本身就是開發中國家(瓜地馬拉)出身,他希望無論貧富、所有人都能用App接受良好的語言教育。Duolingo亦透過遊戲化方式,讓學習者保持動力、快速入門一個語言。

而很多人學習英文需要一紙證書,來向求職公司或申請學校證明自己的語言程度。英文測驗證書是一個非常大的市場,不管是TOEFL、GRE都得花費大筆金錢,至少得噴幾百美元。

但因為疫情,許多考試無法舉行,許多學校採用了Duolingo的語言測試認證,包含了Yale、MIT、Stanford、Columbia等名校的大學課程,讓他們這項業務在2020年成長了超過568%。

Luis-von-Ahn-reCAPTCHA
Duolingo創辦人Luis von Ahn是瓜地馬拉出身,他希望無論貧富、所有人都能用App接受良好的語言教育。
圖/ reCAPTCHA

3大商業模式:訂閱、廣告、測驗認證

Duolingo是以免費語言學習App起家,變現模式基本採取廣告加上 Freemium(免費增值)的方式,可大致分為3個面向。

1.訂閱Subscription

訂閱產品Duolingo Plus主打無廣告體驗,以及額外的學習與遊戲化功能,訂閱期間可以分為一個月(12.99美元)、半年(47.99美元)和全年(79.99美元),截至2021年第1季,訂閱收入是Doulingo的最大收入來源,占了72%。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ IEObserve國際經濟觀察

2.廣告和其他

免費的Duolingo會在App中插入合作夥伴的廣告,或是額外的in-App購買特殊功能。

3.Duolingo English Test

測驗業務是向應試者收取49美元的一次性費用。這個測驗已經受到全球3,000多所大學課程的認可,作為國際學生入學英文水平的證明。也是Duolingo收入成長最快的業務。

duolingo test.png
Duolingo除了作為語言學習的App外,還新增了語言測驗的服務。這個測驗已經受到全球3,000多所大學課程的認可,作為國際學生入學英文水平的證明。

Duolingo的成長飛輪取決於漏斗中用戶的增長以及付費用戶的轉換,官方表示,學習效果愈好就會有愈多口碑推薦,吸引更多用戶加入,擴大用戶規模、累積數據,再進而加深產品創新與數據分析,促使更多使用者轉換成付費訂閱的用戶。

官方數據顯示,在月活躍用戶成長的同時,訂閱的轉換率也在成長,自2018年的1%提高到2021年第1季5%。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ IEObserve國際經濟觀察

而轉換漏斗的最上層是免費用戶,很多用戶都是用了很久免費Duolingo後(從數月到數年)才成為付費訂閱的用戶,從每年加入付費訂閱用戶的比率可以看到,約有5成是非當年加入的長期用戶轉換而成的。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ IEObserve國際經濟觀察

此外,平台要成功從用戶變現,不只是擴大規模,也要提升用戶的終生價值(LTV)。曾以年費訂閱Duolingo的用戶,後續12個月續訂比率達4成。

但曾經的月度訂閱者,在未來12個月的續訂率是9%。換句話說,忠實且有長期學習語言需求的客戶,比短期訂閱者的價值來得高很多,這也是為何Duolingo的目標放在吸引忠實顧客的轉換。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ IEObserve國際經濟觀察

客源無法全靠口碑,行銷成本驟升

雖然說Duolingo一直強調自己是靠優化產品體驗和口碑帶來的自然(organic)成長,不過若仔細看,其銷售、行銷成本在營收的比率從未低過20%,在最新的一季甚至增加到了有史以來最高的36%。

換句話說,其實Duolingo的成長基本上得靠加大行銷開銷來拉動;更不用說他們產品R&D成本的營收占比也未曾低於30%過。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ IEObserve國際經濟觀察

就此看來,Duolingo沒有證明自己的業績其實能隨著規模成長而提升獲利能力。研發和行銷費用加總後,從來沒低過5成。讓人懷疑在語言學習這麼競爭激烈的行業,Duolingo真有什麼特別能自然增長的方法、留住和新增客戶的能力?

除此之外,真實用戶的反饋很重要。如果你去搜尋Duolingo的評價,會看到大部分都認為該平台不是一個學語言的長期解決方案,僅適合一個非常初學、對那個語言完全不懂的人,畢竟是免費App。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ YouTube截圖

但提到在Duolingo長期學習或付費學習的評價,幾乎沒有看到太多好評,這也讓人懷疑他們能吸引長期忠實用戶的能力,畢竟這些人才是消費的主力。

當然,理論上前期免費用戶的漏斗開得更大,就能轉換更多長期付費的用戶,但是投入與產出是否合算,就又是另一回事了。

IEObserve國際經濟觀察
圖/ IEObserve國際經濟觀察

作為成長股的特色,就是要能夠持續繳出高速成長的成績,以及長期營運成長的可持續獲利模式,才能向投資人辯證你的價值。

而Duolingo作為教育的明星App,成長有餘、真實變現的能力則有待觀察,若是能像ETS(美國教育測驗服務社)這樣成為權威認證的機構,那肯定會是個巨大的生意(本人就是曾經被迫上繳可能破千美金給ETS的苦主),未來可以持續觀察。

最新10月號雜誌《無程式碼時代來了!》馬上購:傳送門 「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #教育科技
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓