AI教育領域近期完成一筆標誌性孖展：硅谷學生創業團隊VideoTutor宣佈獲得由幣安創始人趙長鵬（CZ）旗下YZi Labs領投、百度風投、錦秋基金、Amino Capital、BridgeOne Capital及多位知名投資人聯合參投的1100萬美元種子輪孖展。該孖展為當前硅谷學生創業項目中規模最大的種子輪，也是近期AI教育賽道金額最高的早期孖展之一。

VideoTutor核心產品為「一句話生成AI視頻講解」的教育Agent系統，專注於數學等STEM（科學、技術、工程、數學）學科，定位為理科領域的「多鄰國」。其技術架構包含兩大自研模塊：一是面向幾何題目的深度學習小模型，可精準解析用戶上傳的含複雜圖形的作業圖片，並輸出結構化幾何描述文本；二是基於開源數學動畫引擎重構的「數學動畫引擎」，支持大語言模型通過編程方式生成高精度、可並行渲染的教學動畫視頻，而非依賴擴散模型逐像素生成，從而兼顧速度、成本與教學準確性。

該引擎經團隊深度定製，重寫了原版庫中不適用於AI調用的部分，新增中間層算法用於自動計算點線關係與元素位置，設計專用協議引導大模型正確生成動畫代碼，並實現GPU並行渲染能力。目前視頻生成平均耗時低於15秒，幾何圖形誤差率低於0.3%，已覆蓋SAT和AP考試全部核心題型。團隊已訓練超8000條SAT與7000餘條AP樣本視頻，用於強化模型在理科邏輯鏈、解題步驟拆解及視覺化表達上的表現。

產品支持純文字提問與圖片上傳雙輸入模式。用戶輸入如「求這個扇形中的陰影部分的面積」或上傳一道含座標系與不規則陰影的幾何題圖片後，系統首先由Agent模塊調用大模型進行教學規劃，生成含開場白、分步講解、總結與適度幽默元素的腳本；隨後動畫引擎根據腳本中圖形需求，實時渲染動態示意圖。所有視頻均含語音合成，音色、語速與講解節奏經200名美國高中生種子用戶盲測，逾50%認為其效果不亞於付費網課視頻，無明顯AI痕跡。

VideoTutor聚焦主動學習場景，以美國高考（SAT/AP）為核心切入點。數據顯示，美國80%公立學校課程不覆蓋SAT/AP內容，學生高度依賴校外培訓，單個家庭平均備考支出達2–3萬美元。相較動輒每小時上百美元的真人輔導，VideoTutor提供按需生成、無限回放、知識點可追溯的個性化視頻服務，單位教學成本不足傳統模式的5%。上線5個月內未進行任何市場投放，依靠Twitter等平台自然傳播，註冊用戶突破4萬，累計生成教學視頻超10萬條。已有超1000家企業與機構諮詢API採購，包括美國多所高校及印度頭部教培機構。

團隊共6人，核心創始人為Kai Zhao與CTO James Zhan。Kai Zhao來自安徽阜陽，父母售房資助其赴美留學，大一即開始教育創業，曾聯合創辦MathGPTPro並獲130萬美元孖展；為全職投入VideoTutor，已於大三輟學。James Zhan曾任Meta與Google Gemini工程師，因尋求更高產品主導權與用戶反饋閉環，放棄大廠職位加入創業。團隊中含斯坦福大學研究人員及開源數學動畫引擎核心貢獻者，技術背景覆蓋幾何解析、渲染算法與大模型提示工程。

孖展過程歷時20天，獲十餘家VC主動邀約並快速敲定。投資人共識性看好三點：一是團隊具備教育垂直領域連續創業經驗與硬核工程能力；二是技術非API套殼，而在幾何理解、動畫生成與多模態對齊三個環節構建了可驗證的Deep Tech壁壘；三是切入「不得不學」的剛性考試場景，PMF（產品市場匹配）已通過零預算增長數據驗證。領投方YZi Labs負責人CZ本人正推進教育項目Giggle Academy，認可VideoTutor在AI驅動教育普惠化方向的戰略價值。

目前產品完全聚焦C端，暫未開放B端定製服務。團隊表示，受限於當前工程資源規模，優先保障C端體驗打磨與技術迭代。本輪資金將主要用於三方面：擴充具備大廠快速迭代經驗的AI工程人才，重點加強動畫引擎底層性能與跨學科適配能力；推進個性化教學系統建設，計劃引入前測問卷與知識圖譜標籤體系，實現按年級、認知水平與學習風格動態調節腳本結構與動畫密度；以及開展合規性市場運營，包括教師合作試點與家長端功能開發。團隊已啓動國內人才招募，目標年內將工程團隊擴展至20人規模。

VideoTutor已入選YZi Labs EASY Residency計劃，並於Demo Day在紐約證券交易所完成路演。其技術路徑表明：在基礎模型代碼能力成熟前提下，通過領域專用小模型+可編程動畫引擎的組合架構，可系統性解決理科知識視頻化教學的成本、精度與規模化瓶頸。團隊稱，STEM教育長期缺乏類似多鄰國的全球級產品，主因在於圖形渲染複雜度遠超文本與語音，而當前多模態AI技術棧已具備支撐條件。