你可能沒注意到，但變化已經發(fā)生了。

去年，某頭部K12公司做一個AI練習功能，從需求到上線花了3個月。今年，他們的競品用AI編程工具，6周就上了類似功能——還搶走了30%的新增用戶。

"不是我們團隊不行，是工具不行。"——某EdTech CTO復盤

這不是個例。2025年，教育部喊出"智慧教育元年"，政策紅利來了，但能吃到的只有跑得快的公司。而"跑得快"的秘密，正在從"招更多人"變成"用更好的工具"。

一場不聲不響的變革

過去半年，我們跟幾十家EdTech公司聊過。發(fā)現一個有意思的現象：那些跑得快的公司，都在悄悄用AI編程工具，但很少對外說。

為什么不說？因為這是競爭優(yōu)勢。

某教育出版科技公司，60多人的技術團隊，去年底全員用上了Kiro（亞馬遜云科技的AI編程IDE）。他們CTO說了句大實話："以前新人來了要帶兩周，現在三天就能干活。不是新人變聰明了，是Kiro能回答80%的'這個怎么寫'的問題。"

某K12巨頭今年把海外業(yè)務遷到AWS，本來預計4個月，用Kiro做代碼轉換和重構，3個月搞定。遷移完了，開發(fā)效率也順便上去了。一石二鳥。

某在線教育獨角獸，300多個開發(fā)者，用"Kiro + SageMaker + DeepSeek"的組合。為什么用DeepSeek？國產模型，數據不出境，合規(guī)沒問題。教育行業(yè)涉及學生數據，這點很重要。

為什么是這套組合？

市面上AI編程工具一大堆，為什么這些公司選了亞馬遜云科技的方案？

Kiro不只是"代碼補全"

大多數AI編程工具的邏輯是：你寫一半，它幫你補全。Kiro不一樣，它有個"Spec模式"——你先用自然語言描述需求，它幫你生成需求文檔、系統(tǒng)設計、任務拆解，然后再一步步寫代碼。

Kiro Spec模式：自然語言 → 需求文檔 → 架構設計 → 任務拆解

這意味著"想清楚再動手"變成了流程的一部分，而不是靠個人自覺。對于經常被產品經理改需求的開發(fā)者來說，這個功能簡直是救命的。

想試試？免費的：https://kiro.dev

國產模型+全球平臺，合規(guī)不糾結

教育行業(yè)的數據合規(guī)要求很嚴，用海外大模型，數據出境是個問題。亞馬遜云科技的方案是：用SageMaker托管DeepSeek或Qwen，模型跑在你自己的環(huán)境里，數據不出去。

SageMaker + DeepSeek 架構：數據在VPC內部流轉，不出境

既能用上AI能力，又不用擔心合規(guī)審計的時候被問"學生數據去哪了"。

不只是開發(fā)快，分析也要快

開發(fā)效率上去了，但業(yè)務團隊還在等數據分析師排期？亞馬遜云科技的Quick Suite把AI Agent和商業(yè)智能整合在一起，業(yè)務人員用中文問問題，直接出圖表和報告。

ckSight Q：用自然語言提問，秒出數據可視化

一鍵將Q生成的圖表添加到儀表盤

運營團隊不用再等"數據需求排到下周"了。

了解更多：https://www.amazonaws.cn/quicksight/

職業(yè)教育的新賽道

AI編程不只是企業(yè)的事，也是職業(yè)教育的機會。

人社部今年新增了42個工種，其中就有"生成式AI系統(tǒng)測試員"。亞馬遜云科技正在跟國內職業(yè)院校合作，把AI編程納入云計算培訓體系。

如果你是職業(yè)院校的老師，可以看看Skill Builder上的課程：https://skillbuilder.aws

下一步怎么做？

別光看，先試。

注冊，免費的。挑一個小項目試試，比如寫個內部工具或者重構一段老代碼。

第二步：兩周后看數據。對比一下用Kiro和不用Kiro的效率差異。數字會說話。

第三步：想規(guī)模化部署？聊聊。如果試完覺得不錯，想在團隊里推廣，或者想了解SageMaker+國產模型的合規(guī)方案，可以聯(lián)系我們。

寫在最后

"AI編程不是替代開發(fā)者，是讓每個開發(fā)者都有一個不會離職、不會請假、24小時在線的資深同事。"
——某EdTech CTO

這場效率革命，沒有發(fā)布會，沒有新聞稿，但它正在發(fā)生。

你的競爭對手可能已經在用了。你呢？