（本文作者为 字母 AI，钛媒体经授权发布）
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文 | 字母 AI
从“AI-First” 到“ 不强迫使用 AI”，从市值 250 亿美元到 40 亿美元，多邻国只用了一年的时间。
这只让全球用户既爱又恨的“ 邪恶” 小绿鸟到底经历了什么？
2026 年 4 月，路易斯· 冯· 安 （Luis von Ahn） 在播客中表示，Duolingo 已不再将员工使用 AI 的情况纳入绩效考核。他说，绩效最重要的是“ 把本职工作尽可能做好”；很多时候 AI 能帮上忙，但如果帮不上，“ 我不会强迫你去用它”。
这家公司曾是全球最激进的企业之一——2025 年 4 月，路易斯在一封致全员的公开邮件中宣布公司转向“AI-First”，并要求只有证明“AI 做不了” 时，人力岗位才有存在的必要。
从“ 强制使用” 到“ 想用就用”，这家曾被视作“All in AI” 最激进标杆的语言学习巨头，在短短一年内完成了一次策略回摆。
为什么最早、最猛推行 AI 的公司，反而最先撤回了这项制度？
01 顶级生意遇见永不疲倦的 AI
这只绿色的猫头鹰可能是史上对人类态度最差的鸟了。不仅一言不合就“ 变脸”，还时常威胁它的 5000 万日活用户：“ 最后通牒！你的连胜要断了！”
就这样，多邻国用类似闯关游戏的机制，把学习这件枯燥的事情变成让人上瘾的日常打卡，一路高歌猛进，成为资本市场眼中的“ 标准优等生”—— 增长快、盈利好、用户黏性强。
AI 浪潮来临的时候，在一众 C 端互联网应用中，多邻国绝对算是出手快的。
2023 年 3 月，多邻国与 OpenAI 合作推出 AI 学习功能，正式发布 Duolingo Max，随后，多邻国在次年迈入了“ 吃到 AI 红利” 的第一阶段。
2024 年年初，公司裁撤了约 10% 的合同工，并明确表示正在更多依赖 AI 来生成内容。
很快，多邻国也确实在生产效率上发挥了 AI 的“ 魔力”，借助 AI，多邻国 2024 年上线了超过 7500 个全新的内容单元，而在 AI 尚未大规模应用的 2021 年，这个数字仅为 425 个。内容生产的效率被拉升到了过去难以想象的高度。
财务数据为多邻国的 AI 战略提供了最有力的背书。2024 财年，多邻国总预订额达 8.7 亿美元，同比增长 40%；付费订阅用户数达到 950 万，同比增长 43%。
在致股东的年度信函中，管理层将 2024 年定义为“ 破纪录的一年”。此时的资本市场，看到一个清晰而性感的故事，AI 似乎真的成为了多邻国新的增长引擎。
尝到甜头的多邻国，在 2025 年将油门一脚踩到底，进入了激进的“AI-First（AI 优先）” 元年。2025 年 4 月，路易斯宣布公司转向“AI-First”，随之而来的是一套硬核的“ 连招”：逐步停止让承包商做 AI 能做的工作、在招聘中重视 AI 使用能力、在绩效评估里考查 AI 使用情况、申请增员前必须先证明工作无法被自动化。
在这家公司里，默认的生产者从人转向了 AI，而人类不仅需要证明自己不可替代，还要和 AI 同台竞技，甚至从此绩效考核的评价方不仅来自于老板，还来自于 AI——AI 检查你对 AI 的使用多不多、好不好。
AI 的热潮也带动着这一年的产品与财务表现节节攀升，使 2025 年成为多邻国的 AI 叙事最受市场青睐的一年。
第二季度，公司日活跃用户数 （DAU） 同比增长 40%，净利润同比暴涨 84%，到第三季度时，公司开始强调 Duolingo Max 和“ 家庭计划” 带来的用户人均收入 （ARPU） 提升，出色的业绩推动股价在财报发布后一度大涨约 24%。
《快公司》（Fast Company） 报道称，市场用真金白银奖励了多邻国的 AI 故事。甚至在成本端，多邻国也给出了一个“ 反直觉” 的信号：AI 成本低于预期。这意味着，AI 不仅能提升效率，其成本可控性也得到了证明。
02 成也 AI，败也 AI，“ 小绿鸟” 跌落神坛
然而，光鲜的财务数字之下，裂痕已经开始显现。
对外，大量用户开始质疑课程质量，并抱怨“ 机器味太重”。对内，将 AI 使用与绩效强绑定的做法，使员工开始“ 为了用 AI 而用 AI”。
2025 年，多家媒体 （如 Customer Experience Dive,Polygon 等） 均提到，用户开始集中反馈课程质量层面的问题，诸如“AI 生成的句子‘ 不自然’、‘ 像机器拼接’”“ 练习内容重复、语境不真实” 和“ 部分语言课程质量波动明显”。
在 Reddit、X（Twitter） 等社区中，用户对“ 教学” 这一人人互动的体验变差的诘问声浪也越来越大，“ 课程变得不像人教的”“ 对话缺乏真实互动感，像在跟一个模板对话”。
在多邻国内部，Gallup 的调查显示，大量员工对 AI 持有谨慎甚至不信任的态度，他们担心“ 不会用 AI=绩效不合格”、自己的岗位职责会被重新定义甚至边缘化，更多的是对 AI 是否会取代自己产生强烈的焦虑感。
舆论的影响并不仅仅停留在情绪层面，而是很快体现在具体的业务指标上。公司让“AI 参选”，用户则开始“ 用脚投票”。一部分用户选择删除 App，甚至放弃多年积累的连续打卡记录；与此同时，社交媒体上出现大量取消订阅的威胁与抵制言论，多邻国的 TikTok 和 Instagram 被用户愤怒的评论淹没，一度删除全部视频内容。
根据 Reuters 报道，多邻国的用户增长在 2025 年已经出现放缓，并被公司预期在 2026 年降至过去水平的一半左右。
市场的反应更加直接。在发布增长放缓的指引后，多邻国股价单日下跌超过 23%，年内累计跌幅约 38%。这标志着市场判断的转变：投资者不再只关心 AI 带来的效率，而开始质疑它对产品和商业价值带来的负向影响。
面对来自用户和资本市场的双重否定，多邻国在 2026 年被迫按下暂停键，进行策略回调。
在发布 2025 财年业绩时，多邻国明确表示，新财年将优先考虑用户增长和教学效果，改善免费用户体验，并大力投资象棋、数学、音乐等新业务线，即便这会压低短期利润。
同时，公司计划将更多 AI 功能开放给更广泛的用户，而非仅仅局限于高端订阅层，试图修复因过度追求 AI 变现而受损的用户关系。这一系列的动作，是多邻国带领用户在 AI 高速狂奔失散后的挽回之举，仿佛在试图找回以有趣、有效为核心的品牌初心。
再看路易斯的最新表态，就不觉得奇怪了，在多邻国内部，“AI 松绑” 也自然发生了。
路易斯在播客中公开表态，将不再把员工使用 AI 的情况纳入绩效考核，强调“ 最重要的是把工作做好”。
这实际上是否定了之前将 AI 使用量作为考核指标的尝试，在管理上，也一定程度上能够缓解之前员工“ 为了使用 AI 而使用 AI” 的表演行为，降低了“ 效率注水率”。
此外，当一个设计师被迫在无需 AI 的场景下强行使用 AI 生成配图，一个课程设计师为了刷量而生成大量同质化内容，这非但不能提升效率，反而制造了内部焦虑，并可能导致思考外包—— 员工不再深入理解问题本质，而是机械地寻求 AI 的“ 帮助”。
短短几年，多邻国已经完成了对 AI 的“ 上头” 和“ 下头”。
03 阵痛不止多邻国有
多邻国的困境并非个例，它只是首先暴露了 AI 深度融入商业世界时引发的水土不服，或许多邻国的问题不在 AI 用得太多，而在过早、过急。在多邻国身后，科技公司们正经历着相似的成长的烦恼。
以电商平台 Shopify 为例，其 CEO 托比· 卢克曾明确提出“ 在招人之前，先问 AI 能否做到”，将 AI 置于人力的优先级之前。这一理念和多邻国“ 需要证明人无法被 AI 替代” 的逻辑如出一辙：推崇极致的工作效率。
毕竟在极致的效率这一点上，人确实无法优于 AI，毕竟 AI 不需要休息、不需要请假，也不会去社交媒体上抗议。
Shopify 虽然没有大规模裁员，但让许多岗位的 JD 不再出现在招聘市场上，如 ur 初级岗位、重复性岗位和支持性职能。此外，Shopify 还在内部强调，AI 可以让团队完成更多的工作，甚至带来百倍的效率提升。
Shopify 的这套策略被曝光后迅速在社交媒体上传播，引发大量讨论。《华盛顿邮报》 在报道中提到，有从业者公开批评这种做法“ 无法推荐这样的公司”，认为它对员工不公平。在 Reddit 和 X 等平台上，类似的情绪更加直接—— 如果所有公司都这么做，新人还能从哪里开始？
与此同时，这种策略也开始在产品和客户体验层面产生副作用。Shopify 在客服等环节引入 AI 后，一些商家用户的反馈并不理想。《The Logic》 报道称，部分商家对 AI 客服的响应方式感到困惑甚至不满，认为问题解决效率并没有明显提升，反而增加了沟通成本。有商家在论坛中写道：“ 我只是想跟一个真正理解我问题的人类沟通。”；另一位用户则评论：“AI 的回复很快，但并没有真正解决问题。”AI 一旦进入“ 人人交互” 环节，效率的提升反而演变为服务的降级。
还有更多的多邻国们在 AI 之路上狂奔。Meta 内部越来越强调 AI 工具的使用熟练度，甚至出现“Token 使用排名” 等文化。Klarna 在激进部署 AI 客服并宣称取得巨大效率提升后，又不得不公开承认复杂场景下人类客服的不可替代性，进行了策略微调。
AI 的投入在部分生产环节中确实能够提升效率，短期内可能提振股价，但另一方面，它也向员工和社会大众传递令人不安的信号：人的价值正在被工具化。公司越是公开强调 AI 对效率的颠覆，就越把公司间效率的竞赛演变为“ 人与机器的竞赛”，这无疑会加剧员工和用户的焦虑情绪，最终的成本终将体现在企业真正在意的股价上。
然而，多邻国 2026 年的“ 松绑”，不应简单解读为 AI 战略的失败或倒退。多邻国并没有失败，只是最先走到极限。多邻国的故事，是一个关于管理方式而非技术本身的故事。
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