一、高考志愿填报：大模型的“练兵场”与商业博弈

高考季来临，志愿填报成为考生和家长的核心焦虑。张雪峰凭借对专业和就业的深度解读，成为众多家庭的“指路人”；而如今，AI大模型也试图切入这一赛道。但从技术、市场和商业逻辑看，大模型短期内难以取代线下咨询师。

1. 技术维度：数据丰富但“幻觉”难消

• 场景优势：高考志愿填报是高频、高数据量的垂直领域，每年超95%的高三考生及家长使用百度搜索相关信息，总搜索量超百亿人次。大厂争夺这一场景，既能积累技术经验，又能通过真实用户数据优化模型对复杂任务的理解、地域规则的适配及用户偏好的识别。
• 技术短板：大模型存在“幻觉”问题，即可能给出错误答案（如推荐无招生计划的学校、与目标城市不符的院校等）。尽管通过垂类数据投喂可部分缓解，但短期内难以彻底解决。

2. 市场维度：流量争夺与变现难题

• 流量入口：高考志愿填报是通用大模型抢占年轻用户的关键场景，类似“婴儿的第一口奶”。一旦用户形成使用习惯，可能长期留存。但当前市场总规模仅约10亿，大厂投入大量资源却面临“赔本赚吆喝”的困境。
• 用户留存与变现：志愿填报决策虽重，但缺乏延续性，用户留存难度大。此外，年轻用户消费能力有限，如何将流量转化为长期商业价值仍是未知数。

二、商业逻辑对比：大模型与张雪峰的“两条赛道”

尽管大模型和张雪峰都服务于高考志愿填报，但其底层商业逻辑截然不同。

1. 专业性：数据深度与“幻觉”短板

• 张雪峰的优势：专业志愿规划师通过长期一线调研，自建涵盖用人单位偏好、院校专业人数等的数据库，形成深度见解，这是其核心竞争力。
• 大模型的局限：目前大模型数据主要来自公开渠道，深度不足，且“幻觉”问题导致推荐结果可能出现严重偏差（如给中游分数考生推荐近200所院校）。短期内，技术难以完全消除这一缺陷。

2. 情绪价值：重决策下的心理刚需
志愿填报是“人生大事”，家长往往愿意为“安心”付费。高价填报服务（动辄几万）的热销，本质是家长通过花钱获得心理安慰，类似于购买高价二手车检测服务或国产奶粉。大模型作为“被动工具”，需用户主动提问且可能给出错误答案，难以满足这一需求。

3. 使用门槛：主动提问VS主动服务

• AI的被动性：大模型依赖用户主动提问，但多数人尚未掌握有效提问技巧，导致使用效果受限。
• 咨询师的主动性：报考机构通过深度沟通（6-8小时）全面了解家庭和孩子情况，主动圈定答案供选择，提供“保姆式”服务。

三、未来展望：AI的“有限替代”与差异化空间

尽管大模型短期内无法取代张雪峰，但在部分场景中可作为辅助工具：

• 信息整合：快速筛选院校和专业数据，提供基础参考。
• 情绪价值补充：通过交互设计（如模拟咨询师对话）缓解家长焦虑，但需解决“幻觉”问题以提升可信度。

商业本质回归：大厂争夺的是年轻用户流量入口，而张雪峰聚焦的是实打实的咨询服务变现。两者虽在志愿填报场景交叉，但目标与路径截然不同。

结论：高考志愿填报是“人命关天”的重决策，家长更依赖专业性和情绪价值。大模型需突破技术瓶颈、建立深度数据壁垒，并找到可持续的商业模式，才能真正分羹这一市场。在此之前，张雪峰们的饭碗依然稳固。