夢晨 發自 凹非寺
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好了，來說說我機器學習啟蒙老師吳恩達的事情吧。

由吳恩達創辦的在線教育平臺Coursera準備IPO，擬登陸紐交所上市，股票代碼為COUR。

本次預計估值超過40億美元，與2020年6月時的估值24億美元相比增長了近一倍。

Coursera擬發行1500萬股，發行價在30-33美元之間，募資額可達5億美元。

與時下火熱的K12在線教育不同，Coursera主攻高等教育和職業教育，最大的特色是可以通過網課獲得密歇根大學，亞利桑那州立大學等名校學位。

Coursera目前提供了24個碩士學位及2個學士學位的課程，包括商科、計算機、數據科學及公共衛生四個方向。價格范圍9千至4.5萬美元。

吳恩達在Coursera個人持股7.8%，上市后其身家可增加超過20億元人民幣。

疫情推動在線教育

在疫情的影響下，2020年Coursera獲得新注冊用戶超過3000萬，增長了65%，遠遠超過19年的24%。

△Coursera在勞動力恢復計劃中向因新冠疫情而失業的人免費提供3800門課程。

根據聯合國的統計，到2020年8月，有190個國家的16億學生所在的學校因疫情的影響而暫時關閉，約占全球學生總數的94%，迫使他們進行在線學習。

Coursera認為在線學習將成為高等教育的新常態。在線學習增加了獲得學位的機會、減少了學習費用，將市場擴大到那些原本無法負擔在校園內攻讀學位的人。

根據紐約聯邦儲備銀行的數據，截至2020年9月30日，美國的學生貸款債務是家庭債務的第二大組成部分，達到1.55萬億美元。

另外，招股書中也提到疫情未來的發展也是Coursera的風險因素之一，增長率可能會經歷更大的波動，并可能會下降。

營收虧損都暴增，還將持續燒錢

Cousera在2020財年的總營收達到2.93億美元，同比增長59%。

Coursera的三個業務板塊中，普通付費課程營收占比最大，達到65.7%。隨后是面向企業的內部培訓類課程，達到24.1%。

在線學位課程雖只占10.2%，但增長速度最快，達到了97%。另外學位課程因與高校合作推出，運營成本最低，毛利率最高。

2020財年凈虧損額6681萬美元，同比增長43%，累計虧損達到3.4億美元。

其運營成本中有48%來自營銷費用，與上年比增長88%。

對此，Coursera在招股書中表示：預計未來還將出現重大虧損。

在可預見的未來，Coursera的運營費用將大幅增加，用于擴張和提升課程質量。如果被迫削減開支，則會影響到長期增長戰略。

因此，Coursera無法保證是否或何時能實現盈利。

吳恩達的網課之路

吳恩達在2015年受連線雜志采訪中曾談到：

我們的教育體系至今成功地教會了幾代人做各種常規工作。當拖拉機取代了農業勞動時，我們教會了下一代如何在工廠工作。但我們從來沒有真正做好的是教大量的人去做非常規的創造性工作。

吳恩達早在2008年就在斯坦福校園啟動了“Stanford Engineering Everywhere”。免費將學校里最受歡迎的工科課程提供給全世界的學生和教育工作者。

△現在仍可觀看

2012年與同為斯坦福教授的Daphne Koller共同創辦了Coursera。

2017年離開百度后又創辦Deeplearning.ai，致力于AI教育與人才培養，并在Coursera上開設了一系列深度學習課程。

截至目前，吳恩達在Coursera上的16門課程已吸引超過480萬名學生線上參與，其中甚至包括他的父親。

吳老爺子已經在Coursera上用8年時間完成了146門課程的學習：吳恩達給 74 歲老父親發證了！8 年完成 146 門課程！。而當初正是父親終身學習的精神激勵和啟發了吳恩達走上教育這一道路。

課程付費引爭議

在Hacker News上，Coursera準備上市的消息也引起了熱議。

網友針對Coursera的課程內容免費，但批改作業及認證證書收費的營業模式，以及將免費旁聽的入口越藏越深，引導付費的做法頗有怨言。

一些網友指出，在求職過程中，企業會對他們從在線課程中獲得了什么技能和參與了什么項目更感興趣，但對付費課程中提供的認證證書的接受度不高。

還有人表示，付費課程的商業模式并不持久。Coursera此前曾承認，如果在線課程太難，會有很多人中途退出。如果降低難度，則認證的含金量進一步下降。

有人表達了對先以免費吸引人，占據市場之后再開始賺錢的商業模式表示厭倦。

股民中，有人表示雖然對課程收費很失望，但還是會購入一些股票支持一下。

也有人要唱反調，打算做空Coursera，并把賺到的錢捐給非盈利性的教育機構。

還有這樣的靈魂發問：既然都說課程對你們這么有用，那么花錢又有什么問題呢？

參考鏈接：
[1]https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1651562/000119312521071525/d65490ds1.htm
[2]https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001651562/000119312521089500/d65490ds1a.htm
[3]https://www.wired.com/brandlab/2015/05/andrew-ng-deep-learning-mandate-humans-not-just-machines/
[4]https://news.ycombinator.com/item?id=26362443

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總結

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