Фонд YZi Labs инвестировал $11 млн в образовательную ИИ-платформу VideoTutor

YZi Labs объявила о 1-м инвестиционном проекте в сфере AI-программного обеспечения — финансировании стартапа VideoTutor, разработавшего интеллектуального «образовательного агента». Технология позволяет превращать любой вопрос в персонализированный анимированный урок, обеспечивая доступ к высококачественным репетиторским материалам в автоматизированном формате. Раунд финансирования позволил привлечь $11 млн, в нем приняли участие JinQiu Fund (связанный с ByteDance), Baidu Ventures, Amino Capital и BridgeOne Capital.

VideoTutor основан 20-летним предпринимателем Каем Чжао, студентом колледжа и автором предыдущего AI-проекта, поддержанного Y Combinator. Совместно с Джеймсом Чжаном, специалистом с опытом работы в Meta и Google, он создал систему, способную быстро и точно генерировать обучающие видео. По словам разработчиков, идея возникла из личного опыта — необходимости сделать качественное обучение доступным для студентов, которые не могут позволить себе дорогостоящие занятия.

В США ежегодно более 2 млн человек сдают стандартизированный тест для прием в высшие учебные заведения (SAT), но стоимость индивидуальных занятий достигает $60–$90 в час. VideoTutor решает эту проблему, создавая AI-репетитора, который превращает вопрос ученика в наглядный урок с голосовым сопровождением. Решение ориентировано на школьников, студентов, а также на обучение по направлениям K–12, STEM и иностранным языкам.

После запуска в мае 2025 года VideoTutor за первые 10 дней привлек более 20 тыс. пользователей и сгенерировал свыше 20 тыс. видео. Стартап уже получил более 1 тыс. запросов на API-интеграции от образовательных платформ и школ по всему миру. Компания планирует использовать привлеченные средства для усиления R&D, модернизации анимационного движка и масштабирования операций в Канаде, Великобритании и других странах. По словам доктора Цзин Сюна, директора по AI-инвестициям YZi Labs, VideoTutor отличается от других AI-видеоплатформ сочетанием языковой модели с рендерингом на базе Manim. Это позволяет системе эффективно работать со структурированными данными, формулами и диаграммами, обеспечивая точность и низкую себестоимость.