12.9 Million Candidates: The First Summer of Fate in the Hands of AI

marsbitОпубликовано 2026-06-11Обновлено 2026-06-11

Введение

The 2026 Chinese college entrance exam, or Gaokao, saw a novel phenomenon: AI aggressively entering the college application advice arena before results were even released. Major tech companies like Alibaba, Tencent, Baidu, and others launched free AI-powered "agents" and tools designed to generate personalized university and major recommendations for over 12.9 million candidates. For years, a lucrative industry thrived on the "information gap" in college applications, with personalized consulting services costing families thousands of dollars. AI is now disrupting this by providing similar, data-driven analysis for free. These tools process standardized data—scores, rankings, historical admission trends—to create tailored application strategies, offering a form of information parity previously unavailable, especially to students from rural or less-resourced backgrounds. This shift represents more than just a marketing trend; it signifies AI's first large-scale entry into a critical, high-stakes life decision for millions of Chinese families. The Gaokao application, with its clear inputs and outputs, is an ideal scenario for AI. Its involvement begins to level the informational playing field, potentially reducing the advantage held by families with greater social capital or access to expensive consultants. However, the article raises a profound question: while AI can optimize choices for employability and financial return based on cold data, it risks promoting a homogenized...

In the 2026 Gaokao (National College Entrance Examination), a phenomenon never seen before emerged.

Candidates had not yet received their scores, but AI had already started competing for them.

Qianwen launched a Gaokao application agent, claiming to be China's first full-cycle intelligent agent for college application planning, offered for free. Kuake upgraded its Gaokao channel, opening up all four major functions for the eighth consecutive year of serving Gaokao users.

Tencent Yuanbao, in collaboration with QQ Browser, introduced Yuanbao Gaokao Assistant, positioning it as a Gaokao consultation agent. Baidu directly embedded the Gaokao module into its ERNIE Assistant. Doubao didn't set up a separate section, but its chat dialog could already answer most questions regarding application filling.

Almost all mainstream AI products are vying for the same entry point: Gaokao college application.

On the surface, this appears to be just another seasonal marketing campaign. Every year during the Gaokao season, internet companies scramble for traffic from candidates and parents.

But if we extend the timeline, something more noteworthy becomes apparent.

For many years, the biggest business around Gaokao has been information asymmetry. And in 2026, this information asymmetry began, for the first time, to transform into a public good.

This is the first time AI has entered Chinese people's life decision-making scenarios on a large scale. It is also the first time AI has begun to influence the future choices of the tens of millions of families behind 12.9 million candidates.

The real change this year did not happen inside the examination halls. It happened outside.

I. What Used to Cost Ten Thousand Yuan Suddenly Became Free

The business of Gaokao application filling has been expanding for over a decade.

From early test prep books and score line manuals to later application planners, one-on-one consultations, and enrollment agencies. Against the backdrop of the education and training industry's transformation and the white-hot competition in civil service and recruitment exams, parents' fear of choosing the wrong major has peaked, directly fueling a distortedly prosperous application market.

Today, high-end application services on the market have long exceeded ten thousand yuan. One-on-one consultations range from 12,999 to 18,999 yuan; a single 40-minute consultation costs 5,000 yuan, operating on a quota-based rush purchase system, with popular teachers booked solid for up to three years. Ordinary planners charge 5,000 to 8,000 yuan. New similar agencies in county towns start at three to five thousand.

What are they selling? Superficially, consulting services. Essentially, information asymmetry.

They don't create admission spots, nor can they help candidates score 50 extra points. They create a cognitive advantage: which school might lower its score line this year, which major offers better future employment, which city is more worthwhile, which application combination best utilizes the score "without waste."

This information is not secret.

But for an 18-year-old student who has never gone through the application process and their parents, it's nearly impossible to complete the gathering, screening, judgment, and decision-making within a few days. Thus, an industry formed around information asymmetry was born.

And today, AI is doing the same thing. Only it's free.

Last year, Alibaba pioneered the "AI Application Report," distributing nearly 13 million copies. This year, upgraded reports are 15 to 40 pages each, covering dozens of application combination schemes. Candidates input their province, subject choices, score, and rank; the system generates "aspire," "steady," and "safe" schemes, accompanied by admission trends, major analysis, and career advice.

Two or three years ago, many families would have paid tens of thousands for this. Today, it just requires opening an app.

II. AI Isn't Eliminating the Planners

The impact of technology on the traditional consulting industry is far more rapid than imagined.

Past: You don't understand the rules, I do. So you pay.

Today: AI masters the rules faster than anyone, and charges no fee.

Yuanbao Gaokao Assistant accesses over a decade of admissions databases. Qianwen's Agent can identify candidates' interest directions, city preferences, career inclinations, even MBTI personality types. Even two candidates from the same province, with the same score and subject choices, receive completely different recommendation schemes, claiming coverage of nearly 3,000 colleges and over 2,000 undergraduate majors, with data cross-verified from multiple sources.

They may not be perfect. But for the vast majority of candidates who previously had no access to professional guidance—China sees a large number of first-generation university students from rural areas and county towns every year, whose parents have never left their county and are utterly unable to guide applications—

For this group, the emergence of AI provides a baseline guarantee of essential information.

Families in Beijing, Shanghai, and Shenzhen naturally possess more educational information. They know which majors are rising, which schools are undervalued, which career tracks will have more opportunities in the next decade.

Many county families lack such resources. With the same score, parents in big cities might help their children accurately avoid majors in sunset industries, while parents in county towns might, merely because a major sounds respectable, have their children miss out on industry booms.

Thus, the same score leads to completely different life paths. After the Gaokao ends, what truly creates the gap is often not just the exam, but information.

The intervention of AI essentially uses the certainty of technology to counter the uncertainty brought by geography and social stratum. This year, for the first time, a new possibility emerges: the information gap after the exam is also beginning to be leveled by AI.

This is perhaps the closest moment to information equity in China's education system in many years.

III. Why Gaokao Became the Scene AI Competes to Conquer

It's not because Gaokao traffic is high; it's because Gaokao is inherently suitable for AI.

Extremely standardized data. Nearly 3,000 colleges nationwide, thousands of majors, historical admission scores, and ranks—all publicly transparent. This is the type of data AI is best at processing.

Extremely clear decision chain. Inputs are scores, rank, subject choices, and preferences. Output is the application form. The intermediate logic can be completely structured. This is precisely the type of task Agents excel at: given a goal, plan the path, output the solution.

Extremely rigid demand. After the Gaokao ends this year, 12.9 million candidates must complete an important decision that may affect the next several years within an extremely short time frame. Time is limited, pressure is immense, and the margin for error is low. Such a scenario naturally drives users to seek more efficient tools.

Standardized data, a clear decision chain, and strong demand. The combination of these three conditions makes Gaokao one of the most viable real-world application scenarios for AI in China.

IV. The Real Change Is Not That Application Became Easier

In the past, what did a candidate typically go through to fill out applications?

Ask teachers, who are familiar with their own school's past experience. Ask parents, whose cognition often lags in their own era. Ask seniors, who can only represent their own experiences. Find agencies, which are expensive and of varying quality.

Every source of information was partial, limited, and biased.

Today, a new entity appears for the first time. AI may not be perfect, but it has seen all the data, won't recommend a certain school due to conflicts of interest, nor reject a certain major due to personal bias. It can complete scheme comparisons in dozens of seconds that used to take days.

This is not merely a tool upgrade; it's a reconstruction of cognitive resources.

A student from a key high school in Shenzhen and a student from a county high school in Guizhou have the opportunity, for the first time, to receive application advice of nearly equal quality.

Not because their scores are the same, but because AI doesn't differentiate who you are; as long as you input the score, the quality of analysis given is the same.

In the past, connections determined information. Today, accessing AI means accessing information.

V. The First Door AI Enters Chinese Households

In many people's understanding, writing code, generating images, or videos constitutes the AI revolution.

But for the vast majority of ordinary Chinese families, it is not. They don't write code, don't make videos, and rarely even touch those cutting-edge AI products.

Gaokao is different.

Behind 12.9 million candidates are tens of millions of parents. When AI begins participating in Gaokao application filling, it enters the most important, sensitive, and error-intolerant decision-making scenario for Chinese families for the first time.

Once this door opens, what follows will proceed naturally. Today it's choosing a university; tomorrow it might be choosing a job; the day after could be choosing a house, financial planning, career planning, even life planning.

Around the Gaokao, people place their trust in AI. This trust will seep like water into every major choice they make in the future, transforming AI from a tool into an advisor.

Gaokao may be the starting point of this change.

VI. When Life Is Precisely Calculated

AI has seen all historical data and can use the coldest cost-benefit ratio to calculate the employment rate, average salary, and industry lifespan of every major. Its recommendations are inevitably rational, risk-averse, even utilitarian.

In AI's algorithm, "aspire, steady, safe" is a precise math problem. It would advise a child with literary talent to study computer science or law because the latter has broader career prospects. It would suggest a student fascinated by archaeology choose financial management because that major offers a shorter payback period.

At this point, what remains of personal choice and reflection in life?

If one completely follows AI's arrangements, risks are indeed avoided, and the highest probability of average societal success is obtained in exchange. But haven't we simultaneously surrendered something else? Blind passion, wholehearted devotion, reckless partiality, and the freedom to make mistakes?

The information gap is being leveled. But will the diversity of life also be leveled by algorithms?

AI can help us avoid misjudgments on the application form, but it cannot bear the confusion in our long lives for us. Faced with a flawless application form generated by an algorithm, the one who truly needs to make the decision is still the young person standing at the crossroads of 18.

Words from [Beyond the Page]:

Looking back many years later, people may not remember what the Gaokao essay topic was in 2026, nor how difficult the last math problem was.

But they might remember another thing.

That year, AI appeared on a Gaokao application form for the first time.

Starting from that application form, AI began participating in the life choices of ordinary Chinese people for the first time.

In the past, people always understood AI as a technology. Only when it began influencing lives did the technology truly become reality.

What is perhaps truly worth remembering is not how many decisions AI made for us, but whether, in this era of increasingly intelligent algorithms, we are still willing to bear the full consequences of our own choices.

This article is from the WeChat public account "Beyond the Page," author: Ban Jun

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QAccording to the article, what is the primary reason AI companies are competing fiercely in the field of college entrance exam (Gaokao) application guidance in 2026?

AAccording to the article, the primary reason is not just the large traffic during the Gaokao season. The core reason is that the Gaokao application scenario is naturally suited for AI: the data is extremely standardized, the decision-making chain is clear, and the demand is highly rigid. This makes it one of the most viable real-world application scenarios for AI in China.

QHow does the article suggest AI is helping to reduce inequality in the Gaokao application process?

AThe article suggests that AI reduces inequality by providing a baseline of information access. Previously, families from major cities had significant informational advantages over rural or county families. Now, AI offers comparable quality of application analysis and recommendations to all students, regardless of their background or location, effectively working towards 'information equity' in the post-exam stage.

QWhat significant change does the article highlight regarding the business model of Gaokao application consulting?

AThe article highlights that AI is transforming the business model from one based on selling expensive 'information gap' services to providing these services for free. Previously, families paid high fees for consultants who sold specialized knowledge and data analysis. Now, AI tools perform similar, data-driven analysis and generate comprehensive application reports at no cost to the user.

QWhat is a potential downside or concern raised by the article regarding the increasing role of AI in life decisions like Gaokao applications?

AA key concern raised is that AI's recommendations, while rational and risk-averse, might promote uniformity and suppress personal passion and diversity. It may lead students towards safe, high-return-on-investment choices (like computer science or law) over potentially riskier passions (like literature or archaeology), potentially 'flattening the diversity of life paths' through algorithmic optimization.

QWhat symbolic milestone does the article propose for the year 2026 in the context of AI's integration into Chinese society?

AThe article proposes that 2026 marks the symbolic moment when AI first entered the most critical and high-stakes decision-making scenarios for ordinary Chinese families—starting with Gaokao application guidance. It represents AI's transition from a mere technological tool to a trusted 'advisor' in personal life planning, a trust that could extend to other major life decisions in the future.

Похожее

Когда консенсус формируется всё быстрее, во что ставят молодые инвесторы?

Статья «Когда консенсус ускоряется, на что делают ставки молодые инвесторы?» (издание Huxiu) анализирует новые тенденции в технологических инвестициях на фоне быстрого развития ИИ, робототехники, коммерческой космонавтики и квантовых вычислений. Молодые инвесторы смещают фокус от простого преследования технологических трендов к пониманию реальных путей интеграции технологий в промышленность. Выделяются четыре ключевых направления: 1. **ИИ переходит в физический мир:** Инвестиции смещаются от облачных моделей к периферийным устройствам, роботам (включая воплощённый интеллект) и интеллектуальному оборудованию. Акцент делается не на демонстрационных возможностях, а на надёжности, стоимости развёртывания и реальной окупаемости. 2. **Конкурентное преимущество смещается к «интеллектуальной маховичной модели»:** Вместо вопроса «чей ИИ-модель мощнее» важен вопрос, какая компания может встроить возможности модели в рабочие процессы, создав цикл обратной связи «данные — обучение — улучшение продукта». Это создаёт долгосрочный барьер, как показывают примеры компаний Zhipu AI и Kling AI. 3. **Новые базовые технологии для преодоления дефицита данных:** По мере исчерпания общедоступных данных качественного обучения растёт интерес к таким подходам, как обучение с подкреплением и самоиграющие модели. Научные базовые модели (например, для биологии, химии) рассматриваются как перспективное, но сложное направление для генерации новых высококачественных данных. 4. **Терпеливый капитал для глубоких технологий:** В таких сферах, как коммерческая космонавтика и квантовые вычисления, где циклы разработки и валидации длительны, инвесторы должны рано оценивать фундаментальный потенциал, инженерные компетенции команд и готовность сопровождать проекты в долгосрочной перспективе, даже при неопределённости технических путей. Общий вывод: современный технологический инвестор должен глубже понимать язык технологий, оценивать не только финансовые модели, но и инженерные, и коммерческие траектории, и делать выбор в условиях, когда консенсус ещё не сформирован.

marsbit4 мин. назад

Когда консенсус формируется всё быстрее, во что ставят молодые инвесторы?

marsbit4 мин. назад

Высвобождение ликвидности на $100 млн? Новая политика Pump.fun тестирует «технику пампов» за 5 минут

**Pump.fun запускает режим BOOST: использует "мертвую ликвидность" для 5-минутного "фейерверка"** 21 июля платформа для запуска мем-токенов Pump.fun представила режим BOOST, ставший новым стандартом для эмиссии. Его цель — решить проблему "мертвой ликвидности". Раньше при переходе токена с bonding curve в пул ликвидности около 20% средств навсегда блокировались в LP, даже если токен обесценивался. По оценкам платформы, это приводило к ежегодным потерям ликвидности свыше $100 млн. Суть BOOST: вместо блокировки эти 20% средств (примерно 17.6 SOL или $2516 USDC) используются для скупки самого токена в течение первых 5 минут после его миграции на PumpSwap. Покупка осуществляется по методу TWAP (средневзвешенная по времени цена), а все выкупленные токены немедленно сжигаются. Это создает кратковременный покупательский спрос и сокращает предложение. Новый режим не меняет процесс торговли на bonding curve или порог миграции. Он активируется автоматически для всех токенов, мигрирующих после указанной даты. Ранее выпущенные токены и токены, запущенные через Mayhem, не подпадают под его действие. Логика Pump.fun, вероятно, в следующем: если новые мем-токены после запуска покажут кратковременный всплеск ("фейерверк"), это повысит вовлеченность трейдеров и объемы торгов на платформе. Устойчивый доход от комиссий — основа для будущего выкупа и поддержки собственного токена PUMP. Однако некоторые трейдеры выражают опасения: искусственный спрос в первые 5 минут может облегчить запуск низкокачественных проектов, а после окончания скупки токен может столкнуться с резкими продажами и высоким проскальзыванием, что усилит волатильность.

Foresight News14 мин. назад

Высвобождение ликвидности на $100 млн? Новая политика Pump.fun тестирует «технику пампов» за 5 минут

Foresight News14 мин. назад

Япония хочет купить рост с помощью ИИ. Поверит ли ей рынок облигаций?

Японское правительство представило новый курс экономической и фискальной политики («Основные принципы 2026»), сместив акцент с достижения профицита первичного баланса на стабилизацию и снижение соотношения госдолга к ВВП. Ключевым элементом стратегии стали масштабные инвестиции в стратегические области, такие как ИИ, полупроводники, оборона и энергетика, с целью стимулирования долгосрочного роста и повышения производительности. Однако рынок облигаций отреагировал на эти планы с осторожностью. Инвесторы опасаются, что ослабление прежнего фискального правила (первичный баланс) без четких новых механизмов контроля может привести к фискальной экспансии. Это вызвало рост доходности 10-летних японских гособлигаций и волатильность йены. Успех новой стратегии зависит от способности Японии обеспечить, чтобы номинальный экономический рост устойчиво превышал долгосрочные процентные ставки. Рынки будут оценивать не сам факт инвестиций в ИИ, а их реальную отдачу в виде роста производительности, налоговых поступлений и соблюдения дисциплины при выпуске новых облигаций.

marsbit42 мин. назад

Япония хочет купить рост с помощью ИИ. Поверит ли ей рынок облигаций?

marsbit42 мин. назад

Неправомерно пострадавшие A-акции: Устойчивость, ожидания и основание

В июле глобальные технологические акции столкнулись с коррекцией, начавшейся с распродаж в Южной Корее и затронувшей рынки США, Японии и Китая (A-shares). Однако китайский рынок продемонстрировал устойчивость благодаря нескольким факторам. Во-первых, базовые показатели технологического сектора Китая остаются прочными. Такие подотрасли, как оптические модули и оптическое волокно, показывают высокий рост прибыли (например, New Eastsoft, Changfei Optical Fiber). В отличие от южнокорейского рынка, сильно зависящего от полупроводников памяти, китайский технологический сектор диверсифицирован (компьютеры, связь, электроника) и опирается как на глобальные цепочки поставок (например, для NVIDIA), так и на политику импортозамещения. Во-вторых, государственные институты («команда страны») активно поддерживают рынок, выделив сотни миллиардов юаней на выкуп акций и ETF через такие компании, как China Reform Holdings и China Chengtong. Этот шаг направлен на стабилизацию ликвидности и формирование позитивных ожиданий, сигнализируя о возможном достижении локального дна. В-третьих, другие ключевые секторы A-shares демонстрируют внутренний потенциал для восстановления: * **Потребительский сектор:** CPI стабильно превышает 1%, указывая на улучшение маржи. Ключевые игроки, такие как Kweichow Moutai, повышают цены, а розничные продажи алкоголя растут. * **Сырьевой сектор (например, алюминий):** Высокая рентабельность, сохраняющийся дефицит предложения и низкие оценки создают потенциал для роста. * **Финансовый сектор:** Банки предлагают высокие дивиденды, а брокеры и страховщики выигрывают от оживления на рынке капитала. Таким образом, текущая коррекция в основном вызвана внешними факторами, а не ухудшением фундаментальных показателей. При поддержке государства и наличии внутренних драйверов роста в нескольких секторах рынок A-shares обладает значительной устойчивостью для возвращения к стабильности.

marsbit1 ч. назад

Неправомерно пострадавшие A-акции: Устойчивость, ожидания и основание

marsbit1 ч. назад

Квантовые компьютеры ещё не пришли, а 1,1 миллион биткоинов Сатоши Накамото уже стали проблемой

**Квантовые компьютеры еще не прибыли, а 1,1 миллион биткоинов Сатоши уже стали проблемой** Инструмент на основе доказательств с нулевым разглашением (ZK) от Project Eleven обещает помочь владельцам современных кошельков (после 2012 года) безопасно мигрировать активы перед квантовой атакой. Однако для ранних биткоинов, включая примерно 1,1 миллион монет, добытых Сатоши Накамото и хранящихся в устаревших адресах P2PK, этот инструмент бесполезен. У этих «старых» монет нет иерархической структуры ключей (HD), что делает их криптографически незащищенными. Сообщество Bitcoin столкнулось с политической, а не технической дилеммой: как защитить сеть, не нарушая ее основные принципы? Предлагается четыре спорных пути, каждый со своими последствиями: бездействие (риск массовой кражи), принудительная заморозка старых монет (нарушение прав собственности), ограничение их расходования («песочные часы») или принудительное перераспределение (разрушение неизменности реестра). Рынок уже реагирует на этот кризис управления. Например, Jefferies сократил свои биткоин-холдинги, ссылаясь именно на неопределенность в вопросе уязвимых монет. Угроза не только в будущих атаках, но и в «отложенном» взломе: злоумышленники уже сейчас сохраняют данные блокчейна для последующей расшифровки. Ключевой вопрос остается без ответа: как Bitcoin может пережить смену технологических эпох, не отказавшись от своих фундаментальных основ? Квантовый вызов уже породил кризис доверия.

marsbit1 ч. назад

Квантовые компьютеры ещё не пришли, а 1,1 миллион биткоинов Сатоши Накамото уже стали проблемой

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片