爱体育,爱体育官方网站,爱体育APP下载2024 年下半年，NotebookLM 的 AI 播客功能在网上爆红。把笔记、论文、网页变成“双人播客”，用 AI 对知识进行“加工”，以一种更容易消化的形式呈现给用户，打开那些有意愿、但没时间的人群的增量市场。
在这之后，越来越多知名创始人开始押注 AI 知识获取，资本也迅速跟进。但是，从我们的观察看，这些产品成绩参差不齐，有的产品甚至不到半年就已退出市场。
但即便如此，前人的失败，也没挡住后人入场。根据“AI+新闻”产品 Ancher 的 CEO Vincent 的说法，AI 产品想要跑出来都需要适配一个“强场景”，知识获取作为很多用户的刚需，已经形成了既有流程，新产品想要打破常规，找到“强场景”并不容易。
值新年之际，我们盘点了过去一年观察过的多款 AI 知识获取产品，回顾他们的短期探索结果。
此前观察过的 AI 知识获取产品的象限图，ListenHub 由于是创作工具，逻辑不同，未收录在图中。
2023 年 11 月，在妙鸭相机一炮而红之后，产品负责人张月光宣布离职创业，创立了北京沐言智语科技有限公司，公司成立短短半年就完了 4 轮总计近 3 亿元人民币的融资，ChatPods 就是它的第一款产品，目前该产品已经停止运营了。
ChatPods 定位为「播客播放器」，这款产品不做 AI 生成播客，而是聚合市面上大部分播客内容之后，用 AI 帮用户消化播客。
在听前阶段，ChatPods 为用户推荐内容，而在听播客的过程中，它也会通过 AI 总结、ShowNotes、问答、转录等功能，帮助用户理解、消化播客内容，进而节省时间。
但是，从播客听众的调查与反馈来看，音频作为一个低侵入性的媒体形式，大家也基本都是在碎片时间和做其他事情的同时收听播客的，且超过一半的时间会花在心理、旅行、艺术、历史、体育、悬疑等更偏向于提供情绪价值或休闲娱乐的内容类别上，对总结、转录等功能的需求不强、同时这类杀时间行为，用户也不方便进行操作。上线以来，ChatPods 的成绩并不好，目前已在应用商店下架。
ChatPods 试水之后，张月光的沐言智语后续又推出了游戏化 AI 陪伴产品「星眠」，以及 AI PPT 产品 Dokie，都在“热门”赛道，目前都还未跑出成绩。（ 关于「星眠」，读者可参考我们之前的选题《被质疑“不懂游戏”，张月光的「AI 男友」已完成首轮内测》）
张月光之后，2025 年 7 月，前百川智能联创焦可推出的 AI 播客产品“来福”低调上线，与 ChatPods 不同，「来福」更进了一步，平台上不再是人类播客作者的内容了，而是根据用户的需求和兴趣，由 AI 生成播客、由人类来消费内容。成绩上，来福的表现要比 ChatPods 好一些，从 12 月中旬开始，来福的全球日下载量（iOS 端）能稳定在 1000 左右，但也是没有探索出用户为什么非要为此而付费。
从听感上来说，AI 生成的播客已经能在内容与听感层面达到及格水平，甚至能超过一般人类创作者。但是，AI 播客仅适用于以事实传达为核心的“资讯类播客”，趣味性低、没有人味儿，很难达到付费消费的标准。
从两款产品看，张月光的 ChatPods 产品定位与用户需求错位，用户杀时间的偏娱乐行为，ChatPods，却提供了效率类工具；来福则难在资讯获取之外找到强场景，AI 想要在音频播客市场闯出一片天，很难。
但是依靠播客的非侵入性，另一些产品将心思用在了“理解书籍”上，成绩稍好一些。
如果说上面的产品有效率工具与娱乐需求的错位，那么，在本就重视效率的读书获取知识场景，用 AI 短播客提升效率呢？
9 月 23 日，曾担任字节智慧教育业务线 CEO 的李可佳推出了一款“AI 播客+读书”的产品 Aibrary，这款产品的核心功能是把书籍转化/重塑为个性化播客，并通过定制学习路径、互动式辅导等辅助功能，服务于个人学习场景，也获得了包括红杉中国在内的多家知名 VC 的投资。
目前从数据上看，Aibrary 虽然成绩好一些，但也算不上成功，近 30 天下载量为 1.7 万，但流水仅 171 美元，不过，还是有了流水。
用户在使用时，可以先收听书籍的 Summary 和系统生成好的一段双人播客，如果觉得这个内容有用或者感兴趣，用户可以要求 AI 生成一段“Idea Twin Podcast”，这个内容是实时生成的，由一名主持人和用户的声音组成，根据开发者的说法：“在 Aibrary，你不再只是听播客，而是与 AI 共同“主持”一档节目”，来启发用户的思路，更好地吸收知识。
李可佳认为，在 AI 时代，个性化内容、激发用户思考、建立快速反馈机制，建立“内容-行动-反馈-成长”的闭环是教育产品的一个迭代方向。虽然目前成绩还不太好，但整个产品依然在一个自身的逻辑闭环中探索，后续我们会持续关注。
相对而言，秉持着相似思路的刘吉松（Jisong L.）与 Befreed，成绩就要好一些了，近 30 天下载量 12.5 万，流水 1.2 万美元。
虽然同样是“用短播客理解长书籍”，但 Befreed 更注重个性化推荐、也更强调目的性。首先，首先在推荐机制上，能够很明显的感受到 Befreed 的推荐内容会根据用户的搜索行为发生变化，提供的书籍摘要也根据用户的目的，有 5分钟/20-30分钟两种篇幅选择。
而在学习完书籍摘要后，系统会询问用户是需要生成播客，但这个播客不会与单个书籍绑定，其目的也是帮用户解决问题，而非仅仅协助理解内容。
无论是 Aibrary 还是 Befreed，其实都是用 AI 加工书籍内容，辅助用户理解，如果真正达成目标或追求更优质的体验，用户可能最后还是回归读书，但明显更偏目标导向、让用户有获取感的 Befreed，起码激发出了用户的付费欲望，效率工具，适配目标导向，需要实现获得感。
去年，除了上述 4 款与 AI 播客强相关的产品，我们还观察了 Speechify、ListenHub 等几款数据相对较好的“AI 声音类”产品，“做工具”并先适配一小部分用户的需求，让它们的成绩，要好上很多。
2023 年，a16z 发布第一期 a16z 产品榜单时，Speechify 就赫然在列，甚至排名还高于音频赛道的“带头大哥”ElevenLabs，但几年过去，Speechify 虽然在各大 AI 榜单上销声匿迹，但它却在 App 端默默赚钱，常年能保持在美国畅销总榜 Top100，巅峰月流水能达到 500 万美元+，虽然近几个月有所下滑，但近 30 天流水仍能达到 100 万+。
Speechify 的核心功能说起来非常简单，用户上传文字内容，AI 朗读出来给用户听，这款产品不仅提供多种声音选择，也能以比较细的颗粒度调节播放速度。根据创始人的说法，这种设计面向的核心用户群体是 ADHD 人群，以满足他们获取知识的需求。在此基础上，Speechify 又添加了 AI ChatBot、AI 回顾、内容总结、测验生成、播客生成等功能，满足更广泛用户的需求。
而针对 ADHD 人群的刚需，Sppechify 采用了“高价+高付费墙+年订阅”的变现策略，不仅定价高达每年140 美元，订阅收入的 70%都是年订阅，且非订阅用户的使用体验较为糟糕，这种思路，也让 Speechify 形成了“低用户量、高 ARPU”的局面。
近期，Speechify 宣布从原本的文本转语音工具升级为完整的 Voice-first AI Assistant 平台，整合语音输入、AI 播客生成、会议笔记、AI Workspace 与 Voice Chat 等能力，支持用户通过“听、说”完成阅读、写作与知识处理流程，并打通 Google Drive、OneDrive 等文件生态，定位转向基于语音的 AI 助手。
在对话中，橘子老师告诉我们，ListenHub 成立时的定位就是要做语音交互，而交互是由“输入”和“输出”两部分组成，但通过对 NotebookLM 的使用观察发现，用户使用播客的时候只想听，其实不想交互，所以，头一年，以输出为主、对应创作者人群。
但在深耕输出的过程中，ListenHub 并没有只做一件事，而是靠着 Vibe Coding 和有“创新冗余”的团队架构设计去适配各个新推出的模型，开发各种功能和独立站点，快速验证用户需求。
最后，推荐一个产品的创业思路，虽然与 AI 播客不太相关，但也在信息过滤和知识获取的大方向上。
相比橘子老师横向铺开、一点一点的扩展产品的边界，我们对话的另一位创始人 Vincent Wu 的思路则是深挖一个小用户群体的垂类需求。Vincent 的产品名叫 Ancher，是一款“AI 新闻阅读器”。
Vincent 是一个“新闻老兵”，曾在包括 NewsBreak 等多个新闻平台担任运营负责人，他告诉我们，目前资讯平台的推荐机制是相当低效的，而且最后会收敛到“用户喜欢的信息”而非“真正有用的信息”。所以，Vincent 开发了一套基于“微妙语义及用户目的”的推荐机制，帮助用户找到真正需要的内容。
而他瞄准的用户群体则是真正需要“高质量资讯”，且愿意为之付费的欧美 Pro 用户。除了推荐合适的资讯，Ancher 也可以帮他们补充事件发生的深层次原因、当事方/专家/社会的反应等等，其中一个典型场景是，用户看到了一条新闻很有触动，要分享给团队，就不能只分享新闻本身，而是要将背景和各方反应一并分享，按 Vincent 的话说，这是在打通“资讯-理解-使用”的闭环。
虽然 Ancher 仍处于比较初期的阶段，但已经获得了多家资本的关注，也完成了两轮融资，总融资额在千万美元级别。
从年初到年末，对多款 AI 播客的观察来看，AI 播客娱乐内容的完全不匹配，这也是 ChatPods 和来福，很难在音频播客市场立足的原因。
而扩大到知识获取的范围，则需要找到让用户甘愿改变习惯的“强场景”，在这个过程中，又需要一个明确的价值，才能驱动用户持续使用、付费。找到“匹配强场景的强价值、获取对应的垂类人群”可能才是知识获取产品能够切入市场的重中之重。
数据来自SimilarWeb、点点数据、Semrush、广大大等三方平台，可能与真实数据中存在一定误差，仅供参考。
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