融了3个亿的张月光，就做出了个“AI播客播放器”？
2023 年 7 月份，我们曾经观察过妙鸭相机靠 AI 写真功能一炮而红，又快速陨落的全过程。而在产品数据下滑的同时，同年 11 月 13 日，妙鸭相机对外确认，产品负责人张月光离职。
说起张月光，大家最先想到的是妙鸭相机，但除此之外，此前春节爆火的支付宝集五福活动也出自他的手笔，这样一位互联网“老兵”，能借 AI 掀起什么样的风雨，一直备受关注。
离职后不到一个月，他就创立了北京沐言智语科技有限公司，走上自己创业的道路，根据 2024 年 4 月底的消息，沐言智语成立短短半年内，就狂揽 4 轮融资，总额近 3 亿元人民币，其中有零一创投、智谱AI、高榕资本等国内知名投资者参与。
而且完成这些融资时，沐言智语还没有任何产品推出，甚至连雏形都没有。根据《创业板日报》当时的报道，有投资人私下表示：“沐言智语的团队对公司到底要做什么并没想得很清楚，投资人们肯拿钱，更多的是看重张月光本人的能力。”
到了 2024 年 11 月，公司成立接近 1 年的时候，沐言智语低调地发布了一款AI播客产品 ChatPods，而最近，随着公测开始，才有媒体开始陆续报道。点点数据显示，ChatPods 于 2024 年 9 月上架，但几个月以来每天仅有几百的下载量，总下载量还不到 10 万，也没有收录到活跃用户的数据。
基于张月光的“个人能力”，外加大量资金加持，沐言智语端出来的“第一盘菜”到底如何呢？
融了 3 个亿，就做了一个播客助手？
我们先简单了解下产品。
ChatPods（左），Apple Podcast（右）的落地页面
ChatPods 的落地页中有一个智能推荐版块，每天会为用户推荐 3-5 个播客单集，在官方小红书账号中，团队解释道：“ChatPods 不希望在落地页上堆叠大量的信息，为用户带来太大压力，所以每天只推荐少量内容，力求精准。”除此之外，ChatPods 会在每日的智能推荐中，生成一段由 AI 生成的语音推荐词，辅助用户做出决策，这属于听前阶段。
ChatPods 的播放页面
而在用户听播客的过程中，ChatPods 提供的 AI 功能包括AI总结、AI 章节划分、AI 问答、AI 转录文字稿、AI Highlight 等，利用大模型对播客内容进行理解和预处理，然后将结果以文字的形式呈现给用户，辅助用户理解、消化播客内容，进而节省时间。
拿章节划分功能举例，经常听播客或者看 YouTube 的读者们应该都不会陌生，创作者在上传内容时会将每一个章节/主题的时间段标注好，用户如果仅对某一个段落感兴趣，只要点击标签，就可以自动跳转，有针对性地收听。小宇宙上的某创作者告诉我们，将时间和章节对应上的工作，是需要手动完成的，而近期小宇宙上线了 AI 分段工具，但需要创作者额外付费才能使用。
AI Ask 功能（左 1）、播客转文字功能（左 2，并非所有内容都支持该功能）、AI Summery 功能（左 3）、AI Highlight 功能（左 4）
其他 AI 功能如上图，基本目的也都是帮助用户进行理解，所有功能都可以在播客的播放页面进行访问。ChatPods 的变现点，也是这些 AI 功能，用户每个月都可以获得几次免费额度（比如 AI 章节划分功能是每月 4 次免费额度），超过了限定次数，就需要订阅解锁了，订阅价格为 9.99 美金/月或 69.99 美金/年。除了针对单集播客的 AI 功能，在订阅页面中还显示，用户可以获得一个“Personal AI Podcast Agent”以获得更精准、个性化的推荐内容。
简单了解产品后，我们简单描述 ChatPods，就是听前的AI推荐来解决听什么、以及听播客过程中的效率提升辅助内容吸收。
后者依靠于不断迭代的大模型能力，基本上已经没有什么问题，而前者则依赖于推荐算法，不论 AI 如何进步，依然需要用户数据的反馈，也就是需要一定时间的积累。
我们在免费模式和订阅后都测试了下，事实也确实如此。但是笔者试用了几天发现，ChatPods 为我推荐的内容，仅依据笔者在个人信息中选择的 3 个较为宽泛的主题（例如商业、体育、音乐），体验下来，个性化程度并太不高，推荐的效果与其他平台的推荐区别不大。当笔者开启订阅后，ChatPods 的推荐也没有出现太大的变化。（笔者的测试时间为 5 天，听了 10 期左右的播客，时间并不够久累计数据也不够多，但如果不能在短时间内给到用户不一样的感受，退订率也会升高）。
如此下来，用 AI 帮助用户理解、吸收、领会内容，来实现节省时间、提高效率的目的，成为了 ChatPods 主要的差异点。这个角度看下来，我们直观感受下的 ChatPods，有些平平无奇。
平平无奇的背后逻辑
其实用 AI 功能加持播客，ChatPods 主要服务于用户吸收信息的环节，有其行业特殊性的一部分原因。因为与视频、文字等内容平台不同，一个反直觉的常识是，播客的护城河并不是内容。
与视频行业的创作者与 YouTube、TikTok 等平台深度绑定不同，播客的分发方式采取更加“去中心化”的 RSS Feed 模式。RSS Feed 可以看作是一个链接，里面存储了播客的标题、简介、封面图、播客音频等信息。
知名播客创作者 Lex Fridman 的个人网站，其中就公开分享了 RSS Feed
要得到 RSS Feed，创作者需要找一个播客托管平台（比如 Spotify for Podcasters、Buzzsprout 等等，托管平台会收取服务费用），当创作者在托管平台上传播客内容后，平台会生成这档播客的 RSS Feed。
在分发内容时，创作者需要在各个平台上传 RSS Feed，苹果、Spotify 等大平台还会对内容进行审核，而一旦上架平台，播客的 RSS Feed 链接基本都可以在各平台的播客详情页中获取，也就相当于全网公开了。而创作者再更新播客时，则只需要在托管平台上传新内容，所有播客平台就会自动同步了。
对于播客创作者来说，公开分发可以扩大内容传播的范围，便于塑造个人 IP，并靠打赏、广告、付费订阅内容等方式变现，所以一般情况下，创作者会将“权限”设定为公开。因而对于播客平台来说，在这样的分发生态下，内容并不是最核心的 “护城河”。一些专属内容固然重要，但自身生态、流量、推荐、用户体验更加重要，这也就导致很多大公司做起播客来得心应手。
而作为小平台，ChatPods 上的播客内容，都取自于公开的 RSS Feed，除了少量大平台专属或付费订阅内容外，其实在内容丰富度上 ChatPods 与主流平台的差距并不大。因而不论是 AI 现有能力、还是行业竞争情况来看，ChatPods 也只能去打“用户体验”来获取用户，而后积累数据再切入听前推荐，而且这种体验，也因为大模型现阶段的能力更偏向于效率提升，这就引出来一个关键问题，这真的是一个好的切入点吗？
听播客，到底需不需要 AI 加持？
音频最大的特点是“低侵入性”，用户随时随地带着耳机都能听，不像看视频、读文字，需要用户盯着屏幕一直看。所以，根据喜马拉雅和 Ipsos 合作的调查，能够专心听播客不做其他事的国内受访者，仅有 10.9%，身边常听播客的朋友，基本全部是在碎片时间或做其他事情的同时收听播客的。
但朋友们反馈，由于“碎片时间”或“一心二用”，听播客期间遗漏细节、被其他事情打断、或因为睡着忘记收听进度等情况时有发生，而一旦发生这种情况，他们要么花时间倒回去重新听一遍，要么只能放弃流失掉的内容。因为注意力分散，播客的信息获取效率也是同步降低的。
这么看下来AI是可以一定程度上解决以上问题，虽然AI给出的文字内容不会替代播客本身，但会对消化理解内容有所帮助。甚至，编辑部的同事们还会借助 Google 的 NotebookLM 这样的AI工具协助他们理解消化播客内容，以服务于本职工作。
而我的另一位朋友，虽然并不直接从事内容行业，但是她会经常通过播客，来了解她所在行业的新闻及从业者的观点和观察，也以服务于本职工作为目的，在这类人群那里，AI 加持播客是有其合理性的。
国内播客用户的调查（喜马拉雅&Ipsos，上），美国播客用户的调查（Pew Research，下）
但播客虽然有“获取信息”的意义和价值，但播客的“娱乐”价值也不可忽视。从宏观数据上看，中美用户呈现出一定的趋同性，虽然获取信息、学习是重要诉求，都排在第 2 位，但 Top3 中其余 2 个诉求则是休闲娱乐和打发时间，秉持放松、陪伴、娱乐等非功利目的收听播客的用户占比几乎与“获取信息”等同甚至更高。
我自己的体验和朋友的反馈看，我们超过一半听播客的时间都会花在心理、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方向的播客，比如作为一个足球迷，笔者自己就会每周固定听两档体育播客，回顾这一周的比赛及新闻，而编辑部的另一位同事表示，她最喜欢讲“离奇案件”的播客。
美国播客用户的调查（Pew Research，上），国内播客用户的调查（喜马拉雅&Ipsos，下）
而我们的收听习惯也代表了大部分听众，无论是中国还是美国，最受欢迎的题材均是娱乐、流行文化、书籍/电影/音乐等主题，与工作/现实生活联系更紧密的政治、商业、科技等主题排不进第一梯队。在这类场景中“听得愉快”比“记住东西”更加重要，AI现有的能力并不能有所加持，反之，精准且个性化的推荐机制和更丰富的内容生态才更重要。
虽然 ChatPods 做 Personal agent，并把它放在订阅权益中，确实是在往这方面努力，但推荐算法依赖于数据规模和运维能力，AI 在娱乐播客的切入点失效，则两者脱节。
带着这些观察，回头再看 ChatPods，我们认为，想要靠 AI 去做成一个新的泛播客工具/平台是比较困难的。由于大平台有算法、自身的内容生态与用户基础等等优势，新平台想要在这方面后来居上非常困难。
但换个语境来看，用播客来“吸收知识”的用户比例不低，两份调查基本都能排在前列，如果能够用 AI 技术更深度匹配细分需求，做一个垂类平台，可能更有机会些。作为一个资深产品经理，张月光对市场与用户需求的洞察能力自不必多说，而 ChatPods 到底能在高速发展的播客赛道用 AI 引发怎样的变数，我们也会持续关注。
