融了3個億的張月光，就做出了個“AI播客播放器”？

聽播客，需要AI嗎？

2023 年 7 月份，我們曾經觀察過妙鴨相機靠 AI 寫真功能一炮而紅，又快速隕落的全過程。而在產品數據下滑的同時，同年 11 月 13 日，妙鴨相機對外確認，產品負責人張月光離職。

說起張月光，大家最先想到的是妙鴨相機，但除此之外，此前春節爆火的支付寶集五?；顒右渤鲎运氖止P，這樣一位互聯網“老兵”，能借 AI 掀起什么樣的風雨，一直備受關注。

北京沐言智語科技有限公司的融資情況｜圖片來源：企查查

離職后不到一個月，他就創立了北京沐言智語科技有限公司，走上自己創業的道路，根據 2024 年 4 月底的消息，沐言智語成立短短半年內，就狂攬 4 輪融資，總額近 3 億元人民幣，其中有零一創投、智譜 AI、高榕資本等國內知名投資者參與。

而且完成這些融資時，沐言智語還沒有任何產品推出，甚至連雛形都沒有。根據《創業板日報》當時的報道，有投資人私下表示：“沐言智語的團隊對公司到底要做什么并沒想得很清楚，投資人們肯拿錢，更多的是看重張月光本人的能力?！?/p>

ChatPods 從上線以來的全球雙端下載量，注：目前 ChatPods 已在除中國大陸外的其他市場的 iOS 及 Google Play端上架｜圖片來源：點點數據

到了 2024 年 11 月，公司成立接近 1 年的時候，沐言智語低調地發布了一款AI播客產品 ChatPods，而最近，隨著公測開始，才有媒體開始陸續報道。點點數據顯示，ChatPods 于 2024 年 9 月上架，但幾個月以來每天僅有幾百的下載量，總下載量還不到 10 萬，也沒有收錄到活躍用戶的數據。

基于張月光的“個人能力”，外加大量資金加持，沐言智語端出來的“第一盤菜”到底如何呢？

融了 3 個億，就做了一個播客助手？

我們先簡單了解下產品。

ChatPods（左），Apple Podcast（右）的落地頁面

ChatPods 的落地頁中有一個智能推薦版塊，每天會為用戶推薦 3-5 個播客單集，在官方小紅書賬號中，團隊解釋道：“ChatPods 不希望在落地頁上堆疊大量的信息，為用戶帶來太大壓力，所以每天只推薦少量內容，力求精準?！背酥猓珻hatPods 會在每日的智能推薦中，生成一段由 AI 生成的語音推薦詞，輔助用戶做出決策，這屬于聽前階段。

ChatPods 的播放頁面

而在用戶聽播客的過程中，ChatPods 提供的 AI 功能包括 AI 總結、AI 章節劃分、AI 問答、AI 轉錄文字稿、AI Highlight 等，利用大模型對播客內容進行理解和預處理，然后將結果以文字的形式呈現給用戶，輔助用戶理解、消化播客內容，進而節省時間。

拿章節劃分功能舉例，經常聽播客或者看 YouTube 的讀者們應該都不會陌生，創作者在上傳內容時會將每一個章節/主題的時間段標注好，用戶如果僅對某一個段落感興趣，只要點擊標簽，就可以自動跳轉，有針對性地收聽。小宇宙上的某創作者告訴我們，將時間和章節對應上的工作，是需要手動完成的，而近期小宇宙上線了 AI 分段工具，但需要創作者額外付費才能使用。

AI Ask 功能（左 1）、播客轉文字功能（左 2，并非所有內容都支持該功能）、AI Summery 功能（左 3）、AI Highlight 功能（左 4）

其他 AI 功能如上圖，基本目的也都是幫助用戶進行理解，所有功能都可以在播客的播放頁面進行訪問。ChatPods 的變現點，也是這些 AI 功能，用戶每個月都可以獲得幾次免費額度（比如 AI 章節劃分功能是每月 4 次免費額度），超過了限定次數，就需要訂閱解鎖了，訂閱價格為 9.99 美金/月或 69.99 美金/年。

除了針對單集播客的 AI 功能，在訂閱頁面中還顯示，用戶可以獲得一個“Personal AI Podcast Agent”以獲得更精準、個性化的推薦內容。

了解產品后，我們簡單描述 ChatPods，就是聽前的AI推薦來解決聽什么、以及聽播客過程中的效率提升輔助內容吸收。

后者依靠于不斷迭代的大模型能力，基本上已經沒有什么問題，而前者則依賴于推薦算法，不論 AI 如何進步，依然需要用戶數據的反饋，也就是需要一定時間的積累。

我們在免費模式和訂閱后都測試了下，事實也確實如此。但是筆者試用了幾天發現，ChatPods 為我推薦的內容，僅依據筆者在個人信息中選擇的 3 個較為寬泛的主題（例如商業、體育、音樂），體驗下來，個性化程度并太不高，推薦的效果與其他平臺的推薦區別不大。當筆者開啟訂閱后，ChatPods 的推薦也沒有出現太大的變化。（筆者的測試時間為 5 天，聽了 10 期左右的播客，時間并不夠久累計數據也不夠多，但如果不能在短時間內給到用戶不一樣的感受，退訂率也會升高）。

如此下來，用 AI 幫助用戶理解、吸收、領會內容，來實現節省時間、提高效率的目的，成為了 ChatPods 主要的差異點。這個角度看下來，我們直觀感受下的 ChatPods，有些平平無奇。

平平無奇的背后邏輯

其實用 AI 功能加持播客，ChatPods 主要服務于用戶吸收信息的環節，有其行業特殊性的一部分原因。因為與視頻、文字等內容平臺不同，一個反直覺的常識是，播客的護城河并不是內容。

與視頻行業的創作者與 YouTube、TikTok 等平臺深度綁定不同，播客的分發方式采取更加“去中心化”的 RSS Feed 模式。RSS Feed 可以看作是一個鏈接，里面存儲了播客的標題、簡介、封面圖、播客音頻等信息。

知名播客創作者 Lex Fridman 的個人網站，其中就公開分享了 RSS Feed

要得到 RSS Feed，創作者需要找一個播客托管平臺（比如 Spotify for Podcasters、Buzzsprout 等等，托管平臺會收取服務費用），當創作者在托管平臺上傳播客內容后，平臺會生成這檔播客的 RSS Feed。

國內播客內容在蘋果播客的上架流程｜圖片來源：知乎

在分發內容時，創作者需要在各個平臺上傳 RSS Feed，蘋果、Spotify 等大平臺還會對內容進行審核，而一旦上架平臺，播客的 RSS Feed 鏈接基本都可以在各平臺的播客詳情頁中獲取，也就相當于全網公開了。而創作者再更新播客時，則只需要在托管平臺上傳新內容，所有播客平臺就會自動同步了。

對于播客創作者來說，公開分發可以擴大內容傳播的范圍，便于塑造個人 IP，并靠打賞、廣告、付費訂閱內容等方式變現，所以一般情況下，創作者會將“權限”設定為公開。因而對于播客平臺來說，在這樣的分發生態下，內容并不是最核心的 “護城河”。一些專屬內容固然重要，但自身生態、流量、推薦、用戶體驗更加重要，這也就導致很多大公司做起播客來得心應手。

而作為小平臺，ChatPods 上的播客內容，都取自于公開的 RSS Feed，除了少量大平臺專屬或付費訂閱內容外，其實在內容豐富度上 ChatPods 與主流平臺的差距并不大。因而不論是 AI 現有能力、還是行業競爭情況來看，ChatPods 也只能去打“用戶體驗”來獲取用戶，而后積累數據再切入聽前推薦，而且這種體驗，也因為大模型現階段的能力更偏向于效率提升，這就引出來一個關鍵問題，這真的是一個好的切入點嗎？

在官方小紅書賬號中，ChatPods 將自己定位為 AI 播客助手，而根據 Z Finance 的報道，ChatPods 的核心差異點是推薦和 AI 相關功能，對應的是“獲取好內容”和“輔助吸收知識”兩個核心的用戶訴求｜圖片來源：小紅書

聽播客，到底需不需要 AI 加持？

音頻最大的特點是“低侵入性”，用戶隨時隨地帶著耳機都能聽，不像看視頻、讀文字，需要用戶盯著屏幕一直看。所以，根據喜馬拉雅和 Ipsos 合作的調查，能夠專心聽播客不做其他事的國內受訪者，僅有 10.9%，身邊常聽播客的朋友，基本全部是在碎片時間或做其他事情的同時收聽播客的。

但朋友們反饋，由于“碎片時間”或“一心二用”，聽播客期間遺漏細節、被其他事情打斷、或因為睡著忘記收聽進度等情況時有發生，而一旦發生這種情況，他們要么花時間倒回去重新聽一遍，要么只能放棄流失掉的內容。因為注意力分散，播客的信息獲取效率也是同步降低的。

這么看下來 AI 是可以一定程度上解決以上問題，雖然 AI 給出的文字內容不會替代播客本身，但會對消化理解內容有所幫助。甚至，編輯部的同事們還會借助 Google 的 NotebookLM 這樣的 AI 工具協助他們理解消化播客內容，以服務于本職工作。

而我的另一位朋友，雖然并不直接從事內容行業，但是她會經常通過播客，來了解她所在行業的新聞及從業者的觀點和觀察，也以服務于本職工作為目的，在這類人群那里，AI 加持播客是有其合理性的。

國內播客用戶的調查（喜馬拉雅&Ipsos，上），美國播客用戶的調查（Pew Research，下）

但播客雖然有“獲取信息”的意義和價值，但播客的“娛樂”價值也不可忽視。從宏觀數據上看，中美用戶呈現出一定的趨同性，雖然獲取信息、學習是重要訴求，都排在第 2 位，但 Top3 中其余 2 個訴求則是休閑娛樂和打發時間，秉持放松、陪伴、娛樂等非功利目的收聽播客的用戶占比幾乎與“獲取信息”等同甚至更高。

我自己的體驗和朋友的反饋看，我們超過一半聽播客的時間都會花在心理、旅行、藝術、歷史、體育、懸疑等更偏向于提供情緒價值或休閑娛樂方向的播客，比如作為一個足球迷，筆者自己就會每周固定聽兩檔體育播客，回顧這一周的比賽及新聞，而編輯部的另一位同事表示，她最喜歡講“離奇案件”的播客。

美國播客用戶的調查（Pew Research，上），國內播客用戶的調查（喜馬拉雅&Ipsos，下）

而我們的收聽習慣也代表了大部分聽眾，無論是中國還是美國，最受歡迎的題材均是娛樂、流行文化、書籍/電影/音樂等主題，與工作/現實生活聯系更緊密的政治、商業、科技等主題排不進第一梯隊。在這類場景中“聽得愉快”比“記住東西”更加重要，AI 現有的能力并不能有所加持，反之，精準且個性化的推薦機制和更豐富的內容生態才更重要。

雖然 ChatPods 做 Personal agent，并把它放在訂閱權益中，確實是在往這方面努力，但推薦算法依賴于數據規模和運維能力，AI 在娛樂播客的切入點失效，則兩者脫節。

帶著這些觀察，回頭再看 ChatPods，我們認為，想要靠 AI 去做成一個新的泛播客工具/平臺是比較困難的。由于大平臺有算法、自身的內容生態與用戶基礎等等優勢，新平臺想要在這方面后來居上非常困難。

但換個語境來看，用播客來“吸收知識”的用戶比例不低，兩份調查基本都能排在前列，如果能夠用 AI 技術更深度匹配細分需求，做一個垂類平臺，可能更有機會些。作為一個資深產品經理，張月光對市場與用戶需求的洞察能力自不必多說，而 ChatPods 到底能在高速發展的播客賽道用 AI 引發怎樣的變數，我們也會持續關注。