中國的 AI 圈，有一種根深蒂固的頑疾，我們可以稱之爲：AI 商業化恐懼與 AI 應用缺失綜合症。
具體表現爲，一種 AI 技術爆火之後大家先是驚歎，什麽 " 人人都被 AI 創飛了 " 之類的。緊接着，在這條賽道真正熱起來之後就會轉變爲質疑：你做的 AI 能商業化嗎？爲什麽 AI 還是沒有超級應用？爲什麽我還是沒有用到 AI 應用？
似乎 AI 總是在對技術的巨大期待，以及對應用的不斷失望間輪回。大模型是真的雷聲大雨點小，很難帶來高增長、有商業化能力的應用嗎？
最近外網一款應用的火爆，讓我們有了些新的想法。不久之前，NotebookLM 的核心團隊離職引發熱議，團隊負責人 Raiza Martin 宣布将和核心設計師、工程師一起離職，準備打造新的大模型應用。這一消息引發讨論的原因在于，NotebookLM 是今年歐美最出圈的大模型應用之一，甚至它出圈的原因根本不是作爲 AI 筆記本的基礎功能，而是一個嘗鮮類的附加功能—— AI 播客生成。
透過 NotebookLM 的爆火，我們可以由此聊聊 AI+ 聲音方向的商業化可能性，以及究竟應該如何打造具有高增長潛力的 AI 應用。
或許可以說，越來越多的熱門應用正在證明，AI 應用缺失症是能夠被治愈的。
NotebookLM 原本是谷歌一個小組打造的 AIGC 寫作工具，在全球有非常多的競品，并且已經推出了幾年時間都沒有什麽水花。但最近讓這個看似比較平庸的應用突然爆火的，是它添加了一項功能：播客生成。
更新後的這一功能，允許用戶上傳文檔、文本、網頁以及 YouTube 視頻來生成由 AI 制作的音頻播客。與其他音頻功能不同的是，NotebookLM 生成的不是那種照着文本念出來的簡單播客，而是有兩個主持人的對談型播客。
AI 生成的兩位主播，會根據素材提供的内容進行分析、讨論，甚至會相互調侃，還能進行大笑。比如說，如果你輸入一本曆史類書籍，NotebookLM 就能生成多集的曆史解密類對談播客。如果輸入自己的資料，它也能生成兩位 AI 主播對你吹彩虹屁的聊天内容，他們有理有據，一本正經地分析讨論你有多麽了不起。
這種新穎的内容生成模式給了網友極大的創造和收聽動力，玩出的花樣也越來越多。甚至有人認爲，這可能是第一款不是由于模型能力，而是通過應用體驗獲得認可的 AI。
而在 NotebookLM 背後作爲支持的，是谷歌的 Gemini 1.5 Pro 大語言模型。它能夠一次處理多達 1500 頁的内容，并且支持超長上下文的多輪對話。NotebookLM 的音頻功能則是基于谷歌的語音模型來實現。
到這裏我們會發現，NotebookLM 是一個标準到不能更标準的 AI 原生應用。它基于多個大模型來實現；利用了 AIGC 和多模态這些非常具有代表性的 AI 機制；創造了傳統移動應用完全無法實現的服務體驗。
由此可見，隻要做對能力，找準市場，AI 應用是完全有可能撐起流量和商業化場面的。
當然，NotebookLM 取巧的一點在于它的市場切入點非常精準。播客在美國的市場需求量非常龐大，甚至大有超越短視頻的态勢。美國用戶，尤其是年輕用戶大多有收聽播客的習慣，而明星、運動員、脫口秀演員也普遍将錄制播客作爲表達方式。
在這個關注度高、需求量大的市場上，AI 帶來了兩人對談播客這種前所未見的應用體驗，這才讓 NotebookLM 在幾個月内爆火出圈。
如果僅僅關注 AI 播客生成這件事，那麽 NotebookLM 所代表的意義或許會被裁剪掉很多，首先播客市場在國内還遠不如歐美火爆，其次 AI 播客生成的商業化潛力本就有限。
想要深度利用 NotebookLM 的意義，首先應該看到其所代表的 AI 音頻賽道本就有着更爲寬闊的商業化空間。對于 AI 行業普遍存在的商業焦慮，AI+ 音頻至少是一種纾解。在生活中大量太長不看的内容，都可以通過轉換爲音頻的方式來提升觸達效率。比如在谷歌内部，谷歌廣告團隊就在研究基于 NotebookLM 的生成能力來打造銷售問答，從而對新人進行培訓。這樣原本厚重的資料，就可以被模拟成銷售人員與顧客之間的對話，新入職的銷售可以直接學習與顧客進行交流，每個問題應該如何對應、解釋等。
類似的例子還有很多，比如産品說明書的音頻版、在線教育的問答機制。我們在很多時候都會面臨資料太多，過長不看的窘境。這時我們往往會想要跟懂行的人問上兩句，而現在問 AI 或許就可以了。
推而廣之，NotebookLM 還可以跟機器視覺進行結合。比如去健身房，私教的工作其實就是看着你訓練，然後指出動作的正誤，回答健身者的問題。如果讓 NotebookLM 附帶上視覺能力，或許 AI 播客可以變成 AI 私教。
這些探索證明，一個出圈的 AI 應用往往具備連鎖反應。它不僅能夠在本圈層得到用戶的追捧，同時還具有持續擴散商業影響力的可行性。
即使你不聽 AI 播客，也對 AI 音頻賽道毫無興趣。NotebookLM 也依舊展示了優秀 AI 應用最底層的東西：輸入簡單，生産驚喜，貼近用戶。
如今，大模型已經能做到很多前所未見的事，但總是無法出現那種能夠引發讨論和傳播的爆火應用。NotebookLM 的火爆告訴我們，其中很大原因出自産品設計的缺失。
與其他 AI 應用相比，NotebookLM 在産品層面有一個鮮明的特點，就是整體 UI 設計盡量傾向簡單。AI 播客生成本身隻是 NotebookLM 功能的一部分，用戶打開門檻天然較高。在這種情況下，項目團隊對其整體 UI 都進行了盡量簡化。比如上傳文檔是很多 AIGC 應用都有的步驟，但上傳文件的步驟瑣碎、容錯度低，往往會給用戶帶來不悅的産品體驗。NotebookLM 則支持一鍵上傳源文檔，并且可以覆蓋文檔、視頻等多種文件源與文件格式。這種非常友好的用戶界面設計，讓這種創新型的 AI 應用擁有了極低的門檻。用戶不會在 UI 層面就被瑣碎的操作、複雜的文件要求給勸退。
而與輸入端盡量簡單構成正比的是 NotebookLM 在輸出端給出了非常完整且複雜的内容。用 AI 生成播客在今天已經不太新鮮，但 NotebookLM 能夠生成兩人對談播客，并且對談内容是有語氣、有節奏，甚至是富有幽默感的。這種驚喜感和意想不到，與極簡的内容輸入構成了對比，進而變成了能夠出圈的産品動力。
除此之外，NotebookLM 的成功還有一個關鍵因素，就是它找到了播客這個在歐美頗具市場号召力的領域。正是因爲播客本身有市場需求，受關注程度高，NotebookLM 帶來的 AI 驚喜感才能順理成章激活用戶認同。而且 NotebookLM 又一次證明了，尋找更能接受 AI 的年輕人認可，貼近年輕市場的生活、娛樂、消費模式，是 AI 應用能夠成功的關鍵。
總結 NotebookLM 的故事，可以發現一款成功的 AI 應用需要具備三要素：
1. 極簡的用戶界面與生成規則。
2. 具有驚喜感與震撼力的 AIGC 效果。
3. 貼近用戶注意力，尤其是年輕人注意力的市場落點。
從大模型的能力出發，尋找到這三個條件，應該就能勾勒出差不多的 AI 應用了。
所謂 AI 應用缺失症，從正面看是一個巨大的問題，反面看則是很多個具體的機會。
