读懂 NotebookLM，或许能治愈 AI 应用缺失症

中国的 AI 圈，有一种根深蒂固的顽疾，我们可以称之为：AI 商业化恐惧与 AI 应用缺失综合症。

具体表现为，一种 AI 技术爆火之后大家先是惊叹，什么“人人都被 AI 创飞了”之类的。紧接着，在这条赛道真正热起来之后就会转变为质疑：你做的 AI 能商业化吗？为什么 AI 还是没有超级应用？为什么我还是没有用到 AI 应用？

似乎 AI 总是在对技术的巨大期待，以及对应用的不断失望间轮回。大模型是真的雷声大雨点小，很难带来高增长、有商业化能力的应用吗？

最近外网一款应用的火爆，让我们有了些新的想法。不久之前，NotebookLM 的核心团队离职引发热议，团队负责人 Raiza Martin 宣布将和核心设计师、工程师一起离职，准备打造新的大模型应用。这一消息引发讨论的原因在于，NotebookLM 是今年欧美最出圈的大模型应用之一，甚至它出圈的原因根本不是作为 AI 笔记本的基础功能，而是一个尝鲜类的附加功能——AI 播客生成。

透过 NotebookLM 的爆火，我们可以由此聊聊 AI+声音方向的商业化可能性，以及究竟应该如何打造具有高增长潜力的 AI 应用。

或许可以说，越来越多的热门应用正在证明，AI 应用缺失症是能够被治愈的。

NotebookLM 原本是谷歌一个小组打造的 AIGC 写作工具，在全球有非常多的竞品，并且已经推出了几年时间都没有什么水花。但最近让这个看似比较平庸的应用突然爆火的，是它添加了一项功能：播客生成。

更新后的这一功能，允许用户上传文档、文本、网页以及 YouTube 视频来生成由 AI 制作的音频播客。与其他音频功能不同的是，NotebookLM 生成的不是那种照着文本念出来的简单播客，而是有两个主持人的对谈型播客。

AI 生成的两位主播，会根据素材提供的内容进行分析、讨论，甚至会相互调侃，还能进行大笑。比如说，如果你输入一本历史类书籍，NotebookLM 就能生成多集的历史解密类对谈播客。如果输入自己的资料，它也能生成两位 AI 主播对你吹彩虹屁的聊天内容，他们有理有据，一本正经地分析讨论你有多么了不起。

这种新颖的内容生成模式给了网友极大的创造和收听动力，玩出的花样也越来越多。甚至有人认为，这可能是第一款不是由于模型能力，而是通过应用体验获得认可的 AI。

而在 NotebookLM 背后作为支持的，是谷歌的 Gemini 1.5 Pro 大语言模型。它能够一次处理多达 1500 页的内容，并且支持超长上下文的多轮对话。NotebookLM 的音频功能则是基于谷歌的语音模型来实现。

到这里我们会发现，NotebookLM 是一个标准到不能更标准的 AI 原生应用。它基于多个大模型来实现；利用了 AIGC 和多模态这些非常具有代表性的 AI 机制；创造了传统移动应用完全无法实现的服务体验。

由此可见，只要做对能力，找准市场，AI 应用是完全有可能撑起流量和商业化场面的。

当然，NotebookLM 取巧的一点在于它的市场切入点非常精准。播客在美国的市场需求量非常庞大，甚至大有超越短视频的态势。美国用户，尤其是年轻用户大多有收听播客的习惯，而明星、运动员、脱口秀演员也普遍将录制播客作为表达方式。

在这个关注度高、需求量大的市场上，AI 带来了两人对谈播客这种前所未见的应用体验，这才让 NotebookLM 在几个月内爆火出圈。

如果仅仅关注 AI 播客生成这件事，那么 NotebookLM 所代表的意义或许会被裁剪掉很多，首先播客市场在国内还远不如欧美火爆，其次 AI 播客生成的商业化潜力本就有限。

想要深度利用 NotebookLM 的意义，首先应该看到其所代表的 AI 音频赛道本就有着更为宽阔的商业化空间。对于 AI 行业普遍存在的商业焦虑，AI+音频至少是一种纾解。在生活中大量太长不看的内容，都可以通过转换为音频的方式来提升触达效率。比如在谷歌内部，谷歌广告团队就在研究基于 NotebookLM 的生成能力来打造销售问答，从而对新人进行培训。这样原本厚重的资料，就可以被模拟成销售人员与顾客之间的对话，新入职的销售可以直接学习与顾客进行交流，每个问题应该如何对应、解释等。

类似的例子还有很多，比如产品说明书的音频版、在线教育的问答机制。我们在很多时候都会面临资料太多，过长不看的窘境。这时我们往往会想要跟懂行的人问上两句，而现在问 AI 或许就可以了。

推而广之，NotebookLM 还可以跟机器视觉进行结合。比如去健身房，私教的工作其实就是看着你训练，然后指出动作的正误，回答健身者的问题。如果让 NotebookLM 附带上视觉能力，或许 AI 播客可以变成 AI 私教。

这些探索证明，一个出圈的 AI 应用往往具备连锁反应。它不仅能够在本圈层得到用户的追捧，同时还具有持续扩散商业影响力的可行性。

即使你不听 AI 播客，也对 AI 音频赛道毫无兴趣。NotebookLM 也依旧展示了优秀 AI 应用最底层的东西：输入简单，生产惊喜，贴近用户。

如今，大模型已经能做到很多前所未见的事，但总是无法出现那种能够引发讨论和传播的爆火应用。NotebookLM 的火爆告诉我们，其中很大原因出自产品设计的缺失。

与其他 AI 应用相比，NotebookLM 在产品层面有一个鲜明的特点，就是整体 UI 设计尽量倾向简单。AI 播客生成本身只是 NotebookLM 功能的一部分，用户打开门槛天然较高。在这种情况下，项目团队对其整体 UI 都进行了尽量简化。比如上传文档是很多 AIGC 应用都有的步骤，但上传文件的步骤琐碎、容错度低，往往会给用户带来不悦的产品体验。NotebookLM 则支持一键上传源文档，并且可以覆盖文档、视频等多种文件源与文件格式。这种非常友好的用户界面设计，让这种创新型的 AI 应用拥有了极低的门槛。用户不会在 UI 层面就被琐碎的操作、复杂的文件要求给劝退。

而与输入端尽量简单构成正比的是 NotebookLM 在输出端给出了非常完整且复杂的内容。用 AI 生成播客在今天已经不太新鲜，但 NotebookLM 能够生成两人对谈播客，并且对谈内容是有语气、有节奏，甚至是富有幽默感的。这种惊喜感和意想不到，与极简的内容输入构成了对比，进而变成了能够出圈的产品动力。

除此之外，NotebookLM 的成功还有一个关键因素，就是它找到了播客这个在欧美颇具市场号召力的领域。正是因为播客本身有市场需求，受关注程度高，NotebookLM 带来的 AI 惊喜感才能顺理成章激活用户认同。而且 NotebookLM 又一次证明了，寻找更能接受 AI 的年轻人认可，贴近年轻市场的生活、娱乐、消费模式，是 AI 应用能够成功的关键。

总结 NotebookLM 的故事，可以发现一款成功的 AI 应用需要具备三要素：

1.极简的用户界面与生成规则。

2.具有惊喜感与震撼力的 AIGC 效果。

3.贴近用户注意力，尤其是年轻人注意力的市场落点。

从大模型的能力出发，寻找到这三个条件，应该就能勾勒出差不多的 AI 应用了。

所谓 AI 应用缺失症，从正面看是一个巨大的问题，反面看则是很多个具体的机会。