此前的选题，我们曾经多次观察过“明星创业者”入局 AI 播客的案例，包括张月光推出的 ChatPods 和焦可推出的来福。

ChatPods 和来福近 90 天的双端下载量｜图片来源：点点数据

但是一段时间过去，从数据上看，两款产品都不甚理想，点点数据显示，ChatPods 9 月份全球下载量 3.5 万，但由于体量较小，第三方数据没有捕捉到活跃用户，其月流水也仅有不到 100 美元；而上线更晚的来福，数据更低，9 月下载量仅有 2000 左右，未能捕捉到 MAU 和收入数据。

李可佳（Ethan KJ Li）的工作履历｜图片来源：LinkedIn

即便前者遭遇挫折，也并没有影响后来者的热情。最近，曾任字节智慧教育业务线 CEO 的李可佳（Ethan KJ Li）也入局了“AI 播客”，只不过它的思路与前两位并不相同。

李可佳的产品名为 Aibrary，于今年 4 月 23 日上线美区 App Store 进行测试，9 月 23 日正式上线。从官网上的介绍来看，Aibrary 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，服务于个人学习场景。而这款产品尚未推出之时，其母公司 Ouraca 已经完成了多轮融资，投资者包括红杉中国、初心资本、Factorial Fund 等知名 VC。“明星创业者+知名 VC”的背景，Aibrary 也算是“含着金汤匙”出生了。

从此前的分析看，无论是 ChatPods 想用 AI 能力为收听播客提效，还是来福等产品想直接用 AI 生成播客，与真人主播竞争，都不太能走得通。而转换思路，用 AI 播客服务知识获取场景，则被 NotebookLM 等一众产品所证明有效。李可佳的这次尝试，又能与 NotebookLM 这样的明星产品，打出怎么样的差异化呢？

一、这是我们体验过设计最合理的 AI 播客产品了

总体来看，Aibrary 主要定位在个人学习提升场景，综合比较我们观察过的 NotebookLM、Speechify 等产品，Aibrary 的核心差异点有两个，一、较为完善的推荐体系和内容体系，二、以 AI 播客为主要的内容承载方式。

Aibrary 主页上推荐的内容（图 1、2、3），第二个一级标签 Nova（图 4）

进入 Aibrary，用户须完成一个 6 步的注册流程，除了常规的年龄、性别、感兴趣的主题外，还会让用户选择自己崇拜的名人和使用 Aibrary 的目标，而用户的选择，则会决定主页（Home）的推荐内容，根据联合创始人吴俊东的分享，Aibrary 建立了一套推荐算法，来按照用户偏好推荐内容。此外，主页上还提供搜索功能，用户可以通过书名或感兴趣话题作为关键词搜索书籍，再就书籍进行进一步学习。

除了上述包含推荐与搜索的主页，Aibrary 的一级标签还有 Chatbot“Nova”，以及个人资料。在“Nova”中，用户可以与 ChatBot 对话（如图 4），提出更个性化的要求。Aibrary 的 ChatBot 拥有三个分工不同的角色，分别是主要与用户交互的 Nova、提供知识管理（询问与书籍相关的内容，搭建知识图谱等）服务的 Orion，以及主要负责拆解目标、帮用户复盘的 Atlas。

就笔者的体验看，绝大多数的回复都是由 Nova 完成的，仅在部分比较复杂的问题中，Orion 和 Atlas 才会从各自的角度给出各自的见解，参与度并不高。至于共享上下文的工作任务，为什么会由 3 个 Chatbot 来完成，我们目前还没有很清晰地感受到原因。

在复杂一些的回答中 Orion 和 Atlas 就会介入

无论是首页推荐、搜索结果，还是 ChatBot 问答内容，均分为 3 种：可能符合用户需求的书单、用户选择特定书籍详情（其中包括文字介绍、摘要&播客 2 段音频、书籍购买链接）、用户想进一步了解所选书籍中某特定议题时系统所生成的 idea Twin Podcast。

书单（图 1、2），书籍详情（图 3）｜图片来源：Aibrary

而用户选定书籍之后的详情，也不是我们传统意义上的电子书，而是“两段音频+购买链接”（如上方右图）。两段音频都在 8-10 分钟左右，分别是一个“单口”的 Summary 和一个“对口”的 Podcast，前者是对书大纲简介、后者则以播客的形式来解析大纲，这两个音频均由系统提供。

在版权方面，由于 Aibrary 仅是参考书籍的内容生成 Summary 和 Podcast，也并没有使用原书的封面，专业律师表示，这算是处于法律灰色地带，无论是在国内还是海外，版权风险都不大。

在听完两段音频后，用户就会对书籍有一个初步了解。如果感兴趣，用户可以选择点击下方的购买链接跳转到亚马逊购买纸质书籍，或点击“Make idea Twin Podcast”用 AI 生成另一个更符合自己兴趣点、更加个性化的播客，深入了解书籍内容。

书籍选择（图 1），主持人声音选择（图 2），用户信息与声音克隆（图 3、4）

这个由 AI 生成的播客名为“Idea Twin Podcast”，也是我们感受到的 Aibrary 与其他同类产品最大的差异化。

Idea Twin Podcast 是一个实时生成的双人播客，参与双方分别是 AI 主持人和“用户的分身”。用户需要首先选择一本书，并选择 AI 主持人的声音，再填写个人信息，比如教育情况、专业、职业、MBTI、个人描述等，并克隆自己的声音，系统会根据输入的信息会为用户生成“分身”，作为另一个角色与 AI 主持人对话。生成 Idea Twin Podcast 需要花费 100 个 Credits，非订阅用户仅能生成 1 个播客。

Idea Twin Podcast 采取主持人（AI 声音）主问，“分身”（用户的声音）主答的模式，用户可以在听问答的同时中思考 AI 提出的问题，并参考“自己”给出的回答，促进用户的主动思辨。

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”。根据笔者的体验，“分身”回答的内容确实会参考填写的个人信息，自己的声音也会增强沉浸感，但这种沉浸感目前还是有点浮于表面，在听的过程中笔者仍会感觉是两个 AI 在对话，很难将自己代入“分身”的角色。

Aibrary 的功能与内容对应关系｜白鲸出海制作

此前的选题中，我们曾经观察过多款“AI+音频播客”的产品，我们将这些产品按照目的（知识获取/创作工具）和 AI 的融入方式（生成/理解）制作了一个象限图，以明确各个“AI+播客”产品的定位｜白鲸出海制作

从产品设计和行业定位 2 个图来看，Aibrary 确实找到了一个相对空白的位置。之前如豆包等产品，很难用短播客消化长书籍。而与能够吸收消化长书籍的 Speechify 的逐字读书相比，Aibrary 又给了一段“从短到长”的引导体验，并用播客降低了“读书”的门槛。

上面基本上是产品将用户引导进入学习的一个阶段，但官网上和播客中所提及的制定学习路径、交互式辅导这类持续监督用户完成学习目标的功能，都没有很明显地体验到。截至目前，感觉项目还是一个“未完工”状态，但作为一个去年底才正式立项的产品，体验下来已经具有一定的差异化且路径合理，相较于之前的产品已经体现出一定吸引力。而这背后是深耕教育行业多年的几位创始人的深入思考。

二、深耕 K12 教育的明星创始人们，为什么看上了终身学习赛道？

Aibrary 创始人李可佳早年曾开发过面向学校和教育机构的 K12 教育协作平台「极课大数据」，后被字节收购，他也加入字节担任智慧教育业务 CEO，2022 年离职后，他在初心资本短暂担任合伙人，2025 年 1 月，才在硅谷创立了 Ouraca。而另外两位联合创始人也深耕教育行业，其中包括前好未来国际投资与战略发展总监吴俊东，以及字节原教育中台负责人张栖铭。

从三位创始人的履历看，他们都曾经是国内教培行业的“弄潮儿”，而在 AI 时代，他们并没有延续 K12 赛道，而是把重点放在了“成年人终身学习”这个略显冷门的赛道，这其中的改变，源于他们对 AI 时代学习的思考。

创始人李可佳在文章中表示：

“在不远的未来，AI 几乎可以回答一切，所以“答案”慢慢变得不再重要，而“问题”以及问题背后思考过程的价值更高，所以 AI 时代的教育也要从“内容灌输”到“认知重塑”进行改变，而秉持这个思路，如何激发、引导用户自己思考就变得尤为重要。

另一方面，除了思考之外，反馈也非常重要，李可佳也提到：“如今，输入再多内容给用户，也未必转化为真正的能力提升，相反，设计出有效的反馈机制，才能形成闭环的学习系统，让人自己去成长。”

——转述自李可佳《硅谷 100 天，写在 Aibrary 正式上线前丨初心分享》

而通读李可佳的分享可以总结出，他认为，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。而根据联合创始人吴俊东在播客中的分享，基于这三个核心目标，Aibrary 的迭代也分为，建立个性化推荐机制、生成引发思考的个性化内容，以及建立定制学习流程三个阶段。

结合上文对 Aibrary 的分析，目前 Aibrary 已经通过具有梯度的推荐体系和内容体系建立起了个性化内容分发机制，而选择播客这样的形式，则考虑到当代用户较为碎片化的使用习惯；Idea Twin Podcast，则对应引发思考的个性化内容。而如何建立起良好的反馈机制，并用 AI 丰富更多引发思考的个性化内容，则是团队下一步迭代的重点。

写在最后

结合创始人们的分享，Aibrary 其实更多的是对三位资深教育从业者思路的体现和尝试。从变现策略来看，Aibrary 绝大部分书籍都需要订阅才能访问，Idea Twin Podcast 甚至还要消耗积分才能生成，就算订阅了也有数量限制，体验下来，不订阅基本无法使用。

而从定价方面看，相对于传统的音频读书 App Audible（年订阅价格 159.99 美元），Aibrary 的年订阅价格要低不少（6.99 美元/周、89.99 美元/年，7 天免费使用的策略），而且还有引导用户学习的过程。但 Aibrary 能否靠这些差异点，真正吸引用户留下来持续使用、付费，我们还会继续观察。

参考文章

1、硅谷 100 天，写在 Aibrary 正式上线前丨初心分享

2、Ouraca：我们想用 AI 重新定义终身学习

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。