「現代人最富有的是碎片化的時間」,知識付費讓音頻內容也能賣錢了!
「現代人最富有的是碎片化的時間」,知識付費讓音頻內容也能賣錢了!
2017.04.05 | 產品

感謝不再免費的網路,音頻已經可以賣錢了。

豆瓣「逆潮流」推出的付費音頻專案,意外賣得不錯,上線五天銷量已經超過百萬元。這個叫做豆瓣時間的產品剛剛上線了兩個音頻欄目,分別是《醒來——北島和朋友們的詩歌課》和《白先勇細說紅樓夢》。在成功學和心靈雞湯氾濫的當下,談詩歌和古典?這需要勇氣。

好消息接踵而至。去年年底喜馬拉雅FM發起了「123知識狂歡節」,按照官方數字,銷售額達到了5,088萬元人民幣。

三月初,羅振宇也宣布,影片節目《羅輯思維》將下線,以後只能在他自己的App「得到」上才聽得到音頻。

如今各種圖文和影片令我們目不暇接,我們擁有的信息已經太多,多到我們不得不放棄「網路免費」這一自雅虎以來便天經地義的事實,花錢去購買、篩選信息和內容。當眼睛的時間已經不夠用的時候,依然空閒的耳朵成了內容供應商爭奪的又一個戰場。

在美國,音頻在引起資本的注意。Jenna Weiss-Berman辭去Buzzfeed音頻部門負責人的職務,想自己創辦一家Podcast公司,於是四周內,便有四家VC向她提供資金。

動動嘴皮子就能拿錢的日子,看起來已經近了。

不過,在第一波付費明星節目之後,用戶的留存率和復購率,讓音頻製作者們焦慮——網路電台上,很多人收聽不到四分之一的內容便會選擇跳出。喜馬拉雅共同創辦人余建軍對媒體說,付費模式做了半年,喜馬拉雅的付費用戶不到1%,還屬小眾。

音頻付費是一個可以永續、且可以做大的生意模式嗎?靠用戶付費這一個單一的商業模式,是不是就能支撐起音頻內容的收入和未來?

1. 付費的代價

目前的付費音頻內容,基本都還處在「知識付費」這個範疇,這導致內容的生產已經發生重構。

正如網路觀察者魏武揮所言,「內容做成課程式、體系化,可能更容易售賣。」想要說服用戶掏錢,就要組織音頻節目,使其更加結構化、系統化,像課堂教學一樣,由表及裡、由淺及深,而非只是提供孤立的知識碎片。

目前的音頻付費內容,從喜馬拉雅,到得到、到豆瓣,多採用訂閱模式,用戶全額付清所有費用,但需要一定時間等待作者更新完畢——這段時間往往是數月到一年。這一訂閱模式原型依然是Podcast,一個成熟的Podcast,內容會定期更新,訂閱後便會自動下載——當然,Podcast總體上都是免費的。

對主播來說,這是個好模式,他們可以快速回收資金,如同收了預付款的作家一樣,能夠安穩創作。

但對於用戶來說,所能依憑的,只有節目介紹信息和幾期試聽,此外便只能依靠對主播的信任了。因此,自帶流量效應的名人自然能夠得到更多機會。無論馬東,還是羅振宇,都已經在其他渠道積攢了不少粉絲,成為所謂的「頭部大V」。

在一番試水後,「名人」+「課程化內容」的組合,成了各大平台最需要爭搶的資源。

豆瓣時間的成功,很大程度上來自於北島、白先勇自己作為文化名人的號召力和可信度。李笑來堪稱「得到」上的最成功的案例之一——「通往財富自由之路」這個付費專欄,推出7個月中有約13萬人訂閱,專欄銷售額2,546萬元人民幣——這位前新東方名師、前知名部落客、暢銷書作家、比特幣界名人本身就具有很大號召力。

訂閱模式類似於健身房。為了有更好的形體,越來越多人去辦了健身房年卡,但大多數人在開始幾週之後,便把年卡扔在了抽屜深處。同樣,有不少人買了不少知乎 Live、得到專欄、喜馬拉雅節目,卻很少去打開。

因此在單期內容組織上,製作者也需要掌握一定的技巧,比如在最開始便要向用戶展示明了,自己提供的內容究竟有什麼用——在音頻這一形式裡,不存在快速瀏覽這一方式。

《好好說話》上線喜馬拉雅之前,喜馬拉雅便與馬東團隊反复溝通,調整內容,直到雙方都滿意才上線。而豆瓣在製作《醒來——北島和朋友們的詩歌課》時,也從最開始的提綱階段便開始參與。姚文壇告訴36 氪,這些主播都是當今文壇留名的人物,但做一檔音頻節目和寫文章不同,和課堂教學也不同,要不鬆不緊,像坐在那里和人對面聊天,侃侃而談,娓娓道來,「詩人田原便因為錄音效果有問題,從日本回北京,反覆折騰了好幾次。」

因此,「知識付費」這個模式,一方面帶來了過去這段時間新內容的噴薄,也是未來的製肘:有見解、有影響力,而且能夠將自己的聲音做成產品的人並非遍地都是。網路的傳統打法是快速復制佔領市場,但內容生產卻只能老老實實地來,沒法複製粘貼。市面上這類名人的數量,可能就構成了音頻「知識付費」的天花板。

哪怕販賣知識,我們需要的也並非是精品店,而是百貨超商,貨架鱗次櫛比,品類琳瑯滿目,可以自由選擇自己需要的產品。資源豐富而非稀缺的網路,才是一個對讀者友好的可永續市場。

如前所說,內容生產無法複製、壟斷,精品模式也難以大規模擴張,這讓各類內容都有了生存的空間。羅振宇對林少說,我們之間沒有競爭關係。其實,內容生產者之間的競爭都沒有那麼激烈。

能否從少量「頭(名)部(人)內容」,轉向層次更豐富的內容,是音頻內容付費的第一個坎兒。

2. 為何付費?

甚至,談「知識付費」本身就錯了。

之所以目前大家願意為「知識付費」並不難理解,終生學習從一種美德,成了如今的必需品。知識和生產體系快速迭代,原本在學校十五年之後,便能以此工作四十年,但現在倘若不持續自我更新,那麼很容易被淘汰。

中國新興階層的焦慮已經不再是新鮮話題,中產階級有太多需要焦慮的地方,無論房價、環境還是教育公正。但當下公共空間日益收緊,所有的焦慮最終只能指向自身。

渴望逃離,恐懼淘汰,這共同構成了現代人的焦慮感——羅振宇風靡一時的「國民總時間」理論,其實也暗含著人們內容太多導致時間不夠用的焦慮。某種程度而言,知識付費,便是要人為這份焦慮感買單。

米果傳媒CEO胡漸彪便承認,自己做事的出發點就是要消除焦慮感,「我們這一代其實比上一代前一代都辛苦太多。所以我們的產品要契合這個時代的焦慮。」

羅振宇甚至認為,用戶即便買了不用,知識付費的產業邏輯依然成立,「他買了,滿足他自己內心的焦慮,讓自己變得更好,這就是這些產品功能之一」。其言外之意是,用戶花的錢,首先購買的是滿足感,其次才是推薦出來的精品內容。

在知識付費的大範疇下,音頻這種形式之所以備受青睞,是因為能幫用戶「搶時間」。比如在地鐵上,周圍都是人,沒法看書,看影片也會太累,這時候最適合的辦法當然就是用耳朵來聽。

這也是好好說話的胡漸彪選擇做音頻節目的原因,因為「人類最富有的是碎片時間,而不是大段時間。而音頻是最好的解放雙手和眼睛的方式,」此前,他還考慮過商學院,也想過要做影片。

在過去一年的實踐中,「知識」兩個字已經牢牢跟「付費」兩個字綁在了一起,變成了一個「知識付費」這個固定名詞。

大眾其實早就習慣了為內容付費,無論買書,還是買票看電影,都是在為內容買單,以此來看,如今網路上的「內容付費」便不值得驚訝,將內容增值,增強它的不可替代性,自然便會有人買單。

即使身為現代人,焦慮也並不是我們所有的情緒。但是知識付費首先讓你看到了自己距離「成功人士」還差多少技能,再你購買課程之前,它便已經販賣了焦慮感給你。

何況,「知識」並不全等於「內容」,只是它的一個子集。內容還包括電影,這些是娛樂一下放鬆一下需求,還包括直播,這可能更多是陪伴的需求。

如今的音頻付費,已經和知識付費緊密捆綁,實際上這也束縛了它的想像力,也束縛了製作者的創造力。

3. 陪伴和娛樂

音頻的另一個特性,是能帶來親近感,也成了商業機會。

郭連凱是個電影愛好者,經常聽電影類Podcast,他告訴36氪,自己習慣在做飯、運動、遊戲時候聽Podcast,比較隨性。而他自己參與製作的Podcast「電影正反打」,也是幾個朋友聊聊電影,有主題沒臺本,輕鬆自在。

「深夜十點,陪你讀書。」這是公眾號「十點讀書」每期音頻的開場白。創辦人林少告訴36氪,先前做公眾號時候,也考慮過圖文,但圖文總不如音頻溫暖,這也與十點讀書的平台調性相關。

口語先於文字產生,是人類最為古老的信息交流方式之一。口語交流更加簡單、直接,無需借助文字符號,可以直接表達觀點和想法,生動傳神,而且出於口,傳於耳,沒有第四堵牆的隔閡,人與人之間近乎直接接觸,天然容易讓人親近——單單「深夜電台」四個字,已經足以帶來溫暖的遐思。

青音團隊在三月下旬宣布獲得A輪融資,而這筆融資主要用於「睡前心理撫慰」。青音原本是央廣情感節目主持人,曾經獲得金話筒獎,現在她計劃培養一批主播,以聲音為媒介來撫慰睡不著的焦慮的都市人。

ONES Ventures合夥人任寧是一位資深Podcast愛好者,ONES Ventures也製作了自己的Podcast「遲早更新」。他覺得Podcast不能說教,不能只提供「乾貨」,而是要提供「濕貨」,要有個人體驗和情感在裡面,「比如我們做CES展,就不是介紹產品,而是說我們的感受怎麼樣,看到什麼好玩的,走得腿疼。」任寧對36氪舉例說。

豆瓣副總裁姚文壇說,「豆瓣時間」有兩層意思,一是說要讓用戶的時間變得更有價值,再就是要在一段時間裡陪伴用戶。

聲音不僅是產品的載體,也可以是產品的一部分。

在美國,關於音頻和Podcast的故事也不那麼一樣。

2014年,Podcast《Serial》上線,這是一個類似紀錄片的廣播劇,是罪案題材。在開播之前,憑藉一段語音預告,《Serial》已經成了iTunes上最受歡迎的Podcast,開播後更是成為最快達成五百萬下載紀錄的Podcast,媒體稱之為「史上最好的Podcast」,平均每集的收聽人數超過150萬人。

節目組只有5個人。

哈佛大學旗下尼曼新聞實驗室將《Serial》的播出看做是Podcast第三次浪潮的開端。在此之後,湧現了許多新的聽眾,而且一批才華橫溢、擅長講故事的人迅速成長了起來,投資人也開始注意Podcast這個十年裡一直不溫不火的產品。

那麼倘若更進一步,將音頻真正作為一種全新的媒介呢?用戶願不願意為《Serial》這樣的內容付費?我們無法確知,但肯定值得嘗試。

在中國,以往電台的一個重頭節目,是「評書」,其實也就是講故事。只不過,以往的評書講的《三國演義》一類的故事,已經脫離了時代,而且也早就廣為人知。問題可能只是在於,現代中國可以轉化為音頻的好故事在哪裡。

製作音頻內容,無論是資金還是技術,門檻都不太高,四五個人便能做出一檔不錯的Podcast節目,所需要的只是創意而已。

新內容或許也會孕育出新的盈利模式。2016年上半年,亞馬遜旗下Audible推出了新版塊「Channels」,用戶每月支付4.95美元,便能收聽其中的有聲書和各種音頻節目,負責人Eric Nuzum 說:「我們希望提供類似HBO的體驗。」當內容生產門檻降低,內容足夠豐富的時候,類似影片網站的付費會員模式便可能會出現,內容生產者也能從中獲得更多激勵。

4. 搶流量、賣廣告,是不是一條好路?

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圖/ 36 氪

在音頻領域,搶流量、賣廣告,原本是一條已經被證偽的路。

電台是個歷史悠久、利潤優渥的生意。在2000年前後,一線城市的單一廣播頻率依然能夠創收兩三億元,淨利潤率接近50%。而在行動網路上,在蜻蜓、荔枝、喜馬拉雅上,用戶可以方便選擇各類內容,從袁闊成的三國演義,到晚間親子故事,快捷簡單,無所不包。其便捷性已經足以取代傳統廣播,內容豐富性猶有過之,從電台,到音頻App,這原本看起來又是一個傳統產業被網路取代革新的老套故事。

喜馬拉雅FM在2013年上線,意圖把廣播搬上網路,搬進手機,那時候它的定位是在線音頻分享平台,要成為音頻界的YouTube。

那時的網路還是追求流量的年代。也正是圍繞著流量爭奪,幾大音頻平台你爭我奪,爭奪主播,爭奪版權,爭奪用戶,甚至時不時爆出刷榜和數據造假的傳聞。然而,它們最終也沒能實現最初的願景,把聽覺打造成視覺之外的不可替代的媒介。

無論電台還是YouTube,其收入來源都是來源於廣告。但電台依靠體制,獲得了無可取代的優勢。電台的頻率需要工信部門審批,而內容則需要廣電部門牌照,這些保證了每一頻率的電台都能擁有大量聽眾,電台的內容製作者也能獲得收入保證,這讓他們有了更多的議價權,因此能夠繼續維持廣告收入成長。

但音頻平台與其他網路工具一樣,其廣告吸引力源自流量,為了提高流量,平台不得不付出高昂的渠道費用和版權費用,盈利模式單薄的音頻平台自然無力承受。而且,音頻平台提供的是「聽覺服務」,在平台上面向視覺的展示廣告未必能有很好的效果,這也令不少廣告主猶豫止步。

在音頻內容裡投放廣告,也並不受廣告主歡迎。音頻內容直線向前,展示空間有限,無法像圖文閱讀一樣,時刻相伴左右。而且,音頻內容裡的廣告缺少明確衡量標準,很難追蹤回饋,並且一旦植入,之後便無法修改,這些都限制了音頻廣告的想像空間。

到了2016年,中國的電台是唯一一個廣告花費成長的傳統媒體,刊例收入較去年同期成長2.1%。反倒是幾個音頻APP,在最初的火爆之後陷入了低迷,起先追捧的資本態度也變得曖昧不明。

在這種現實裡,做音頻YouTube的夢想,無可避免地會失敗。靠著知識付費,音頻才找到了賣錢的路——音頻這個生態就此轉向為付費服務。

但廣告這種早早被證實有效,且依然是網路公司主營收入來源的模式,是不是還有其他實現路徑和希望?

新技術也可能讓Podcast重新受到廣告主的喜愛。 2016 年,動態插入技術開始普及,這項技術能把新廣告(主播口播等等)插入所有節目,能根據不同的受眾來調整廣告,還能跟踪監測廣告收聽狀況。廣告主曾經擔心的問題,幾乎都能依靠技術而得到解決。

我們無法確知音頻究竟是個多大的市場,但它的確有太多潛力未被發掘。只有市場足夠大的時候,音頻行業才能獲得最豐厚的回報。知識付費讓音頻獲得了直接回報,但倘若不跳出「知識付費」的框架,音頻依然只是一個附屬品。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Podcast
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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