作者 ｜ 郭海惟
郵箱 ｜ guohaiwei@pingwest.com

如果你也相信AI的本質(zhì)是一種信息媒介，那么有一個(gè)場(chǎng)景幾乎是必然會(huì)被顛覆的：新聞客戶端。

在PC時(shí)代，誕生了門戶網(wǎng)站取代了報(bào)紙，雅虎和新浪都曾經(jīng)是各自時(shí)代最值錢的互聯(lián)網(wǎng)公司；而到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，今日頭條又顛覆了門戶邏輯，催生了今天中國(guó)最賺錢的互聯(lián)網(wǎng)巨頭字節(jié)跳動(dòng)。因此，當(dāng)“GPT時(shí)刻”到來(lái)的時(shí)候，新聞也成為被很多人第一個(gè)“想起”的產(chǎn)品，涌入過(guò)一些資本和創(chuàng)業(yè)者。

但受限于大模型能力、成本、用戶習(xí)慣、巨頭內(nèi)容生態(tài)壁壘等諸多問(wèn)題，在國(guó)內(nèi)外第一波試水的產(chǎn)品中，AI對(duì)交互能力的滲透依然有限，也缺乏一個(gè)“今日頭條”級(jí)別的產(chǎn)品。

所以如果拋開(kāi)搜索場(chǎng)景不談，我們目前大眾的新聞獲取方式，其實(shí)與GPT時(shí)刻之前沒(méi)有本質(zhì)的差別——這有點(diǎn)像當(dāng)年的今日頭條，曾在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，都成為了投資人案頭的“燈下黑”。

不過(guò)在2025年，我們發(fā)現(xiàn)依然有一些值得被關(guān)注的產(chǎn)品和團(tuán)隊(duì)新出現(xiàn)在了市場(chǎng)上，為“AI原生”新聞客戶端貢獻(xiàn)了一些新的交互和打法邏輯。

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Ancher

Ancher諧音Anchor，意為“錨”，寓意在信息海洋中幫助用戶“錨定”對(duì)自己真正有用的東西。私以為有點(diǎn)“喊話”stream產(chǎn)品的意思。

團(tuán)隊(duì)的Slogan是“Your Chief of Staff for Information”、全球首個(gè)“agentic news reader”。產(chǎn)品于今年10月上線Product Hunt后曾拿下周榜第二。產(chǎn)品第一階段的主要用戶在歐美市場(chǎng)，目標(biāo)生產(chǎn)力敏感人群。

CEO 吳泳升Vincent 曾擔(dān)任NewsBreak COO，Huffington Post、Yahoo新聞首席運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人與CBO、AOL美國(guó)在線全球戰(zhàn)略及運(yùn)營(yíng)總監(jiān)，屬于罕見(jiàn)地打入過(guò)美國(guó)媒體行業(yè)核心高管圈的華人。

據(jù)悉，前智譜首席戰(zhàn)略官、小鹿醫(yī)館創(chuàng)始人、前搜狗首席科學(xué)家張闊也已加盟Ancher擔(dān)任首席科學(xué)家。

而江遠(yuǎn)資本與硅谷Hat-Trick Capital的基金在產(chǎn)品MVP階段已押注千萬(wàn)美金。

Ancher在幾乎所有的新聞消費(fèi)流程中都引入了AI能力:

在信息流中，用戶可以通過(guò)Copilot自然語(yǔ)言意圖來(lái)實(shí)時(shí)改寫偏好；

在閱讀過(guò)程中，Ancher可以實(shí)現(xiàn)七種不同風(fēng)格的閱讀模版，提供文字風(fēng)格和信息結(jié)構(gòu)迥異的閱讀方式。

在閱讀后，Ancher可以利用Copilot能力進(jìn)一步追問(wèn)和補(bǔ)充多維度信息，以及利用AI生成定制化的“轉(zhuǎn)發(fā)語(yǔ)”和未來(lái)開(kāi)會(huì)時(shí)轉(zhuǎn)述的信息要點(diǎn)。

在收藏欄中，AI可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽分類和總結(jié)等。

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NewsBang

盛大集團(tuán)相關(guān)AI團(tuán)隊(duì)旗下的原生新聞客戶端產(chǎn)品，產(chǎn)品在年初上市，獲得Product Hunt當(dāng)日第二。

NewsBang是目前少數(shù)擁有自研模型的團(tuán)隊(duì)，其中盛大開(kāi)發(fā)的Newsbang/homer-72B 模型曾拿下Huggingface LLM leader board 第一名。公開(kāi)資料顯示，Newsbang/homer-72B 是基于優(yōu)質(zhì)的開(kāi)源 Qwen2.5-72B Base Model重新進(jìn)行了post training，全程深度融合前沿的數(shù)據(jù)合成技術(shù)，尤其重視提升模型在推理和思考方面的能力。

目前NewsBang已經(jīng)可以很好支持中文等多語(yǔ)言場(chǎng)景，但在國(guó)內(nèi)的聲量相對(duì)比較低調(diào)。有接觸過(guò)陳天橋的行業(yè)人士對(duì)硅星人表示，NewsBang是陳天橋多元AI實(shí)踐布局的第一部分，因此產(chǎn)品啟動(dòng)的“初心”一定是想要做一些顛覆性的事情的。

NewBang拋棄了傳統(tǒng)信息流模式，采用了類似抖音的下滑模式，每次滑動(dòng)時(shí)只能看到一條新聞的模板。

NewsBang目前會(huì)圍繞單條新聞進(jìn)行多維度的深度解析，提供AI生成的總結(jié)、多視角、多觀點(diǎn)和深度觀察。

此外，還上線了類似Listenhub與NotebookLM的AI播客功能“deeptalk”功能。

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Syft

Syft是前餓了么聯(lián)合創(chuàng)始人汪淵創(chuàng)辦的Orion Arm旗下的產(chǎn)品。Orion Arm于 2023 年成立，此前發(fā)布過(guò)一款名為 Toki AI（前Dole AI) 的產(chǎn)品，主打AI日歷，該產(chǎn)品曾經(jīng)收獲超300萬(wàn)用戶。

今年3月，該公司在Product Hunt上線了Syft，定位“The World's First Ai-Native News Agent”。5月，該公司放出1100萬(wàn)A輪融資消息，整體估值1億美金。

Syft可以實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言定制和改寫信息流，交互界面與Google News很像，極大降低了新手用戶的使用門檻。某種程度上，這是一個(gè)以最大化通過(guò)簡(jiǎn)化信息量來(lái)提高閱讀效率和爽感的應(yīng)用，屬于絕對(duì)的C端級(jí)場(chǎng)景。團(tuán)隊(duì)甚至?xí)簺](méi)有設(shè)置付費(fèi)門檻，目前依舊采用了免費(fèi)策略。

Syft聯(lián)合創(chuàng)始人Robert Zheng曾在光影科技策展團(tuán)隊(duì)Temple of Light擔(dān)任CEO，他在10月產(chǎn)品正式上線的youtube視頻中，將Syft的理念之一稱之為：No noise. No bias. No language barriers. No paywalls.

Syft產(chǎn)品可以很好適配中文場(chǎng)景，如果你想用中文最快速度閱讀全球資訊，Syft可能可以成為一個(gè)備選項(xiàng)。

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Particle

去年底登錄ProductHunt的產(chǎn)品，在今年發(fā)力的AI新聞客戶端中，其聲量屬于第一梯隊(duì)。它給自己的定位是“Personalized News”，它在介紹中的定位是“understand more,faster”。

創(chuàng)始人是前Twitter工程師Sara Beykpour和Marcel Molina。其中CEO Sara Beykpour 在推特工作了超過(guò)12年，從Engineering一路轉(zhuǎn)型成為Twitter Blue的產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān)。

2024年，Particle剛成立時(shí)就拿到了440萬(wàn)美元的種子輪融資，很快又獲得了1090萬(wàn)美元的A輪融資。他們與路透社等頭部媒體建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，共同探索創(chuàng)新的商業(yè)模式。

Particle產(chǎn)品UI設(shè)計(jì)就像是路透社手機(jī)端的翻版，但是內(nèi)容卡片從文章變成了事件。而卡片內(nèi)頁(yè)的布局內(nèi)容的豐富度是最好的，信息量很大，不會(huì)有任何干癟的感覺(jué)。在產(chǎn)品使用感受上，整體產(chǎn)品的打磨成熟度也是最高的。此外，它甚至在手機(jī)端保留了Crossword（填字游戲）模塊——當(dāng)然也是AI生成的。

推特員工在最近兩年成為了美國(guó)AI新聞產(chǎn)品投資的寵兒。

除了Particle以外，還有此前宣布停服后被收購(gòu)并融入Yahoo News的Artifect，有一定新聞?dòng)懻撋鐓^(qū)屬性的Bluesky和Spill，AI新聞的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商Parallel Web Systems，都是推特的前員工創(chuàng)辦的。

與中國(guó)有今日頭條這樣的新聞客戶端不同，美國(guó)的新聞生態(tài)相對(duì)多元，被Google News和一些頭部大機(jī)構(gòu)媒體的客戶端網(wǎng)站所占據(jù)，信源相對(duì)集中，而不是像今日頭條那樣有龐大的UGC內(nèi)容。

因此最接近“今日頭條”技術(shù)形態(tài)的美國(guó)產(chǎn)品，其實(shí)反而是推特。

相比于新聞客戶端，推特才是具備處理龐大UGC內(nèi)容的能力；而相比Meta，推特作為新聞?dòng)懻撋鐓^(qū)，又被要求有較高及時(shí)性響應(yīng)、不斷滾動(dòng)更新熱點(diǎn)的能力。

而從目前的產(chǎn)品探索來(lái)看，AI原生新聞已經(jīng)存在了一些趨勢(shì)性的影子：

比如AI應(yīng)該在快速的基礎(chǔ)上，在最短的時(shí)間內(nèi)給出最多元和豐富的視角，實(shí)現(xiàn)閱讀效率的最大化；它的信息流應(yīng)該比傳統(tǒng)信息流更具“個(gè)性化”，因?yàn)樗枰瑫r(shí)理解人和內(nèi)容，而不是靠點(diǎn)擊來(lái)“瞎猜”；它要有一定的多模態(tài)的能力，可以總結(jié)和傳遞多模態(tài)內(nèi)容，也可以將傳統(tǒng)的內(nèi)容轉(zhuǎn)變成多模態(tài)的消費(fèi)形態(tài)。

而尚未形成的共識(shí)可能是：

AI新聞客戶端的交互應(yīng)該是最大程度遵從過(guò)去新聞客戶端的形態(tài)？它應(yīng)該是過(guò)去交互的延伸，還是應(yīng)該最大化利用AI能力，來(lái)重新構(gòu)建新的范式？

比如，應(yīng)該沿用信息流結(jié)構(gòu)，還是重構(gòu)信息流？

目前的技術(shù)，允許我們?cè)诙啻蟪潭壬弦隒opilot的交互模式？

要不要給讀者更多的感官刺激？這意味著在AI新聞端中，要不要加入更多的“偏見(jiàn)”觀點(diǎn)？

有沒(méi)有可能下一代原生AI News的樣子可能不是過(guò)去新聞客戶端的樣子，而是一個(gè)像notebookLM的東西？

要在多大程度上聚合youtube、推特、podcast等社交媒體上的內(nèi)容？

對(duì)于美國(guó)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，AI新聞可能會(huì)重建一個(gè)今日頭條，將頭條在美國(guó)市場(chǎng)沒(méi)有干成的事情再嘗試一遍。但對(duì)于中國(guó)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，AI新聞的處境可能會(huì)比較悲觀。

因?yàn)橄啾扔诿绹?guó)相對(duì)開(kāi)放的信息環(huán)境，國(guó)內(nèi)的新聞它首先需要解決信息來(lái)源的問(wèn)題——微信公眾號(hào)、百家號(hào)、網(wǎng)易號(hào)、搜狐號(hào)，各自都是獨(dú)立的生態(tài)，且拒絕外部接口的引用。這就導(dǎo)致它一開(kāi)始就很難成為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會(huì)，即便一開(kāi)始巨頭法務(wù)部沒(méi)有重視，內(nèi)容生態(tài)會(huì)對(duì)未來(lái)業(yè)務(wù)造成極大的不確定性。這也是為何我們介紹的這幾個(gè)項(xiàng)目，都是不約而同面向歐美市場(chǎng)的。

或許就如現(xiàn)代傳播理論的奠基者麥克盧漢所說(shuō)，“我們盯著后視鏡看現(xiàn)在，倒退著走向未來(lái)”。就像十年前，沒(méi)有人想到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的霸主會(huì)是今日頭條一樣。今天可能也很難判斷AI時(shí)代，未來(lái)的人們會(huì)以什么樣的方式去閱讀新聞。

點(diǎn)個(gè)“愛(ài)心”，再走 吧