AI 私人教练即将到来

OpenAI 于 9 月启动了其首个大规模品牌活动。

三支广告片分别展示了 ChatGPT 在烹饪、旅行和健身方面的不同使用场景。

在 Will Ventures，我们对这则以健身为主题的广告尤其感到兴奋。广告中，一名年轻男子向 ChatGPT 询问训练计划。为什么会让我们如此兴奋？因为我们坚信，未来几年内将会有一款全新的 AI 健身教练应用脱颖而出，而我们并不认为那会是 ChatGPT。

私人教练是一个规模达 460 亿美元的全球行业 ——但它属于奢侈型服务。在美国，私人教练的平均收费约为每小时 60 美元，而顶级教练的收费每小时可达数百甚至数千美元。负担得起的消费者非常喜欢这种服务，但其总体可服务市场（TAM）受限于价格水平。

在许多方面，个人健身是 AI 极为理想的消费级应用场景。每位消费者的健康目标、伤病状况、时间压力以及可使用的装备各不相同——而 AI 能围绕这些需求量身定制训练计划。随着可穿戴设备日益普及、诊断检测成本不断下降，健康数据愈发充足，AI 也能够对这些数据进行综合分析。

AI 还可以构建消费者运营者和投资人所青睐的持续“行动—反馈”闭环：消费者获得个性化训练计划，在记录中完成训练，并从可穿戴设备（以及可能的计算机视觉追踪）中持续获得反馈，从而指导未来更加个性化的训练。

如今，AI 已经能够完成私人教练的大部分工作（其中一些甚至做得更好），而且成本足以让大众负担得起。

出于多方面原因，Open AI、Google 等大型基础模型所有者不会成为打造这一产品的公司。专注于健身的应用在功能性上更胜一筹，而不像 ChatGPT 这种“万能应用”，用户还得在烹饪和旅行等查询中来回翻找。此外，在健身领域，品牌至关重要。消费者不仅想锻炼身体，还希望在锻炼中获得情感上的回报，并与能够与自己产生共鸣的健身品牌保持一致。对 Open AI 或 Google 而言，另起一个独立的健身品牌只会分散精力。最后，最灵活、最敢拼的初创公司将胜过行业巨头，因为构建一款健身应用并不需要大量资本，而是需要倾听用户需求，并对产品进行快速迭代。

就在上周，Open AI 宣布推出 ChatGPT Health， 表示 ：“你现在可以安全地连接医疗记录和健康应用——如 Apple Health、Function 和 MyFitnessPal——让 ChatGPT 帮助你理解最新的检测结果、为就医预约做准备、就饮食和训练计划提供建议，或基于你的健康行为模式理解不同保险方案之间的取舍。”换句话说，Open AI 希望整合所有这些健康相关应用，而不是亲自构建它们。

那么，谁将打造占据主导地位的 AI 驱动型私人教练应用？

我们认为，有必要先看看当前的健身应用市场，大致可以分为三类。

1. 内容库型应用 ，如 Peloton 和 FitOn，提供大量训练视频库。你可能会跟随一位健身达人，在录影棚中完成一节 30 分钟的训练。这类应用凭借精致的品牌和产品体验取胜，可供选择的训练内容也十分丰富。但这些训练并未针对你的具体健身需求进行定制。

2. 训练记录类应用 ，如 Fitbod、Strong 和 GymVerse，允许你记录训练内容，主要面向力量训练。这类产品颇受欢迎，但护城河并不深，因此你会在 App Store 上看到大量训练记录应用。

3. 基于活动的应用 ，如 Strava、AllTrails 和 Slopes，针对某一特定运动项目进行追踪。这些公司凭借强大的社交功能和参与循环，在各自的运动领域占据了主导地位。但这些应用并不能作为一体化的健身伴侣。

最近有几款应用通过融合这三大类别的要素实现了突围。Runna 是一款由 AI 驱动的跑步教练应用，能够根据配速、目标和比赛日历为用户定制训练计划。在被 Strava 收购之前，它已拥有数十万用户。Ladder 是一款力量训练应用，用户可以选择自己的“教练”，并在该教练专业方向定制的内容引导下，按周完成连贯的训练计划。目前，它是美国 App Store 健康与健身类应用中收入排名第二的应用。这两款应用都将出色的软件与强大的品牌塑造和社交功能相结合。

我们也认为，有必要认识到，打造一款真正突围的 AI 驱动个人教练应用将面临现实而严峻的挑战。为简明起见，我们将重点讨论我们认为最突出的三大挑战。

挑战一：产品定位

消费级健身市场高度拥挤，支出分散在健身房会员、线上与线下教练服务、居家健身硬件、视频内容以及可穿戴设备等多个领域。人工智能训练应用究竟能在多大程度上取代这些品类，抑或只是起到补充作用，仍不明朗。当消费者被众多选择所困时，精准的产品定位对于推动试用并为新增订阅费用提供合理性至关重要。

挑战二：付费意愿

在第 1 点的基础上，要在每月 10 美元的定价水平上实现风投级回报，所需规模极其庞大。大量面向大众市场的产品将相互竞争、不断压缩利润空间，而由于休闲型运动者黏性不足，数字健身领域的 LTV 一向难以提升。如果转向曲线的另一端，健身发烧友更愿意付费，但他们对产品效用和训练成果的要求也极高。你真的能提供一种配得上每月 30 至 50 美元价格的“高端”软件体验吗？

挑战 #3 —— 留存

去除“人类在环”的环节，等于拿掉了健身中一个最重要的外部约束机制。真的会有人因为害怕向 AI 教练解释而不敢缺席训练吗？围绕持续参与、社区感和责任感而设计的产品机制，很难无缝融入 AI 教练体验之中，但它们对于实现长期增长至关重要。

一款应用如何克服这些挑战？在我们看来，并不存在灵丹妙药。

最终胜出的应用需要兼具 Peloton 的品牌影响力、Fitbod 的功能性，以及 Strava 的社交与用户参与闭环，同时还要叠加一层模拟私人教练的 AI 个性化能力。胜出的团队必须在产品迭代上反应迅速，并对倾听用户意见近乎痴迷。

我们不断试用在 App Store 上线的全新健身应用。如果你正在打造一款由 AI 驱动的健身应用，欢迎与我们联系！我们非常乐意体验你的产品。