有一种全球通用的语言，几乎没人喜欢，却是打工人升职加薪的敲门砖—— PPT。
"工作干得好，不如 PPT 做的好"，因为做不好 PPT ，多少人向上汇报时说不清楚，工作成果得不到认可，辞职创业倒在融资的第一步。
支配了职场近 40 年， PPT 早已被异化成一种形式主义的工具，就连很多科技互联网大佬也束手无策，只好选择干脆不用。
因为乔布斯不用 PPT，才有了 Keynote 图片由 AI 生成
但有这么一家初创公司，不仅打破了这种形式主义，让所有人可以轻松表达想法和思考，而且还赚到了钱。
这家公司名叫 Gamma，成立短短五年，就靠着一款 AI PPT 工具，50 人团队，估值突破 21 亿美元，坐拥近 1 亿注册用户，年化收入 ARR 突破 1 亿美元，在大部分 AI 应用产品还在烧钱时连续两年盈利。
虽然在 2023 年生成式 AI 大爆发后才真正起飞，但 Gamma 面对的是一个从来都不缺热闹（竞争）的赛道。
微软 PowerPoint 作为 PPT 工具鼻祖垄断多年，谷歌 Slides、苹果 Keynote 颠覆未果割据一方，还有同时期成立但融资更多的竞品 Tome，和来势汹汹的 AI 大模型公司，Gamma 凭什么杀出重围，让人持续付费？
在刀法看来，Gamma 给出的答案不只是一点功能创新，而是一套成熟的 AI 应用产品设计与营销增长系统打法：
不要拿着新技术去重做一个新工具，要先找到旧工具未能满足的用户需求；
做 PPT 本质是创作过程，相比 AI 代替人创作，保留人的主体性更加关键；
新技术产品竞争，真正拉开差距的不是谁先起量，而是谁先形成口碑复利。
不是做 AI 工具，而是重做一个" PPT "
作为一个 AI 时代的新技术产品，Gamma 最早其实跟 AI 一点关系都没有。
创始人 Grant Lee 兼 CEO 是个华人，创业初心是" 反 PPT "——颠覆它的底层逻辑做一款新的演示文稿工具。不是喊口号博眼球，而是为了解决传统 PPT 工具用户一个长期被忽略的痛点，最痛的那个人，正是 Grant 自己。
创业前 Grant 做过咨询、投行和财务，涉及到重要决策和汇报都要用 PPT 来沟通。做了好几年 PPT，他依然觉得这事实在让人痛苦，因为 90% 时间都在调格式、对齐 ...... 干得都是设计和排版的活，而不是思考到底想说什么。
这种不对劲并不是个体感受。初步调研后，他发现无论咨询顾问、医生，还是老师、产品经理，不同职业人群的痛点出奇地一致。
Gamma 三位创始人曾是同事，最左为 Grant Lee 图源 Gamma 官网
为什么会这样？明明 PPT 工具市场早已发展成熟，Grant 一番研究后得出结论：人的使用方式变了，工具没进化。
PPT 最早是作为人演讲时的视觉辅助，工具形态设计也以视觉优先。于是我们打开 PPT 面对的永远是一张 16:9 的空白画布，从写下一个主题开始就要考虑字体、大小，放在什么位置。
看似是在帮助表达，实际却把人的注意力不断拉向视觉效果是否专业，版式结构是否平衡，久而久之，做 PPT 变成了一项"设计任务"。
矛盾的是 PPT 作为微软 Office 三件套之一，早已在对现代企业数十年的渗透中成为职场沟通语言，是影响打工人晋升，推动老板们决策的表达工具。表达本该是思想的延伸，却被工具反向绑架，学做 PPT 几乎成了职场必修课。
所以 Gamma 从一开始就反过来，表达优先，视觉呈现在后，改变工具形态的范式。
最初的解决方案是用卡片代替空白画布，用户先把内容逻辑写在卡片上，嵌入图表和视频等素材，卡片会自动调整信息层级、排版，再一键选择设计模版生成。简单来说，就是把排版和设计工作外包给程序员写好的系统规则。
但这也为 Gamma 带来一个新问题——用户从旧工具迁移到新工具，必须至少花一小时做出来成品，对 Gamma 的价值感知是滞后的，要先付出时间成本。一旦成本过高，很多人在还没体会到好处之前就会直接放弃。
PPT 工具本质是一种产消者（ prosumer）产品：用户既是工具的消费者，也是交付内容的生产者，价值不是被动消费而是主动创造。对于产消者来说，创作的时间具有经济价值，也是一种成本。
Gamma 相当于是让用户提前用 1 小时来下注，押在一个价值还不确定的产品身上，而对于注重效率的职场人这也意味着试用门槛过高。因此 Gamma 2022 年 8 月上线公测后，只在科技爱好者圈里掀起了一波小水花，很快就陷入增长停滞状态。Gamma 团队发现，很多新用户在登陆网站后没能完整体验创作流程就流失了。
彼时 Gamma 的融资几近烧完，又处在资本寒冬期，创始人 Grant 觉得已经到了生死线上。
然而仅仅 3 个多月后 Gamma 就"起死回生"，逆袭成了爆款，它是怎么做到的？
10 倍进化：AI 作为搭档，人主导创作
在科技圈里有一个广为流传的 10 倍进化法则：进入成熟市场，产品必须具有压倒性的优势。
马斯克是 10X 进化法则的忠实信徒
对于 Gamma 来说，这个进化的关键变量就是 AI。
2022 年底，Chatgpt 3.5，文生图大模型 Stable Diffusion 接连发布，Gamma 团队看到了用 AI 迭代产品的机会：不是从 0 到 1 自研模型，而是基于原有产品形态，集成多个前沿大模型的技术能力。
产品设计上，不同于传统 PPT 工具加一个独立的 AI 按钮，或依赖 AI 大模型一键生成，Gamma 让 AI 嵌入创作流程，人保有控制权，AI 作为搭档执行和协作。按 AI 圈内的说法， human in the loop （人机协同）。
直接输入一个想法或主题，AI 就能在原本的卡片结构上生成有基础信息、结构清晰、统一设计的草稿；接着你可以跟 AI 持续对话调整草稿，改写内容，重排结构，替换设计和配图等等，哪个环节不满意能随时拿回编辑权。
AI 不是替人表达，而是让人更高效地表达，正是这样的 AI 应用范式，让 Gamma 实现了真正的 " 10 倍进化"。
首先是降低新用户试用的时间成本。从一个模糊想法到一份完成度接近 90% 的演示草稿，只需 30 秒，相当于提前兑现产品价值，让你能更快进入表达状态。
其次是强化了 Gamma 表达优先的核心价值。
你可能也有这种感受，做 PPT 不是想清楚了再做，而是边想边做。使用 Gamma 时，AI 并非一次性输出，是跟用户对话获得反馈，不断调整。这样既为人的思考留出空间，也确保最终呈现内容代表人的观点，避免了 AI 一键生成不够可靠。
借助人机协同的设计理念，"重生"成为 AI PPT 工具的 Gamma，在 2023 年 3 月底正式上线后，很快便迎来爆发。官网几次宕机，一群人催着它开放付费，上线 8 个月其注册用户数就突破了 1000 万。
当然好的产品体验，并不是 Gamma 逆袭的全部真相。你也很难忽略它在营销上的"努力"。
比如创始人 Grant 故意用一条明显有争议的推文，在产品上线时争取曝光。
他声称商业世界里最重要的技能即将被淘汰，以前做一份厉害的 PPT 得花几天，现在 AI 几秒就能做好。以硅谷风投大佬 Paul Graham 为首的 " 反 PPT 派" 看到后下场评论，直指 PPT 是形式主义，做好产品更重要，引得其他科技圈 KOL、吃瓜群众围观留言。
这正中 Gamma 团队的下怀——用一场公共话题讨论代替广告，精准输出自己的核心立场：摆脱形式主义，让工具回归思考与表达。对 PPT 刚需用户来说，把"被忽略的痛点"拿出来讨论，反而放大了 Gamma 的价值。
推文爆了，Gamma 完成了冷启动，这也成为它增长的起点。
增长不在更快，而是形成口碑复利
在生成式 AI 爆发后，其实赶上风口的 AI PPT 工具不止 Gamma 一个。同一年诞生的 Tome，不论融资金额，创始人履历都比 Gamma 更具优势，还早了大半年收获千万用户。
但如今 Gamma 已经远远甩开 Tome 。
抛开产品体验，另一方面也是因为 Gamma 没有着急花钱起量，而是慢慢建立系统化、规模化的口碑增长飞轮。
上线后一年多时间里，Gamma 几乎没在营销上花过钱，这恰恰是它日后持续增长的关键。
在创始人 Grant 看来，让营销发挥最大价值，要先确保找到 PMF，简单来说产品是否满足市场需求，能真正为用户提供价值。而他判断的信号是：超过 50% 新用户来自口碑传播，即直接访问官网 + 品牌搜索。这个数字低于 30%，核心增长引擎就是"坏"的，只是在用投资人的钱"租"用户，就该回去改产品。
这背后反映的是 Gamma 的增长哲学——比注意力更贵的，是口碑和信任，这才是可持续的核心增长引擎。如果早期新用户主要依赖投放而非口碑，说明产品本身不具有自传播价值，增长也就缺乏长期确定性。
但在快速变化的 AI 时代，光靠用户自来水是很难持续领先的。
于是在年化收入 ARR 达到 1000 万美元后，Gamma 立马便启动了网红营销大法。
它的策略是不找百万博主千万大 V，专找粉丝数只有几千、几万粉的腰部和尾部博主，这群人必须有两个特点：受众高度垂直且是刚需用户，比如老师和咨询顾问，几乎每天都要用到演示文稿；分享的内容与生活高度相关。
因为工具应用场景主要是职场，领英成为 Gamma 主要投放渠道之一
Gamma 的目标很简单，让种草内容尽量真实。
对高认知成本的产品来说，KOL 的价值不是制造注意力而是放大信任，信任才能带来转化。相比大网红，小网红倾向在同温层里讲真话，与粉丝的关系接近真实社交中的"弱熟人"，信任结构更稳定，更能推动高风险决策的发生。
而为了真实性，Gamma 团队早期几乎是跟 KOL 一对一沟通，创始人 Grant 亲自上手打电话，确保对方理解 Gamma 是什么，如何使用，一起头脑风暴怎么做出有吸引力的内容。
基于这种笨办法，Gamma 推动数千名 KOL 成为团队编外的"销售"——每个网红直接转化的粉丝还通过口碑裂变，额外带来了 1.5 个新用户。Gamma 也由此建立起了一个产品驱动，KOL 放大的口碑增长飞轮。
为了进一步产生规模化的增长复利，Gamma 还做了一件在初创 AI 应用公司里相当罕见的事——品牌重塑。
Gamma 开源的品牌视觉系统
团队用超过半年的时间，重新打磨品牌视觉系统，甚至手搓了一个开源的 APP，把品牌资产打包放进去。一方面是为了让 KOL 创作内容更容易；另一方面强大的品牌视觉系统，有利于付费广告的大量创意素材快速产出和测试。
长远来看，统一视觉体系的种草内容和付费广告，也能成为品牌叙事的延展。在充满噪音的信息化社会，品牌越强，口碑才能被持续放大，形成真正的增长复利。
慢，其实是另一种快
回看 Gamma 的崛起之路，你会发现它在关键节点上其实走得很慢。
琢磨用户痛点、打磨产品形态，花费两年时间才推出第一版公测产品；
用一条推文打响知名度，眼看用户快速增长，却不急着扩大声量，而是等待信任的网络从无到有一点点建成；
在人人都想抢跑、拼速度的时代，正是 Gamma 的"慢"，让它得以在 AI 爆发时迅速完成转型，花出去的每一笔营销费都能带来真实的用户。这也是它构建信任护城河、实现"快"的关键。
它也告诉我们，在 AI 创业浪潮中，最有价值的不一定是技术创新速度，而是敢于选择"慢"的判断力和耐心。
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