1亿ARR、21亿估值的新独角兽，Gamma创始人：只比PPT好一点，是活不下去的

五年前，Grant Lee 挤在公寓的厨房和洗衣房之间的一个角落里，给投资人讲 Gamma 想「重构 PPT」的故事。

得到的回应是，「这是我听过的最烂的想法。你们要对抗现有的巨头，永远不可能成功。」

2025 年 11 月，Grant Lee 在 X 上宣布，Gamma 拿到 a16z 领投的 6800 万美元，估值 21 亿美元，要知道，Gamma 的历史总融资不足 1 亿美元。

50 人规模的团队，7000 万用户，1 亿美元的 ARR。

对于一款 PPT 赛道的产品来说，尤其不容易。前有已经成为平台的 PPT 和 Google Slides，还有估值 420 亿的新巨头 Canva，怎么在这个赛道找到自己的独特定位，并且活下来，很难。

但 Gamma，最初不到 10 个人的小团队，甚至仅用初始融到的 2300 万美元，实现了连续两年盈利，成为了这个赛道的新独角兽。

选择重构 PPT，而不是再做一个 PPT，是其中的一个重要原因。

怎么用 AI Native 的方式重构 PPT，如何从第一天就开始做增长，以及 AI 时代的小团队创业、最好的模式是什么样的？

我们梳理了 Gamma 两位创始人 Grant Lee 、Jon Noronha 近期的多个访谈，用一篇文章，更密集的信息，来全面复盘下 Gamma 的独角兽之路。

⬆️关注 Founder Park，最及时最干货的创业分享

超 15000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。

邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群：

进群后，你有机会得到：

• 最新、最值得关注的 AI 新品资讯；
  

• 不定期赠送热门新品的邀请码、会员码；
  

• 最精准的AI产品曝光渠道

Q：最初是怎么想的？怎么定义 Gamma？

Grant Lee：创业前，我在做咨询顾问的时候，经常用 Google Slides 赶工，我发现 90% 的时间都花在调格式，只有 10% 的时间在思考内容。这一点太本末倒置了。

过去十年，市面上有很多失败的演示工具。它们都掉进了一个陷阱：试图只比幻灯片软件「稍微好一点」，但仍然采用的是 16:9 的画布。在这个画布上，你要负责调整框的大小、对齐内容、确定图层顺序。但我们大多数人都不是视觉设计师。所以我们想转变思路，与其采用「设计优先」的内容创作方式，不如采用「内容优先、设计在后」的方式。

我们希望能彻底跳出 16:9 的画幅，让用户能够从文字和叙事出发，去构思幻灯片。我们的工作则是思考有哪些不同的基本元素或构建模块，能让没有设计技能、没有设计资源的普通人也能快速创作内容？这是我们最初的差异点。

Q：在AI来之前，你们在做什么？

Grant Lee：在 AI 来之前，我们的初衷是让所有人都能轻松、不费力地创作内容。所以，「快」和「速度」始终是我们追求的核心。

我们回到原点思考，PowerPoint 发明了近 40 年了，世界有哪些变化？

首先是信息分享的方式变了，远程和线上沟通成了常态。在疫情高峰期，大量工作转移到了线上或通过 Zoom 进行。那为什么内容非得是静态的 16:9 画布？我们希望它能像网页一样，可以在手机上自由滚动。

我们还想，为什么演示只有文字和图片？我们想让它更丰富，可以嵌入到整个网站或视频中。

同时还有互动性。为什么只是点击「下一页」的方式？能不能像网页一样，可以点击展开、渐进呈现信息，让观众可以自己选择。

我们希望把这些过去只有设计师或程序员才能实现的能力，交给每一个普通人。

Jon Noronha：2020 年，第一版 GPT-3 发布时，我们应该是最早一批获得使用权限的人。我们试用了，想看看它能不能制作幻灯片或者总结文档要点，但当时效果不好，就此作罢了。

接下来的几年，我们的方向是专注「未来工作」，尤其是在远程异步办公的场景下，想做一款比幻灯片互动性更强、更像网页、响应性更好的工具。但当时的结果是，我们陷入了一个不上不下的境地，产品有了一些市场契合度，但不足以支撑公司活下去。

Q：后来是什么契机开始引入AI的？

Grant Lee：Stable Diffusion 是最初的灵感来源，让我们意识到其中能做些什么。但最终我们先更多地利用了 LLM，因为感觉这部分技术更成熟。图像生成部分似乎还需要一些时间，我们在内部也做了一些尝试，但感觉它带来的价值还不够大。

所以，我们第一版 AI 产品的主要功能是帮助用户完成写作初稿，同时也会帮忙搜索合适的图片来搭配内容，它会进行网络搜索，找到与文本相匹配的图片。这是我们的 V1 版本。它能让用户快速得到一份初稿，整个新用户引导体验都围绕这一点展开。这成了一个转折点，我们的用户从几千人一下子增长到每天新增数千人，并且还在持续增加。

Q：那在AI技术彻底爆发后，你们有没有「重做产品」？

Grant Lee：算是「半重做」。头两年我们的工作，主要是在搭建 Gamma 的「核心基础模块」。比如，我们提出了「卡片（Card）」的概念：卡片更灵活，可大可小，支持移动端适配，同时还能嵌入交互元素且支持多媒体，可以把整个网站直接嵌入 Gamma 里。

在 AI 来了之后，我们的想法是，能不能用 AI「提前把模块组装好」？用户可以直接「玩现成的『积木套装』」，这样上手就简单多了。我们用 AI 彻底改变整个新用户引导流程和体验。用户一进入产品，从第一天起就能体验到 AI 的核心功能。

这样可以大大降低学习难度，用户在初期也更容易被激活，当然从长远来看也提高了留存率。这是最初想法，后来 AI 才深度融入到整个产品中。

02不要全靠大模型，保留 human in the loop

Q：目前，你们的年营收已经突破 1 亿美元，用户数 7000 万。你们是如何考虑在产品中采用多少AI功能的？怎么平衡易用性和功能的复杂性？

Grant Lee：这确实是个动态调整的目标。我在斯坦福大学的时候，得到过导师 David Kelley 的指导，他也是 IDO 的创始人。David Kelley 的早期故事教给我一个道理，必须对用户所处的阶段有极大的同理心。

他当年发明苹果鼠标时，施乐已经有了三键鼠标，但是很复杂，所以他做了单键鼠标，超级简单，任何人都会点一个按钮。

我觉得我们现在可能就处于 AI 的「单键时代」。绝大多数人仍在摸索如何使用这个东西，很强大，但也很吓人。所以，尽管有人说聊天框不是终极交互方式，但它确实简单易懂。所以我们自己也在探索，思考什么是正确的切入点。很多时候，我们需要花时间观察用户如何使用 Gamma，看他们在哪里碰壁，哪里不满意，然后不断修正和迭代。

Q：当时的「冷启动」问题是怎么解决的？

Jon Noronha：我们确实有冷启动问题，当时我们发布了测试版产品，但反响平平，没有火起来的原因是最初的激活率太低。一百个人注册，大约 95 个人在使用的头几分钟就流失了，95% 的流失率。

用户面对的是一个「输入演示文稿标题」的空白页面，从哪儿下手？提纲、故事、字体、颜色、图片……，一下子就陷进去了。

我们引入了 AI 来解决 空白页面问题。AI 能够根据模糊的提示来快速生成一个完整的草稿，将令人头疼的空白页变成了一个编辑任务，用户的工作是编辑，不是从头开始创作，这才解锁了用户激活和大规模采用。

Q：你们在基础模型和用户之间做了哪些工作？

Jon Noronha：前边提到过，Gamma不想做 PowerPoint 的翻版，想做的是一种全新的媒介，用户形容它像是「Notion 和 Canva 生的孩子」。你只需要像在 Notion 里一样打字，我们就会像 Canva 一样自动把它变得很漂亮。你不用自己去拖拽、对齐那些方框。

所以，我们做的大部分工作其实和提示词、微调无关，而是在调整、打磨这些「模块」，比如图表、布局和视觉主题等等。这些「模块」也是让 AI 发挥作用的基础。用户不需要知道什么看起来好看，只需要打字，就能得到很棒的输出。

Q：具体一点，AI是怎么帮助用户解决那些过去很头疼的设计问题的？

Jon Noronha：主要是在格式和设计阶段，有一些常见的技巧，对 AI 来说非常简单，但对人类非常繁琐、耗时。

举个例子，AI 可以在几秒钟内生成十种不同的设计方案让你挑选，但如果靠你自己手动调整，可能要花上半天时间。

再比如，统一整个演示文稿里所有图片的色调，AI 在生成时就能直接搞定，但用户自己去谷歌搜图，想让风格完全一致就很难。

我们在做的，就是将许多这类技巧整合起来，让 AI 去做那些人类实际无法做到的事情。

Q：当AI生成了十个不同选项时，你们如何判断哪一个是最好的？

Jon Noronha：这个问题问得太好了。我们的答案就是：进行大量的 A/B 测试。

这里要提下我的背景，在 Gamma 之前，我在 Optimizely 做产品，所以我把这套方法带了过来。

*Optimizely：数字实验领域的全球领导者，在 10 多年前开创了 A/B 测试类别。

我们在创意领域，实际上没有唯一的正确答案，或者像模型跑分这样的衡量标准。但我们有的是大量的真实用户，我们分析用户在生成演示文稿时的行为。

我们会通过评分直接询问用户的看法，以及他们对生成的结果修改了多少？有没有分享或导出？他们最后有没有从免费用户转化为付费用户？

我们可能已经进行了数百次这样的实验，并且非常仔细地了解了哪些模型适合哪些任务，以及提示词在哪些方面效果更好。我们非常注重 prompt engineering，我们的产品中有相当复杂的提示词和提示词编排。

Q：我们测试了 20 多款AI演示工具，结果发现效果差异很大。做好这类产品的难点在哪？

Grant Lee：简单说，过去的演示工具，总想做成「比 PowerPoint 好一点」，但最终还是让用户自己面对一张空白画布去排版。这和已经有 40 年的历史且功能丰富的 PowerPoint 竞争，是非常困难的。

那现在 AI 原生公司的一个陷阱是，过度依赖大模型，并假设它们会越来越好，把它当成拐杖。你会担心，自己现在做的东西，未来会被模型能力的更新颠覆。所以不太愿意去深入探索怎么去做一个「中间地带」，保留「human in the loop」的参与感，这其实是相当大的一个挑战。

Q：你们既要面对微软、谷歌这样的巨头，又要应对「模型越来越强，一键就能生成完美 PPT」的趋势。Gamma 能提供的附加价值在哪？

Grant Lee：对于某些任务，通用的方法或者一个超级应用或许能完成很多事。比如一次性的演示文稿，或许可行。但视觉沟通和商业叙事是非常重要的「待办任务」，用户需要掌控感，他们想讲的是自己的故事，不是 AI 的故事。

当你开始深入挖掘一个优秀的视觉叙事工具需要具备什么的时候，你会发现这个「待办任务」背后有很多不同的工作流。单是协调文本、图像等不同模型，并打包成一个让用户觉得好用、能轻松编辑的体验，就非常困难。我们使用了超过 20 个不同的 AI 模型来驱动产品的不同部分。

同时，未来从单人创作到多人共享、再到调用企业内部的知识库，这些都是通用大模型难以深入解决的场景。当然，一个超级应用也可以做这些，但想成为万能应用，意味着必须牺牲掉许多细分领域的解决方案，而这些方案可能与它们的长期愿景是不相符的。

Q：除了AI自动生成，你们的API业务也很有潜力。比如很多 CRO 使用 Gamma 制作销售演示文稿，如果能CRM数据连接到销售演示上，这是一个非常强大的概念。是哪些用户需求启发你们开发了 API 业务？

Grant Lee：API 业务对我们来说是非常重要的一步，因为它扩大了「Gamma」这个品牌所代表的范畴。我们第一次不仅能服务于终端用户，还能服务于希望在 Gamma 基础上进行开发的商业和开发者用户。

背后的灵感来自 Gamma 的专业消费者用户，我们看到了很多真实的需求。比如，销售在开完会后，可以用工具把会议纪要直接导入 Gamma，自动生成一份包含要点和行动项的总结，立刻发给客户，体验非常好。或者在市场推广中，能直接连接 CRM，给客户自动生成定制的研究报告。

在 B2B 方面，有两个我们非常兴奋的用例。一个是可以和 Glean 这样的内部知识库打通，员工在准备季度复盘（QBR）或战略会议时，能自动调用公司数据生成演示文稿，同时大家都能同步信息。

另一个是在开发者方面，我们可以提供内容基础设施。比如一个正在开发房地产应用的人来询问我们，希望当终端用户产品中搜索特定邮政编码或地区时，能提供该市场所有待售房屋的列表，同时能自动生成一份带品牌标识的房源报告 PDF。他们自己不想费力去开发这个功能，我们可以通过 API 的方式提供这个服务。

03创业第一天，就把「增长」这件事刻在骨子里

Q：与其他公司不同的是，你们一开始就考虑增长的事了，为什么？

Grant Lee：2020 年，疫情最严重的时候，我们在远程进行融资。有一次，我刚讲完，而且自我感觉还不错。结果那位投资者停了一下，直接说：「这一定是我听过的最烂的路演、最烂的想法。你们要对抗的是拥有庞大分销渠道的巨头，你们永远不可能成功。」然后他就直接把电话挂断了。

我当时的想法是：也许他是对的。但如果我们要在这个领域成功，就必须从第一天开始，把「增长」这件事刻在骨子里。

Q：你提到 Gamma 有很强的用户喜爱度，是怎么转化为你们的优势或者「飞轮效应」的？

Grant Lee：我们有一种「局部网络效应」，当 Gamma 有这种「自下而上」的用户喜爱度时，用户会教其他用户如何使用 Gamma。所以，每增加一个用户，都会带有一种社交认同。最后的结果是，Gamma 会逐渐成为一个标准，一种公司内部通用的「语言」，像 Cursor 在开发者中那样。

另一个是品牌。如果我们在一个品类中占据了用户心智的顶端，任何时候任何人提到「AI 演示」，他们第一个想到的就是 Gamma，那对我们来说是一个非常好的位置。

对于「飞轮效应」，我们从一开始就两个信条：让创作极其简单，让分享极其简单。做到了这两点，增长的飞轮就转起来了。

Q：在 PMF 方面，最大的「假象」是什么？

Grant Lee：我觉得有几种情况。一种是创始人只追求或过度优化那些「虚荣指标」，比如只看注册用户数，却不关注实际的收入和留存。

另外，短期的快速增长和一到两年内可持续、可预测的增长是两码事。一个月甚至六个月的增长信号，可能只是因为在某个特定时刻抓住了机会。但真正的 PMF，需要你能随市场一同增长，拥有一批能长期合作多年的客户。仅凭几个月的收入增长，并不能证明客户对产品有长期投入，也不能说明你已经建立起了清晰的品牌认知。

需要时刻保持警惕，不仅要考虑短期增长，还要思考如何投资于长期的可持续发展。我认为每个创始人都应该思考这一点，即便最初觉得实现了 PMF，这种契合也可能非常短暂，如何让它更持久才更关键。

Q：你觉得这是AI时代特有的现象吗？

Grant Lee：我觉得当下更独特，因为AI的发展太快了，每个人都在谈论它，你很难预测六个月后谁会领先、会出现什么新事物。

Q：在 ARR 达到 1000 万之后，你们是怎么考虑品牌建设的？

Grant Lee：做到千万级 ARR 的时候，我感觉我们最初的品牌正在「拖累」我们。其实很多人低估了品牌重塑的价值。

我们最初的「品牌 DNA」非常有限，没办法规模化。一个「可规模化」的品牌，意味着它的核心元素，比如艺术风格、声音语调，都可以被复制一万次。所以，我们花了几个月的时间，和一家机构合作，重新设计了新的品牌 DNA。

当你开始规模化时，需要为社交媒体、广告这些渠道制作海量的内容。我们现在每周要测试数千个创意素材，一个一致的品牌 DNA 很关键。

虽然这次品牌重塑的投入远远超过了我的预期，但现在回看，这是在正确的时间做出的正确投资。

Q：Gamma 早期一个很有效的增长方式是红人营销，具体怎么做的？

Grant Lee：很多创始人把这件事想得太简单，认为这是个「交钥匙」工程：拨一笔预算，找个人，然后就等着看效果。但现实是，必须用「创始人主导的营销」心态，你必须深度参与到整个过程中来。

最初所有的营销对象，都是我亲手对接的。我会和他们每一个人打电话，确保他们能理解 Gamma 是什么，以及如何使用产品。我希望他们用自己的声音来讲述故事。

在合作营销中，通常有一个错误的观念，就是找那些百万粉丝的大 V，砸重金让他们念稿。这其实是非常不真实的。我们的做法是找大量的 Micro-influencer 合作。他们没有海量粉丝，但他们能给自己的受众提供价值，展示自己真正会用的工具。

Q：从 1000 万到 1 亿 ARR，「红人营销」这个杠杆贡献了多少？

Grant Lee：口碑传播绝对是最大的，超过 50% 的新用户都是来自口碑营销，包括直接访问或品牌词搜索。红人营销一直是一个放大器。

我们发现，每当我们在影响者营销上投入时，口碑增长也会随之增加。每投入 1 美金，我们能额外获得 1.5 个自然用户。

Q：你们大概和多少人合作过？

Grant Lee：一开始预算很小，每月 20 个创作者，然后到 50 个、100 个。现在我们每个月和非常多的创作者合作，能让我们测试各种各样的「内容钩子」和价值主张。

在平台方面，我们撒了很广的网，但数据非常清晰：LinkedIn 的转化率高得惊人，比其他平台高 4 到 5 倍。坦白说，很多人可能还在低估 LinkedIn。

Twitter 对我们效果一般，但对 Notion 这样的工具可能效果更好。所以说，必须真正去测试，然后加倍投入在真正有效的渠道上。

04小团队慢扩张，最初的十个人一定要选对

Q：在 Gamma 高速增长的同时，还能保持小团队的精简和高效，怎么做的？

Grant Lee：我们的核心信条是「极其缓慢地招聘」（Hire painfully slowly）。

我们刚开始创业时，最初的核心团队有七八个人，都是来自 Optimizely，在一起工作了五年多。这也是我们的「MVP 团队」（Minimum Viable Product Crew），具备端到端交付产品所需的一切能力：能开发、能营销，甚至能销售。

打好「MVP 团队」这个基础之后，后续我们就是在复制这个 DNA。Brian Chesky 也谈到过这一点，必须把最初的十个、一百个人选对，因为你在为后来者设定蓝图，这样大家能共享相同的价值观、相同的原则，

我们永远不会为进入 Gamma 的人降低标准。这一点始终是我们最关心的事情。

Q：你会担心自己「小团队」的想法是错的吗？如果有竞争对手靠融资更多、招人更快，抢占了市场怎么办？

Grant Lee：肯定会担心，我们也确实在想这件事。别家融了这么多钱，团队这么大，我们是不是也该多融钱、扩团队？这种恐惧一直都在。

但我觉得核心是：团队规模翻倍，不代表速度就能翻倍。我们团队「灵活、精简，但能快速调整」。如果明天要改策略，我们当天就能完成调整，但 500 人的团队就很难做到。

另外是效率问题，效率=速度+方向。现在技术和市场都飞速发展，如果方向是错的，只追求「速度」没有用，几年后还得回头补课。所以，我们宁愿先确保方向正确，再考虑加速。

Q：这样做的结果是，你们真的在赚钱，实现盈利了吗？

Grant Lee：我们效率非常高。2024 年我们完成了 A 轮融资，但在那之前就已经「实现现金流为正」了，现在银行里的现金比我们「所有融资总额还多」，而且「累计净消耗（Net Burn）为负」。

我们的团队更精简，其他方面开销也不多，这让我们有「很大的选择权」，能专注对战略核心的事同时投入资源。我们坚信，「用利润驱动增长」，而不是「靠大量融资」。不是说永远不融资，而是融资时要选对合作伙伴，并且知道『怎么用这笔钱』」。要打造一家长久的公司，必须「合理管理资金」。

Q：Gamma 团队的设计师比例很高，为什么？

Grant Lee：对，早期我们团队有四分之一都是设计师，现在比例稍微低一些。在很多方面，AI 公司都在尝试创造新的交互界面和用户体验。我认为如果没有一个强大的产品设计团队，这不可能实现。尤其是我们的设计负责人 Zach，他能深入理解用户想要完成什么的能力，这些最终都转化成了更好的整体产品体验。

Q：很多人都在谈论 taste，尤其是在设计领域。你们是怎么定义「好品味」的？

Grant Lee：这是个很好的问题。大家在谈论 taste时，通常想到的是视觉效果。但我更喜欢用餐厅来做比喻：从你进门、点餐、上菜到结账，整个端到端的体验都必须是神奇的。如果服务很差，就算菜再好看，你也不会再来。

所以，taste 对我们来说，就是从用户登录产品开始，直到用户与同事分享的那一刻，是贯穿整个体验。我认为这是产品设计师真正发挥作用的地方。

我们思考的是整个端到端的体验。我们不希望 Gamma 像那些现有的工具，更像一个自助餐，让用户自己去拼凑。我们想为用户精心设计和策划整个体验，让用户用起来感觉毫不费力，最终能带来愉悦和神奇的感觉。这才是我们的终极目标。

Q：现在很多公司都在走 PLG 的路线，但后来发现没有销售团队不行，你们怎么看？

Grant Lee：我们其实正在搭建销售团队。我完全认同你的说法，有些时候「太追求标新立异会出错」，比如「认为销售团队没用」。如果你要「开拓足够大的市场」，尤其是做 B2B 业务，「销售团队是必不可少的」。我们现在就处在这个阶段。

在今年之前，我们都更侧重「PLG」。但接下来，我们会增加加销售团队，去抓住 B2B 市场的机会。

Q：你的财务背景，会影响公司运营吗？比如销售或预算管理方面。

Grant Lee：你可能会觉得「财务出身的人，会给所有事都定预算」，但我恰恰相反，我很少给事情定预算，因为我觉得「用预算框定事情」不对。

我们的做法是，先明确「需要解决哪些问题」，「谁最适合去解决」，「哪个团队该负责」。不用带预算，先去做，把钱花在该花的地方。如果策略合理，我们就推进，之后再考虑成本。当然，长期上还是要避免资金耗尽，但核心思路是「先解决问题」。

Q：「可持续性」成为一个越来越重要的趋势，尤其是对于经历过多次创业周期的创始人来说。你觉得为什么会这样？

Grant Lee：我和我的两位联合创始人都经历过创业的多个阶段或时代。过去很多创业模式都是「不惜一切代价追求增长、大量融资，之后再解决问题」。这意味着，只要资金储备雄厚，你就能承受很多错误，只要有出足够的进展，就能再次融资。

但我们一直觉得这种方式不对，我认为，需要从第一天起就精心规划，其中就包括对融资规模的考量。现在很多初创公司，过早地以为自己实现了产品与市场的契合（PMF），但实际上可能并没有。一旦这么想，他们就会去大规模融资。有了大笔资金后，就很容易冲动地雇佣大批员工，聘请人脉广的副总裁，把组织架构图填得满满当当。但很多这类决策都很难快速逆转。之后，如果用户活跃度没达到预期，或者业务、市场发生了意想不到的变化，公司就很难适应和调整了。

我们更希望保持一种深思熟虑的状态，让团队的扩张速度与实际需求相匹配。每增加一位新成员，都是因为当下确实需要，市场机会在增长，有足够的动力在推动我们，而不是我们自欺欺人地认为自己拥有本不存在的优势。

转载原创文章请添加微信：founderparker