Gamma

Gamma 是那种罕见的产品：在大语言模型出现之前就存在，之后又真正完成了 AI native 的 转型。我从 2022 年甚至更早就在关注它——那时它的故事还不是生成式 AI，而是颠覆传统 幻灯片。我自己做过幻灯片相关的产品，所以我完全 buy in 这个理念：传统幻灯片的每一页 都是一堆散落的、分层的元素，挪一下都费劲；Gamma 用预设组件像乐高一样拼装，把排版的 麻烦整个删掉了——它就是幻灯片界的 Notion。而且它的 Deck 不是文件，是网页：分享一个 链接就行，讲到哪儿展开哪儿，能放视频，全场想去哪就跳到哪。

Deck 出现的那一刻，差别自己讲清楚了。

但用户真正的爆发是大模型带来的——而且原因特别"产品"（创始人在播客里讲过）：Gamma 的 理念太新，打破了用户的使用习惯，新用户很难在五分钟之内感受到它的价值。AI 把这个教育 问题直接化解了：你只要输入想讲的内容，它就把内容对应到合适的组件上、帮你扩写要点， 一次给你一套七八张卡片的草稿 Deck。你不再是一张张搭幻灯片，而是在草稿上改细节—— 而那套 Deck 呈现在眼前的一刻，它和传统幻灯片的差别，自己就把自己讲清楚了。

同样的模型还解锁了小团队以前做不起的事：多语言。十几种语言快速上线，肉眼可见地加速了 它在各个国家的传播；之后是对 AI 功能本身的持续打磨——包括 AI 生图——产出越来越能直接 拿来用。我自己几年前就把演示软件换成了 Gamma，赌的正是这个：一个真正会产品驱动增长、 又懂得把 AI 融进产品的团队。

现在流行的说法是，越来越强的生图和生代码能力会吃掉 Gamma 这类产品。我不这么看。演示 内容要求高度的确定性——每个字眼最后都要亲手打磨——Gamma 的编辑器和细节可控性，比跟 聊天框拉扯、或者去改一个生成出来的网页，好用太多了。再加上协作、分享，和它不断长出的 周边能力（现在也能生成网页了），这是护城河，不是被取代的对象。