52個人，個人一款AI PPT工具，用A億年入上億美元。做賺

在硅谷AI公司普遍“燒錢換增長”的個人2025年，他們卻靠做PPT干成了估值21億美元的用A億奇跡。

而這家公司的做賺名字叫——Gamma。

Gamma坐擁7000萬用戶，個人當之無愧的用A億行業(yè)新貴。它沒有成為下一個PowerPoint，做賺而是個人正在讓PowerPoint成為“上一個自己”。

所以當卡帕西發(fā)帖求推薦PPT版Cursor時，用A億下面清一色都是做賺網(wǎng)友自發(fā)刷屏的：Gamma！

來投資的個人多，但賺得更多

剛剛Gamma正式宣布，用A億完成B輪融資6800萬美元，做賺由A16Z領(lǐng)投，公司總估值升級到21億美元。

投資人給出的理由，也很直接：

AI時代，我們沒有理由繼續(xù)使用1987年的老古董軟件，我們領(lǐng)導投資、支持反PowerPoint。

毫無疑問，Gamma近期風頭正盛的表現(xiàn)，正在吸引眾多投資者紛紛側(cè)目。

就拿上一筆1200萬的融資舉例，Gamma錢都還沒花出去一分，新投資就已經(jīng)找上門來。

但Gamma創(chuàng)始人卻不以為意：

現(xiàn)在我們銀行里擁有的錢，比我們之前籌集到的所有錢加起來還要多。

說人話就是，Gamma超能賺。

從2023年開始，Gamma就一直在盈利，累計已實現(xiàn)1億美元的年度經(jīng)常性收入（ARR）。

要知道，團隊現(xiàn)在一共也只有約50名員工，相當于每位員工就創(chuàng)造了兩百萬美元的ARR。

所以VC圈的火熱，對Gamma來說，就是灑灑水啦?？縑C不如靠自己，從Gamma發(fā)家開始，就一直秉持著這點。

一度瀕臨絕境的創(chuàng)業(yè)初期

Gamma最早成立于2020年，三位創(chuàng)始人Grant Lee、Jon Noronha、James Fox那時還都集體在Optimizely打工（bushi）當高管。

居家辦公時期，被妻子占用家里唯一的書桌后，Grant Lee只能跑到附近公園的長椅上，費力地盯著手機屏幕上的PowerPoint開會。

結(jié)果萬萬沒想到，和好哥們Jon Noronha交流后發(fā)現(xiàn)，他也深有同感：做Google Slides很痛苦，看別人做的Google Slides也很痛苦。

于是乎，這樣一群性格各異的“寵物愛好者”、“木工”、“桌游玩家”因為志同道合聚集在了一起，并在舊金山開始了他們的創(chuàng)業(yè)。

他們最初的想法是做一款更漂亮的PowerPoint替代品，也就是在線排版工具。

這是一個巨大的藍海市場，每個月都有將近10億人制作PPT，但要么制作費時費力，要么結(jié)果不盡如人意。

盡管這些年也有Keynote、Google Slides等工具陸續(xù)出現(xiàn)，PowerPoint的地位依舊穩(wěn)如泰山，因為Office全家桶實在太強大……（doge）

所以他們把目標重新放在新的范式轉(zhuǎn)變上，希望回歸PPT制作本質(zhì)。

首先開始大量的用戶研究和原型制作，強迫自己每天使用自家產(chǎn)品，每周還要用Gamma做匯報，最終總結(jié)出傳統(tǒng)流程的三大痛點：

格式設置：用戶通?；ㄙM80%時間用以美化PPT，只有20%時間關(guān)注內(nèi)容。觀感評測：PPT做不好看，觀眾就不會買賬內(nèi)容。結(jié)構(gòu)僵化：PowerPoint固定結(jié)構(gòu)迫使人們開始設計，但絕大多數(shù)人沒有受過專業(yè)訓練。在經(jīng)過整整兩年的純產(chǎn)品迭代后，他們在2022年推出了公測版。

起初數(shù)據(jù)非常之亮眼，一經(jīng)推出就拿下了當日、當周甚至當月的Product Hunt榜單第一，注冊率從每周100人猛增到每周3000人，增長30倍。

然鵝幾周后，增速就開始放緩，用戶保留率也不夠，因為絕大多數(shù)人仍然覺得Gamma制作PPT太難了。

而這時，他們的運營資金也所剩無幾，投資者甚至向他們施壓要求轉(zhuǎn)換賽道。

絕地逢生：黑流量也是流量

直到ChatGPT的出現(xiàn)，讓他們意識到AI或許能解決用戶最頭疼的問題——美化幻燈片。

說干就干，他們選擇孤注一擲，頂著壓力宣布不裁員、不轉(zhuǎn)型，只給自己留三個月時間，100% all in AI。

也正是在這三個月里，他們完成了六大核心功能，包括AI生成、智能布局和可視化樣式、AI設計建議、PDF導出等，而這些也在日后成為了Gamma留住用戶的核心打法。

于是在正式版來臨之際，事情迎來轉(zhuǎn)機。

他們進行了一次極為大膽的市場營銷，制作了夸大產(chǎn)品當前能力的宣傳視頻，并攥寫了極具爭議的推文：

商業(yè)中最有價值的技能即將被淘汰。設計一個殺手級幻燈片曾經(jīng)需要數(shù)天，現(xiàn)在AI可以在幾秒鐘內(nèi)就為任何人完成。

不出意外還是出了意外，Paul Graham看到了這篇，并轉(zhuǎn)發(fā)怒斥他們在“胡說八道”，一傳十十傳百，各路AI網(wǎng)紅也紛紛下場討論，最終讓這篇推文爆了……

而當路過的吃瓜群眾好奇地點進去后，就會發(fā)現(xiàn)：欸！Gamma生成的內(nèi)容居然“有點意思”。

（計劃通?）

隨即，Gamma這款產(chǎn)品開始病毒式席卷社交網(wǎng)絡。先是每天5000名新用戶注冊、隨后是10000、15000……一直到數(shù)十萬。

留存率曲線也發(fā)生了重大變化，是以前無法企及的五倍之多。而且絕大多數(shù)用戶都愿意為產(chǎn)品付費。

這一刻他們知道，他們賭對了。

一周時間里，他們從默默無聞一躍成為硅谷AI內(nèi)容工具第一梯隊，并收獲大量用戶和來自Accel的投資，ARR也破百萬美元。

但此時公司員工只有16名，即使后面規(guī)模擴大，也只增長到如今的52名。

小團隊、大營收，Gamma做產(chǎn)品也好，管理團隊也好，都是這同一套“以小搏大”的思路。

以小搏大的運營哲學

Gamma的獨特之處不在于文本生成，而是重新設計了表達界面。

無論是PowerPoint還是Google Slides，底層邏輯都是編輯，而Gamma側(cè)重用戶的表達——用戶輸入靈感，AI負責形式。

從思路到幻燈片一鍵生成，無需從頭設計，就能制作出品牌風格一致的精美PPT，還能導出格式無縫銜接到PowerPoint、Google Slides。

正如Jon Noronha所說：

我們不是要替代PPT，而是要幫人類消滅對空白頁的恐懼。

在微軟、谷歌等巨頭主導的生產(chǎn)力賽道中，Gamma找到了脫穎而出的切口：AI生成+極致美感+即時分享。

大公司靠資源堆疊，小公司就專注用戶體驗，找到用戶剛需“讓AI幫我表達”，然后一擊致命。

所以在人才招募上，公司的信條是：痛苦地慢速招聘。

始終保持高標準，只招A類玩家，確保每一位員工都和公司有著相同的價值觀。采用“球員兼教練”模式，要求所有的管理者既需要參與基礎(chǔ)工作，也要能指導團隊方向。

結(jié)果就是讓組織扁平化，一個人帶領(lǐng)三個人，就能頂上原來20人的產(chǎn)出。

在增長策略上，創(chuàng)始人Grant Lee用了以下四點來形容：

1、影響者營銷：

90%的產(chǎn)品影響力取決于小于10%的病毒式傳播，而要觸發(fā)這一點，絕非偶然。

初創(chuàng)公司首先需要列出產(chǎn)品的目標KOC（關(guān)鍵意見消費者），為他們提供至少六個月的豐厚獎金，并讓他們開設新賬號，不要插手劇本指導，要讓創(chuàng)作者們能夠自由發(fā)揮。

然后跟蹤其中表現(xiàn)優(yōu)異的創(chuàng)作者，甚至聘請他們作為顧問，培訓其他人。

注意所有的社交平臺都要投放，也可以從入職面試者處了解潛在客戶渠道。

2、績效營銷與品牌：

為了打造品牌，初創(chuàng)公司不得不付出巨大的時間和金錢代價，需要堅持不懈地去測試各種創(chuàng)意。

直到其中一個特定用例引起共鳴，然后圍繞它展開工作。

3、用戶測試：

在產(chǎn)品原型階段進行廣泛的用戶測試，了解用戶體驗感，如果隨機用戶都認為產(chǎn)品簡單有效，再進行發(fā)行。

4、Dogfooding：

當團隊有多個想法時，Dogfooding可以協(xié)助找出最優(yōu)解。

總之，“能力+運氣+相信自己”缺一不可，厚積薄發(fā)然后抓住機會，Gamma就這樣實現(xiàn)逆風翻盤。

One More Thing

不過要像Gamma一樣打贏翻身仗，現(xiàn)在的AI市場難上加難。

Reddit前CEO Yishan Wong最近就在??上連發(fā)兩篇長文唱衰AI創(chuàng)業(yè)，連馬斯克也來橫插一腳：這話說得真沒錯！??

簡單來說，他的觀點是：基礎(chǔ)模型掌握算力等底層優(yōu)勢，幾乎只要出現(xiàn)一個新應用，基礎(chǔ)模型就能在幾天之內(nèi)學會。

這也就意味著，對絕大多數(shù)初創(chuàng)公司而言，發(fā)展窗口被極速縮短，要賺錢，要么迅速變現(xiàn)，要么打差異化路線，等待被巨頭股權(quán)收購。

但無論哪種，初創(chuàng)公司要想成長為新一代AI巨頭也可能性極低，最好的機會是在高度專業(yè)化的領(lǐng)域中找到真實世界的應用細分市場。

比如說Gamma、Perplexity、Runway、Cursor等這些以小搏大的硅谷奇跡，走的無一不是這個路數(shù)。

在巨頭們拼“更強模型”的時候，他們拼的是“更懂人心的產(chǎn)品”。

所以基礎(chǔ)模型一加功能，創(chuàng)業(yè)公司就會灰飛煙滅嗎？似乎也未必。

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