幾天前，AI 驅動的演示工具 Tome 宣布，將在四月底前關閉Tome Slides功能，并轉型至銷售領域（「搞定交易，而非幻燈片」：面向銷售的 AI 助手）。

Tome 在 2022 年風生水起，曾經一度霸占了各大 AI 榜單類目第一，在用戶和流量持續水漲船高的過程中也順利完成了數千萬美元的融資，如今卻要關停。

而隔壁友商 Gamma，在上個月卻向全世界宣布了用戶突破 4,000 萬的喜訊。要知道，當時整個 Gamma 的團隊也就只有二十余人。而且，Gamma 曾經被 Tome 全方位壓制——后者除了占據各大榜單的聲量優勢之外，融資額也幾乎是 Gamma 的十倍之巨，自然地用戶量也很快拉開了十倍以上的領先優勢。

為什么 Gamma 如今越發成功，而 Tome 卻失敗了？

Substack 的一篇文章詳細分析了兩者的策略與定位的不同，試圖找出 Gamma 成功的原因，Founder Park 進行了編譯。

原文：https://signalhub.substack.com/p/tome-failed-in-ai-pptwhy-is-gamma

我們此前也多次分析了 Gamma 的產品策略：

Founder Park 正在搭建開發者社群，邀請積極嘗試、測試新模型、新技術的開發者、創業者們加入，請掃碼詳細填寫你的產品/項目信息，通過審核后工作人員會拉你入群～

進群之后，你有機會得到：

• 高濃度的主流模型（如 DeepSeek 等）開發交流；

• 資源對接，與 API、云廠商、模型廠商直接交流反饋的機會；

• 好用、有趣的產品/案例，Founder Park 會主動做宣傳。

01Tome 在 AI PPT 領域曾經很牛逼

在一封郵件中，Tome 表示他們已盡一切努力改進 Tome Slides 并將其轉變為一項可行的業務，但最終未能找到一條可持續的道路。這意味著他們在 AI 驅動演示領域的嘗試以失敗告終。

盡管如此，Tome 最初在吸引用戶方面非常成功。它在短短134 天內就吸引了 100 萬用戶，10 個月內達到1000 萬，18 個月內達到2000 萬。

憑借這種快速增長，該公司在三個月內籌集了8160 萬美元，估值達到3 億美元。有趣的是，Tome 在用戶達到 1000 萬后才開始商業化，但那時它可能已經遇到了問題——因為它尚未驗證產品市場契合度（PMF）。

02

Tome 的定位：成功與失敗

曾有報道稱 Tome 試圖以6 億美元估值籌集 6000 萬美元，但這輪融資從未完成。許多像 Tome 一樣的 AI 初創公司，在沒有產生收入的情況下籌集了大量資金。

Tome 快速的用戶增長及其無法自我維持的困境，可能源于同一個問題：定位。該公司將自己標榜為幫助任何人「講述引人入勝的故事」的工具。

由于其精美的設計，Tome 吸引了Z 世代用戶、藝術家、自由職業者、設計師和學生——這使其更像一個創意工具，而非面向工作的生產力工具。

然而，與需要演示文稿進行工作的專業人士相比，這些用戶的付費意愿較低。結果是，即使推出了付費版本，到 2023 年 4 月，Tome 的年度經常性收入（ARR）仍低于 400 萬美元，并且其增長正在放緩。

因此，盡管擁有酷炫的產品和數百萬用戶，Tome 難以將他們轉化為付費用戶。在其巔峰時期，Tome 的團隊增長到近60 人，但后來不得不裁掉12 名員工。

03

對比：Gamma 的成功

Tome 的競爭對手Gamma目前擁有28 人的團隊（計劃在年底前增長到50 人）。據其創始人Grant Lee稱，Gamma 現在擁有4000 萬至 5000 萬用戶，產生數千萬美元的收入，并且已經實現盈利。

Tome 和 Gamma之間最大的區別在于定位。

• Tome：面向廣泛受眾（「幫助任何人講故事」），這對專業人士而言并非必需品（must-have）。

• Gamma：專注于尋求更好方式來呈現信息的專業人士，包括文檔、非傳統演示文稿和網頁。這與知識工作者的需求高度契合，使他們更愿意付費。

04

Tome 的教訓：專注于特定使用場景

Tome 的錯誤在于試圖取悅所有人，而不是專注于特定的使用場景。雖然講故事很有價值，但對企業來說并非必需品（must-have）。相比之下，Gamma 對工作場所生產力的明確關注吸引了付費客戶。

這讓我想起了一家名為 Clay 的 AI 驅動的銷售線索生成初創公司，其最初目標市場過于寬泛。他們花了7 年時間才專注于銷售領域，最終實現了PMF并擴大了營收。

也許 Tome 轉型到銷售領域將是其成功的機會。在他們的官方博客中，他們承認：

我們意識到，要實現 AI 幫助人們講述引人入勝故事的承諾，我們需要專注于一個角色和更窄范圍的使用場景。同時為所有人構建 AI 在根本上是有缺陷的。 LLM（大語言模型）釋放了難以置信的生產力，但它們需要被應用于特定領域才能提供真正的商業價值。

Tome 選擇銷售領域，是因為其參與度最高的用戶已經是銷售和增長專業人士，這使其成為一個有前途的新方向。

05

Gamma 的成功：定位與策略

Gamma 的成功不僅在于定位，還在于其產品策略。與許多 AI 初創公司不同，Gamma沒有構建自己的 AI 模型，也沒有雇傭機器學習研究團隊。相反，它專注于：

為需要更好的文檔和演示文稿的專業人士創造簡單而強大的工具。

這種模型無關（model-agnostic）的方法使 Gamma 能夠在有更好的AI模型可用時進行升級，從而將重點放在用戶體驗而非 AI 技術本身。

我還閱讀了 Gamma 創始人 Grant Lee 過去六個月的見解。他對用戶、融資、產品開發和關鍵指標的思考非常有價值。其中一句話讓我印象深刻：

對自己誠實是第一步，也是最難的一步。

06

關注驅動可持續業務的指標

Grant Lee 認為，大多數創始人癡迷于那些并不能真正驅動業務決策的指標，例如總用戶數、估值和融資金額。這些指標可能讓他們看起來很成功。

它們可能有助于招聘，給外部觀察者留下深刻印象，并在投資者中制造 FOMO（錯失恐懼癥），但它們無助于打造更好的產品或建立可持續的業務。

以下為Grant Lee 在 Linkedin 的發帖：

Gamma 擁有超過 4000 萬用戶——我并不在乎。

嗯，這并不完全正確。我在乎，但并不是出于大多數創始人的理由。

這個數字——盡管聽起來令人難以置信——很大程度上是一個虛榮指標。

令人震驚的是，許多創始人癡迷于那些實際上并不推動業務決策的指標：

• 總用戶數（無論活躍與否）

• 估值（通常與基本面脫節）

• 融資公告（現金 ≠ 成功）

為什么？因為這些指標讓他們看起來成功，而實際上并不需要真正的成功。

他們協助招聘。

他們給隨意觀察的人留下了深刻印象。

他們在投資者中制造了 FOMO。

…但它們并不能幫助你打造更好的產品或創建可持續的業務。

在開始追蹤任何事物之前，請先回答這個問題：

您的業務實際是如何增長的？

對我們來說，答案不是用戶數量。而是：

1. 創建并與他人共享的演示文稿

2. 創作頻率（每周比每月更重要）

3. 我們的內容飛輪（每次分享都會吸引新的潛在創作者）

這些指標直接與我們的愿景和長期可持續性相關聯。

對自己誠實是第一步，也是最難的一步。

你的用戶是推動業務價值的人嗎？還是他們只是在夸大一個在推介演示中看起來不錯但并未轉化為收入的數字？

太多創始人忽視了這個根本問題：具體是什么因素促成了你的長期可持續性？

停止追逐表面光鮮的事物，開始衡量真正能推動進展的因素。

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