本期节目，任鑫深入剖析了三类在 AI 浪潮中快速崛起且具有独特打法的产品：Gamma、Remove.bg以及 Quartr。

不同于市面上常见的“科幻叙事”或“Agent 概念”，这几家公司都在用 AI 解决看似朴实、甚至“无聊”的老问题。节目详细拆解了它们背后的成功逻辑：如何通过重新定义“原子单位”来颠覆 PPT？为何简单的“抠图”功能能撑起巨大的商业价值？以及如何通过干“脏活累活”积累数据资产，最终把 AI 当作“点火器”来引爆价值。

如果你是 AI 创业者或产品经理，本期内容将帮你从“技术自嗨”转向“价值落地”。

� 关键结论

Gamma 的胜利是“降维打击”： Gamma 并没有试图在专业度上通过 AI 把 95 分的作品优化到 98 分，而是专注于解决大众市场“从 0 到 60 分”的起步焦虑。它用“旧问题 + 新技术”的策略降低了市场教育成本 。

单点突破优于大而全： Remove.bg 和 PhotoRoom 证明了在巨型软件（如 Photoshop）的工作流中，剥离出一个高频、刚需且繁琐的环节（如抠图），将其效率提升 10 倍，就能构建极强的数据飞轮和商业价值 。

数据资产是 AI 的前提： Quartr 的成功不在于其 AI 模型有多强，而在于它通过长期的“苦活累活”建立了专有的、高质量的非结构化数据（电话会录音/文本）。AI 在此不仅是工具，更是点燃这些数据资产价值的“放大器” 。

� 关键认知

原子单位的重构 (Redefining Atomic Units)： 真正的 AI 原生产品不仅仅是给老软件装上 AI 引擎。Gamma 的创新在于它不像 PowerPoint 那样操作“幻灯片”，也不像 Word 那样操作“文档”，而是创造了类似 Notion 的“卡片 (Cards)”作为原子单位。这种灵活的结构让内容可以流动，更适应 AI 的生成逻辑和移动端的阅读习惯 。

产品即广告 (Product as Distribution)： 优秀的产品设计能让用户在使用过程中自然地进行传播。Gamma 生成的网页链接便于分享，且自带品牌露出，每一次分享都是一次免费的广告，构成了高效的 P2G (Product to Growth) 飞轮 。

非共识数据的价值： 在金融领域，所有人都在看量化的数字（K线图），Quartr 却关注“非共识”的定性数据（CEO 的语气、用词变化）。在 AI 时代，这种难以被量化的、非结构化的独特数据，往往蕴含着更大的挖掘潜力 。

明确的反馈闭环： 相比于复杂的 Agent 任务，功能单一的产品（如抠图）更容易获得高质量的反馈数据（用户下载了=满意；继续修=不满意）。这种清晰的 Reward Signal 是训练垂直模型、建立壁垒的关键 。

� 行动指南

重新审视“老问题”： 不要总想着创造全新的需求。去寻找那些已经被验证的巨大市场（如 PPT、Excel、文档），思考如何用 AI 的能力将用户从“从无到有”的创作痛苦中解放出来，转变为“编辑者”角色 。

寻找“巨头缝隙”： 观察 Adobe、Office 等巨型软件中，有哪些步骤是用户每天重复 100 次且充满怨言的？尝试把这个步骤独立出来，做一个极致简单的 MVP 。

先攒数据，再搞 AI： 如果没有技术优势，可以先从“脏活”做起。找到一个小众但高价值的人群（如特定领域的投资者），为他们聚合分散的、非结构化的信息。当你拥有了独家数据资产，AI 自然会成为你的变现杠杆 。

服务“部落”而非“大众”： 在冷启动阶段，不要试图取悦所有人。像 Quartr 一样，混入一个极高浓度的社区（如 FinTwitter），为这群核心用户打造他们渴望的工具，利用社区的口碑完成从 0 到 1 的积累 。

⏱️ 时间线

02:12 - 18:36 案例一：Gamma 的产品战略:

02:12 - 05:55 伽马的定位：用 AI 解决一听就懂的老问题——做 PPT. 战略定位在于解决 “从 0 到 60 分” 的大众困境，而不是“95 分到 98 分”的优化问题.

05:55 - 10:04 角色转换：AI 帮助用户从痛苦的“创作者”转变为轻松的“编辑者”.

10:04 - 14:14 原子单位创新：重新定义原子单位为“卡片 (Card)”，实现 Notion 的魂魄和 Canva 的皮(). 这种卡片组合不再局限于 PPT，可一键发布为网页，更适合网络传播.

14:14 - 18:36 增长飞轮：设计 P2G (Product to Growth) 模型，让用户的产出天然变成广告. 总结 Gamma 模式中可复制的思考框架.

18:36 - 25:05 案例二：Remove.bg & PhotoRoom 的单点突破:

18:36 - 20:48 Remove.bg：通过解决高频刚需的“抠图”功能（先聚焦人像）来取代手工操作精细活儿.

20:48 - 22:08 PhotoRoom：聚焦电商卖家，将抠图效率实现数量级提升，直击商业效率痛点.

22:08 - 25:05 核心优势：聚焦小功能，更容易构建高速反馈和高精度的数据飞轮. 行动指南：寻找巨无霸软件中对特定人群至关重要的高频繁琐动作，并实现 10 倍提升.

25:05 - 39:39 案例三：Quartr 的数据资产战略:

25:05 - 28:44 寻找非共识：不看数字，而是看语言和情绪，赌巨头忽略的非量化定性数据. MVP 是一个简单的“电话会录音播放器”，先聚合数据吸引目标用户.

28:44 - 32:33 基础建设与社区运营：花大力气收集、清理和结构化海量数据，形成楼盘词典式的壁垒. 在金融 Twitter 社区中猥琐发育，找到狂热的超级用户.

32:33 - 35:16 转化为基础设施：将清洗好的数据资产打包成 API 卖给 B2B 客户（如 Perplexity），既赚取收入，又维护长期生存.

35:16 - 39:39 AI 作杠杆：AI 是数据资产的“点火器”和“放大器”. 价值在于提供可信的、可验证来源的答案. 总结 Quartr 的启发：挑战行业共识、建立专有数据资产、为小撮人服务、用 AI 放大核心价值.

39:39 - 41:17 总结与结束:

任鑫总结本期分享的三种 AI 产品思路