都是AI簡報工具,Gamma與Canva誰好用?功能特色、優缺點、實用教學來了!
都是AI簡報工具,Gamma與Canva誰好用?功能特色、優缺點、實用教學來了!

隨著 AI 工具的迅速發展,從最初僅可做到內容生成、內容摘要、企劃書撰寫,如今已經可以「一鍵生成簡報」,幫使用者大大縮減過程中的繁瑣流程。而對於多數工作者而言,真正的痛點也存在內容產製流程中,如何將深度文章、報告或企劃書等原本是純文字的內容,轉化為圖文相配且淺顯易懂的簡報?

其中,Canva 與 Gamma 是目前最受歡迎的兩大簡報製作工具,可協助使用者自動排版、智慧配圖等工作。前者以全方位設計工具聞名,後者則以「文字生成簡報」的極簡體驗迅速竄紅。為了幫助使用者了解兩款 AI 工具在內文完整度及設計美感上,誰更勝一籌,本次《未來商務》將選用一篇已具備完整架構的文章進行實測。

Canva 與 Gamma 功能與特色比較

在實測前,讓我們先了解 Canva 與 Gamma 兩款工具分別具有什麼功能及特色。

Canva 是設計平台,走「設計+AI」路線

Canva 是一款線上平面設計平台,提供多種尺寸與豐富的模板設計,涵蓋:簡報、海報、社群貼文、履歷與影片剪輯等。

近期,Canva與 OpenAI 合作,將 AI 功能融合進 Canva 中,其 Magic Studio(魔法工作室)系列功能,可更好的協助使用者進行設計、排版、生成圖片與文案,是典型的「設計+AI」路線。

canva ai
圖/ 未來商務

Gamma 是內容生成器,對設計小白很友善

Gamma 則反其道而行,是一款號稱可「一鍵生成」簡報與一頁式網站的 AI 生成工具,除了後段的簡報製作及設計工作,連前段的簡報內容生成也可以直接幫使用者完成,大幅節省使用者製作簡報的時間。

使用者只需輸入幾句提示詞(prompt)或貼上手邊現有的素材,AI 即可自動產出一份具邏輯結構。且已排版好的投影片初稿。對沒有設計背景或沒有時間排版的使用者而言,Gamma 的學習曲線幾乎為零。

gamma
圖/ 未來商務

實測 Canva vs. Gamma:以完整文章生成簡報,誰表現較好?

選用的文章為「快樂兒童餐不快樂、「買餐送贈品」變公關大危機!從台、日都有的行銷翻車事件,學習吉野家、任天堂的聰明對策」,藉此檢視 Canva 與 Gamma 如何將文字內容「視覺化」,並評估其生成效率與成品品質。

canva&gamma介面教學
圖/ 未來商務

Canva:透過 AI 對話,打造客製化風格簡報

Canva 的 AI 簡報生成功能「Magic Design for Presentations」,採用獨特的「對話式」流程。使用者將文章內容貼入後,AI 會像一位智慧助理,主動拋出三個關鍵問題來引導設定:

1.目標受眾: 這份簡報的主要觀眾是誰?(例如:學生、同事、主管、行銷團隊等)

2.簡報長度: 你希望簡報頁數大約多少頁?(例如:5 頁重點版,還是 15 頁深入分析版)

3.視覺風格: 有沒有想要的風格?(例如:專業正式、活潑有趣、簡潔清新、或跟品牌色系一致)

canva 步驟一
圖/ 未來商務

回答完上述問題後,Canva 會先生成一份英文版的簡報大綱供使用者預覽(因 Canva AI 目前僅提供英文版,而這也將影響後續生成結果)。確認架構無誤並點擊「產生設計」,AI 隨即會提供四款不同風格的簡報範本。使用者可從中挑選最滿意的一款,再進入熟悉的 Canva 編輯器進行微調,保有極高的後續客製化彈性。

canva 英文版大綱
圖/ 未來商務

以下便是本次實測生成的結果。整體實測流程進行下來蠻順暢,提供文本後,僅需下簡單指令,Canva 便可導引使用者完成簡報生成,簡報的設計及排版也是豐富且多元的。可惜的是,Canva AI 僅提供英文版,故在簡報內容中含有中英文夾雜的內容,使用者需再花費心力調整內容。

Gamma:強調事前控制,追求高效穩定的內容呈現

Gamma 的生成邏輯更強調「事前控制」。匯入文字後,使用者可以明確指示 AI 如何處理內容,有三種選項供選擇,首先是 AI 生成(可進一步輸入目標受眾、語氣等指令),讓 AI 擴寫或生成更豐富的內容;再來是「緊縮」,可將原文精簡,提取核心重點且簡潔易懂;最後是「保留」,忠於原文呈現,僅進行格式化處理。

gamma 生成、緊縮、保留
圖/ 未來商務

本次實測選擇「保留」,並讓 AI 自動切割建議的投影片(卡片)數量,切割後使用者仍可以進行內容調整,但整體而言會比自行手動切割來得有效率。

gamma步驟三
圖/ 未來商務

點擊生成後,簡報內容幾乎完整重現了原始文章的架構與文字。而後續如要調整排版或設計,因 Gamma 的編輯器採用模組化設計,故不論是插入圖表、影片或嵌入網頁都相當流暢。

以下便是本次實測生成的結果。雖然排版單一,但內容真實無誤呈現,對於較不在意視覺豐富性,而追求內容深度及架構編排是否合理者,是個合適的工具。若是後續要再追加圖表或相關影音,也可再做調整。

AI 助力差異:Canva 強在設計輔助,Gamma 贏在結構生成

整體實測下來,兩款工具各有千秋:

● Canva:適合對簡報排版及設計較要求較高者。

因其 AI 配圖精準度高,例如,在實測文章中有提及「麥當勞」時,AI 便能自動生成有「Mcdonald's」字樣的商店、飲食等高度相關的圖像,圖文整合度佳。且 Canva 在版面編排及調整上具備高變化性及自由度,使用者可任意調整圖片、色彩、字型及版面配置,掌控力十足。

美中不足之處是,簡報生成前的英文大綱,會增加中文使用者的使用門檻,可能需額外轉換成中文,流程稍嫌不便。且生成的成品中英文內容夾雜,需花費額外時間校對與修正。AI 生成的配圖若含中文字,會有生成文字錯誤的問題。

● Gamma :適合追求高效產出與內容結構化者,也很適合不會製作簡報的新手。

因其具備高預期性與穩定性,有了既有內容後,便可以使用 Gamma 直接幫你排版,後續微調幅度小。其「智慧型版面配置」選項也提供多種模組化區塊,使用者可以透過拖拉方式快速調整版面,不需要再費心調整對齊等細節。在嵌入圖表、網頁、應用程式(如 Figma、Google Drive)或影片的介面也非常清晰易用。

不過 Gamma 的圖文關聯性較弱,AI 自動生成的配圖與內文主題大多不相關,若在意圖文一致性,幾乎需要手動全數更換。且版面設計較為制式,多數頁面採用相似的圖文配置,視覺變化性較低,若追求設計感可能需要額外調整。

最後,部分預設的布景主題中,字體顏色與背景對比度不足,可能影響閱讀清晰度,需手動調整。

比較項目 Canva Gamma
生成模式 對話引導式,風格導向 指令控制式,內容導向
操作流程 貼上內文 → AI問答 → 確認英文大綱 → 生成四款設計 → 四選一編輯 貼上內文 → 設定內容處理方式 → 生成 → 編輯
設計彈性 極高。版面多元,生成後可進入完整編輯器任意調整 中等。模組化區塊易於排版,但整體風格較為制式
內容生成/辨識能力 低。較側重於排版與設計 提供撰寫、摘要、改寫等內容再創作功能
圖文匹配度 高,能理解內文語意並匹配相關圖像 低,配置與內文關聯性弱,多需手動替換
中文支援度 流程中出現英文大綱;且部分圖像中文字有出錯 完整支援中文
輸出格式 可匯出為PDF、PPTX、PNG、JPG、SVG、MP4影片、GIF 可匯出為PDF、PPTX、PNG和Google簡報
適用對象 重視視覺設計與品牌一致性者 追求高效產出與內容結構化者、不會製作簡報的新手

有了 AI 工具的出現,工作者將可大幅加速工作流程,並從過往需自行動手做簡報的情境中解放,可轉而將更多的心力與專注力投注在內容深度與邏輯,並精進與聽眾的溝通方式。而在 AI 工具的選擇上,因為 Canva 及 Gamma 各自側重的功能不同,因此重點不在功能多寡,而是應該選擇自身使用下來最順手且最能幫你節省時間的工具。

本文授權轉載自FC未來商務

關鍵字: #AI工具
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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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