Grok 4.3 Beta簡報生成教學!4步驟產出可編輯PPT,免費版搭Gamma也能做
Grok 4.3 Beta簡報生成教學!4步驟產出可編輯PPT,免費版搭Gamma也能做

你是不是曾經花了半天做簡報,反覆調整版面、修改文字,最後還是覺得不夠滿意?除了 Gamma ,還有什麼 AI 簡報好用工具呢?

xAI 資深工程師 Matthew Dabit 在 X 上分享了一段示範:他讓 Grok 讀取一份神經科學研究論文,幾分鐘後就產出了一份整齊的 9 頁學術簡報。

為了解決用戶準備簡報的痛點,《未來商務》特別拆解如何利用 Grok 製作「可編輯」的 PowerPoint 簡報,並解析其優缺點。雖然這項功能目前僅限付費版,但我們同時也為免費版用戶整理了四種替代方案。

Grok 是什麼?

Grok 是由 Elon Musk 創辦的 xAI 所開發的 AI 助理,定位為一款追求真實、不加過濾提供洞察答案的 AI,並與 X(前身為 Twitter)深度整合,能夠取得即時的社群資訊。最新版本 Grok 4.3 Beta 於今年 4 月 17 日推出,在過往的基礎上,新增了六項功能:原生 PDF 生成、PowerPoint 簡報輸出、Excel 試算表生成、影片輸入理解、更深度的長上下文推理,以及 Grok Computer 自動化工作流程整合。以下將示範如何運用其中的 PowerPoint 簡報輸出功能,在幾分鐘內無痛生成可編輯的簡報。

Grok 4.3 Beta(含 PowerPoint 簡報輸出功能)起初僅限 SuperGrok Heavy 訂閱者(月費 $300 美元,約新台幣 9,492 元)使用,但根據本文實測,一般 SuperGrok 訂閱者(月費 $30 美元,約新台幣 949 元)目前同樣可以使用。若你想先體驗再決定是否訂閱,SuperGrok 也提供 3 天免費試用,不妨把握機會實際測試看看。

X Grok
圖/ 螢幕截圖

如何使用 Grok?

管道一、網頁版

網頁版連結:https://grok.com

管道二、行動版

iOS 用戶:下載官方 App

Android 用戶:下載官方 App

管道三、X 平台整合

X 介面的左側選單及右下角都有「Grok」圖示,點擊即可直接使用。

X Grok
在 X 介面的左側選單及右下角都有「Grok」圖示,點擊即可直接使用。
圖/ 螢幕截圖

實測:4 步驟用 Grok 4.3 Beta 做出專業簡報

以下步驟適用於 SuperGrok 及 SuperGrok Heavy 的訂閱者,可依循以下步驟生成可下載的 .pptx 檔案;免費版 Grok 用戶不適用。

步驟一:登入 Grok 並切換為 Grok 4.3 Beta 模型

前往 Grok 網頁版 並以 SuperGrok 帳號登入。進入畫面後,在對話框右側的模型選單中選擇 Grok 4.3 Beta

X Grok
圖/ 螢幕截圖

步驟二:輸入素材與提示詞(Prompt)

整理好你要做成簡報的素材。可以是一份 PDF 研究報告或新聞稿、一段文字大綱、一個影片連結(Grok 4.3 現已支援影片輸入)。將檔案拖曳至對話框,或貼上文字內容後,使用以下提示詞範本(可根據自身需求調整)。若你要從影片或 PDF 轉換,則可再加上:「以下是我的參考資料,請消化內容後依照上述格式製作簡報。」

請根據以上內容,幫我製作一份 PowerPoint 簡報。

需求如下:
- 投影片張數:[8–12 張]
- 對象:[例如:投資人、內部團隊、學術受眾]
- 風格:[例如:專業簡潔、視覺豐富、學術正式]
- 重點架構:封面、議題背景、核心數據、分析觀點、結論與建議、Q&A

請確保每張投影片有清楚的標題,並在說明欄位加入備忘稿。

實測一、以純文字生成
以「Amazon 陷「AI 蔓延」 釀資安破口!一個下午就生出 AI 工具,『兩個披薩原則』為何失靈?」這篇文章為例。送出文章內容及上述提示詞後,Grok 在不到五分鐘的時間裡,簡報就生成完成。除了可供下載及檢視的簡報外,其下還有簡報的內容摘要及設計特色。前者涵蓋:每張投影片的標題、重點內容及備忘稿的內容;後者則包含:配色、字體、視覺元素及排版等。

本次輸出結果已具備相當程度的排版完整性,並且 Grok 也會運用圖示做點綴但不過度。完成度媲美 NotebookLM、Gamma 及其他簡報生成工具。以下圖集為實測一的生成結果。

實測二:影片連結生成

影片取自《數位時代》的「買得起房也不敢生!為什麼政府發津貼也救不了生育率?揭密台灣人「集體拒生」的3大真相!」。在貼入影片連結及設定簡報生成需求為「12 張、一般大眾、學術正式」後,同樣地,Grok 會讀取影片內容,並能準確擷取「少子化」等核心議題並轉化為學術風格簡報。以下圖集為實測二的生成結果。

實測三、PDF 摘要生成
PDF 取自「台灣企業 AI 轉型怎麼走?BCG 徐瑞廷:「部署、重塑、開創」三階段,決定 KPI 升 10% 還是 90%」這篇文章的逐字稿。在未經整理的情況下,Grok 能依照需求「5 張、一般大眾、視覺豐富」,自動消化並產出結構清晰的 5 張投影片。以下圖集為實測三的生成結果。

步驟三:下載與預覽簡報

簡報生成完成後,點選右上角的「下載」,即可取得 .pptx 檔;或點選「展開」,於右側預覽簡報內容。

X Grok
圖/ 螢幕截圖

步驟四:微調與補強

若僅需小幅調整,建議先下載簡報,再以 PowerPoint 或 Google Slides 開啟檔案,進行手動調整。尤其為了避免 AI 幻覺,使用者應逐一確認內容及圖表數據的正確性,以及由 Grok 生成的備忘稿內容,確認是否清楚反映你的說明重點。此外,若簡報需要交付給他人使用,也應確認品牌色彩與字型是否符合公司規範。

若簡報內容有重大錯誤或需想要轉換投影片設計風格,則可再回到 Grok 對話中要求調整,例如:「請把第 3 張投影片的重點改為條列式,並加強數字的視覺呈現」、「請以視覺豐富的風格重新生成簡報」。

免費版用戶的 4 個簡報生成替代方案

方法一:讓 Grok 產出簡報內容後,再手動轉換

告訴 Grok 你的主題、目標受眾與頁數需求,它可以提供完整大綱、每頁標題、重點條列、建議圖表,甚至逐頁講稿。完成後,把內容複製到 Google Slides 或 PowerPoint 上手動排版即可。

以下是在輸入相同提示詞,但未選擇 Grok 4.3 Beta 模式的生成結果。雖然沒有簡報,但 Grok 將每頁投影片的標題、版面設計規劃、文字內容及備忘稿的內容都摘要出來了。

X Grok
未選擇 Grok 4.3 Beta 模式的生成結果。
圖/ 螢幕截圖

方法二:搭配第三方 AI 簡報工具

將 Grok 輸出的文字或大綱貼入如 GammaNotebookLM 等 AI 工具,同樣可快速轉換為視覺化簡報。

延伸閱讀|10 款免費 AI 簡報工具一次盤點!除了 Gamma 還有哪些選擇?

方法三:讓 Grok 生成 Markdown 或 HTML 再轉檔

要求 Grok 以 Markdown 格式輸出簡報內容,再透過 Pandoc 或線上 Markdown to PPT 轉換工具,匯出為 PDF 或 PPT 格式。進階用戶也可以請 Grok 撰寫 VBA 程式碼,在 PowerPoint 中自動建立投影片(需自行執行)。

方法四:透過自動化工具串接

Grok 本身沒有內建直接串接 Google Slides 或 PowerPoint Online 的官方功能,但你可以透過 Zapier、Make.com、Pabbly Connect、Albato 等自動化平台,將 Grok 的輸出自動推送到 Google Slides。免費方案有額度限制,且需要一定的設定門檻,不是一鍵完成。

Grok 製作簡報的優勢與限制

Grok 4.3 Beta 在簡報製作上最明顯的優點是速度與高整合度。只需一段對話,就能將研究報告或文字素材直接轉換為格式整齊、可下載的 PowerPoint 檔案,不需要外掛或切換工具。搭配高達 200 萬 token 的上下文視窗,即使面對幾十頁的研究報告,Grok 也能完整消化後產出結構清晰的簡報。

不過,目前仍有幾個明顯的限制需要留意:

  • 價格門檻高: 目前這項功能僅限 SuperGrok 訂閱層級以上的用戶使用,訂閱費用相比 GeminiChatGPTClaude 都貴上不少。

  • 仍是 Beta 版: xAI 尚未發布 Grok 4.3 的官方模型說明文件或基準測試報告,功能穩定性與輸出品質仍有一定程度的不確定性,使用前需有所預期。

  • 設計彈性有限: AI 自動生成的簡報通常在版面美觀度上難以完全符合企業視覺識別,仍需人工微調,不宜直接用於對外重要場合。

延伸閱讀|教學|如何用 ChatGPT 串聯 Canva,直接在對話中生成簡報?提示詞、範本一次看

使用 AI 工具做簡報,已成為愈來愈多工作者的日常選擇。過去為了找配圖、調整版面、反覆修改文字而消耗的時間,現在可以大幅壓縮。然而,AI 工具百百種,要找到一個真正「快、狠、準」的,仍需要花時間親自測試。Grok 4.3 Beta 的簡報生成功能,讓我們得以把心力留給真正需要人類判斷的事:定義核心論點、確認數據準確性、調整針對不同受眾的溝通策略。

如果你過去也經常為製作簡報感到頭痛,不妨趁這個機會試試 AI 簡報工具,讓它接手繁瑣的製作流程,並將你的時間投注在簡報內容以及如何跟受眾溝通上。

本文授權轉載自FC未來商務

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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