Gizmo 用游戏化机制重塑学习体验，将笔记、PDF 甚至视频自动转化为闯关式测验。从 30 万到 1300 万用户，仅 7 人团队如何靠口碑与分享实现爆发增长？本文拆解其产品逻辑与增长策略，看 AI 如何让学习像刷抖音一样上瘾。

今天分享的产品我觉的还蛮有意思的：Gizmo，https://gizmo.ai/

Gizmo 的 slogan 就道出了产品核心：对学习上瘾。

如果你用过多邻国，大概很熟悉这种感觉：

本来只是想学5分钟英语，做完一道题，经验值+10，再做一道，连续学习天数不能断。

好友排行榜上还有个人只比你高20分，于是又做了一组题。

Gizmo 干了一件很简单的事：

它把这套让人忍不住继续点下去的设计，搬到了数学、历史、生物、医学，甚至任何你正在学习的东西上。

你把课堂笔记、PDF、PPT、网页，甚至 YouTube 视频扔给它，AI 自动帮你拆成知识点、生成卡片和测验。

然后开始“闯关”。

答对继续，答错掉一条命；每天学习可以保持连续天数；可以和朋友比排名；也可以直接拉同学一起比赛。

从产品形态看，它有点像：

Quizlet（类似百词斩）+ 多邻国 + AI。

就是这么一个看上去并不复杂的产品，2023年还只有30多万用户。

三年后，用户已经超过1300万，覆盖120多个国家。

2026年4月完成2200万美元A轮融资时，公司在融资前只有7名员工。

也就是说：

7个人，做出了一个1300万人使用的教育产品。

我觉得 Gizmo 有意思的地方，是它解决 AI 教育产品的方式很不一样。

过去几年，几乎所有人都在想：AI 怎么当老师？

Gizmo问的是另一个问题：

如果学生明明知道应该学习，却还是忍不住去刷视频，那能不能干脆把学习也做得像抖音一样让人停不下来？

01 这家公司最早甚至不叫 Gizmo

Gizmo 由三个剑桥大学毕业生创办：

Petros Christodoulou、Paul Evangelou 和 Robin Jack。

三个人的背景，基本刚好拼出了今天这个产品。

Paul 大学毕业后真的去当过老师。

在做老师期间，他开始研究认知科学，尤其关注一个问题：

学生到底怎样才能真正记住学过的东西？

他发现，单纯反复看课本、划重点，其实并不是一个很有效率的学习方法。

更有效的方法包括“主动回忆”和“间隔重复”。

用大白话说就是：不要一直盯着答案看。

先把书合上，逼自己把答案想出来；今天测试一次，过几天再测一次，快忘的时候重新出现。

这也是 Anki、Quizlet 等卡片工具背后的基本逻辑。

问题是：

这种方法虽然有效，但用起来很麻烦。

如果一个学生有50页课堂笔记，他得先自己把内容整理出来，再一道一道设计问题、写答案、制作卡片。

你还没开始背，可能已经先花一个小时“制作学习资料”了。

Paul 于是把这个想法讲给自己的老同学 Petros，以及他们在剑桥认识的 Robin。

三个人决定：能不能让机器直接把笔记变成题？

于是有了 Gizmo 的前身 Save All。

02 先解决了学习软件里一个特别小的问题

Save All 最开始做的事情非常简单，学生把一段笔记贴进去。比如：

“线粒体是细胞进行有氧呼吸的主要场所，为细胞提供能量。”

AI 自动把它变成一道题：

“细胞进行有氧呼吸的主要场所是什么？”

答案：“线粒体。”

就这么简单，但它一下砍掉了制作卡片这个最麻烦的步骤。

后来这个能力不断扩大，今天的 Gizmo 可以读取：

课堂笔记、PDF、PPT、网页、YouTube视频，甚至可以把原来 Quizlet 和 Anki 里的学习资料直接导进来。

AI 读取完以后，自动提取知识点，再生成学习卡片和测验。

这看上去只是一个 AI 生成题目的功能。

但它解决的是学习流程里一个非常真实的摩擦。

学生用卡片学习已经很多年了，真正的问题是制作卡片太费时间。

Gizmo 用 AI 把一个已经被验证存在的行为，变得简单很多。

这是这个产品第一层很值得看的地方。

很多 AI 创业项目都在试图创造一种以前不存在的行为。

Gizmo反过来：

它找到一件几百万人原本就在做、但做起来很麻烦的事情，再用 AI 把中间步骤删掉。

03 如果只是 AI 自动做卡片，不可能做到1300万用户

真正让 Gizmo 和普通 AI 学习工具拉开差距的，是第二步。

它没有把学习工具做得更像学校，而是把它做得越来越像游戏。

用户生成学习材料以后，并不是面对一张严肃的知识管理页面。

而是直接开始答题。

答对，继续，答错，掉生命值。

2023年的产品设计里，每个用户每天有15条命，答错一次，少一条。

生命值用光后，需要等一段时间才能恢复；如果不想等，也可以订阅付费版本获得更多权益。

这和很多手游的设计几乎一样。除此之外，还有：

连续学习天数，经验和进度，好友排行榜，学习挑战，多人答题，朋友之间互相监督。

Gizmo 甚至把“复习”重新包装成了一种游戏进度。

2023年时，已经有用户保持了超过 365天的连续学习纪录，一些最重度的用户每天会在 Gizmo 里学习两个小时以上。

到了2026年，创始人仍然表示，不少用户每天都在使用 Gizmo，连续学习超过 100天的人并不少见。

也就是说，Gizmo 不是给了你一个更聪明的“电子课本”。

而是把你的课本自动变成一个可以不停闯关的游戏。

04 和多邻国有一个非常重要的区别

看到这里，你可能会说：这不就是把多邻国抄到其他学科吗？

某种程度上确实是，Gizmo 自己也从不避讳借鉴消费 App 的设计。

连续签到、排名、奖励、即时反馈、社交竞争，这些都是多邻国、Snapchat甚至手游早已证明有效的机制。

2026 年公司融资时甚至直接提出，要利用消费互联网已经掌握的“个性化、即时反馈、社交连接和可变奖励”，重新设计学习。

但两者还是有一个非常大的区别。

多邻国首先要自己生产课程，英语第一课学什么，第二课学什么，题目是什么，都由平台决定。

所以它很适合语言学习，却很难迅速扩展到：

你的大学生物学；我的公司培训资料；另一个人的会计考试。

Gizmo 不需要生产这些内容，用户自己带教材进来。

AI 负责把任何内容转换成同一种“游戏格式”。

这就意味着，理论上：

今天上传一本历史教材，可以玩历史；

明天上传医学PPT，可以背解剖学；

后天上传驾照考试资料，可以刷交规。

2023年，Gizmo 已经发现用户不仅是普通学生。

有人拿它准备驾照考试，还有一位60多岁的女性，用它记不同鸟类的特征；

甚至星巴克也曾使用早期的 Save All 帮助员工测试咖啡相关知识。

AI 真正改变的，不是游戏机制，而是让这套游戏机制第一次可以低成本覆盖几乎所有知识。

05 30万到 1300万，增长并不来自买广告

2023年9月，Gizmo 第一次获得比较广泛的报道时，用户刚刚超过 30万。

当时公司每个月新增用户仍然增长超过50%，并称增长主要来自口碑。

到2026年4月：1300万用户。

相当于不到三年扩大了40多倍。它是怎么做到的？

我觉得至少有三个增长机制值得拆。

第一，先去学生本来就在的地方找用户

Gizmo 很早就开始做 TikTok，而且不是简单投广告。

创始人 Paul 当时专门学习短视频营销，自己做 TikTok 内容。

到2023年融资时，Gizmo 的 TikTok 账号已经积累约4万粉丝、120万点赞。

内容主要不是硬推产品，而是：

学习方法；考试技巧；学生感兴趣的话题；再和教育类创作者合作。

最终把人带回产品。

你不能一边抱怨年轻人都在 TikTok，一边希望他们突然主动打开一个长得像学校管理系统的教育软件。

Gizmo 的做法是：

先承认用户的注意力习惯已经改变，然后按消费互联网的规则重新设计学习产品。

第二，它天然适合在同班同学之间传播

一个学生自己做完一套“英国历史”复习题以后，可以直接把它分享给同学。

同学不需要再重新上传教材、生成问题，拿来就能学。

平台本身还有公开学习资料市场。

于是每多一个人进来，就不只是多了一个用户。

还多了一套可能被其他人使用的学习资料。

Gizmo 的投资方 NFX 把这称为 Gizmo 的网络效应：

一个班里越多人使用，平台对其他同学就越有价值。

而新用户进来以后，又会继续生成新的内容。

一个普通效率工具的增长是：一个用户就是一个用户。

Gizmo却可能是：

一个学生觉得好用 → 分享给同桌 → 几个人开始比排行榜 → 拉整个学习小组进来 → 同一套资料被继续传播。

到了 2025年，其投资方已经观察到这种“学校和大学内部形成高密度用户群”的现象：

学生邀请同学、多人答题和排行榜，共同构成了产品内部的传播循环。

第三，分享之后，它还有办法让人留下来

这其实比获客更难。

教育产品最常见的问题是：考试前下载，考试后删除。

Gizmo 做的事情，是把“回来学习”本身设计成产品的一部分。

连续天数不能断，排名可能被朋友超过，今天还有任务没有完成，一套题打到一半，好友正在挑战你。

创始人后来提到一个很有意思的反馈，越来越多学生会主动告诉他们：

自己以前学一会儿就忍不住去刷 TikTok，但用了 Gizmo 以后，会一直在里面做题，因为感觉像在“玩游戏”。

团队也是从这些反馈里逐渐意识到：

他们真正竞争的对手，可能不只是 Quizlet 和 Anki。

而是 TikTok、YouTube 和所有争夺学生注意力的 App。

06 所以他们干脆不再反对“手机上瘾”

2026年完成A轮融资时，Petros 讲了一句话，我觉得基本把 Gizmo 的产品逻辑说透了：

他们不是要让年轻人减少屏幕时间，而是想把它变成“更好的屏幕时间”。

这和很多教育产品的思路完全相反。

传统教育产品经常默认：学习是正事，游戏、社交媒体是诱惑。

学生应该克制自己，把后者关掉，专心完成前者。

Gizmo 的判断却是：这根本不现实。

年轻人已经习惯了：

立刻得到反馈，看到进度，收到奖励，跟朋友互动，不断出现新的内容。

既然这些机制已经被游戏和社交媒体验证了十几年，

为什么学习软件还一定要长得像一本电子练习册？

所以 Gizmo 没有教育用户改变习惯，它顺着这个习惯设计产品。

07 7个人，为什么能撑起1300万用户？

2026年4月，Gizmo 完成 2200万美元 A 轮融资。

融资之前，整个公司只有7个人。

融资之后，他们才计划把团队扩大到约30人，重点补工程和 AI 团队，并进攻美国大学市场。

这个数字放在今天其实很有代表性。

Gizmo 需要自己做的事情，比上一代教育公司少了很多。

它不需要雇几百名老师制作所有科目的课程；

不用提前录制成千上万节教学视频；

也不用人工给每本教材编题库。

学生自己带来内容，AI 负责结构化、生成题目和个性化练习。

产品团队真正需要反复优化的，是：

• 用户上传资料以后能不能马上开始；
• 题目质量够不够好；
• 哪道题应该什么时候再次出现；
• 怎样让用户多做一轮；
• 怎样让他愿意拉朋友进来。

所以 AI 给这家公司带来的，并不只是一个“AI功能”。

AI 其实改变了教育产品的成本结构。

以前想覆盖100个学科，你可能需要100套内容团队。

现在理论上只需要把“任何内容→学习体验”这个转换器做好

以上，祝你今天开心。