测试背景
一个残酷的事实：目前所有主流AI演示工具，底层模型都是在英文数据上训练出来的。 它们做英文PPT可能很溜，但换成中文呢？
我做了个对比实验：用6条完全相同的Prompt（翻译后语义一致），分别让AI生成英文PPT和中文PPT。对比差距。
测试工具：Gamma、Tome、Canva AI、WPS AI（WPS是中文原生，作为对照组）。
差距一：排版布局 — 中文经常”塌陷”
英文是字母语言，单词长度可控。中文是方块字，同样意思的文本，中文往往比英文短30%-40%。
结果就是：AI用英文排版逻辑处理中文时，经常出现大片空白——页面右边三分之一是空的，文字挤在左边。
最惨的是标题。 英文标题5-8个单词刚好占满一排，中文标题可能就6个字——AI不知道怎么好看地填充这6个字的空间。
WPS AI在这方面好很多，毕竟它是为中文设计的。
差距二：字体 — 中文回退到宋体
AI生成的英文PPT一般会选用Inter、Plus Jakarta Sans等无衬线字体，看起来现代、干净。
中文PPT呢？大概率回退到宋体——因为AI不知道你电脑上装了什么中文字体，它只能猜，猜错了就是系统默认宋体。
于是你的PPT就变成了一种奇怪的混搭：英文部分现代简洁，中文部分回到了2010年的Word文档风格。
临时方案：生成后用母版统一替换字体。但如果你需要频繁生成，每次都调字体就很烦。
差距三：成语和修辞 — AI的”文化盲区”
我让AI生成一页”关于团队精神的PPT”。
英文版输出的是：“Together we build, together we win”——简洁有力。
中文版输出的是：“我们应该团结一致”——这不能算错，但太平了。你用中文说”众人拾柴火焰高”，AI生成不出来。
AI不缺乏中文词汇量，它缺乏中文的”修辞直觉”。 它知道”众志成城”这个词，但不知道什么时候该用它。就像一个人背了成语词典但从来没在中国生活过。
差距四：数据单位
这一点比较隐蔽但很重要。
英文PPT里的数据单位是”million/billion”，中文是”百万/亿”。AI在处理转换时偶尔出错——比如把”$100M”直接翻译成”1亿美元”而非”1000万美元”。
我们测试中，Gamma出错1次（6条中的1次），Tome出错2次，Canva出错1次。WPS全对。
差距五：版式审美
这个差异很微妙但影响大。
英文PPT常见的”大字标题 + 留白”风格，在中文字体下效果打折扣。因为中文字形复杂，放大了反而显得笨重。
AI不知道这一点，它用处理英文的方式处理中文排版——于是你的中文PPT看起来既不像英文PPT那么干净，也不像中文PPT该有的那种平衡。
谁做中文最好？
综合排名：WPS AI > Canva AI ≈ Gamma > Tome
WPS AI是中文原生，没有”翻译损失”。Canva AI和Gamma在处理中文时偶然翻车，但整体能用。Tome的中文支持目前最弱。
我的实操建议
- 重要中文PPT，别全指望AI排版。 用AI生成内容结构，手动在Keynote/WPS里排。
- 第一件事：换字体。 AI生成中文PPT后，第一时间把所有文字替换成”思源黑体”或”苹方”。
- 缩短中文标题。 AI自动提取的标题往往太长，手动缩到8个字以内。
- 数据部分复查。 涉及单位转换的要逐个确认。
最后
AI做中文PPT这件事，目前处于”能用但不精致”的阶段。
如果你只是内部汇报、团队周会，AI生成+简单调整就够了。但如果是对外提案、客户方案、品牌宣传，老老实实用WPS AI（中文优化）+ 人工精修，别图省事。
这个差距正在缩小——今年内WPS AI、腾讯文档等国内产品大概率会追上。但在那之前，中文用户要有这个心理准备。