文章核心观点 - 人工智能领域的核心竞争力正从模型能力转向对用户“语境”信息的掌握，拥有更丰富、更全面语境信息的公司将获得巨大的竞争优势和竞争护城河 [1][6][8] - 赢得持怀疑态度的中间群体是市场关键，这依赖于人工智能能提供高度个性化、低摩擦且有用的体验，而实现这一点的核心在于语境聚合 [5][9][12] - 多模态输入技术是降低用户提供语境信息成本、加速人工智能普及的关键推动力 [9][10][11] 语境的定义与重要性 - 语境被定义为丰富、关联、基于时间、感知位置且不断演进的关于用户世界的知识，类似于配偶对另一方长达数十年的深度了解 [2][4] - 人工智能模型需要语境信息才能生成准确、快速且有用的答案，缺乏语境会导致回答不相关，影响用户体验 [3][4] - 语境信息的具体形式包括聊天记录、世界知识、用户偏好、习惯和过往经历等 [4][7] 当前市场挑战与机遇 - 市场的主要机遇在于转化持怀疑态度的中间群体，这部分用户是市场的主体 [5] - 中间群体接受人工智能的条件是其体验需个性化、有用且无摩擦，而非单纯依赖模型质量 [5] - 现有平台（如谷歌、Meta）已是部分信息聚合商，但各自仅掌握用户生活的片段信息，存在信息孤岛 [8] 语境聚合的战略价值 - 语境聚合指持续收集和连接用户生活的每一个片段，形成统一理解，以提供高度个性化的体验 [6][8] - 成功的语境聚合能创造复利优势，形成可能超越当今搜索或社交护城河的巨大竞争壁垒 [6][8] - 语境聚合是成为以人工智能为中心的新型聚合器的核心方法，能提供独一无二的卓越用户体验 [8][12] 技术实现与关键推动力 - 多模态输入（如语音、照片、摄像头、传感器）能显著降低提供语境信息的成本，是加速人工智能普及的关键 [9][10][11] - 降低摩擦不仅能更快地构建情境，还能增强网络效应，每个新用户都会贡献更多有意义的语境 [11] - 初创公司如MemO尝试通过让用户掌控记忆库，在不同LLM间共享记忆来管理语境信息 [4] 竞争优势的形成机制 - 优势飞轮效应：更多用户贡献更多语境 -> 带来更好的结果 -> 建立更多信任 -> 吸引更多用户提供更多语境 [12][16] - 公司有可能通过聚合的语境信息预测新用户的未提供信息，从而更快地整合信息，加速优势形成 [14] - 最终的赢家将是那些拥有最丰富、最值得信赖的语境信息，并能将其转化为独特用户体验的公司 [15]