通用AI已触瓶颈，上下文才是AI产品的终极战场

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引言

人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，以ChatGPT为代表的通用大模型（LLM）展示了惊人的语言理解和生成能力，似乎为所有问题提供了标准答案。然而，当我们将这些强大的工具应用于日常复杂的工作流时，一个深刻的瓶颈逐渐显现：通用模型并不真正“理解”我们。它们缺乏对个人工作背景、历史信息和思维习惯的感知，导致交互效率大打折扣。

AI产品的下一站究竟在何方？当模型的参数竞赛趋于平缓，真正的竞争焦点正悄然转向一个更深层次的维度——上下文。近期备受关注的AI知识助手remio，其产品哲学正是对这一趋势的深刻洞察。本文将以remio为切入点，深入探讨为何上下文是AI产品的终极战场，以及它将如何重塑我们的工作方式。

通用大模型的“上下文缺失症”

我们都曾有过这样的经历：为了让AI助手完成一项任务，需要花费大量时间寻找、整理并粘贴相关资料作为提示词（Prompt）。无论是撰写一份项目周报，还是回顾与某位同事的沟通要点，我们都不得不扮演“信息饲养员”的角色。这个过程不仅繁琐，而且效率低下。

这便是通用大模型的“上下文缺失症”。它的核心问题在于：

记忆短暂：每一次对话都是一次“冷启动”，AI无法有效记忆和关联用户的历史信息与偏好。

信息隔离：AI无法访问我们本地的文件、浏览器历史、会议记录或即时通讯内容，形成了一个巨大的信息孤岛。

高昂的交互成本：用户需要手动将上下文“喂”给模型，这个前期准备工作往往比自己动手处理更耗时。

正如remio创始人汪源所指出的，当大脑调用信息是毫秒级的，而外部AI工具需要分钟甚至小时级的手动信息供给时，后者的实用价值便大打折扣。这揭示了一个残酷的现实：缺乏个性化上下文的AI，终究只是一个强大的、但与我们工作流脱节的外部工具。

remio的破局之道：打造与用户同频的“第二大脑”

面对“上下文缺失”的困境，remio提出了一种全新的解法：不再要求用户去适应AI，而是让AI无感地融入用户的工作流，成为一个与用户记忆和信息同频的“第二大脑”。

其核心实现路径可以概括为以下几点：

无感自动的信息捕获（Auto Capture）：通过浏览器插件和本地应用，remio能够实时、自动化地采集用户接触到的几乎所有信息——网页、文档、视频字幕、聊天记录等，并将其结构化地存入本地知识库。

绝对的隐私与本地化：与主流云端服务不同，remio将所有数据存储在用户本地设备上。这不仅解决了数据安全和隐私的根本顾虑，也通过本地向量化和模型优化，实现了极速的信息处理和检索，摆脱了网络传输的延迟。

基于私域数据的深度个性化：当AI拥有了与用户完全同步的私域知识库后，它便从一个“无所不知”的通用博士，转变为一个“只懂你”的专属专家。它最擅长回答的，不再是“珠穆朗玛峰有多高”，而是“我上周和张三在Slack上讨论的关于A项目的关键结论是什么？”这种能力是任何通用模型都无法比拟的。

通过这种方式，remio正在重塑传统的工作流。许多需要人脑深度参与的信息检索、关联和总结工作，现在可以无缝交由这个“第二大脑”处理，将人类从低价值的信息整理中解放出来。

AI时代，个人数据的价值回归

remio的模式也引发了我们对个人数据价值的重新思考。在互联网时代，我们的行为数据更多地是为平台服务的，用于优化推荐算法，其核心逻辑是“用你的数据服务更多与你相似的人”。个人数据对他人的价值甚至高于对自己。

而在AI产品时代，这一逻辑被彻底颠覆。个人数据对自己至关重要，但对他人的重要性远低于互联网时代。 你的会议纪要、项目文档、研究资料，共同构成了一个独一无二的知识宇宙，这些数据对训练一个服务于你个人的AI Agent具有无与伦比的核心价值，但对于其他人来说可能毫无意义。

这标志着个人数据价值的真正回归。未来的AI原生应用，将不再是通过云端数据池进行模糊的用户画像，而是基于每个用户独有的、私密的本地数据，打造出千人千面的、真正“个人专属”的智能体。

谁是下一个AI浪潮的核心用户？

remio将目标用户精准地定位为“复杂知识工作者”，包括产品经理、工程师、咨询师、研究者等。这类群体的共同特点是，他们的工作高度依赖于信息的获取、加工和创造，工作内容非标准化、重复性低。

简单的、流程化的知识工作（如客服、SDR）正快速被AI Agent取代。而复杂知识工作者需要的不是替代，而是增强。他们需要的AI，必须能够理解他们复杂的项目背景、多线程的任务脉络以及长周期积累的专业知识。

这正是上下文感知型AI产品的核心价值所在。它能够处理“盘点我近两天所有工作中需要跟进的事项”这类高阶、开放式的问题，而这恰恰是传统AI产品无法触及的领域。对于全球数以亿计的复杂知识工作者而言，这不仅是效率的提升，更是一场认知能力的革命。

结论：上下文，AI产品的终极护城河

通用大模型的能力已经为我们展示了人工智能的巨大潜力，但这仅仅是开始。当技术的光环褪去，AI产品要真正落地并与用户形成深度绑定，就必须跨越“上下文”这道鸿沟。

从remio的探索中我们可以看到，未来的竞争不再是谁的模型参数更多，而是谁能更深刻、更无缝、更安全地理解用户的个人世界。通过本地化、自动化的信息同步，构建一个与用户同频的“第二大脑”，将是AI产品从“有趣的玩具”进化为“不可或缺的伙伴”的关键一步。

这场围绕上下文的战争已经打响，它将决定AI应用的最终形态，并为我们带来真正个性化、高效率的智能时代。想要了解更多前沿的AI资讯和大模型发展趋势，欢迎访问AI门户网站 AIGC.bar 获取最新动态。