TL;DR：
人工智能的真正战场已从模型规模和通用能力转向深层“语境聚合”。通过持续、多模态地收集用户生活片段，AI将实现前所未有的个性化和“心灵感应”般的用户体验，从而构建起超越传统搜索和社交平台的强大商业护城河。这场竞争不仅关乎技术，更将深刻影响社会互动模式、伦理边界与未来的商业生态。
在人工智能浪潮席卷全球的当下，业界和媒体的目光大多聚焦于大模型的参数规模、推理速度或是前端的AI应用（如AI浏览器）。然而，一个更深层、更具颠覆性的竞争维度正悄然浮现，并被日益认为是人工智能的“真正战场”——那便是语境聚合（Context Aggregation）。这不仅仅是关于数据量的比拼，更是对用户深层理解能力和个性化体验构建的终极较量。
技术原力：语境聚合的深度解析
“语境”并非简单的用户数据堆砌，它是一种丰富、关联、基于时间、感知位置且不断演进的关于用户所处世界的知识。试想一对结婚30年的夫妻，他们对彼此的了解远超任何搜索引擎或社交平台。这种了解源于几十年的共同生活阅历、偏好、习惯和过往经历的切身体会。对于AI而言，语境聚合的目标正是构建一个“数字配偶”式的智能伙伴，能对你的一切了如指掌。
当前的语言模型（LLMs）在缺乏语境信息时，其表现往往不如人意。例如，当用户简单询问“我应该如何改造我的主浴室？”时，一个没有背景信息的LLM无法知道用户浴室的现状、整体家居风格，也无从理解用户的个性化偏好，其答案自然难以称得上“好”或“相关”。这正是许多对AI持怀疑态度的用户感到失望的原因。
语境信息涵盖了从聊天记录、用户意图、特定领域知识，到智能手机、云存储中的外部数据，乃至关于时间、地点、人物的“世界知识”。它超越了传统大数据范畴，强调信息的关联性、时效性与个性化。目前的京东商城、Instagram Reels等平台已能实现部分语境聚合，例如基于购物或观看历史进行推荐。但这些平台对用户生活的理解依然是碎片化的，无法形成一个统一、全面的用户画像。
商业护城河与聚合新范式
语境聚合的终极价值在于创造一种独一无二的卓越用户体验——一种几乎如同_心灵感应_般的个性化服务。如果一家AI公司能掌握比竞争对手多100倍的用户语境信息，那么它就将拥有压倒性的竞争优势。每一次AI提供“惊艳”回答的背后，都会激励用户提供更多信息，从而形成一种复利优势。这种优势的规模，甚至可能超越当今搜索或社交领域的护城河。
正如本·汤普森（Ben Thompson）在其著名的“聚合理论”中所定义的那样，语境聚合是成为以人工智能为中心的新型聚合器的方法。这种新型聚合器将通过整合用户生活的方方面面，提供一种超越以往用户想象的、更高效、更经济的解决方案。它将能够预测用户需求，甚至在用户意识到之前就提供帮助。
这场竞争的成功与否，关键在于如何转化那些“持怀疑态度的中间群体”。这部分用户不会仅仅因为模型质量而接受AI，他们需要的是个性化、有用且无摩擦的体验。只有当AI拥有足够语境信息，能够为这些用户提供独特且卓越的体验时，才能真正赢得市场。这代表着巨大的市场机遇。
目前，像MemO这样的初创公司已经开始探索语境聚合的商业模式，通过允许用户保存和共享与不同LLM的交互记录，实现用户对自身语境信息的掌控和高效利用。这暗示着未来在语境聚合领域，可能会出现多样化的商业模式和价值捕捉点，而信任和隐私将成为用户是否愿意提供更多背景信息的决定性因素。
多模态赋能：加速情境构建与体验升维
当前LLMs以文本输入为主，这对于大众市场而言存在一定的“摩擦”。用户需要主动输入文字，这无疑增加了提供语境信息的成本。而多模态人工智能的兴起，正在根本性地改变这一局面。
每一种新的输入方式——无论是语音、照片、摄像头还是各种传感器——都能显著降低提供语境信息的摩擦。例如，用户可以通过语音与AI对话，或者上传照片征求家装建议。更进一步，如果用户佩戴的设备能在日常生活中自动捕捉环境信息（如室内照片、行走的路径、环境声音），并在需要时通过语音进行补充，那么就能以更低的阻力、更高的效率捕获海量的相关语境。
“多模态输入能够加速人工智能的发展。每一种新的输入方式——语音、照片、摄像头、传感器——都能降低提供 语境 信息的成本。这就是为什么多模态人工智能的普及速度将远超网络或移动技术。”1
这种低摩擦的语境构建能力，不仅能更快地累积个性化信息，也将增强网络效应。更多用户意味着更多有意义的语境贡献，从而使整个系统更加智能和强大。这与KPMG报告中提及的“基于生成式AI的多模态生成能力探索大量不同的设计方案，打造智能化、个性化、多模态的用户与员工交互界面，提升体验与效率”的观点不谋而合2。麦肯锡的报告也强调了生成式AI在服装、化妆品购物体验等方面的个性化改善潜力3。
社会伦理考量与未来智能图景
语境聚合带来的深刻伦理和隐私问题不容忽视。当AI变得“比你更了解你自己”时，用户数据的归属权、使用边界、安全保障以及可能的滥用风险将成为社会各界关注的焦点。未来，相关的监管框架和用户信任机制的建立，将与技术发展本身同样关键。只有在用户感受到对其数据拥有完全掌控权，并且AI能够持续提供“惊艳”结果的基础上，这种信任循环才能持续。
然而，我们也可以进行一场思想实验：一个超级智能的AI，究竟能为我们做些什么，让我们心甘情愿地向它提供更多个人信息？它可能在软件开发领域像Claude Code一样，了解整个代码库、文档、测试和提交历史，提供令人惊叹的编程辅助4。它也可能在教育领域，如天津理工大学所探索的，通过语义聚合学习资源，提供规模化、精准化和个性化的教学服务5。甚至在更广泛的日常生活中，它能像“数字配偶”一样，为你规划旅行，推荐餐厅，甚至在你感到沮丧时提供恰如其分的安慰。
这场围绕语境聚合的竞争，最终的赢家将不是简单拥有最大模型或最佳AI浏览器的公司。而是那些能够聚合最丰富、最值得信赖的语境信息，并将其转化为前所未有的独特用户体验的企业。这种体验将超越用户的预期，帮助大众，特别是那些持怀疑态度的中间群体，以他们从未想过的方式更快、更轻松、更经济地完成事情。这无疑将是人工智能领域未来3-5年内最激动人心的变革方向之一。