AI 新产品最大的门槛，是用户不想再讲一遍自己

当下 AI 产品非常多，各类新产品层出不穷。但每个用户在开始使用一款新产品时，遇到的最大门槛都是同一个：需要重新构造上下文。

什么意思？你在某个 AI 工具里已经积累了大量对话、偏好、背景信息，它「认识」你。可换到一个新产品，一切归零，你得从头把自己是谁、想干什么、有什么背景再讲一遍。这件事很累，也很没有必要。

而现实是，目前绝大部分用户的上下文，都沉淀在排名前几的那几个超级头部 AI 工具里。这就给新产品出了一道难题，也指向了一个几乎可以确定的趋势：未来的新产品，必须解决「如何复用用户已有上下文」这个问题。谁能让用户不必重新自我介绍，谁就降低了最关键的那道门槛。

复用的路径，我能想到两种。

第一种是导出再导入。从头部工具里把上下文方便地导出，经过分析、压缩、合并，形成一份精炼的用户画像；用户在使用新产品时，把这份压缩后的上下文导入进来，新产品就能快速了解这个用户。这条路的好处是通用，缺点是多了导出、处理、导入几个步骤，体验上有摩擦。

第二种是把入口直接嵌进去。新产品不再要求用户搬家，而是把自己的入口嵌入到超级头部应用里面去，省去导入这一步。目前比较现实、可行的做法，是通过 skill 之类的机制，把自己的新产品接入到超级入口中，直接复用超级入口里已有的上下文。相当于新产品寄生在流量和数据都最厚的地方，用户无感，接入自然。我更看好这条路——逻辑和现在大家用 Gmail 账号、Meta 账号登录第三方应用是一样的，国内就是用腾讯账号、阿里账号去登录。上下文的继承，迟早也会走这个模式。

这两条路之外，还有没有其他可能？可以顺着「上下文归谁、放在哪」继续想：比如把上下文从某个具体工具里独立出来，做成用户自己掌握、可授权给任意产品调用的一层，让上下文不再被单一应用锁定；或者由新产品之间约定一套互通的上下文标准，谁都能读、谁都能写。方向不止一个，但内核是一致的——上下文才是用户真正的资产，未来产品的竞争，很大程度上是围绕「谁能最低成本地继承用户上下文」展开的。以上是纯粹的行业观察，和自家产品无关。