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在AI Native时代，深度挖掘用户Context才是制胜关键。
核心内容：
1. AI Native产品的核心差异：对用户Context的挖掘
2. Context的多维度价值：从项目架构到实时路况
3. 构建Context的方法论与挑战：从信息采集到动态回流
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
最近与不少所谓 AI Native 的产品打交道，最大的感受是：模型越来越强，但真正把体验拉开的，往往不是参数量，而是谁能挖掘到用户头脑里的那一份 Context。
一、海平面在涨，别忙着盖“高塔”
底层大模型的能力像海水，一天比一天高。今天你用 prompt-hack （或者复杂workflow）造了个“塔”，明天模型原生的功能就把水位抬过塔尖。搜索 是最典型的例子——当 Deep (Re)Search 成为模型默认技能，你那点把关键词喂进 API 的小心思就没了壁垒。
想在涨潮里活下来，你得有艘“船只”。船是什么？是能随着海水一起升高的产品能力——也就是对 Context 的挖掘与构建。
二、Context 不只是“聊天上下文”
很多人把 Context 想得太窄，只盯着一段对话 History。但真正能决定结果的 Context，往往隐藏在更深的维度：
项目架构、代码依赖树
用户当天驾驶时的实时路况
潜在消费者在浏览商品时的心情或者相关内容
企业内部那些散落在 Excel、邮件里的暗知识
AI 不知道，但用户知道——这块信息差，才是我们要抢的船板。
三、正交信息差：用户与 AI 的新分工
把“用户知道 / AI 知道”拉成四象限，最值钱的是 用户知道而 AI 不知道 的那一格。意愿、背景、场外条件……如果不能高效捕捉并送进模型，参数再大也无济于事。
于是角色开始倒置：过去是 AI 辅助人，未来更像 人辅助 AI——用户的任务是提供尽可能正交、稀缺的背景，模型负责决策与执行。
四、构建 Context：方法论与坑
信息采集：传感器、埋点、自然语言表单，让用户“无痛”贡献背景。
筛选整合：向量数据库 + 知识图谱，把噪声过滤掉，把高价值片段标星。
动态回流：用结果反哺采集逻辑，形成 反馈闭环。
难点也显而易见：
隐私与信任：Context 越私密，用户越敏感。
动机设计：不给即时收益，没人愿意填表单。
时效管理：背景信息一过期，比缺信息更可怕。
五、未来的胜负手
当参数规模逼近成本天花板，下一轮竞争就看谁能把 Context 管理做到极致：
采集 / 更新效率
交互门槛（少打字、零配置）
领域深度（垂直行业 Know‑how）
生态整合（用插件把外部工具也变成 Context 源）
说到底，Context 就是生产资料。能把信息差抽象成船板，才能在下一次海水上涨时，依旧稳稳漂在浪尖。白忙活盖高塔的那帮人，只能眼看着基座被潮水淹没，然后感叹 “参数又变强了”。
Less structure? More structure? 这已是“船长”的设计学问，而执行者永远只需专注一件事：让船跟着海平面起舞。
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