随着 DeepSeek 的出现和豆包日活破亿，AI 早已飞入寻常百姓家。把想法交给 AI、向 AI 倾诉心事，成了许多网民的日常，“遇事不决问豆包/千问”正在接替从前的搜索引擎。但如果你在不同 AI 助手之间切换，一定有过这种烦恼：有的 AI 很懂你，有的却像陌生人。
比如，ChatGPT 可能只是点头之交，Gemini 不过是萍水相逢，而 DeepSeek 却对你知根知底。造成这种温差的原因，正是 AI 的“记忆”（Memory）功能。各家 AI 的记忆互相割裂，导致它们对你的认知就像盲人摸象。
App 的孤岛化同样在 AI 产品身上重演。为了打破藩篱，一个叫做开放记忆协议（Open Memory Protocol，简称 OMP）的新标准，正在被 AI 业界追捧。OMP 基于模型上下文协议（MCP）构建，它创建了一个统一的本地记忆层，让不同 AI 产品之间可以持久共享与无缝传递上下文信息。
自从 OpenAI 在 2025 年夏季为 ChatGPT 引入记忆功能，AI 开始拥有类似人类的长期记忆力。它能记住对话中的信息，并在后续交流中根据这些记忆量身定制答案。在演示视频里，一位用户结束假期后向 ChatGPT 询问此前聊过的工作内容，AI 会在历史聊天中检索并总结，然后询问是否继续之前的项目。
有了记忆，用户与 AI 的交互不必每次都从头开始。AI 通过持续对话逐渐了解你，并基于对你的长期认知提供真正个性化的服务。比如你经常把 ChatGPT 当情绪垃圾桶，它就会更感性；如果你用 Claude 处理工作，它会逐渐转向更理性的风格。
记忆塑造出专属于你的个性化 AI，这正是 AI 记忆能力的魅力所在。AI 变成了会默默记录你喜怒哀乐的伙伴，能接住上次没聊完的话题，并主动避开你不喜欢的领域。从这个角度说，AI 对你的记忆，反过来就成你习惯使用它的理由。
尽管 AI 记忆很重要，用户体验却十分割裂，因为不同厂商的 AI 并不共享同一个大脑。我们与豆包、ChatGPT、DeepSeek、谷歌的聊天记录，分别保存在字节跳动、OpenAI、谷歌的服务器上，彼此隔绝。而你与 AI 的每一次对话中潜藏的情绪、思考，正是构建“数字自我”的砖石。
有了 OMP，不同的 AI 产品共享同一份记忆后，每一个 AI 都能“认识”你。OMP 的意义在于让用户有了选择空间，可以发挥不同 AI 的长处。比如在软件开发场景中，Cursor 的代码编写稳定性高，Windsurf 擅长工具调用，Claude Code 专精于注释和文档生成。通过 OMP，开发者就能一次性串联这三个工具，实现效率的最优解。
此外，OMP 强调“记忆属于用户”，支持本地运行。数据存储在用户自己的设备上，不依赖云端。存储位置、访问权限、使用方式都由用户决定，确保数据可控。除非主动导出，否则用户与 AI 交互产生的记忆数据不会离开本地，从而避免数据被未经允许地用于模型训练。
过去几年，大模型在企业市场远不如小尺寸模型受欢迎。除了后者能为垂直场景量身定制，对内部数据泄露的担忧也是企业敬而远之的关键。没有哪家企业愿意自己的机密信息被拿去训练 AI，并在未来某天经由 AI 之口公之于众。
不难看出，不管个人还是企业，只要想用 AI 为生活、工作、业务赋能，OMP 都是一个很有用的工具。不过 OMP 更像一个用户友好型产品，AI 厂商大概率不希望它普及。就像当年腾讯为了不让抖音获取微信用户头像、昵称等数据，不惜诉诸法律。
此前互联网厂商已经成功让“用户数据资产化”，现在 AI 厂商完全可以如法炮制，来个“用户记忆资产化”。那么，一家 AI 厂商的核心竞争力是什么？关注 AI 行业的朋友会脱口而出“AI 模型的能力”。例如月之暗面在 2024 年春季凭借百万字上下文走红，字节跳动的 SeeDance 2.0 在视频生成领域一骑绝尘，都是最好的例证。
但随着 AI 行业竞争加剧，AI 模型达到 SOTA（当前最高水平）已是巨头专属，开发 AI 模型本身甚至与初创团队绝缘。从应用层面看，技术力不再唱主角，用户体验反而更重要。此时，用户与自家产品交互产生的记忆，就成了许多 AI 初创企业手中唯一的牌。
换而言之，OMP 作为一个利好用户、利空厂商的协议，其命运大概率是短暂高光后被各利益相关方默契抵制。就像网络中立原则明明利好网民，但无论在中国还是美国，它都已经名存实亡。
发表于 3 小时前
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