Ai不如人类的，比如记忆力不足（也是创业机会）最新的Gemini 3 Pro 等支持“百万级 Context”（100万 Token）的模型，其容量大约对应 50万个汉字。当对话内容超过约 50 万个汉字的上限后，模型就会开始遗忘早期的内容。上下文窗口本质上是大模型的“短期工作记忆”。一旦信息被移出这个窗口，模型就无法再感知或回顾这些内容。Ai的缺点，多收集，知道一个工具的边界。——————————Ai软件应用，还有一个创业方向：Chris 和他的联合创始人 Sam（一位设计师）看到了另一个维度的竞争。他们提出了一个核心公式：AI 的价值 = 模型能力 × 上下文（Context）现在的硅谷，所有人都在疯狂卷公式的左边——“模型能力”。OpenAI、Google、Anthropic 正在把模型变得越来越聪明。但对于应用层创业者来说，卷模型是死路一条。真正的机会在公式的右边——“上下文”。想象一下：助手 A（高智商，零上下文）：它是爱因斯坦，但它不认识你，不知道你在做什么项目，不知道你的说话习惯。助手 B（普通智商，全上下文）：它智力平平，但它读过你所有的邮件，参加过你所有的会议，知道你昨天做的每一个决定。在工作中，助手 B 完胜助手 A。Granola 的起点就是这个洞察：不要试图比 OpenAI 更聪明，要比 OpenAI 更懂用户。 他们决定不做“通用的会议记录员”，而是做一个“上下文感知工作空间”。
