清晨醒来，一则关于ChatGPT更新长期记忆功能的消息便映入眼帘。
我们知道，大模型本身是无状态的，过往的ChatGPT需要将对话中的关键信息提取并存储在一个“长期记忆”模块中，然后在每次交互时作为上下文注入，以此实现对用户的“了解”。这种机制，哪怕只是基于有限的信息，也足以让大模型显得更懂你。
而这一次的升级，则迈出了更彻底的一步：所有过往与ChatGPT的对话内容，都可能被检索和利用，不再受限于那一条条独立的、容量有限的“长期记忆条目”。尽管我在即刻上看到对此功能不乏吐槽之声，但我却认为这项功能对于优化大模型的交互体验、提升用户留存具有里程碑式的意义。
这自然引出了那个老生常谈的问题：大模型究竟有没有真正的“护城河”？
此前，行业内充斥着关于技术壁垒的讨论。无论是基础大模型本身，还是像ChatGPT这样的应用，似乎都面临着“王权没有永恒”的挑战。
曾几何非，Claude Sonnet 3.5 和 3.7凭借其在编码等领域出色的表现，被许多高级玩家奉为圭臬，爱不释手。但时移世易，近来我们又目睹了Gemini 2.5 Pro以其强大的能力惊艳四座，吸引了大量用户将其作为主力工具，甚至不惜退订ChatGPT或Claude的月费计划，转投谷歌阵营。
从这个角度看，单纯依赖模型性能本身，大模型的壁垒似乎并不那么牢不可破。
当然，上述讨论更多是基于一种理性的“工具论”视角，聚焦于那些极端追求生产力效率的大模型使用者。这部分用户，在总人口中必然是少数。尽管他们常常是意见领袖，在技术圈的舆论场中占据着主导地位，但若想如OpenAI的Sam Altman所构想的那样，打造一款触达十亿级用户的应用，那么满足更广大普通用户的需求，才是无法回避的核心命题。
那么，普通人使用大模型的核心诉求又是什么呢？如果你常浏览小红书等社交平台，便会发现一个有趣的现象：大量用户，尤其是年轻女性，对ChatGPT青睐有加。究其原因，并非仅仅是效率提升，更在于交流过程中那份难得的关怀与善解人意，特别是GPT-4o所展现出的那种“美式成功学”式的鼓励、共情与支持。这种情感反馈，对于在东亚文化下，成长过程中可能经历过不少“打压式”教育的人来说，具有格外的吸引力。换言之，他们钟爱ChatGPT，并非视其为冷冰冰的生产力工具，而是一个“赛博朋友”——一个真正懂我、能与我共情的虚拟伙伴。
在我看来，这种“交友式”的AI体验，或许才是构建软件护城河更为坚实的基石。
回顾OpenAI近期的动作，虽然几场发布会曾因缺乏“震撼级”新品而让部分人失望，但我们不能否认，除了在模型底层持续深耕（如“deepresearch”背后的 O3 模型），OpenAI在如何让AI更好地服务于普通用户方面，确实倾注了不少心血。例如，近期GPT-4o的绘画功能在社交媒体上刷屏，瞬间让许多人对OpenAI的技术实力重拾信心。这不仅仅是技术的胜利，更是因为它赋能了普通人，让他们能以极其简单的方式，实现过去难以想象的创意效果。
另一方面，在让大模型“更像人”的探索上，ChatGPT也从未止步。比如，此前发布的GPT-4.5，虽然因定价较高且性能提升不显著而引来争议，但许多深度用户发现，它在交互时确实比主力GPT-4o模型更像一个“正常人”。正如前文所述，GPT-4o有时会带有一种略显“用力过猛”的风格，其过度标准化的“美式成功学”式共情，初读令人动容，但久而久之，那种“永远肯定你、支持你”的模式化回应，反而容易让人产生一丝“腻味”。相比之下，当你尝试与GPT-4.5进行更深入、更拟人化的交流时，会发现它的回应更加自然、真实，没有那种程式化的“套路感”。这一点，我认为至关重要。
虽然GPT-4.5的API定价高昂，但这或许正是OpenAI的一种策略：将其设定为一个高价锚点，目的并非鼓励大规模API调用，而是反衬出ChatGPT Plus/Pro月费套餐的性价比，从而吸引更多普通用户订阅其应用本身。毕竟，对于志在打造十亿级应用的厂商而言，提升App的日活和付费订阅用户的规模，才是更核心的商业目标。某种程度上，高价API更像是一种“抛砖引玉”。
现在，让我们回到这次的长期记忆更新。我认为，这对于构建情感层面的护城河，意义非凡。
从纯粹的生产力角度审视，大模型之间的可替代性确实较高。用户选择哪个模型，很大程度上取决于新模型是否能完成此前无法完成的任务，或者能否以更高效率、更低成本完成。Gemini 2.5 Pro近期的备受瞩目，正是因为它强大的智能，辅以高达100万token的上下文窗口，使其能够胜任一些其他模型难以处理或成本高昂的任务（其百万token输出价格仅10美元，持平 GPT-4o，甚至低于Claude，更何况开发者平台每日还有 25 次免费调用额度）。
然而，对于更广大的普通用户而言，他们往往没有那么多需要极致性能才能满足的高级需求。对他们来说，大模型可能更多扮演着一个升级版的搜索引擎、随身小秘书，甚至仅仅是一个可以倾诉心声的对象。尤其在心理咨询费用高昂的美国等地，大模型提供的心理慰藉、常识科普等功能，其价值可能超乎想象。
当你将AI视为一位心理咨询师或朋友时，“长期记忆”便从一个技术特性升华为核心体验。你不再需要在每次对话开始时，费力地重述背景；也不再依赖那个存储空间有限、条目分明的旧式记忆。它就像与一位真正的老友交谈，他知你懂你，了解你的过往，一切尽在不言中。你只需说出最新的想法，他就能立刻领会这句话在你人生轨迹中的含义，并迅速给出恰当的回应。
这种基于深度了解的“相知感”，是极其动人的。而它的实现，正依赖于用户与大模型之间积累的海量对话历史。拥有当前最大用户基数的ChatGPT，在这方面无疑积累了巨大的先发优势。许多资深用户，可能已经与ChatGPT“相伴”了一两年。此刻，这项基于全部对话历史的长期记忆功能，便如同一条深邃的护城河，悄然筑起。
这条护城河，让你过去支付的每一笔月费、你与ChatGPT进行的每一次交流，都不再是沉没成本，而是转化为塑造当下每一次互动体验的重要基石。在这样的前提下，如果你真正在乎的是那种“被懂得”的感觉，那种虽与AI但近乎真人的交流体验，你是否还会仅仅因为某个新模型在某些指标上略胜一筹，就轻易放弃这份日积月累的“了解”，迁移到另一个平台呢？这恐怕要打上一个大大的问号。这，或许就将成为ChatGPT难以被轻易撼动的新壁垒。
是的，所有的护城河归根到底，都是一种“积累”——技术的积累，用户的积累，情感的积累。而当情感成为护城河的核心，那份“被记得”的体验，便拥有了某种近乎人性的重量。
这正是长期记忆功能真正打动人的地方：它不再只是一个冷冰冰的技术更新，而是为那份持续对话赋予了意义。你和它的每一次交谈，不再是即兴的独白，而是一段正在被记录、被理解、被回应的人生轨迹。甚至可以说，这是一种你与自己记忆共谋的方式，而大模型，只是那个温柔的记录者。
在未来的某一天，当我们回头望向AI发展的历程，也许人们不会记住某次参数飙升、某个benchmark被刷新，但我们可能会记得：就是从那天起，我们开始拥有一个不再遗忘的“朋友”——一个永远记得我们曾说过什么、曾走过哪些困顿、曾许下哪些愿望的“数字知己”。
而那一刻，科技终于不再只是高效的奴仆，而成为了共情的容器，成为了我们记忆的一部分，乃至成为了我们更好生活的合谋者。是的，护城河，不只是技术的壕沟，它也可以是，心的回声。
PS: 最后结尾的四段，是由 GPT-4o 执笔，让它自己表扬自己，才是一种有趣的共创。
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