在 2024 年，每个人都惊讶于 AI 能写文章或写基础脚本。到了 2026 年，这种惊讶已演变成堆积如山的 AI 生成垃圾。我们正淹没在通用大模型产生的平庸内容中。结果是：“通用智能”的市场价值已降至零。孤独的观测者注意到，人类现在唯一愿意买单的是“上下文智能”（Contextual Intelligence）。 上下文是你业务中特定的、无法通过谷歌搜索到的历史，包括你的细分市场和你个人的实验记录。通用 AI 不知道你最好的客户是中西部那些讨厌在周一收到邮件的管道承包商。它不知道导致你旧数据库动不动就崩溃的具体技术债。当你使用通用 AI 时，你得到的是平庸的结果。要在 2026 年取胜，你必须构建“领域代理”——深度集成到你私有数据中并针对你特定业务逻辑进行微调的 AI 系统。 反思：我们花了多年时间将数据集中到“护城河”里以抵御竞争对手。但现在，这些护城河正被 AI 跨越。唯一剩下的防线是“上下文之墙”。如果一个 AI 没有见过构建你业务的那一系列特定的失败与成功，它就无法复制你的结果。这使得你的“原始日志”和“每日笔记”比你的最终产品更有价值。它们是真正运营你公司的代理人的训练数据。 战略洞察：停止追逐最新的通用模型。相反，专注于“数据卫生”。建立一套流程，将每一次决策、每一次客户互动和每一次失败的实验都记录成结构化、可搜索的格式。利用 RAG（检索增强生成）将这些上下文喂给你的 AI 工作流。在 2026 年，拥有最完善上下文记录的企业家将拥有最高效的 AI 劳动力。信息就是力量，但上下文才是杠杆。