原文摘要

「一个 AI 不能统治所有。」

原文链接

进一步信息揣测

• 模块化架构降低AI幻觉：Notion通过「块」（block）的模块化设计，赋予每个数据单元元数据和关联性，这种深度结构化能显著减少AI生成内容的幻觉（如错误关联或虚构信息），这是多数工具未公开的技术细节。
• 私有化上下文理解优于公开模型：Notion AI能理解工作空间内的信息结构和逻辑关系，而非仅依赖公开数据训练。这种能力依赖内部数据架构，普通用户难以复现，需付费或深度合作才能实现类似效果。
• AI功能需深度集成而非叠加：Notion强调AI必须融入产品核心架构（如会议笔记自动嵌入工作流），而非作为独立功能层。这需要前期设计时预留接口，后期添加成本极高，属于行业内的隐性开发经验。
• 行业社群资源垄断：文章末尾的「AI产品市集」社群（8000+人）提供新品内测邀请码、会员码等稀缺资源，此类渠道通常不公开，需内部推荐或付费进入，是获取行业红利的捷径。
• 数据资产化趋势：Notion的「块」架构实质是将用户数据转化为可被AI高效利用的结构化资产，这种设计暗示未来工具竞争的核心是数据组织能力，而非单纯功能堆砌。