原文摘要
进一步信息揣测
- 大模型的记忆缺陷是行业普遍痛点：当前主流大模型（如GPT系列）设计上刻意回避长期记忆功能，核心原因是隐私合规风险和数据存储成本问题，而非技术无法实现。
- 记忆功能的隐藏成本：企业若想实现"记忆"能力，需自建用户数据池并承担合规审核压力，这会导致API调用成本飙升30%-50%，多数厂商选择不公开此选项。
- MemOS的潜在技术路径：真正有效的记忆系统需要混合架构（向量数据库+差分隐私），但会显著降低响应速度，这是产品宣传中不会明说的性能取舍。
- 商业模式的秘密：记忆功能往往是SaaS服务的付费墙分界线，免费版强制"失忆"以推动订阅，属于行业心照不宣的盈利策略。
- 军工级应用已突破限制：部分政府/军事定制版大模型通过本地部署实现长期记忆，但需硬件级加密，普通企业无法承担每终端$5万+的部署成本。
- 认知延续性的技术瓶颈：即使实现记忆存储，跨会话的认知一致性需要持续微调模型，其算力消耗相当于每天重新训练7B参数模型，目前仅头部实验室能承担。