前两天，ChatGPT发布了Pulse，这引起了不少人的讨论与思考。
而我作为AI创业者，特别是AI助手相关创业者，也是特别在意Pulse的产品设计与市场反馈。下面是我关于Pulse的一些思考。
AI的主动性
在pulse产品介绍的博客里，chatGPT是如此描述的：Pulse 是一种新体验，ChatGPT会主动进行研究，根据你的聊天记录、反馈以及已连接的应用（例如日历）提供个性化更新。
这里的一个关键词是：主动。
关于主动性，我曾写过一篇文章提到，主动性是AI助手的4个核心要素之一。投资人们也是非常在意主动性，投资机构 Bessemer Venture Partners就指出，Comet 有望成为下一代「环境感知型」「主动式」Agent 的标志性形态。
在AI社交和AI陪伴领域，不少项目和人都提到了主动性：
- 社交产品 Continua 指出，其产品需要主动参与对话，在适当的时候提供帮助，而不需要明确的请求
- 极客公园的 张鹏 说：AI 时代的产品，不再是一个被动等待指令的工具箱，它必须拥有主动发起交互、主动推进关系、主动创造价值的能力
基本每一个AI从业者都知道AI的下一步是主动性。但如何做好主动性，解决其中的难题呢？
主动性的探索
ChatGPT很早就做了探索，那便是Task功能。用户设定任务，AI执行后在固定时间推送，比如搜索每天关于特斯拉的新闻，早上8点推送。
但这种并不是真正的主动性，只是按照固定逻辑的指令执行。真正的主动性需要具备几个核心特征：自主性、目标导向、适应学习、适时性、相关性、可执行性。
最近在X平台上有一定热度的AI邮件助手Poke，也被很多网友指出具有主动性，可以自动整理邮件里的账单信息到其他app。但其核心逻辑依然是固定的自动化处理。虽然Poke很擅长聊天，能自动记录用户偏好，在处理过程中会针对用户关注点进行信息筛选，但很多时候处理效果并不理想。
这些早期探索揭示了一个关键问题：简单的自动化≠真正的主动性。
Pulse 的主动性
如果你体验过Pulse，就会意识到它与上述产品有根本不同。它似乎是真正尝试实现主动性核心特征的产品，而信息流只是它的切入点：
🎯 自主性：ChatGPT会在夜间主动分析你的兴趣、梳理你的日程，到第二天早晨，你会收到一份为你量身打造的个性化内容推荐。
📚 适应学习：推送的信息支持用户反馈，ChatGPT会根据反馈做出相应调整，不断优化服务质量。
🔗 相关性：基于对用户记忆的深度理解，提供真正有价值的信息。
这种主动性让你能够感受到与其他资讯平台完全不同的内容体验。
Pulse的个性化
在pulse产品介绍的博客里的另一个关键词是：个性化。
如果说Task或今日头条的内容更多是"你感兴趣的内容"，那么Pulse呈现的是全新的概念：与你有关的内容。
这些内容就像一篇经过深思熟虑、专门为你撰写的文章。从官网案例可以看到：
🎯 Isaac Seiler —— 实用的行动建议
“昨天我和 ChatGPT聊的是日程管理，特别是如何安排在台湾的科研资助期间的休假。没想到第二天 Pulse 给我的更新，比我原本的思路要超前好几步。它不仅帮我梳理了逻辑，还贴心地提供了火车和通勤的信息。这些内容要不是它提醒，我根本不会去查，简直太有帮助了。”
🌊 Hexi Jin —— 有意义的跟进
“这周我正在学潜水课程。我和 ChatGPT分享了在技能和心理压力上的一些困难。让我惊讶的是，Pulse 不仅理解了我的情况，还把潜水和风险管理联系到了一起。这正好呼应了我几天前的想法。它给的建议特别切中要害，刚好解决了我最头疼的地方。能把不同兴趣串联起来，我觉得非常酷！”
🎓 Parker Jones —— 贴心的背景信息
“有一次让我印象特别深刻。Pulse‘意识到’我即将回到校园，开始为我准备各种信息。它知道我夏天在家，之前在海外交换，于是主动推送了我大学所在小镇过去六个月的变化。那一刻我真的被震撼到了——它不是被动回答，而是真正主动在帮我。”
Pulse的逻辑可能是：识别您关心的主题趋势 → 用关键见解总结 → 提供更多资源供进一步解读。
这代表了个性化的新阶段：从"为你推荐"转向"为你定制"——不仅内容根据你的需求而来，连内容风格也会根据你的偏好调整（可能还包括内容形式）
Pulse的产品设计
目前Pulse有两个入口：左侧导航栏和聊天窗口内部。作为以chatbot形态起家的ChatGPT，一切设计仍以聊天框为核心，从产品设计的角度来看，聊天窗口内部这个入口是最容易想到的设计方案。
当然，OpenAI也可以选择另一种更激进的方式：像Task功能或豆包新闻订阅那样，直接在聊天窗口内推送。但显然，ChatGPT在Pulse的初期版本选择了克制——不破坏用户原有的产品使用体验。
每日的"That's it for today"限制，不仅仅是为了利用夜间算力和异步研究，更重要的是它符合学习型AI助手的本质逻辑：每天的交互都是AI学习用户的过程，通过持续学习来推送更符合用户需求的内容。这种学习是渐进的、累积的，而不是爆发式的。
然后，与传统产品"无限滚动"的逻辑不同，Pulse每天只提供5-10张卡片。这种限制背后应该有三重考量：
1. 技术现实：AI推送内容的准确性仍有待提升，推送过多反而会降低用户体验
2. 产品定位：ChatGPT本质上是聊天工具，用户的内容消费场景应该适度，而非沉浸式
3. 价值理念：AI助手的逻辑应该是"适度陪伴"——目标是提高效率，而不是占据时间
最关键的是，Pulse推送的内容是根据用户需求实时生成的，而不是从内容库中筛选现有内容进行分发。
一些人将Pulse比作"AI版今日头条"，这个类比完全错误：传统内容推荐的商业模式依赖用户停留时长，目标是让用户刷得越久越好；而AI助手的逻辑是如何更好地满足用户需求，目标是让用户更快获得所需信息。这不是量的差异，而是商业逻辑和产品哲学的根本性差异。
一切的基础：记忆系统的成熟化
Pulse的推送逻辑基于两个手段：
- 主动告知：你可以直接告诉ChatGPT感兴趣的内容，AI进行针对性研究
- 智能推断：ChatGPT凭借对你的记忆和理解，进行相关内容推荐
这是ChatGPT在记忆功能成熟之后的一次重要探索
目前chatgpt的记忆功能包括：已保存的记忆和聊天记录。已保存的记忆是ChatGPT主动保存或用户明确要求记住的信息；聊天记录是所有对话历史。如果你查看ChatGPT的记忆，或者直接询问chatgpt：你记得关于我的什么？
你就知道chatgpt是如何去记住你的。
Chatgpt核心目标是：帮助我在未来的对话中更好地理解你、保持连续性、避免重复询问。所以记录的信息倾向于：长期稳定、有助于对话上下文、能影响交互的事实。
而这个记忆框架逻辑大概是：
身份与长期定位（你是谁，你做什么）
具体项目或行为（你做过什么，偏好什么方式）
兴趣与关注点（你重视什么，不重视什么）
输出偏好（比如简报化、结构化、逻辑清晰）
个人成长/学习方向（比如阅读、研究领域）
对助手的期望（你希望我怎么帮你）
……
关键的是，记忆的描述是以操作为导向的。并不是简单地说"用户注重质量"，而是"用户注重细节和迭代，经常要求多次修改和更深层次的优化"，这样就会有明确的可操作指令：准备多轮优化，关注细节完善。
但目前而言，Pulse主要展示用户一直在讨论的专业话题，而不是个人话题，并且还没有深度采用Gmail邮件和日历的数据。这其中的一个考量可能是避免过度展现AI对用户个人信息的掌握，造成用户的不适感。但这些功能一定会在Pulse后续的更新迭代中逐步展现出来。
记忆系统的一点疑问
根据sam的描述：你只要在日常聊天中随口一提，“我有一天想去波拉波拉岛旅行”，或者“我家孩子才6个月，我很想了解婴儿成长的里程碑”，那么将来Pulse很可能就会主动向你推荐相关的内容。这种能力意味着ChatGPT很可能出现商品广告等内容，就如同Poke尝试做的那样。
但一个需要深度思考的问题是：用户聊天记录内容，是否能真正代表用户本身的兴趣？目前而言，答案是否定的。前面chatgpt记录我的记忆里，iOS快捷指令并不是我开发的，这说明AI对用户意图的理解仍然存在偏差。
用户会向ChatGPT询问哪些问题？这是一个关键问题。这决定了ChatGPT对用户的了解深度和准确性。很显然与用户密切相关的一些问题，并不会通过聊天框进行询问。比如用户喜欢吃冰淇淋，喜欢穿粉色的衣服。
如果仅凭聊天记录就能做好个性化，那ChatGPT凭借其用户规模和对话丰富度确实有无法战胜的优势。
不能的话，那么如何获取到用户各种相关信息呢？这是很多AI助手创业者需要思考的核心问题。目前，很多产品需要从其他角度获取用户基础信息，比如Google的Gmail、日历相关的授权，AI音频产品Huxe和AI邮件助手Poke都是这么切入的。
最近发送的邮件更可能表明用户最近的关注点，邮件里的订阅newsletter是用户相对关心的信息内容，这是Poke给出的答案。但邮件的效果是有限的，所以Poke通过打造更好用的聊天AI，让用户持续沟通。
那么，正如我之前文章所提到的，如果有产品可以轻松获取到用户相关信息，那么，可能就获得了一定的领先优势。
这种数据获取的挑战，让我很自然地想到了拥有生态优势的巨头们，特别是Google。既然AI助手的创业公司都离不开google旗下的产品，那么google也开始发力个性化呢？
事实上，Gemini在2025年3月推出了"Personalization (experimental)"，这是基于用户的Google搜索历史进行个性化，但仍需要用户主动在模型下拉菜单中选择这个实验性功能。
然后，在2025年8月13日，Gemini添加了聊天历史个性化，基于与Gemini的过往对话来提供个性化内容。虽然这个功能已经默认开启并集成到设置中，但仍然局限于被动响应模式。在应用集成方面，你确实可以看到Gemini已经连接了Google旗下的Search、YouTube、Calendar等应用。
但一个月过去了，我并没有看到Google更进一步行动——Google的个性化仍然停留在"等你来问"的被动模式。而且从我个人体验而言，我并没有感受任何个性化的内容。
不过，我很期待google会基于自己拥有更深度的生态数据 - Gmail知道你的工作安排，Maps了解你的行为轨迹，Photos记录你的生活瞬间，会将这些数据优势转化为怎样的主动式AI体验。
最后
Pulse的发布标志着AI助手进入了一个新阶段：从被动工具到主动伙伴的转变。这不仅是技术的进步，更是人机交互模式的根本性变革。
我期待Pulse后续的迭代：ChatGPT能否突破聊天记录的局限，获取更真实的用户画像？其他AI助手创业者又将如何在数据获取上找到突破口？Google这样的生态巨头何时会真正发力，将数据优势转化为主动式AI体验？
对我们AI助手创业者而言，Pulse的成功意味着什么？我们是继续在ChatGPT的阴影下寻找缝隙，还是要重新思考产品的差异化路径？在这个AI越来越主动的时代，垂直场景、独特数据源、或许是我们最后的机会窗口。
这些问题的答案，将在接下来的AI发展中逐渐揭晓。而Pulse，只是AI助手主动化时代的第一声号角。
如果你对AI助手产品有兴趣，欢迎添加我微信 zacchen1314 深入交流。另外，我正在开发一款AI助手产品——"芦苇"，目前寻求早期投资，欢迎感兴趣的投资人联系。