AI 最重要的架构问题不是模型大小，而是缺少一层能把模型已理解的内容持续带向未来的机制。会话结束，上下文窗口填满，Memory API 只返回扁平事实，模型每次读取都要重新解读。结果是：单会话强大，跨时间失忆。这篇立场论文认为，解决这一问题的“连续性层”是业界尚未建成却最具分量的基础设施，而公开的工程化工作已经启动。对此属性的正式评估框架为 ATANT 基准（arXiv:2604.06710），另文发布，已在 250 篇故事语料上完成评测；配套论文（arXiv:2604.10981）将该框架与现有记忆、长上下文、智能体记忆基准进行对比。本文将“连续性”定义为系统级属性，列出七项必要特征，区别于记忆与检索；描述一种存储原语（Decomposed Trace Convergence Memory），其写入时分解、读出时重构可实现该属性；把工程架构映射到“虚己”（kenosis）神学模式与“阿尔法-欧米伽”符号模式，并论证该映射是结构性的而非隐喻；提出从外部 SDK 到硬件节点再到长周期人类基础设施的四层发展路径；分析制约模型层的物理极限如何使连续性层新近变得关键；并主张治理架构（隐私以物理而非政策实现、创始人控股对不可谈判的架构承诺）与产品本身不可分割。