遺忘是人類共有的經(jīng)歷，無論是對話、事件還是轉(zhuǎn)瞬即逝的瞬間，我們終究會遺忘。但如果遺忘變成一個可選的選項，如果人類能夠擁有完美且無限的記憶，世界會變成怎樣？

近日，一家名為 Engramme 的 AI 初創(chuàng)公司被曝正與投資者接洽，計劃融資約 1 億美元。彭博社援引知情人士消息稱，潛在投資者已討論過給該公司開出高達10 億美元的估值。目前談判仍在進行中，最終條款仍可能發(fā)生變化。

Engramme 的前身是成立于 2025 年的 Memorious，初期便獲得了硅谷老牌風投 Mayfield Fund 領投的 300 萬美元種子前輪融資。該公司的目標是賦予人類“完美、無限的記憶”，解決遺忘問題，讓人們無需搜索或提示，就能自動回憶起所有數(shù)字生活中的經(jīng)歷、對話、人物、事件等。

Engramme 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 是哈佛醫(yī)學院神經(jīng)科學與人工智能教授加布里埃爾·克雷曼（Gabriel Kreiman），他在哈佛任教近 20 年，長期致力于神經(jīng)科學與人工智能的交叉領域，深耕大腦形成和儲存記憶的機理。發(fā)表過 160 多篇研究論文和 3 本書，榮獲過多項科學獎項。他最著名的觀點之一是模仿人類海馬體的運作機制來解決 AI 的“災難性遺忘”問題。該公司的技術正是基于克雷曼實驗室的研究成果。

多個消息來源稱，克雷曼已于 2025 年關閉了自己的實驗室，并離開終身教職，全職轉(zhuǎn)向創(chuàng)業(yè)。彭博社也稱其為前哈佛醫(yī)學院教授。不過其社交媒體、哈佛相關頁面仍列出他的教授頭銜和聯(lián)系方式。

圖 | 克雷曼（來源：哈佛大學）

與克雷曼一起創(chuàng)業(yè)的，是他的學生斯潘丹·馬丹（Spandan Madan）。馬丹擁有哈佛大學計算機科學博士學位，曾先后在微軟研究院、DeepMind、Meta 和 Adobe 等頂尖機構(gòu)開發(fā)并部署機器學習算法。馬丹的優(yōu)勢在于他不僅懂 AI 算法，更擅長將復雜的神經(jīng)科學理論轉(zhuǎn)化為可工程化的系統(tǒng)架構(gòu)。

在創(chuàng)業(yè)初期，克雷曼和馬丹在哈佛 IQSS 初創(chuàng)工場的支持下，進行了深度調(diào)研。他們走訪了超過 50 位潛在用戶：從苦于記憶力衰退的老年人，到每天處理海量信息的頂級項目經(jīng)理，再到希望構(gòu)建類人記憶智能體的 AI 開發(fā)者。他們感受到了迫切的需求與巨大的機遇，老年人形容自己對這種幫助“極度渴望”，而專業(yè)人士則看到了該工具在保留組織知識方面的清晰價值。

這種迫切的需求，催生了 Engramme 的核心競爭力——其自研的大記憶模型（Large Memory Models，LMMs）。這是一種完全脫離當前主流 Transformer 范式的全新 AI 架構(gòu)，被該公司定義為“AI 垂直記憶賽道”的底層基礎設施。與基于 Transformer 的大語言模型（LLMs）、多模態(tài)模型有著本質(zhì)區(qū)別。

克雷曼將這一技術變革定義為“記憶奇點”。他寫道，“困擾人類 30 萬年的難題終于解決！這就是記憶奇點，人類停止遺忘的時刻?！?/p>

（來源：X@gkreiman）

Transformer 的核心邏輯，是通過海量數(shù)據(jù)訓練，學習文本、圖像、音頻的統(tǒng)計模式，進而生成“看似合理、符合邏輯”的輸出，但這種輸出并非基于真實記憶，而是概率擬合，因此無法避免“幻覺”，即編造從未發(fā)生的事實、對話或信息。同時，Transformer 的“記憶”依附于模型參數(shù)，容量有限、無法無限擴展，且新知識會覆蓋舊知識，存在嚴重的災難性遺忘問題。

Engramme LMMs 的核心邏輯，則是復刻人類海馬體的記憶機制，專注于真實記憶的存儲、編碼、聯(lián)想與主動檢索。它不生成虛構(gòu)內(nèi)容，只關聯(lián)、調(diào)取用戶真實發(fā)生的事件、對話、文檔、交互與感知數(shù)據(jù)，從架構(gòu)上杜絕幻覺；同時突破參數(shù)容量限制，實現(xiàn) PB 級別的終身記憶存儲，具備三大類人記憶核心特質(zhì)：

其一，無限容量。LMMs 模擬海馬體的雙向編碼機制，將記憶以結(jié)構(gòu)化、分布式的方式獨立存儲，而非嵌入模型參數(shù)，因此理論上可無限擴展，支持從個人日常到企業(yè)級海量數(shù)據(jù)的終身存儲，徹底解決傳統(tǒng) AI 的容量瓶頸與災難性遺忘。

其二，完全主動性的記憶調(diào)用。它無需用戶輸入提示詞、無需主動搜索，如同人類的潛意識記憶，始終懸浮在應用底層，實時感知用戶當前場景、上下文與需求，在不需要用戶進行任何搜索或輸入提示詞的情況下，它能精準地在用戶需要的時刻，主動呈現(xiàn)相關的記憶片段。

其三，聯(lián)想式的跨模態(tài)記憶檢索。LMMs 打通用戶所有數(shù)字生活場景，構(gòu)建統(tǒng)一的“記憶組（Memorome）”，整合 Gmail、Zoom、WhatsApp、Slack、Google Docs 等辦公工具，照片、錄音、視頻等多媒體文件，乃至 Meta 眼鏡等可穿戴設備采集的音視頻、地理位置等多模態(tài)數(shù)據(jù)。它能像人類大腦一樣，通過一個關鍵詞、一個場景、一個面孔，關聯(lián)起所有相關的碎片化記憶，實現(xiàn)跨時間、跨設備、跨界面的完整記憶回溯。

在融資消息曝光前夕，Engramme 正式向全球開發(fā)者開放了記憶 API 內(nèi)測申請。與傳統(tǒng) AI 產(chǎn)品不同，Engramme 將自身定位為底層基礎設施，旨在無感地嵌入任何應用或服務中。

集成該 API 的公司將能為其產(chǎn)品賦予持久且主動的記憶能力，而 Engramme 則作為底層的隱形記憶層運行。據(jù)悉，三星、Superhuman、Dropbox、微軟均已與 Engramme 展開深度合作洽談，計劃將其記憶 API 嵌入自身產(chǎn)品生態(tài)。

1.https://www.iq.harvard.edu/news/2025/09/memorious-building-infinite-memory-ai

2.https://www.youtube.com/watch?v=lAUlD7uTz-w

排版：胡莉花