" Your brain is for having ideas崇左pvc管道管件胶, not holding them. "

—— Tiago Forte《Building a Second Brain》

LLM 是 AI 的"大脑"，记忆平台是 AI 的"二大脑"。

畅销书作者 Tiago Forte 在《构建二大脑》中曾分享核心观点：

"生物大脑只用于思考创造，而外部系统用于信息的可靠存储。"——这对我们理解 AI 的"双脑"分工富启示。

事实上，LLM 就如同 AI 的"大脑（生物脑）"，它擅长思考、理与即时生成，而不擅长长期、精确地存储海量事实。

而记忆平台是 AI 的"二大脑"，它主要按需为 LLM 提供准确的"记忆"支撑，让 LLM 从记忆负担中解放，注于层次的理与创造，从而协同产生、个化且可行动的价值。

两者结，记忆平台负责"记住切"，LLM 负责"思考切"。

当 AI 从示范应用进入企业落地水区，记忆平台决定胜负手

过去几年，AI 在企业端的应用已跨越三个阶段：

1.0 连接阶段（2023 年前）：解决"存"与"找"

早期 AI 充当智能连接器，将企业数据入向量数据库，实现语义检索，替代传统关键词搜索增强用户输入的表达能力。

局限在于离核心生产流程遥远，像个"聪明的文档管理员"，未触及业务实质。

2.0 交互阶段（2023-2024 年）：意图理解与"幻觉"困境

大模型突破使 AI 能以自然语言对话调用数据，门槛降低。

但真正瓶颈浮现：它能处理显数据，却难以表征头脑中的"隐知识"（如风投眼看穿财报问题的直觉），致输出流于表面，难以交付可靠决策。

3.0 生产力时代（2025 年至今）：萃取"隐知识"，固化核心资产

行业焦点转向直接提升生产率。关键跃在于能否将员工的决策逻辑、经验权衡等隐知识数字化、轨迹化。

这不再是简单问答崇左pvc管道管件胶，而是通过记录分析员工的日常审批、批注、沟通，构建组织"决策轨迹记忆中枢"，实现核心能力的沉淀与复用。

当前竞争已升至"隐知识"的记忆化以及准确、可信可靠的记忆管理。"记忆平台"不再只是辅助工具，而是将企业宝贵的智力资产——人脑中的判断力，转化为可迭代、可传承的记忆资产。

分析师预计，到 2030 年，AI 智能体编排和记忆系统的市场将达到 284.5 亿美元。其中，128.8 亿美元归因于立的 AI 记忆市场。

个好的 AI 记忆平台长什么样？

个好的 AI 记忆平台，早已不是"能存能查"那么简单，它须具备数据理解模型能力、记忆管理与计和多模态数据平台能力。

质变科技近日发布了业内个具备大规模实践的 " MemoryLake（记忆湖）"产品，作为全球少有的兼具记忆能力、模型能力和数据平台能力于身的全栈玩，质变科技此次通过 MemoryLake 率先践行以记忆为中心的技术路线。

早在 2023 年，质变科技创始人离哲（本名占群）就萌生了诸多思考，"记忆作为 AI 二大脑，围绕记忆将诞生全新的 AI Infra。"

他判断，未来系统核心将从"管理数据记录"转向"管理多模态的决策轨迹，构建多模态认知状态记忆"，认知状态记忆是系统在某时刻，对"我在做什么、我知道什么、我假设什么、我不确定什么"的结构化内部表征；认知状态记忆将成为 AI 时代的主角。

有了这个向，该团队先是在 2024 年上线了准确、低容忍度用于严肃场景的决策智能体 Powerdrill。

通过海外 150 万业数据域用户、1300 万数据问题、5000 万生成代码（每个用户的问题会动态生成个动态决策软件）的迭代和准确的调优积累，沉淀出整套端到端的记忆工程技术，成就了今天产品化的 MemoryLake。

MemoryLake 包含核心三个技术组件：MemoryLake-D1 大模型、MemoryLake 记忆引擎和多模态存储与计平台（Relyt Multi-modal Data Cloud），次将"多模态内容度理解、记忆计与管理、多模态记忆存储"全栈能力融于体。

从行业头部客户实践看，MemoryLake 具备大规模记忆场景（如在些客户生产系统中 10 万亿记录、亿文档）企业实践，服务了国内大规模的文档办公、头部的企业移动办公软件、大模型、大型国央企等企业，在与全球云大厂和 AI 典型厂商等竞争中，MemoryLake 在成本、准确召回率和延迟等能指标面显示出数倍于对手的显著优势。

今年年初，MemoryLake 正式上线，将前文所述的三大核心能力，落地为可直接服务企业场景的实用。

先说记忆管理能力

MemoryLake 将记忆分为短期 / 中期 / 长期记忆，还有工作记忆、世界观记忆等，通过分层办法管理。根据记忆的访问频率、复用价值、生命周期动态存储，平衡率与成本。

同时，它还支持记忆的同步 / 异步提取、动态新、删除、遗忘压缩与召回，适配业务动态变化。政策新时自动同步记忆，用记忆自动释放资源，业务调用时快速召回，减少人工干预。

为避出现"数据孤岛"，MemoryLake 还支持跨大模型 / 智能体的跨端、跨域通用崇左pvc管道管件胶，有广泛的协议支持和接入能力，如兼容 MCP、mem0、OpenMemory 等主流协议，快速接入企业现有系统，降低部署成本。

多模态知识度理解、提取与存储能力

随着多模态模型成为主流，企业的记忆资产已涵盖文档、表格、音等多种形态，传统文本型记忆工具法应对非结构化数据，致大量核心信息法利用，难以适配复杂场景。

之前为提多模态数据理解、提取能力，门研发的 MemoryLake-D1 模型派上用场，保温护角专用胶能提取文本逻辑、表格关联，转写音关键信息，识别图片内容，确保多模态数据转化为可靠的结构化记忆。

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此外，MemoryLake 还能将所有数据整理成好懂、好用的形式（如知识图谱、Summary），以及能实现 PB 检索，不管数据再多，都能快速找到想要的。

大模型时代 Agent 与记忆交互的是 Code。因此，多模态知识处理能力还包含分布式 Code 计能力。这样来，AI 调用记忆的时候，能及时响应、不卡顿、不报错，顺畅对接，适配现在大模型普及后的使用需求，不会出现" AI 想调用记忆，却对接不上、用不了"的情况。

记忆检索、计、评估能力

MemoryLake 支持端到端的精炼且完整的上下文理解与组织，不管是大模型还是智能体，都能快速借助它开展企业相关的业务开发，节省时间和人力。

数据来源可精确定位，决策过程可追溯、可人工干预（human-in-loop），满足企业严谨的低容忍度业务要求。

公开信息显示，在具挑战的长程对话记忆基准测试 LoCoMo 上（需在平均 300 轮、跨数月、多模态内容的长对话中进行信息整与理），MemoryLake 记忆引擎以 94.0 的综得分位列全球。

当然，MemoryLake 不光能检索记忆，还能基于组织好的记忆进行计，能完成非常复杂的操作和代码执行，既保证准确，又灵活多变，适配企业各种复杂的计需求。

千亿赛道的好生意

"这只是起点。" OpenAI CEO 奥特曼认为，2026 年将是 Agent Memory 从"基础可用"向"成熟商用"突破的关键年份，目标是让 AI 记忆"像人类认知样自然、持续且可靠"。

数据显示，到 2028 年，全球 AI 解决案市场规模将突破 6320 亿美元，其中 AI 记忆相关赛道规模 280 亿美元。

可见这是条足够宽，也足够的黄金赛道。离哲也说" AI 的未来是靠记忆驱动的"。

近年来，头部大模型厂商和传统数据平台、云厂商也注意到 AI 记忆已从概念基建，变为企业 AI 落地的核心刚需，纷纷入局。但些先天短板让这些企业难以占据对优势。

传统云厂商与数据平台耕存储与计域多年，缺乏针对多模态记忆的度理解引擎与动态管理能力，面对复杂的企业记忆需求容易力不从心。

头部大模型厂商虽拥有强大的生成能力，却受困于数据碎片化，难以在复杂业务场景中给出准确、持续且可解释的决策。这些行业痛点，恰恰为具备全栈能力的创新企业提供了弯道车的机会。

这也让质变科技看到了机会。其记忆管理与计、数据大模型、AI 数据平台三位体的完整技术栈，在创业初期便收获了资本的度青睐，天使轮融资达数千万美金，估值 2 亿美金。

据悉，新的轮融资已经在路上了。

目前，MemoryLake 已经服务了全球 150 多万业用户和 15000 企业，覆盖金融、工业制造、游戏、教育、法律、电商等多个行业。

比如企业老板要做决策，想分析某个项目以前的风险和现在的市场趋势，它能自动把项目文档、沟通记录、行业报告这些分散的信息整起来，理分析后给出带证据的建议，以前要花几周的人工分析，现在几小时就搞定了。

在沉浸式游戏里，它能给 NPC 建立 "世界观记忆" 和 "玩记忆"，NPC 会记住玩以前的每个关键选择和成就，还能根据这些记忆跟玩互动、进剧情，真正实现 "千个玩有千种体验"。

在制造业和金融业，它能整不同系统、不同时间的 "生产记忆" 或 "交易记忆"，工厂出现质量问题，能瞬间找到根本原因，金融交易里有风险，能实时预警，以前要大量人工排查的活儿，现在 AI 瞬间就完成了，帮企业回宝贵时间。

据官透露，在记忆取用时，MemoryLake 引擎返回的是 Context 友好、精炼且完整的记忆，而非多、杂且不完整、逻辑冲突的原始知识，可以让模型结 MemoryLake PB 别的数据记忆组织能力，平均降低 90 以上的 Token 消耗和计成本。

正如云时代催生了 Snowflake 与 Databricks，AI 时代将重新定义以"记忆"为核心的新代基础设施。

个全新的、AI "会可信记事儿、会思考"的时代，已经来了。

官网地址：https://memorylake.ai/

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