AI记忆初创Engram获9800万美元融资，专注降低词元成本

核心要点

主打降低词元成本的AI记忆企业 Engram（记忆印迹）完成了近 1 亿美元的融资，其目的在于提高模型运行效率，并控制日益高昂的 AI 使用费用。

该公司宣称，其模型能将词元用量最高削减 99%，在性能上能对标甚至超越头部前沿实验室研发的大模型。 该公司成立于去年 10 月，客户涵盖微软(373.165, 5.83, 1.59%)、笔记软件 Notion 以及法律 AI 初创公司 Harvey。

随着美国各大企业着手规范开发者对 AI 的无节制使用，这家成立仅 8 个月的初创企业 Engram，看准企业降本这一赛道，捕捉到了巨大的商业契机。

Engram 于本周二宣布，公司筹集了 9800 万美元资金，投资方包括通用催化风投、凯鹏华盈、红杉资本，以及近期加入 Anthropic 的 OpenAI 联合创始人安德烈・卡帕西。

该公司将自己定位为人工智能的习得式记忆系统，其模型能够存储企业专属的业务流程与上下文信息，预判用户提问，以更低的输出成本提供更智能的回答。在 AI 调用中，** 词元（Token）** 是计费结算的基础单位，该企业表示，其模型最高可节省 100 倍的词元消耗，同时性能不逊色甚至优于各大前沿实验室的主流模型。

新一代、复杂度更高的人工智能模型使用成本远超上一代产品，打破了行业此前“模型规模越大、单位成本越低”的固有认知。

凯鹏华盈合伙人利・玛丽・布拉斯韦尔指出：“当前数据量呈爆炸式增长，随之而来的是成本飙升。Engram 能够帮助企业梳理业务全貌，实现数量级级别的输出成本下降。”

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这家初创企业成立不到一年，团队仅 13 人，已获得了微软、Notion、法律 AI 公司 Harvey 等众多客户。公司名称 Engram 源自神经科学概念，指代大脑中的记忆痕迹。本轮资金将用于算力基础设施投入及高端人才招募。

Engram 联合创始人兼首席执行官丹・比德曼自幼对记忆机制着迷。他回忆，童年时祖母患失忆症，他总试图引导祖母回忆起与自己和兄弟姐妹相关的细碎往事，这段经历促使他走上了研究记忆的道路。

后来，比德曼在哥伦比亚大学攻读计算神经科学博士学位，随后进入斯坦福大学人工智能实验室工作。在斯坦福任职期间，他提出了“天才陌生人模型”这一观点：人工智能虽逻辑能力出众，但记忆能力远不如表面看来的强大。同时，向模型输入过多上下文信息会导致算力过载，不仅增加数据检索运算，还会大幅推高使用成本。

比德曼坦言，Engram 的模型并非在所有维度上都全面超越 OpenAI、Anthropic 等企业的产品，但该公司模型专注于垂直场景的专业能力，会适当放弃部分通用性能来深耕细分领域。

比德曼表示：“我们不只局限于现有的 AI 笔记记录功能，目标是打造出人类拥有而当前大模型尚未具备的直觉认知层。”

责任编辑：郭明煜

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