丘脑智能, единственная компания в Китае, занимающаяся разработкой многофункциональной долгосрочной памяти, представила свою оригинальную платформу для хранения памяти, делая ставку на переход AI от универсальности к персонализации, а затем к активному интеллекту. Активный интеллект подразумевает, что AI может взаимодействовать с пользователем в подходящее время и подходящим образом, основываясь на глубоком понимании его потребностей. Для достижения этого необходима память, которая является важным этапом на этом пути.

Финансирование и команда

Недавно丘脑智能 завершила раунд начального финансирования на сумму несколько десятков миллионов юаней, в который вошли ведущие фонды и промышленные инвесторы из Шэньчжэня. Эти средства будут направлены на научные исследования и развитие технологий, а также на расширение команды. Компания была основана в ноябре 2025 года, ее основатель и CEO, Чжан Юань, выпускник Пекинского университета с двойным образованием в области электроники и экономики. У него есть опыт работы в области автоматизированного вождения и венчурного капитала, а также в сфере телесной интеллигенции. Средний возраст команды составляет около 26 лет, и в ее состав входят специалисты из таких компаний и учебных заведений, как Alibaba, Tencent, SenseTime, Гонконгский университет и другие.

Продукты и услуги

Согласно мнению экспертов, концепция памяти начала формироваться в академических кругах в конце 2025 года. Это новая область, и основатель часто сталкивается с вопросами от инвесторов о том, будет ли память независимой от базовых моделей и как будет происходить разделение труда между ними. Чжан Юань уверенно отвечает, что уровень памяти будет существовать как независимая инфраструктура. Разные компании используют различные базовые модели, и пользователи часто переключаются между ними, что создает проблему изолированной памяти. В процессе перехода AI от универсальности к персонализации отсутствует промежуточный уровень, который мог бы постоянно запоминать и обучаться на основе данных пользователей. Поэтому третья сторона, занимающаяся памятью, должна существовать независимо от базовых моделей. На данный момент в области памяти существуют несколько проблем:

Высокие затраты: многие решения требуют загрузки огромного объема контекста, что увеличивает затраты на вычисления.

Проблема разрывов в контексте: сложность в поддержании связности диалогов между сессиями и задачами.

Отсутствие мультимодальности: большинство существующих решений работают только с текстом, не учитывая визуальную и аудиоинформацию.

Чжан Юань считает, что AI должен быть разработан с учетом человеческого восприятия, и память должна быть изначально мультимодальной, а не преобразовываться в текст для хранения. В связи с этим компания в июне запустила платформу MemAura, предлагающую клиентам инструменты для разработки интеллектуальных агентов (ADK) и API. MemAura поддерживает накопление долгосрочной памяти и быструю ее активацию, используя эффективные механизмы контекста и снижая затраты на вычисления. По результатам тестов, MemAura продемонстрировала впечатляющие результаты: потребление токенов снизилось на 40-49%, задержка при извлечении памяти составила менее 400 миллисекунд, а время первого ответа — менее 1 секунды с общей точностью более 80%.

Процесс обработки памяти

MemAura значительно отличается от традиционных систем обработки памяти. В то время как классические системы извлекают, сжимают и обобщают пользовательский ввод, MemAura использует биомиметическую стратегию обработки памяти, состоящую из трех этапов: 1. Идентификация событий с сохранением ключевой информации и фильтрацией шумов. 2. Кодирование отфильтрованной информации. 3. Разделение информации на приватную и неприличную. Кроме того, компания применяет стратегию горячего и холодного хранения: для часто запрашиваемых данных используется горячее хранение для быстрого доступа, а для редко используемых — холодное, что позволяет экономить ресурсы.

Конкуренция и клиенты

На данный момент丘脑智能 не сталкивается с прямой конкуренцией в области мультимодальной памяти, хотя рынок может вместить множество игроков. Основные клиенты компании — производители оборудования для сопровождения, такие как роботы-сопровождающие, а также компании, работающие в специфических областях, например, AI-колл-центры и цифровые сотрудники. Клиенты используют API памяти для улучшения взаимодействия с базовыми моделями.

Бизнес-модель

MemAura использует модель оплаты на основе объема вызовов API и лицензирования сценариев, позволяя клиентам выбирать уровень памяти в зависимости от потребностей. Чжан Юань отмечает, что большинство клиентов пока сосредоточены на текстовых и текстово-звуковых решениях, но с развитием технологий мультимодальности их потребности будут расти.

Технологические достижения

С момента своего основания компания прошла две итерации своей технологии и готовится к третьей. Первая версия, STKG, использовала временные и пространственные знания для создания когнитивной сети. Однако, учитывая потребности клиентов, компания изменила архитектуру, перейдя к биомиметической модели MemAura. MemAura значительно опережает традиционные решения по задержке: в то время как задержка в онлайн-колл-центрах может достигать 10 секунд, MemAura обеспечивает задержку менее 400 миллисекунд. В 2026 году компания совместно с NVIDIA и Гонконгским университетом представила первый в мире бенчмарк для мультимодальной долгосрочной памяти, MEMLENS, который был открыт для общественности.

Заключение

Чжан Юань подчеркивает, что конечной целью персонализации является активный интеллект. Он считает, что будущее агентов должно быть основано на состоянии, а не на задачах, и что активный интеллект будет развиваться в компаниях, занимающихся памятью. Важно, чтобы память могла отслеживать предпочтения пользователей и различать долгосрочные и краткосрочные изменения, что будет способствовать активному интеллекту. Важно, чтобы AI имел возможность взаимодействовать с физическим миром, и память будет играть ключевую роль в этом процессе.