核心要点
AI 记忆初创企业 Engram（记忆印迹）完成近 1 亿美元融资，旨在提升模型运行效率、遏制暴涨的 AI 使用成本。
该公司称，旗下模型最高可节省 99% 的词元用量，在性能上媲美甚至超越头部前沿实验室研发的大模型。 这家企业于去年 10 月成立，客户包括微软、笔记软件 Notion 以及法律 AI 初创公司 Harvey。
随着美国各大企业开始规范管控开发者无节制的 AI 使用行为，这家成立仅 8 个月的初创企业 Engram，瞄准企业降本赛道看到了巨大的商业机遇。
Engram 于本周二宣布，公司完成 9800 万美元融资，投资方包括通用催化风投、凯鹏华盈、红杉资本，还有近期入职 Anthropic 的 OpenAI 联合创始人安德烈・卡帕西。
这家企业将自身定位为人工智能的习得式记忆系统，其模型可以记忆企业专属的业务流程与上下文信息，预判用户问题，用更低的输出成本给出更智能的回复。在 AI 调用中，** 词元（Token）** 是计费结算的基本单位，该企业宣称，自家模型最高可节省 100 倍的词元消耗，同时性能不输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前代产品，颠覆了行业此前 “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・布拉斯韦尔表示：“当下数据量爆炸式增长，随之而来的就是成本飙升。Engram 可以为企业梳理业务全貌，实现数量级级别的输出成本降幅。”
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这家初创企业成立尚不足一年，团队仅 13 人，已收获微软、Notion、法律 AI 公司 Harvey 等一众客户。公司名称 Engram 源自神经科学术语，指大脑中的记忆痕迹。本轮融资资金将用于算力基础设施投入与高端人才招募。
Engram 联合创始人兼首席执行官丹・比德曼从小就对记忆机制抱有浓厚兴趣。他回忆，童年时祖母患上失忆症，自己总想方设法引导祖母回忆起关于自己和兄弟姐妹的细碎往事，这段经历埋下了他研究记忆的种子。
此后，比德曼在哥伦比亚大学攻读计算神经科学博士学位，后来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：人工智能虽然具备出色的逻辑能力，但记忆能力远比外界看上去有限。与此同时，给模型输入过多上下文信息容易造成算力过载，不仅需要更多数据检索运算，还会大幅拉高使用成本。
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，但该公司模型主打垂直场景专业化能力，会适当舍弃部分通用性能来深耕细分领域。
比德曼表示：“我们不止局限于现有的 AI 笔记记录功能，希望打造出人类所具备、而当前大模型尚不拥有的直觉认知层。”
