"Your brain is for having ideas, not holding them. "

—— Tiago Forte《Building a Second Brain》

LLM 是 AI 的 " 第一大脑 "，记忆平台是 AI 的 " 第二大脑 "。

畅销书作者 Tiago Forte 在《构建第二大脑》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 " 分工极富启示。

事实上，LLM 就如同 AI 的 " 第一大脑（生物脑）"，它擅长思考、推理与即时生成，而不擅长长期、精确地存储海量事实。

而记忆平台是 AI 的 " 第二大脑 "，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，专注于更高层次的推理与创造，从而协同产生更精准、个性化且可行动的价值。

两者结合，记忆平台负责 " 记住一切 "，LLM 负责 " 思考一切 "。

当 AI 从示范应用进入企业落地深水区，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，将企业数据导入向量数据库，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，更像一个 " 更聪明的文档管理员 "，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：它能处理显性数据，却难以表征专家头脑中的 " 隐性知识 "（如风投一眼看穿财报问题的直觉），导致输出流于表面，难以交付可靠决策。

3.0 生产力时代（2025 年至今）：萃取 " 隐性知识 "，固化核心资产

行业焦点转向直接提升生产效率。关键一跃在于能否将员工的决策逻辑、经验权衡等隐性知识数字化、轨迹化。

这不再是简单问答，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 " 隐性知识 " 的记忆化以及高准确性、可信可靠的记忆管理。" 记忆平台 " 不再只是辅助工具，而是将企业最宝贵的智力资产——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 亿美元归因于独立的 AI 记忆市场。

一个好的 AI 记忆平台长什么样？

一个好的 AI 记忆平台，早已不是 " 能存能查 " 那么简单，它必须具备数据理解模型能力、记忆管理与计算和多模态数据平台能力。

质变科技近日发布了业内首个具备超大规模实践的 "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一身的全栈玩家，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（本名占超群）就萌生了诸多思考，" 记忆作为 AI 第二大脑，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一时刻，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。

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

通过海外超 150 万专业数据领域用户、1300 万数据问题、5000 万生成代码（每个用户的问题会动态生成一个动态决策软件）的迭代和准确性的调优积累，沉淀出一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算平台（Relyt Multi-modal Data Cloud），首次将 " 多模态内容深度理解、记忆计算与管理、多模态记忆存储 " 全栈能力融于一体。

从行业头部客户实践看，MemoryLake 具备超大规模记忆场景（如在一些客户生产系统中超 10 万亿级记录、亿级文档）企业级实践，服务了国内超大规模的文档办公、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性能指标方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功能。

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，平衡效率与成本。

同时，它还支持记忆的同步 / 异步提取、动态更新、精准删除、遗忘压缩与高效召回，适配业务动态变化。政策更新时自动同步记忆，无用记忆自动释放资源，业务调用时快速精准召回，减少人工干预。

为避免出现 " 数据孤岛 "，MemoryLake 还支持跨大模型 / 智能体的跨端、跨域通用，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。

多模态知识深度理解、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、音视频等多种形态，传统文本型记忆工具无法应对非结构化数据，导致大量核心信息无法利用，难以适配复杂场景。

之前为提高多模态数据理解、提取能力，专门研发的 MemoryLake-D1 模型派上用场，能精准提取文本逻辑、表格关联，转写音视频关键信息，识别图片内容，确保多模态数据转化为可靠的结构化记忆。

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 级精准检索，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 计算能力。这样一来，AI 调用记忆的时候，能及时响应、不卡顿、不报错，顺畅对接，完全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、计算、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，在极具挑战性的长程对话记忆基准测试 LoCoMo 上（需在平均 300 轮、跨数月、多模态内容的超长对话中进行精准信息整合与推理），MemoryLake 记忆引擎以 94.0% 的综合得分位列全球第一。

当然，MemoryLake 不光能检索记忆，还能基于组织好的记忆进行计算，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算需求。

千亿级赛道的好生意

" 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 " 像人类认知一样自然、持续且可靠 "。

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

可见这是一条足够宽，也足够深的黄金赛道。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 记忆已从概念性基建，变为企业 AI 落地的核心刚需，纷纷入局。但一些先天短板让这些企业难以占据绝对优势。

传统云厂商与数据平台深耕存储与计算领域多年，缺乏针对多模态记忆的深度理解引擎与动态管理能力，面对复杂的企业级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超车的机会。

这也让质变科技看到了机会。其记忆管理与计算、数据大模型、AI 数据平台三位一体的完整技术栈，在创业初期便收获了资本的高度青睐，天使轮融资达数千万美金，估值超 2 亿美金。

据悉，新的一轮融资已经在路上了。

目前，MemoryLake 已经服务了全球 150 多万专业用户和 15000 家企业，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合起来，推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 " 玩家记忆 "，NPC 会记住玩家以前的每一个关键选择和成就，还能根据这些记忆跟玩家互动、推进剧情，真正实现 " 一千个玩家有一千种体验 "。

在制造业和金融业，它能整合不同系统、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 一瞬间就完成了，帮企业抢回宝贵时间。

据官方透露，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，可以让模型结合 MemoryLake PB 级别的数据记忆组织能力，平均降低 90% 以上的 Token 消耗和计算成本。

正如云时代催生了 Snowflake 与 Databricks，AI 时代将重新定义以 " 记忆 " 为核心的新一代基础设施。

一个全新的、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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