AI记忆科技公司红熊AI完成亿元A+轮融资，投后估值30亿元

当大模型经历两年的参数竞赛后，行业开始寻找新的增长变量：如何让AI不仅“知道”，还能“记住”。

记忆，正在成为大模型下一阶段的重要能力。

7月20日，AI记忆科技公司红熊AI宣布完成数亿元人民币A+轮融资，投后估值近30亿元。本轮由浙江九纬私募基金、嘉兴彰元创业投资与老股东格睿丰联合投资。

这是红熊AI成立以来完成的第6轮融资。过去15个月，公司估值从2025年Pre-A轮的5亿元，到2026年4月A轮超过15亿元，再到此次接近30亿元。

相比单纯追求参数规模，红熊AI选择了一条不同路线：让AI具备类似人类的记忆能力，并将其应用到真实企业场景中。

阿里90后带队，成立一年多商业化加速

红熊AI成立于2024年4月，创始人温德亮是一名90后连续创业者。

他毕业于弗吉尼亚大学与哥伦比亚大学，拥有物理学与计算机科学双学位。此前曾任阿里巴巴淘宝营销研发工程师，并先后担任盘石集团、复星集团副总裁、CTO、CIO等职，拥有超过10年的互联网数智化和企业数字化转型经验。

红熊AI创始人温德亮 图源：上海理工学院

红熊AI核心团队背景覆盖大模型、认知科学和企业软件等多个方向。部分成员曾参与千问、智谱AI等大模型项目研发，核心骨干长期深耕知识表征、推理系统和企业级软件领域。

目前，公司研发人员占比超过60%，总部位于上海，杭州设研发总部，并在全国布局11个城市子公司。

在A轮融资中，三位创始团队成员按照本轮估值追加跟投约3000万元，将个人利益与公司长期发展进一步绑定。

成立一年多以来，红熊AI商业化也在快速推进。截至目前，公司企业客户数量超过500家，覆盖金融、零售、制造、教育、医疗、互联网等多个行业，其中包括多家世界500强企业。

公司签约合同金额已从Pre-A轮时期的近6000万元持续增长，并计划在2026年实现全年6亿元业务目标。

MemoryBear：让AI拥有长期记忆

红熊AI的核心技术路线，可以概括为一句话：让AI从一次性回答，走向持续学习。

其核心产品MemoryBear记忆科学系统，希望解决当前大模型的一大限制——模型虽然拥有大量知识，但缺少持续积累经验和理解用户需求的能力。

简单来说，MemoryBear希望让AI拥有类似人的记忆机制：哪些信息需要立即调用，哪些信息应该长期保存，哪些内容需要随着时间淡化。

该系统融合ACT-R双记忆架构、艾宾浩斯遗忘曲线、智能语义剪枝和3D自我反思引擎等技术，构建工作记忆、短期记忆、长期记忆和永久记忆四层体系。

红熊AI表示，通过记忆机制优化，MemoryBear可以降低知识遗忘率、减少Token消耗，并提升模型在复杂任务中的稳定性。

在此基础上，红熊AI进一步构建了OpenBear通用大模型和CodeBear编程大模型。

OpenBear采用MOE稀疏混合专家架构，并与MemoryBear深度结合，希望让模型具备更强的上下文理解、持续学习和任务协作能力。

CodeBear则面向编程场景，与记忆系统结合，让AI能够理解长期项目背景和开发流程。

除了模型本身，红熊AI还构建了原生Agent架构，让智能体从设计之初便具备记忆能力，可以支持复杂任务拆解和多Agent协作。

从记忆技术，到企业应用

技术之外，商业化能力是红熊AI获得资本关注的重要原因。

目前，红熊AI已经形成智能客服、智能营销、ChatBI和智能教育四大应用方向。

在客服场景中，AI可以基于长期用户信息提供个性化服务，红熊AI数据显示，相关方案可帮助客户问题解决率提升60%以上，人工工作量降低70%，满意度提升40%以上。

在营销领域，AI通过持续积累用户行为数据，构建更加精准的用户画像，实现千人千面的触达。

ChatBI则通过自然语言交互，让业务人员无需专业数据能力即可完成查询、分析和图表生成。

教育场景中，红熊AI希望通过长期学习记录，为学生提供更加个性化的学习方案。

对于一家AI公司而言，模型能力最终需要回到真实业务场景验证。

截至A+轮，公司ARR（年度经常性收入）已突破5000万元，2026年上半年业绩已超过2025年全年水平。

记忆成为大模型竞争的新变量

进入2026年，大模型竞争正在从“参数竞赛”转向“能力进化”。

随着SOTA模型迭代周期不断缩短，单纯扩大模型规模正在接近瓶颈，行业开始寻找新的突破方向。

“记忆”成为新的探索方向。

从2023年向量数据库兴起，到2024年至2025年Letta、Mem0、MemU、MemOS等记忆框架出现，再到Claude加入记忆能力、谷歌探索Nested Learning，AI正在从一次性响应工具，走向能够长期学习的智能系统。

国内市场也在加速布局。2026年7月，AI记忆公司记忆张量完成亿元级Pre-A轮融资，并推出MemOS操作系统。

在这一趋势下，红熊AI选择的路线并不是简单增加一个记忆模块，而是从认知架构层重新设计AI记忆能力。

它希望证明的是：未来AI竞争的关键，不只是模型有多大，而是谁能让模型真正进入企业长期业务流程。

15个月6轮融资，估值接近30亿元。

对于红熊AI而言，真正的挑战才刚刚开始。

文章来自于微信公众号 “快鲤鱼”，作者 “快鲤鱼”