紅熊AI完成數億元A+輪融資，基於AI“記憶科學”從To B服務延伸至To C應用｜36氪首發

紅熊AI近日宣布完成數億元人民幣A+輪融資，投後估值接近30億元。本輪由浙江九緯私募基金、嘉興彰元創業投資與老股東格睿豐聯合投資，是該公司在短短15個月內所完成的第6輪融資。募集資金將用於深化AI記憶科學的類人大腦基礎研究，加速OpenBear通用大模型與MemoryBear記憶科學系統的深度融合，並擴大智能客服、智能營銷、ChatBI與智能教育四大核心應用場景的市場覆蓋。隨著大模型參數量與算力的早期競賽趨緩，行業正在步入「以應用論英雄」的商業化深水區，圍繞大模型「記憶層」的技術突破成為當前重要的攻堅方向。

近期，海內外多家聚焦記憶層的新創團隊陸續獲得大額融資，包括由Anthropic前成員參與投資的Engram、連接個人數據與智能體生態的Clipto、專注開源記憶操作系統MemOS的「記憶張量」，以及春季完成累計逾億元融資的MemoraX AI，顯示記憶技術賽道正快速升溫。紅熊AI自2024年4月創立之初便確立了「記憶驅動AGI」的技術路線。團隊觀察到，傳統基座大模型在企業級應用中普遍面臨長對話因token限制而斷聯、知識遺忘率高、線性增長的算力成本，以及缺乏因果校驗導致的幻覺問題，單純提升模型能力難以從根本解決這些瓶頸。

為此，紅熊AI率先提出「AI記憶科學」概念，試圖從架構層級為大模型建構動態記憶系統。在技術布局上，紅熊AI建構了由OpenBear通用大模型、MemoryBear記憶科學系統與原生Agent架構相互支撐的閉環生態。OpenBear採用MoE稀疏混合專家架構，參數量達百萬億級，設計之初即內建記憶接口與注意力優化模組，可與MemoryBear進行低延遲的高頻資訊交換。MemoryBear則借鑑人類大腦認知機制，融合ACT-R雙記憶架構、艾賓浩斯遺忘曲線、智能語義剪枝與3D自我反思引擎，建立工作、短期、長期三層動態記憶體系。

在此架構下，紅熊AI宣稱模型知識遺忘率控制在1%以下、token消耗降低25倍、行業歧義預處理率低於1%、幻覺率降至約0.2%。原生Agent架構強調「記憶原生」，智能體從初始就具備記憶能力，能記錄與特定用戶的每次交互及任務執行結果，並支援自主規劃與多Agent協同，在安全權限範圍內實現動態任務執行與自動續傳。此外，紅熊AI將記憶能力延伸至開發者工具，推出CodeBear記憶型編程大模型平台，透過記憶驅動開發來累積項目經驗、代碼規範與業務邏輯，形成可複用的個性化知識沉澱。基於上述技術生態，紅熊AI目前在市場上推出四款核心產品。

智能客服透過MemoryBear留存客戶長期互動軌跡，提供個人化服務，使問題一次性解決率提升60%以上，人工客服工作量減少70%。智能營銷系統記錄用戶瀏覽、加購、購買與歷史互動，建構立體用戶畫像，自動生成個人化內容以提升ROI。ChatBI結合自然語言處理與記憶科學，允許非技術人員以日常對話獲取數據分析結果，並能記住查詢習慣與分析偏好，減少重複說明。智能教育則鎖定大學與職業教育，根據學生的歷史學習曲線、錯題與風格制定個人化學習計劃，目前已簽約兩所大學，預估今年產生約2000萬元流水。

商業化方面，紅熊AI今年第一季新增客戶數已超越2025年全年總和，企業客戶總數超過500家，涵蓋金融、零售、製造、教育、醫療等行業，包含多家世界500強與國內知名上市公司。2026年上半年確認收入超過1.7億元，相當於2025年全年業績總額；年度經常性收入（ARR）已突破0.5億元，團隊預估全年中ARR占比可達約30%。紅熊AI同時宣布將於7月31日舉辦發表會，正式推出面向C端的記憶驅動型通用大模型OpenBear，以及PC端的AI編程輔助工具CodeBear，標誌其業務從純B端向消費端延伸。

面對記憶賽道日益擁擠的競爭局面，創始人溫德亮表示，近期主動接觸的投資機構明顯增加，賽道估值天花板也隨之抬升，但標準化技術路線尚未完全底定，各團隊仍在驗證階段，紅熊AI將加快探索節奏。投資方格睿豐指出，紅熊AI是國內少數擁有原創核心技術的AI公司之一，其提出的AI記憶科學概念精準切入大模型發展的關鍵痛點，且商業化能力突出，在成立一年多的時間內即實現爆發式增長，看好其成為AI時代核心基礎設施的潛力。