芯耀
与非AI
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这家成立才两年多的公司，凭什么这么火？出品 | 张通社
2026世界人工智能大会的展馆里，上海算模算样科技有限公司（简称“红熊AI”）的展台前总是围着一圈人。
投资人来了，渠道商来了，各地政府的招商团队也来了。有人拿着名片等半小时，就为了和创始人聊十分钟；有人听完技术讲解，当场就约了下周的深度对接。
这家成立才两年多的公司，凭什么这么火？
作为全球AI记忆商业化先行者，红熊AI用实打实的业绩给出了回答：自创立以来企业营收实现跨越式高速增长，经营规模连年大幅攀升，订单储备充足、增长动能强劲。更难得的是，这是一家有净利润的AI公司。记忆科学，这个曾经只存在于论文里的概念，正在红熊AI的手里变成实实在在的商业价值。
近期，张通社独家对话红熊AI创始人温德亮。从大厂的数字化转型思考，到记忆科学的商业化落地，再到下一代AI基础设施的野心，他们在做什么？他们为什么能跑这么快？他们将创造什么样的未来？
01CTO天团创业
走出反常识的商业化道路
温德亮的职业生涯，是一部中国互联网与产业融合的缩影。
他先后在头部互联网大厂、知名产业集团任职，全程深度参与企业数字化体系搭建、技术研发与业务落地，积累了完整的产业技术与商业化实战经验。
温德亮深耕互联网产业数字化赛道十余年的日子里，发现了一个问题。数字化工具越来越多，但每一个都需要人来操作。他忍不住反问：如果AI能直接使用这些软件、直接给人交付结果呢？然而他在市场上搜寻AI公司，结果失望而归，没有一家公司是按照这个思路在做的。
温德亮由此确立了最初的创业方向，搭建一个能让AI直接调用的底层技术中台。
彼时，他与几位在大厂任职CTO的同事一拍即合，组成了一支几乎全员CTO出身的创业团队。与当时绝大多数AI创业者不同的是，他们没有急着融资、做模型，而是决定先找客户验证想法。“我们是先有客户，再有公司。”温德亮笑着说。
2023年，他们拿下了第一个客户——中国移动浙江省某分公司的客服AI项目。
当团队用传统RAG（检索增强生成）和提示词工程将客服准确率做到60分后，却始终无法突破。模型总是“忘记”用户半小时前说过的话，每次交互都像初见，上下文稍一拉长就开始出现幻觉。本质上，没有记忆的AI，每一次对话都是从零开始。
温德亮说，“这就是第一性原理的思考，人和AI到底差在哪里？人可能会犯错，但如果AI能够按照人的经验去执行，是不是可以比人做得更好、更稳定？”
正是这个问题，把团队引向了记忆科学。他们系统翻阅了认知科学、神经科学、大模型、Agent架构的大量学术论文，从中得到一个核心启发：人类的智能不是每次从零推理，而是建立在持续更新、动态积累的记忆体系之上。AI要做到同样的事，不能只靠模型，必须靠记忆驱动的推理。
2024年9月，红熊AI正式确立了“记忆驱动AGI”的技术路径，成为全球第一家在这个方向上实现商业化落地的公司。
值得一提的是，“红熊”这个名字的由来颇为有趣。“受阿里的动物园文化影响嘛，大家都说用动物名字创业的公司活得比较长。”温德亮解释道。
红熊AI也没有辜负这份期待。成立两年多，公司从7人扩张到206人，客户从一家运营商拓展到五六百家企业，营收从几百万跃升至数亿级别。在AI创业公司普遍还在烧钱换增长的阶段，红熊AI是少有的成立第二年就实现盈利的公司。
商业化先行，让这头“红熊”跑得比所有人想象的都要稳，也都要快。
02锚定记忆科学估值飙至30亿元
那么，记忆科学到底是什么？怎么落地？
所谓记忆科学，就是让AI像人一样留存企业业务、历史对话等长期经验，每一次回答都结合过往信息推导，从根源上减少AI乱编内容的幻觉问题。
温德亮分析道，“做记忆其实有三种形式。第一种是通用大模型里面内置的简易记忆功能，但它是黑盒化的，对用户是不开放的，企业无法干预、查看、管控记忆内容。第二种是行业第三方做的记忆体系，类似于海外的一些厂商，本质上是基于模型和检索结合的插件，依托单层向量检索架构，仅完成基础存储与召回，属于大模型推理完成后补充信息的补丁方案。”
红熊AI则聚焦第三种形式，他们自研MemoryBear类人脑记忆引擎，形成记忆驱动的推理。“这就像咱俩对话一样，我们的对话一直是基于彼此的记忆，在上下文之间去理解，话题一直围绕着核心展开。前提是什么？前提是我们的推理都是通过记忆体系来驱动设计的。”
从认知科学的理论出发，红熊AI打造了一套完整的技术底座。MemoryBear类人脑记忆引擎是核心，配合自研的OpenBear全模态大模型和CodeBear记忆编程大模型，形成了“记忆+模型”的双轮驱动架构。记忆科学从v0.1.0版本迭代到v0.3.12版本，每一次迭代都来自真实客户场景的反馈。
基于这套技术底座，红熊AI打造了覆盖企业经营全链路的四大产品矩阵。
首先，智能客服是起点，覆盖售前、售中、售后全流程，解决企业服务效率问题。在此基础上，红熊AI又延伸出AI营销，涵盖内容营销、社交媒体营销、外呼营销等场景，帮助企业从被动服务转向主动获客。而营销数据的积累又催生了ChatBI产品，通过数据洞察与决策支持，帮助企业提升转化效率。最后，他们又延伸至智能教育，面向企业内部员工培训，加速知识传递与人才成长。
从服务客户到获取客户，从数据洞察到人才培养，红熊AI的产品边界在不断拓展，但底层的核心始终是记忆驱动的AI互动。
这套方案的效果如何？以运营商领域标杆客户为例，引入红熊AI解决方案后，整体服务承载能力大幅提升，智能自主处理水平、业务应答精准度均达到行业高位，客户服务人力成本得到显著优化。另有零售行业头部品牌落地相关技术，整体运营运转效率与盈利水平均实现明显提升，数字化降本增效成果突出。
商业化的快速验证，让资本闻风而动。公司成立不久，红熊AI便完成种子轮。2025年，他们依次完成天使轮、Pre-A轮及Pre-A+轮融资。进入2026年，红熊AI又陆续完成了2.1亿元A轮融资。短短13个月内，红熊AI迅速完成5轮融资。
而就在7月20日，红熊AI宣布公司完成数亿元A＋轮融资，投后估值达30亿元。
03黄金时代的野心与布局
记忆科学的火，在2025年底开始燃起来了。
IDC、Gartner等机构纷纷指出“记忆是模型很重要的一个方向”。2026年上半年，美国某记忆科学公司融了9800万美金，国内也有几家公司获得了数亿甚至十几亿的融资。
赛道升温，竞争者涌入，但温德亮并不焦虑。
在他看来，有竞争反而是好事，这说明赛道选对了。只有当足够多的玩家进入、足够多的资本涌入、足够高的行业关注度形成，才能真正带动一个赛道的发展。而红熊AI作为先行者，已经成为行业对标的标杆。
这份底气，来自红熊AI的先发优势和独特的商业化壁垒。温德亮坦言，纯粹的算法领先可能只有6个月窗口期，但“技术+商业化”的双螺旋结构，需要在真实客户场景中逐年打磨，并非短期可以复制。只要把技术与商业化两件事做好，短期内很难有企业形成实质性威胁。
面对前所未有的历史机遇，红熊AI正在加速狂奔。
除了深耕B端的四大场景，红熊AI即将于7月31号发布面向C端的Openbear记忆型通用全模态大模型和CodeBear记忆型编程大模型。“2024年大家都在建模型的时候，我们还是想先找应用场景，事实证明这条路是正确的。所以我们一开始是用开源模型做应用，但现在开源模型已经满足不了我们的应用支撑了，随着场景不断深入、数据持续积累，自研大模型成为水到渠成的选择。”
在温德亮看来，记忆科学赛道的真正价值，远不止于今天的客服和营销。它是下一代人工智能的核心基础设施。
“赛道本质上都是往AGI方向去做突破的，就是真正的通用人工智能或者类人智能。类人智能你一定要有核心的基础设施，这种基础设施本身就延伸在于未来的机器人、智能硬件、品牌玩具，都要有记忆。没有记忆这件事，它是很难在真正C端应用市场放大的。”
这是一个万亿级别的市场想象空间。当所有智能终端都需要记忆能力时，记忆科学就会像今天的操作系统一样，成为AI时代不可或缺的底层架构。
“我们愿景上来讲，还是希望成为一家全球最顶级的科技公司。但成为顶级科技公司的前提条件，是一家赚钱的公司。”温德亮说，“你可以参考一下全球所有的前10的科技公司，没有一家是不赚钱的。”
他预判，AI行业一定会经历一个泡沫期，然后是泡沫挤压后的价值回归。到那个时候，谁在裸泳，谁真正有价值，一目了然。
记忆科学的黄金时代才刚刚开始，而红熊AI，已经站在了起跑线的最前面。
文字｜许助力 排版｜予风
