【量子位 2026年2月6日讯】AI基础设施领域迎来里程碑突破。2月5日，质变科技正式推出全球首个大规模多模态记忆平台MemoryLake（记忆湖），首次将“多模态内容理解、记忆管理计算、超大规模存储”全栈能力融为一体。该平台可支撑10万亿级记录、亿级文档的企业级记忆场景，在长程对话基准测试LoCoMo中以94.0%综合得分位列全球第一，不仅解决大模型“记不住、算不准、成本高”的核心痛点，更标志着AI Infra从“数据驱动”迈入“记忆驱动”的全新阶段。
一、核心突破：给AI装“第二大脑”，解放大模型记忆负担
当前AI落地企业场景时，普遍面临“大模型擅长思考却不会记忆”的矛盾——LLM（大语言模型）如同AI的“第一大脑”，擅长推理与生成，但无法长期精准存储海量业务数据；而传统数据工具仅能存数据，无法转化为可复用的“记忆资产”。MemoryLake则以“AI第二大脑”的定位，构建起“记忆支撑-推理协同”的全新模式：
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记忆与推理分工：MemoryLake负责“记住一切”，将企业多模态数据（文档、表格、音视频）转化为结构化记忆，按需精准供给LLM；LLM专注“思考一切”，无需承担记忆负担，决策准确性提升30%以上；
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成本大幅降低：通过输出“精炼上下文记忆”而非原始数据，平均减少90%的Token消耗。例如金融企业分析项目风险时，传统方式需向LLM投喂数百页文档（超10万Token），MemoryLake仅需提供核心记忆片段（不足1万Token），计算成本直降九成；
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解决“幻觉”难题：所有记忆可追溯数据来源，决策过程支持人工干预（human-in-loop）。比如制造业排查质量问题时，AI给出的根因分析会附带“哪份生产记录、哪个时间节点”的证据链，彻底避免大模型“凭空捏造”的风险。
二、三大核心组件：从理解到存储，构建全栈记忆能力
MemoryLake通过三大技术组件协同，打通“记忆提取-管理-存储”全流程，适配企业复杂业务需求：
1. MemoryLake-D1大模型：多模态内容“理解官”
作为业内首个专注记忆处理的领域大模型，D1擅长将非结构化数据转化为结构化记忆：
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精准解析多模态数据：能提取复杂表格的关联逻辑（如跨Excel表的票务数据汇总）、转写音视频关键信息（如会议录音中的决策要点）、识别图片中的业务元素（如生产报表中的图表数据），甚至直接生成可执行的Python代码；
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权威评测领先：在表格理解评测TableBench/EOB中，处理多层级文档、图文混排内容的准确率全球第一，可将人工数天完成的报表整理工作缩短至分钟级。
2. MemoryLake记忆引擎：类人记忆“管理员”
引擎以类人记忆机制管理数据，平衡效率、成本与多样性：
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分层记忆管理：将记忆分为短期（如实时业务数据）、中期（如季度报表）、长期（如历史项目档案），甚至为游戏NPC定制“世界观记忆”，根据访问频率动态分配存储资源，降低30%以上存储成本；
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动态演进能力：支持记忆的同步更新、精准删除、遗忘压缩——政策变动时自动更新合规记忆，无用数据定期释放资源，业务调用时亚秒级召回；
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跨端通用兼容：适配MCP、mem0、OpenMemory等主流协议，可接入企业现有大模型与智能体系统，无需重构IT架构，部署周期从数月缩短至1周。
3. Relyt多模态数据平台：超大规模“存储库”
作为记忆的持久化基石，该平台具备企业级承载能力：
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海量存储无压力：已在生产环境中管理10万亿+条记录、1亿+份文档，支持结构化数据（数据库表）、非结构化数据（PDF/音视频）、第三方系统数据（ERP/CRM）的无缝接入；
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毫秒级响应：即便面对PB级数据检索，延迟仍控制在100毫秒以内，远超传统数据平台的秒级响应；
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企业级合规：提供记忆溯源、版本控制、权限管控功能，每一条记忆的修改记录、访问日志均可审计，满足金融、法律等行业的严苛合规要求。
三、行业落地：从金融到游戏，重构业务效率
目前MemoryLake已服务全球150多万专业用户、1.5万家企业，覆盖金融、制造、游戏等多领域，催生全新业务范式：
1. 金融行业：决策效率从“周”变“小时”
某头部投行使用MemoryLake构建“投资记忆中枢”，整合项目文档、行业报告、沟通记录等记忆资产。当高管需分析某赛道投资价值时，平台可自动关联“历史项目风险数据、当前市场趋势、创始人过往决策轨迹”，生成带证据链的建议报告——原本需要团队2周完成的分析，现在4小时即可落地，投资决策响应速度提升87.5%。
2. 游戏行业：NPC有了“专属记忆”
在某沉浸式开放世界游戏中，MemoryLake为NPC建立“双记忆体系”：“世界观记忆”包含游戏背景、阵营关系；“玩家记忆”记录玩家每一次关键选择（如帮助过哪个NPC、完成过哪些任务）。基于这些记忆，NPC会动态调整对话与剧情——比如玩家曾拒绝某任务，后续相遇时NPC会主动提及“上次你不愿帮忙，这次有更适合你的事”，实现“千人千面”的互动体验，玩家留存率提升40%。
3. 制造业：质量问题“秒级定位”
某汽车工厂将生产记录、设备数据、质检报告接入MemoryLake，构建“生产记忆库”。当生产线出现零件瑕疵时，AI可在1秒内检索“近3个月同类问题、对应设备参数、维修记录”，定位根因（如“某台机床200小时未校准”），相比传统人工排查（平均4小时），故障处理效率提升14400%。
四、行业意义：千亿赛道开启，记忆成AI Infra新核心
随着AI向认知智能演进，“记忆能力”已成为企业AI落地的关键胜负手。据Mordor Intelligence预测，到2030年全球AI记忆相关赛道规模将超280亿美元，成为与大模型、云服务并列的核心基础设施。
此前，传统云厂商虽有存储能力，但缺乏记忆理解与管理引擎；头部大模型厂商擅长生成，却受困于数据碎片化。而MemoryLake凭借“记忆-模型-数据”三位一体的全栈能力，已在与全球云大厂的竞争中展现显著优势——成本低50%、准确召回率高3倍、延迟快2倍。质变科技创始人离哲（占超群）表示：“AI的未来是记忆驱动的，就像云时代催生Snowflake，记忆时代将诞生全新的基础设施巨头。”
目前，MemoryLake已开放官网供企业试用，后续还将推出个人版产品。对于渴望通过AI提升效率的企业而言，这款“能记住、会管理、算得准”的记忆平台，或许正是突破落地瓶颈的关键钥匙。
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