巨头入局！AI“记忆层”成兵家必争之地，新万亿生态浮现
想象一个能记住你所有喜好、习惯和工作历史的AI同事，它不再每次对话都“重新认识”你，而是能持续学习和积累，成为你最了解你的数字伙伴。
在杭州一家电商公司里，智能客服系统刚上线就遇到了麻烦。虽然AI能回答标准问题，但每当用户说“还是上次那个问题”或“按我上次说的偏好推荐”，系统就会陷入混乱。它记不住跨会话的信息，每次对话都是“初次见面”。
这个问题正在成为整个AI行业的瓶颈。随着Agent（智能体）越来越多地进入实际工作流，一个核心缺陷暴露无遗：AI很聪明，但记性很差。2026年，行业共识正在形成——真正的护城河不再是工具的多寡，而是记忆的质量与连续性。
01 AI大脑的本质是“金鱼记忆”？
当前的AI，本质上是“金鱼记忆”。你告诉它“我对海鲜过敏”，聊到第十轮，它可能依然热情推荐海鲜自助。这不仅影响体验，更在企业服务中造成真实的业务损失。
过去两年，行业尝试用两种方式解决记忆问题：更长的上下文窗口和RAG（检索增强生成）。但两者都有致命缺陷。
上下文窗口的陷阱在于，简单地把所有历史对话塞给模型，就像让一个人同时阅读堆积如山的杂乱文件——信息越多，找到重点越难，计算成本也越高。这无法应对持续增长的真实业务数据流。
而传统的RAG技术更像一个被动的档案库，只在被提问时才翻找资料。它无法主动理解信息之间的关联，更难以支撑长期协作中的经验沉淀和纠错。其数据更新通常以周为单位，完全跟不上实时协作的节奏。
因此，无论是普通用户重复输入偏好，还是企业因AI忘记规则而导致的客户投诉，都指向同一个结论：记忆需要被抽象为独立的、可管理的系统能力。这不仅是功能升级，更是整个AI思维的转换。行业正从“模型时代”、“智能体时代”，迈向以长期记忆和连贯人格为核心的“认知时代”。
02 记忆系统的升级之路
2023至2025年间，全球出现了十几种不同的记忆技术路线。
图片来源：极客公园
第一代：轻量插件，解决“有无”问题
以Mem0为代表，在2024年提供了“自动抽取-存储-检索”的简单方案。它的意义在于让开发者首次能用几行代码给AI增加记忆，但其过度抽取、长期一致性弱的缺点也很明显。
第二代：专业服务器，面向企业级需求
以Zep为代表，将记忆抽象为独立的服务，使用时序图谱来维护信息的关联，注重稳定性和可部署性。在专业评测中，其表现（LoCoMo基准测试准确率约85%）远超早期方案（约60%-70%）。
第三代：记忆操作系统，构建认知架构
2025年下半年，以MemOS、EverMemOS等为代表的系统，开始用“操作系统”或“大脑”的隐喻重构记忆。它们不再把记忆当作外挂数据库，而是视为具备生命周期、需要分层调度和统一治理的系统资源。
这类系统通常采用三层架构：
- 明文记忆：存储可解释、可编辑的业务事实和用户偏好。
- 激活记忆：像电脑内存，处理短期任务状态，需要快速读写。
- 参数记忆：沉淀低频更新、高复用的通用知识和能力。
一个优秀的记忆操作系统，需要像人类大脑一样，对不同类型的信息进行差异化管理，并精准调度。例如，国内团队记忆张量开发的MemOS，在其构建的评测体系下，表现出领先行业的性能。而另一家初创公司红熊AI开源的“记忆熊”系统，在实际客服场景中，将多轮对话的Token消耗降低了97%，并将知识遗忘率压至0.1%以下。
这场技术演进的核心，是让AI的记忆从“静态存储”变为可调度、可演化、可治理的动态资产。
03 平台入口的“记忆闭环” vs 第三方的“记忆迁移”
当记忆的价值被广泛认可，产业力量开始沿着两条截然不同的路径布局。
第一条路：模型厂商的“入口闭环”战略
以OpenAI、谷歌、Anthropic为代表的巨头，正努力将记忆能力深度集成到自己的产品中。OpenAI的CEO山姆·奥尔特曼将记忆功能称为“整个系统里我个人最期待的部分之一”，并展望AI未来能记住用户生活的每一个细节。
谷歌则在其模型中试验更先进的记忆架构。在一项名为 ReasoningBank 的研究中，谷歌让AI能从自己的成功和失败经验中提炼结构化记忆，从而实现自我进化，在部分任务上的有效性提升了高达34.2%。
图片来源：论文《ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory》
Anthropic也在其Agent产品中计划引入知识库，以获得永久记忆能力。
这条路线的逻辑是清晰的：通过打造“更懂你”的深度个性化体验，将用户锁定在自己的生态内，强化产品黏性和入口价值。
第二条路：第三方的“记忆迁移”路线
另一批玩家，如记忆张量等，则选择成为中立的“记忆层”供应商。他们的核心主张是 “记忆应该跟人走，而不是跟某个平台走”。
这些团队推出的产品，旨在让用户或企业能够管理一份跨平台、可迁移的统一记忆档案。当用户切换不同的AI助手时，记忆可以无缝同步。在企业端，这种独立记忆层能更好地满足组织内多部门、多Agent协作时所需的记忆隔离、权限管控和审计等复杂治理需求。
这两种路线背后是不同的产业逻辑：前者试图让记忆成为用久，后者则想让记忆能随时迁移。在行业早期，两者很可能长期共存、相互竞争。
04 记忆赛道的机会与挑战
记忆赛道爆发的驱动力是明确的。对于企业，记忆系统是降本增效的利器。实际案例显示，引入专业记忆系统后，AI自助解决率可达98.4%，人工替代率达70%。
数据来源：Memory Bear . AI记忆熊在线应用
对于个人用户，拥有长期记忆的AI将从工具变为真正的伙伴。无论是持续辅导你学习的教育AI，还是熟知你健康状况的健康助手，其价值都将因其“记忆力”而成倍增长。
这个新蓝海也吸引了资本的目光。海外AI Agent初创公司（其核心能力依赖记忆）融资活跃，例如德国公司n8n的估值已达到25亿美元。
然而，这片蓝海下也布满暗礁：
- 技术挑战巨大：构建能同时处理海量数据、保证精准调度、又控制好成本（存储与算力）的记忆系统，是极高的工程门槛。
- 商业模式待验证：用户愿意为“更好的记忆力”支付多少溢价？独立的记忆服务该如何定价和收费？
- 数据隐私与安全：一个记住你一切的AI，也意味着巨大的隐私风险。如何确保记忆资产的安全、合规、可控，将是行业的生命线。
05 从工具到伙伴，记忆定义AI的最终形态
AI的发展史，正是一部“外化”史——将人类的能力逐一赋予机器。当它有了语言（大模型）、有了手脚（工具调用），下一步，必然是赋予它时间的维度：记忆。
拥有了连续记忆的AI，将完成从“聪明但健忘的工具”到“可积累、可演化的伙伴”的终极一跃。这不仅会催生新的技术巨头和投资机会，更将深刻地重塑我们与数字世界交互的方式。
未来的竞争，或许不再仅仅围绕谁的模型参数更多，而将围绕谁更懂你，并且能安全、持续地记住和运用这份“懂得”。你的记忆，终将成为AI世界里最有价值的资产。
