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記憶,制衡模型、算力的第三極|愛分析訪談
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愛分析ifenxi
2026-07-30 08:00
需要最新微控制器編程規范與調試指南?
【8.13 上海】西門子AI原生設計重構芯片到系統全鏈路|7大論壇解密
交流一開始,
范承工
先演示了個人記憶管理工具MemoryBox。左側是life、work等不同的記憶空間,右側是導入近千個ChatGPT歷史會話,以及同步進來的本地文件。
這個演示真正想證明的,不是又多了一個AI入口,而是一件更底層的事:當一個用戶在從ChatGPT換到Gemini,再換到Claude,
真正不該跟著入口一起丟失的,就是個人記憶。
這個判斷背后,是范承工過去20多年做存儲形成的直覺。作為
MemVerge聯合創始人
,他又做了開源項目MemMachine,并在準備推出新產品MemoryBox。
在范承工看來,AI下一階段不只是在比模型能力,也在比誰掌握記憶的歸屬權。再往下一層看,這場記憶的所有權之爭,其實是一場更深的基礎設施遷移:AI的存儲,正在被記憶重寫邏輯。
核心觀點
記憶正在獨立成層。
2025年起運營商深度下場,憑借成本與補貼優勢斬獲大廠過半訂單,并直接沿用了第三方培養成熟的供應鏈。傳統第三方服務商要么退出競爭,要么降格為分包商并背負二次結算風險。
記憶不是一個桶。
情景記憶、語義記憶、程序記憶和文檔記憶,對應的是四套完全不同的治理邏輯。記憶真正難的不是存儲下來,而是壓縮、去重、召回和沖突管理。
模型可以集中,但記憶不能。
大模型可以共享公網數據訓練,但長期記憶天然是私有數據,所以local first、數據主權、記憶主權為成為長期架構選擇。
統一記憶層不會由模型廠商完成。
大廠一定會持續補齊各自的記憶,但跨模型、跨Agent、跨應用共享的記憶層,會長期存在獨立空間。
個人記憶是入口,組織記憶是商業化主戰場。
當記憶開始沉淀團隊經驗、任務流程和組織know-how,它爭奪的就不再是一個功能,而是企業的能力底座。
以下為本次訪談實錄,在不改變原意基礎上略有修改。
01
記憶重寫AI時代的存儲
愛分析:你過去做了20多年存儲,現在做記憶。如何看待記憶和存儲之間的關系?
范承工:
對我來說,這兩件事在理念上是相通的。計算系統最核心的三件事,本來就是計算、存儲和通信。到了AI時代,大模型是新的計算層,
記憶就是新的存儲層。
當然,AI時代也還需要通信,但這三個核心功能沒有變。
順著這個邏輯往下走,你會發現,記憶就是AI時代處理信息的新存儲方式。它存的不再只是文件和表,而是用戶的歷史、偏好、任務過程、關系和經驗沉淀。
愛分析:之前的存儲層,數據庫扮演了核心角色。AI時代,數據庫的價值會被削弱?
范承工:
這是個很尖銳的問題。我的看法是,數據庫不會被淘汰,但它不會再是一統江山。傳統數據庫技術仍然很重要,也一定會繼續成為現代系統的一部分,只是大模型進來以后,數據處理、數據保存、數據查詢等方式都會發生變化。
所以你如果問我,數據庫的占比會不會下降,我覺得會有新的元素進來,傳統體系在整個系統里的占比可能會下降,
但數據庫、文件系統這些東西都會繼續占有一席之地。
就算未來真的有專門的記憶模型,很多內容也是要通過別的層來寫入、整理進去的。將來的記憶系統會更復雜,數據庫只是其中一個部分,不會等于全部。
愛分析:怎么判斷現在記憶市場所處的階段?很多人會覺得,模型廠商在這件事上還沒有真正發力。
范承工:
我不認為他們沒有發力。過去12-18個月,至少美國這邊的模型廠商,一直在逐漸加強記憶能力。ChatGPT有短期記憶、長期記憶系統,跨會話的profile memory也一直在進步。Gemini有persistent context,Claude也有自己的記憶系統。
所以,如果你只用一個模型,它的記憶能力其實已經越來越強了。大廠不是不做,而是在做自己模型內部的記憶。
愛分析:大廠做記憶,還是作為AI超級應用的附屬功能在做?
范承工:
是的,大廠不太會主動支持別家模型。它的盈利模式本來就是靠模型,記憶也是增強模型粘性的一部分。可現實不是單模型世界,個人會切不同的模型,企業也會同時用多個模型、多個Agent、多個App,而跨模型記憶、多Agent共享記憶、統一記憶層,主要還是創業公司、開源項目和新團隊在做。
我不認為模型大廠在記憶上會一統江湖。
大廠的記憶肯定有受眾,但獨立記憶系統也一定有空間。
愛分析:企業為什么還沒有大規模把統一記憶層建起來?
范承工:
因為大多數企業還沒有發展到多Agent階段,問題往往集中在一個場景里,比如coding、客服、某個單點Agent,還沒有走到通盤考慮架構那一步。所以,多數企業還沒有把多個App、多個模型放在一個共享記憶體系里統籌起來。統一記憶層這件事的方向我覺得是明確的,但時機還沒有完全成熟。
02
記憶不是一個桶:四類記憶,四套治理邏輯
愛分析:怎么定義記憶?
范承工:
我覺得記憶這個領域挺復雜的,至少先要分類型。
第一類是情景記憶episodic memory,也就是具體發生過的事。
什么時間、和什么人、在什么地點做了什么,又會分短期和長期,長期情景記憶還會經歷合并、去重、沖突解決這些過程。
第二類是語義記憶semantic memory,也就是從很多情景記憶里提煉出來的穩定總結。
第三類是程序記憶procedural memory,也就是怎么做事。
比如一個任務怎么拆步驟,我平時怎么表達,怎么present,skills在某種程度上也可以看成procedural memory的一種。
再寬一點,還有
文檔記憶document memory,也就是文件、知識、知識圖譜這一類沉淀下來的內容。
不同的記憶類型,寫入、更新、查詢、召回方式都不一樣。你不能把用戶偏好、任務過程、操作步驟、文檔內容,全都塞進一個大倉庫里,然后期待系統自己把它們分清楚。真正好的記憶系統,不只是把東西存下來,而是要知道什么該被提煉成semantic,什么該保留為episodic,什么應該沉淀成procedural。
愛分析:從長期看,會不會出現大一統的記憶架構,可以同時針對這四類記憶?
范承工:
我覺得會有,而且很可能不止一個。應該會有一類比較完整的記憶技術,能把episodic、semantic、procedural、document這些都覆蓋掉。
但這里有一個前提,記憶不會像大模型那樣變成一個所有人共用的大池子。
記憶天然是私有的、私人化的東西。所以它可以有比較統一的技術架構,但不會是所有人的記憶都進同一個系統里統一處理。
愛分析:現在大模型自己的記憶,覆蓋了哪些類型?
范承工:
以ChatGPT為例,一個會話里的記憶,本質上是短期記憶,長期記憶更接近語義記憶,也就是用戶的profile記憶。真正的長期情景記憶還沒有覆蓋到,程序記憶也還沒有成熟。
愛分析:技術實現上,你看到的主流路線有哪些?
范承工:
第一類是向量數據庫,
把內容做成embedding,然后在向量空間里做語義查詢,這個最早是RAG在采納,后來也成了記憶項目的重要一環。
第二類是在向量基礎上增加重排序。
向量檢索的結果,再加上模型的重排序判斷,相關性表現更好。
第三類是圍繞時間和地點來組織記憶,
因為記憶跟時間關系特別深。
第四類是現在很多智能體在用的markdown文件方式,再疊加不同檢索。
第五類是更進一步,直接做專門的記憶模型,把長期記憶訓練到模型里。
未來還會有別的方法出來,但目標都一樣:讓記憶變成一個可整理、可壓縮、可去重、可做沖突管理的系統。
03
記憶是與模型、英偉達相制衡的力量
愛分析:MemoryBox現在核心的產品理念是什么?
范承工:
很簡單,就是我的記憶我做主。記憶和大模型不一樣,大模型訓練的數據,很多來自公開互聯網,是public data;可記憶是私人的,是個人化的,或者是企業自己的。你不可能把我和你的記憶混在同一個系統里處理。
所以,我們的中心觀點就是
做私有記憶,無論是個人還是企業,都應該有自己的一套記憶系統,
我們提供的是這套軟件,而不是把所有人的記憶收進一個公共池子。
愛分析:這也是為什么會把MemoryBox做成一個獨立產品?
范承工:
對。MemoryBox是我們面向終端用戶推出的產品,它可以裝在你的電腦、手機,或者你自己的網盤里。所有記憶都存在那里,我們看不到,只有主人能看到。它可以接入文件系統,也可以接入你和各個AI的對話歷史,把這些內容整理成不同的記憶空間。你可以選擇其中一個記憶空間,作為上下文去和一個或者多個模型交互。
我可以把所有ChatGPT對話都導進來了,我的本地文件、網盤里的文件,也都可以同步進來。它們最后不會只是堆在一個列表里,而是會組織成不同的記憶space,比如life、work,或者某個具體項目。
愛分析:只同步對話歷史,會不會丟失一部分記憶?
范承工:
原始對話記錄都會進來,這是最重要的。基于這些記錄,我們自己也可以再去做總結,比如提取persona,做profile memory。ChatGPT自己替用戶做的長期記憶,這個可以通過prompt去盡量導出,但是不是100%也不好說。
愛分析:Palantir的CEO最近也在表達對于模型廠商的不滿,美國市場已經把local first、privacy first提到很重要的位置了?
范承工:
這里面確實有一個很強的張力。一方面,模型廠商現在越來越強,無論在美國還是中國,話語權都很高;另一方面,越來越多的個人和企業也會意識到,不能把自己的數據、知識和記憶,一下子都交出去,大家會強調數據主權、記憶主權。
AI領域需要能夠與英偉達、基礎模型形成制衡的力量,所以我覺得local first不是唯一答案,但一定會成為長期潮流之一。
愛分析:除了local first,還有哪些技術路徑能進一步保護記憶和隱私?
范承工:
有幾個方向。第一,以后很多企業,甚至一部分個人用戶,都會通過模型路由進入混合模型模式。小模型越來越好了,企業除了用大模型,也會部署自己的模型。有些對privacy很敏感,或者其實不需要大模型完成的任務,可以先在自己的模型和自己的記憶系統里做,只有必須的時候,才把請求路由給外部大模型。
第二,如果還是要和外部模型交互,也可以做一些信息脫敏掉,用別的identity替換,盡量降低隱私暴露。
換句話說,ownership不只是一句價值宣言,它會反過來決定系統怎么部署、模型怎么路由、記憶怎么保管。
04
先做個人入口,再去做組織記憶
愛分析:像LoCoMo、LongMemEval這些評測,離真實場景還有多遠?
范承工:
我覺得這些當然有價值,它們是在技術上衡量information retrieval system的一個很好開始。但這個領域發展很快,很多benchmark現在已經有點淺了,大家都能做到比較高的分數。
愛分析:你們內部使用的評測體系看重什么指標?
范承工:
主要有兩個。
第一個是回答質量提升。
如果沒有記憶,AI可能只有30分,有了記憶之后,它能答到80分,這是非常有體感的。
第二個就是節省token cost。
如果系統能把過去的內容記住、整理好、按需調出來,你就不需要每次都把長上下文重新喂進去。
第三,我們也會看記憶系統自己要消耗多少token。
第四是延遲,也就是這套系統對速度和整體性能有什么影響。
簡單說,就是既看benefit,也看cost,不能只說加了記憶以后更聰明了,卻不看系統自己變重了多少、慢了多少、貴了多少。
愛分析:為什么會從面向開發者的開源項目MemMachine,再往前走到終端用戶產品MemoryBox?
范承工:
開源產品主要面對的是開發者,尤其是agent developer。對這一類人來說,開源很重要,因為他們要知道你的機制是什么。
但現在一個變化是,很多做記憶的人都把它當成一個偏后端、偏輔助的能力,幫助Agent或者App去工作。這個當然沒錯,記憶確實有這一面。但我們覺得,記憶對普通個人用戶也是一個非常親切、非常核心的概念。
因為作為人,記憶本身就是我們獨特性的來源。很大程度上,我其實就是我的記憶堆積而成的。所以在AI時代,怎么保護自己的記憶,怎么讓記憶真正為我所用,而不是被平臺拿走,這件事本身就可以成立為一個產品。
愛分析:之前MemoryBox團隊的2B經驗很強,做記憶選擇從2C切入的原因是什么?
范承工:
我覺得在AI領域,2C和2B的邊界其實在變模糊。我們第一版用戶雖然是個人用戶,但很多人本身就是professional,場景也主要是productivity、工作場景。從這里往企業去轉,是比較自然的。
所以,我不覺得2C和2B是完全割裂的路徑。市場推廣、銷售方式當然不一樣,但從產品架構和技術上,它們是相通的。個人記憶先成立,很多東西往組織層走,會更自然。
愛分析:2026年和2027年有什么核心目標?
范承工:
今年我們最重要的目標,是做出一個用戶真的喜歡、真的愿意持續使用的產品。如果能做成現象級產品當然更好,但至少先要做出一個有生命力的記憶產品,給用戶一個新的AI體驗。
到了明年,我們希望在這個基礎上,進一步夯實記憶底座。除了個人記憶,還要把組織記憶做出來。那時候,我們既服務個人用戶,也服務企業用戶。
我覺得
這條路線既有可能出現現象級產品,也有很清晰的商業化空間,尤其到了組織記憶階段,商業路線會更明確。
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電源圈里有一句話叫做:世界上最遙遠的距離不是語言差異無法溝通,而是公式擺在面前不會運用。公式不僅僅是數學或科學中的符號堆砌,它們往往是前人智慧和經驗的結晶,是對現實世界某種規律或現象的數學描述。下面,我將嘗試以一種較為通俗易懂的方式,解讀電源設計中的一些公式是如何得來的。充分地理解公式遠不止于記住它的形式和計算結果。真正的要義在于融會貫通,在于從掌握走向自如運用。1、濾波電容計算圖1.1 整流濾波電路及其波形(圖片來源于網絡)為了方便計算,我們取一個極端,假設電容一直處于放電狀態,那么圖1.1(
愛上電路設計
2026-07-30 14:55
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不同電流等級圓形防爆連接器選型對照表與載流安全冗余設計
摘要在防爆電氣設計中,只參照芯數選型而忽略額定載流量,長期滿負荷運行會出現插頭發熱、接觸面氧化、IP67 密封受熱老化等問題。結合常用 3 針 3 孔、4 芯、5PIN、8PIN 圓形防爆連接器,制作分級電流參數對照表,區分冷壓免焊接、焊接兩種接線結構的安全載流數值,設置合理電流冗余系數,搭配使用環境修正參數,規范防爆接近開關連接器、防爆法蘭插座的選型計算方式。關鍵詞圓形防爆連接器,載流參數表,防爆法蘭插座,防爆端子接頭,IP67 防爆防水接插件1 產品概述圓形防爆連接器觸點載流能力由插針直徑、
用戶1783664076620
2026-08-03 09:18
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性能翻倍·功耗減半!RK3572八核核心板,重構嵌入式計算新標桿
行業痛點凸顯,飛凌嵌入式FET3572-C重磅登場工業4.0與AIoT發展下,嵌入式核心板作為設備“工業大腦”,面臨性能與功耗的雙重考驗——既要支撐復雜算法和多路數據處理,又要兼顧便攜設備、工業終端的低功耗需求,傳統核心板“高性能必高功耗”的困境制約設備升級。為此,飛凌嵌入式推出基于RK3572處理器的FET3572-C核心板,以2×Cortex-A73+6×Cortex-A53八核架構為核心,實現“性能翻倍、功耗減半”的突破,為中高端嵌入式場景提供優質算力底座。八核異構架構,解鎖性能功耗最優解
飛凌嵌入式
2026-07-31 09:47
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過CE/FCC系列認證WIFI模塊選型參考
長期專注WiFi領域,也算是行業老兵了!同行閑聊中,時不時能提起我和我們!從疫情起,國產替代風生水起,起起落落,大浪淘沙,生存下來的都是強者! WiFi模塊應用廣泛,對于高端市場和特定市場,要求WIFI模塊需要過CE/FCC之類的認證,也就是說沒有認證的模塊,不具備導入產品設計.接下來就和大家聊聊認證模塊選型參考! WIFi模塊硬件方面主要考慮以下九點特性: 1
納拓科技
2026-07-31 17:56
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從40億到150億美元:光芯片的黃金十年,國產替代窗口只有2-3年
光芯片,正在從光模塊的“配角”逆襲為AI產業鏈的“命門”2026年3月,英偉達一紙公告震動整個光通信行業——分別向Lumentum和Coherent各投資20億美元,合計40億美元。這哪是什么財務投資,這是一次對AI基礎設施關鍵環節的“掐尖式”卡位。光芯片,這個曾經被市場當作光模塊BOM表里一個標準配套元器件的東西,正在成為AI產業鏈上“卡位”最強、話語權最硬的環節。一、為什么是光芯片?老黃早就把話挑明了英偉達CEO黃仁勛的原話是:數據傳輸速度已成為人工智能發展的新瓶頸。AI集群從萬卡級往十萬卡
用戶1774416745629
2026-07-31 11:22
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霍爾與差分運放電流采集
一、霍爾電流采集11、單芯片介紹MLX91208 是一款采用 Tria?is? 霍爾技術的單片傳感器 IC。傳統平面霍爾技術僅對垂直于 IC 表面施加的磁通密度敏感。IMC-Hall? 電流傳感器對平行于 IC 表面施加的磁通密度敏感。這一特性是通過集成磁集中器(IMC-Hall?)實現的,該集中器作為額外的后端工藝步驟沉積在 CMOS芯片上。IMC-Hall? 技術已通過汽車級認證。該產品是一款單芯片霍爾傳感器,其輸出信號與水平施加的磁通密度成正比,因此適用于電流測量。它非常適合用作開環電流傳
愛上電路設計
2026-07-30 14:51
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愛分析ifenxi
愛分析ifenxi是專注于AI市場的研究咨詢機構
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