💰 AI 记忆 · 融资速递
前华为高管深圳创业做 AI 记忆，半年连拿 3 轮数亿元融资
8 月 12 日，AI 记忆基础设施创企 MemoraX AI 宣布完成数亿元种子++轮融资，由北洋海棠基金、尚势资本、仁爱资本联合领投。这是其成立不到半年拿下的第 3 轮大额融资。
综合公开信息•
2026-08-12•
全文约 3 分钟读完
#MemoraX AI
#AI 记忆
#种子++轮
#华为系创业
第 3 轮
不足半年 · 三轮连续大额融资
数亿元
种子++轮融资规模
↓ 30%
记忆场景 Token 消耗
⚡ 30 秒速览
- 融了多少：完成数亿元种子++轮融资，北洋海棠基金、尚势资本、仁爱资本联合领投，光源资本任独家财务顾问。
- 谁在创业：创始人郝建业，前华为决策推理实验室主任、天津大学教授，学术与产业双栖背景。
- 技术成色：多模态记忆榜单 Mem-Gallery 与 ATM-Bench 双第一，Token 消耗降低 30%。
- 产品落地：Coding Agent 记忆产品已支持 Codex、Claude Code；交互式娱乐场景支持上千轮连续交互。
- 商业化信号：已与华为云签署战略合作，是华为云大模型战略合作厂商中唯一聚焦长期记忆的企业。
01发生了什么 一家「记忆」公司的融资节奏
MemoraX AI 成立于 2026 年 3 月，总部位于深圳，公司全称「深圳忆纪元科技有限公司」，专注于大模型长期记忆能力构建。本轮种子++轮融资由北洋海棠基金、尚势资本、仁爱资本联合领投，光源资本担任独家财务顾问。
值得注意的不是金额，而是节奏。
从 4 月种子轮、5 月种子+轮到 8 月种子++轮，这家公司用不足半年时间连续拿下三轮大额融资——早期项目里，这种密度并不常见。
3家联合领投资方
3轮不足半年
数亿元本轮融资规模
2026.03公司成立
注：融资节奏从 4 月种子轮起算，至 8 月种子++轮，间隔约 4 个月。
02为什么可信 创始人的双栖履历
资本密集下注，赌的首先是创始人。
郝建业的履历横跨学术界与产业界——这是做底层技术创业最稀缺的组合。他本科毕业于哈尔滨工业大学，博士毕业于香港中文大学，方向是博弈智能；随后在 MIT-新加坡科技设计大学联合项目从事博士后研究。2015 年回国任教天津大学，组建了国内最早系统开展深度强化学习的研究团队之一。
2015
回国任教天津大学
成立深度强化学习实验室，国内最早系统开展该方向研究的团队之一
学术期
国家优青 · 全球前 2% 科学家
ICML / NeurIPS / ICLR 等顶会论文 100 余篇，最佳论文奖 4 次，NeurIPS 竞赛冠军 4 次
华为期
决策推理实验室主任 → 大模型算法实验室主任 → 医疗军团技术总裁
华为决策智能方向首席专家；成果落地工业软件、自动驾驶、5G 网络优化、具身智能等场景
2026.03
成立 MemoraX AI
聚焦大模型长期记忆，总部深圳
谷歌学术引用15,136次
CCF-A 类国际会议论文100+ 篇
国际会议最佳论文奖4次
NeurIPS 竞赛冠军4次
近两年三大顶会成果产出全球 Top 10
注：学术影响力数据综合自天津大学实验室主页及公开学术档案。
03它能做什么 记忆，做成标准化的产品
那么，这些钱要烧出什么产品？
MemoraX 的产品思路很清晰：把「记忆」做成 Agent 的标准化基础设施，而不是某个模型的内置功能。
💻 Coding Agent 记忆产品 已商用
- 支持 Codex、Claude Code 等主流编程 Agent
- 持续理解项目上下文，复杂长程任务不「断片」
- 减少重复解释与上下文断档，提升开发效率
适用人群：软件开发团队与独立开发者 — 减少长程任务中的重复劳动。
🎮 交互式娱乐记忆引擎 千轮级
- 上千轮连续交互中实现动态记忆沉淀与召回
- 保障角色、关系与世界状态的长期稳定性与一致性
适用场景：游戏、虚拟角色、互动叙事 — 让交互对象「记得你」。
🧠 通用记忆基础设施 双榜第一
- 文本记忆：超长上下文 + 时序推理能力突破
- 多模态记忆榜单 Mem-Gallery、ATM-Bench 双第一
- 记忆场景 Token 消耗降低 30%
行业意义：以更低成本获得稳定记忆，是 Agent 规模化的关键前提。
04为什么能做到 三层记忆技术体系
产品背后，是一套完整的记忆技术体系。
在 Mem-Gallery 和 ATM-Bench 两个多模态记忆权威榜单上，MemoraX AI 均位列第一。
注：柱形仅作示意，两个榜单均排名第一，具体评测口径以官方公布为准。
支撑榜首的，是一套三层记忆技术体系：
可学习记忆策略引擎→记忆基模→自演进 Agent Harness
注：三层架构分别对应记忆的策略层、模型层与执行层。
这套体系与主流方案的分野，在于「记什么」和「怎么记」——不是无差别缓存一切，而是让记忆可学习、可演进。
传统方案
靠无限扩大上下文窗口「硬撑」，Token 成本随长度线性增长，长程任务早期信息易丢失。
MemoraX 方案
可学习记忆策略 + 记忆基模，关键信息主动沉淀与召回，记忆场景 Token 消耗降低 30%。
05商业化进展 华为云战略合作已落地
记忆不是实验室概念，商业化已经开始。
目前，MemoraX 已与 华为云正式签署战略合作，成为华为云大模型战略合作厂商中唯一聚焦长期记忆赛道的企业。同时，其技术能力已向多个行业头部客户开放。
华为云战略合作 · 唯一长期记忆赛道厂商
医疗健康头部客户合作
智能家居头部客户合作
智能穿戴头部客户合作
具身智能头部客户合作
06编辑判断
编辑核心判断
模型参数竞赛趋于平缓，上下文窗口并非万能解药——记忆，正在成为 Agent 从「聪明」走向「可信」的下一块基础设施。资本用不足半年三轮融资投票，押注的是一个共识：没有长期记忆的 Agent，做不了长期主义的事。但记忆赛道仍处早期，榜单第一不等于商业验证；谁能把记忆成本打到规模化阈值，谁才真正定义这个品类。
接下来，值得关注什么？
- 融资后，B 端与 C 端记忆模块能否标准化量产
- 与华为云的战略合作，能否落地为可复制的行业方案
- 记忆成本曲线，能否在规模化中持续下探