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AI记忆赛道杀出「融资收割机」：记忆张量亿元Pre-A落定，四家产业巨头同台押注
7月20日，AI记忆赛道迎来一笔标志性融资。记忆张量MemTensor宣布完成亿元Pre-A轮融资，由华为哈勃、荣耀战投、商汤国香资本、深创投、和玉资本联合投资。这家公司成立不到两年，便在AI记忆领域构建起从理论到系统的完整技术闭环，其核心产品MemOS记忆操作系统在14款主流框架对比中综合性能排名第一，Token消耗降低近七成。
Pre-A轮即集结华为哈勃、深创投、商汤国香、荣耀战投四大产业巨头，这一投资方阵容在早期AI项目中并不多见。加上此前近亿元天使轮（孚腾资本、算丰信息、中金资本），记忆张量累计融资已达数亿元，资本对AI记忆赛道的押注正在加速。
记忆张量由创始人兼CEO熊飞宇于2024年11月在上海创立。熊飞宇曾任阿里巴巴集团业务中台数据智能负责人及淘宝天猫数据平台负责人，主导构建了千亿级数字商业知识图谱和国内首个零售行业知识交互大模型。2023年7月，他在上海算法创新研究院牵头组建大模型中心， Memory³分层记忆理论及相关基模训练即为这一时期的核心成果。
团队配置同样亮眼。首席科学家杨泓康毕业于普林斯顿大学，师从鄂维南院士；CTO李志宇为人大博士，曾在阿里巴巴和小红书负责算法研发与商业化落地；顾问团队包括鄂维南院士及上海交通大学人工智能学院多位教授。团队平均年龄不到30岁，成员来自普林斯顿、北大、上海交大等顶尖高校及知名科技企业。
技术路线上，记忆张量形成了从Memory³到MemOS再到记忆原生基模的递进式路径。MemOS记忆操作系统于2025年在WAIC发布，基于Memory³分层记忆理论，将AI记忆划分为参数记忆、激活记忆和明文记忆三层，通过统一运行时管理，使长期状态能够跨任务、跨推理过程被隔离、复用和持续维护。记忆张量将这套方法论概括为“记忆工程”——把记忆从模型的附属功能，转化为可定义、可度量、可调度、可审计的系统资源。
据公司披露，MemOS在涵盖14款主流记忆框架的对比评测中综合性能稳居第一，在长程复杂Agent任务上Token消耗量降低近70%。与此同时，公司正推进代号为Metis的记忆原生通用基座模型，探索将长期记忆、持续学习和抗遗忘机制内化到模型训练与推理过程之中。
本轮融资将用于持续推进MemOS迭代、Agent和记忆基础设施产品化、重点产业场景落地，以及记忆原生通用基座模型研发。深创投方面判断，大模型产业正在从参数规模竞争进入系统化落地和产业级部署的新阶段，模型能否长期运行、沉淀经验并形成可治理的状态资产，正在成为下一阶段AI基础设施的核心命题。
目前，记忆张量产品已进入端侧硬件、金融、工业等领域，半年内实现数千万商业化签约，并于2026年入选省级创新型中小企业。当AI从一次性响应走向长期运行，记忆正在成为Agent时代的新基础设施。谁能更好地管理长期记忆与状态资产，谁就更有机会成为下一代AI应用生态中的关键系统层。
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