红熊AI获 5500 万融资：补大模型 “失忆” 短板，AI 记忆科学撑起5亿估值

在AI客服这个看似红海的赛道里，几乎每个人都遇到过这样的尴尬：明明刚刚告诉AI你的会员账号，转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象，正是大模型在企业级应用中最大的痛点。

而成立仅一年的红熊AI，就凭着解决这个问题的“记忆科学”技术，刚刚完成了5500万元的Pre-A轮融资，投后估值高达5亿元。

5500万背后的资本逻辑

不看参数，看 “发票上的效果”

红熊AI的融资节奏：2024年种子轮500万元（估值5000万），2025年初天使轮1800万元（估值1.5亿），如今Pre-A轮融资后估值已跃升至5亿元。

领投方格睿丰投资的决策依据非常务实：“我们调研了30多家AI客服企业，大多数仍在强调‘理解准确率95%’这类技术指标，而红熊AI直接展示了某运营商的实际应用数据，自助解决率达98.4%、综合降本40%。”这种“用结果说话”的能力，精准契合了当前资本市场的核心诉求：相比参数竞赛，真正能为客户降本增效的落地能力更具投资价值。

据悉，格睿丰团队甚至专门赴运营商客服中心实地调研，确认红熊AI系统上线后人工坐席日处理量从80单降至25单，才最终决定领投。

天使投资人陈泳潮的“追加跟投”更具市场信号意义，这位以精准押注科技项目闻名的“江南股神”，不仅继续追加投资，还亲自促成了红熊与两家运营商的合作。“我投资的不是AI技术本身，而是‘懂产业的技术团队’。”他在投后会议上明确表示，红熊团队既理解AI的技术边界，又深知企业痛点，这种“，”的复合能力，在当下的AI创业圈中比博士学历更为稀缺。

从估值逻辑来看，红熊5亿估值的计算方式也颇具启示：摒弃了通用大模型“参数规模×团队背景”的虚高算法，转而采用“客户LTV（生命周期价值）×订单增速”的务实模型。

目前其签约合同金额已近6000万元，85%的续费率、13%的营业利润率（远超行业5%的平均水平），这些指标反而让当前估值显得“保守”而非高估。

记忆科学怎么给大模型 “装大脑”？

拆解 98.4% 解决率的核心

多数人将AI“记忆”简单理解为记住对话内容，而红熊的记忆科学实则是直指传统大模型三大瓶颈的系统工程：有限的上下文窗口、孤立的知识库，以及多端数据难以互通。

红熊通过动态记忆扩容突破token限制。传统大模型上下文长度普遍在4k-128k token（约3万-100万字），超出即“遗忘”。红熊将用户信息拆分为“核心、场景、临时”三级记忆结构，借助记忆唤醒算法灵活调用。某运营商测试中，用户跨5轮对话、间隔3天咨询同一套餐，AI仍精准关联历史，满意度提升37%。

其多模态知识融合能力打通了企业数据烟囱，用户可能在APP留言、电话投诉、社交平台反馈，传统AI无法串联，红熊却可构建统一记忆中枢。例如用户电话反馈“快递破损”，之后在APP上传照片，AI自动关联前后信息，无需用户重复解释。某酒店因此将客服解决率从62%提升至89%，因AI能记住用户之前提出“需要荞麦枕”，续住时主动确认。

更重要的是行业记忆模板，让AI真正理解业务细节，红熊为12个行业定制专属记忆体系：运营商场景需关联合约期与消费能力，电商售后需记忆物流与地址信息。这类模板大幅缩短上线周期——某银行系统从部署到使用仅21天，远快于行业平均的3个月。

从阿里 CTO 到 “AI 施工队”

如何拿下 6000 万订单？

从阿里CTO到创办红熊AI，温德亮的经历折射出中国AI行业正从技术导向转向应用落地。他带领团队选择了一条差异化路径：不做纯学术研究，而是聚焦解决企业的实际痛点。

在阿里任职期间，温德亮注意到某品牌客服团队中，30人每日重复处理“积分如何使用”这类基础问题，而AI系统却无法有效记忆用户信息。后在复星推动数字化转型时，他又发现各业务线的AI客服形成数据孤岛，导致用户跨业务咨询时需反复解释。这些经历让他坚定地以解决企业实际问题为创业方向。

红熊AI的团队组建也体现了这一务实理念：COO拥有运营商客服管理经验，CTO具备阿里达摩院技术背景，还有前DeepMind工程师专注算法优化。团队不盲目追求名校博士光环，更看重不同专业背景的实际互补。

在服务模式上，红熊AI采用分层策略：MaaS（模型即服务） 提供即插即用的AI能力，私有化部署 确保数据安全与合规，SaaS订阅 则降低中小企业使用门槛。多元化的架构使其覆盖了不同规模和需求的客户。

商业模式上，红熊采用“油电混合”方案：全AI托管提升效率，人工服务处理复杂问题，人机协同则实现优势互补。AI可将包含历史交互的“记忆包”同步给人，避免重复询问；人工处理经验也反哺AI进化。某运营商采用后，坐席单次处理时长从15分钟缩至8分钟，日均处理量提升87.5%。

目前，红熊客户集中分布于特定行业：运营商占45%，文旅酒店25%，电商和金融各15%。这些高频咨询、数据量大的场景与其记忆科学优势高度契合，85%的续约率体现了市场认可。

截至2025年，红熊已签约合同金额近6000万元，年度目标为1.3亿元，预计营业利润率超13%，展现出扎实的商业化进展。

红海赛道里的 “记忆尖刀”

企业级AI客服市场已成红海：网易云商背靠阿里生态，沃丰科技长于数据分析，智齿科技聚焦中小客户，蚂蚁金服也刚推出“数字蚂力”加入竞争。红熊AI能够突出重围，关键在于不走寻常路，拒绝同质化内卷。

与传统客服厂商相比，红熊的优势在于构建了“记忆壁垒”。尽管网易、智齿等支持全渠道接入，但用户跨渠道咨询时常常出现信息断层；红熊则以记忆系统为核心，再扩展渠道能力。某电商同时使用智齿处理“订单查询”和红熊处理“复杂售后”，结果显示红熊解决率高32%，因其可准确记忆用户历史售后记录。

与跨界大模型厂商相比，红熊的优势在于行业深度。蚂蚁“数字蚂力”可解析保险条款，但红熊能结合用户“3年前投保记录、健康状况”等信息推荐合适产品，使其转化率提升18%。某保险客户评价：“通用大模型懂保险，红熊懂的是我们的保险。”

红熊的另一护城河来自数据积累，已拥有10亿条企业客服对话数据，并非普通互联网文本，而是带有行业属性的结构化记忆数据。例如“用户反映流量不够”在运营商场景代表“超套餐”，在电商场景则可能是“直播需求”，这种细分逻辑，是通用大模型难以具备的。

结语

在AI泡沫逐渐消退的2025年，资本正在变得更加理性，投资人不再为虚幻的技术故事买单，而是更看重实实在在的营收能力和客户价值，那些能够真正理解企业需求，并用AI技术解决实际问题的公司，将成为下一个投资风口。

记忆科学可能只是AI应用的一个细分领域，在AI落地的下半场，深度比广度更重要，专注比泛化更有价值。这给所有AI创业者一个启示：别追风口，挖痛点，你不需要改变世界，只需要解决一个具体问题。当别人还在为参数疯狂时，沉下心做点实在的，反而更容易摸到钱。

文章来自于微信公众号“中鲸社”，作者是“Z深流”。