AI 正在成为顶尖年轻商业人物的主要来源。9月22日，国际商业媒体《财富》发布 2026 年「中国 40 位 40 岁以下的商界精英」榜单，40 位上榜者中有 18 位来自人工智能与具身智能领域，红熊AI 创始人兼 CEO 温德亮位列其中。

价值兑现：从想象力到商业现实

过去几年来，AI为全球产业释放了巨大的想象力。而到了2026年，想象力的阶段已经过去，故事进入了“兑现”阶段——技术的宏大叙事，开始批量变成真实的公司、真实的收入、真实的全球影响力。

于是，正如《财富》的发榜辞所写：今年榜单的主题是「兑现」：“我们试图在这一年里，找到那些「把技术叙事兑现为商业现实」的人。”这一主题，与红熊AI始终锚定AI落地价值的理念不约而同。

在早期的技术探索中，红熊AI 撞上了AI应用的“天花板”：用当时主流的方案，AI智能客服的表现在推到及格线之后，再怎么优化也难以继续提升。上下文一拉长，大模型不仅会忘记用户说过的话，而且开始出现“幻觉”。

基于在互联网数智化、AI大模型领域深厚的技术研发经验，温德亮敏锐意识到，问题不在模型的参数大小和推理强弱，而在“记忆”的缺失。要想让AI胜任 ToB 业务场景，「失忆」是AI必须跨过的一道门槛。如果跨不过去，再强的模型能力也只能停在演示阶段，落不进真实的业务里。

2024年4月，温德亮创立红熊AI，随后便将“AI记忆科学”确定为公司核心战略，把「记忆驱动AGI」写进技术路线：不把记忆当作挂在模型外面的检索插件，而是让它成为智能的底层能力。在温德亮看来，记忆是AI真正进入企业业务的前提，也是技术叙事得以商业“兑现”的重要支点。

“记忆科学”走进真实业务：把经验留下来

基于红熊AI自主研发的MemoryBear“类人脑”记忆引擎，Agent不仅能够记住行业知识和企业用户，也能深度理解真实业务场景。一方面，让AI从简单的“问答工具”转变为能干活的“数字员工；另一方面，也助力企业沉淀日常经营中持续产生、又容易流失的交互经验，让这些经验被模型记住、被持续调用。

这对企业的价值体现在两个层面：

 一是记忆成为随使用累积的资产。企业的业务交互本身就是记忆的养料，用得越久沉淀越多，AI越贴近这家企业真实的工作方式；这部分能力难以从外部一次性购得，只能随着业务逐步生长。

 二是能力叠加在既有系统之上。企业不需要推翻过去几年的信息化投入，在原有系统与数据之上补一层认知能力，原本沉睡的业务记录就能被调用起来。

MemoryBear “类人脑”记忆架构

温德亮的洞察是：「记忆比算力更稀缺，能记住用户、记住上下文、记住历史的AI，才是真正的商业壁垒。」沿着这条判断，红熊AI始终聚焦的是一件更基础、也更需要耐心的事：让AI真正进入企业的业务流程，并且在进入之后待得住、用得久。

两年多来，红熊AI的成长节奏也被《财富》记录在榜单中：15个月完成6轮融资，A+轮投后估值近30亿元。资本市场的反馈与这个逻辑一致，支撑它的是记忆科学在真实业务中持续被验证的落地价值。正如《财富》所言：「发榜从来不是加冕，而是记录。」

构建原生记忆全栈生态，把AI应用门槛降下来

从2024年提出「记忆驱动AGI」，到把AI记忆科学做成一条被行业识别和讨论的独立赛道，红熊AI在这条路上扮演的是开拓者的角色。

今年7月，红熊AI宣布启动「B+C」双轮驱动战略，并重磅发布记忆型全模态通用大模型OpenBear、记忆型编程大模型CodeBear以及记忆型智能客服、智能营销、ChatBI、智能教育四大Agent应用，围绕记忆科学构建起「底层记忆引擎+中层记忆型大模型+上层原生应用」的全栈产品生态布局。

红熊AI创始人兼CEO 温德亮

这一布局也与红熊AI的产品理念一致：让AI去适应用户而非用户适应AI。红熊AI在服务企业客户的过程中注意到，同一家组织内部的AI需求，既来自业务部门，也来自大量一线员工。于是在B端沉淀贴合真实场景的能力，在C端打磨普适易用的体验，两侧相互反哺。

落到产品上，就是用「开箱即用」的能力降低AI的使用门槛：企业不必为后续的能力升级反复投入高昂的定制成本，个人用户也不必先学会一套复杂操作。更好用、更普惠的AI，才有可能真正进入企业的日常。

记忆科学的意义，不止于让模型显得更聪明，更在于让企业的经验留下来、让使用者的门槛低下来。当AI能记住一家企业是怎么运转的，它才有可能成为这个组织的一部分，而不只是一个需要被反复交代的工具。

红熊AI的使命是“把人工智能带入每一家企业”。在AI加速融入千行百业的当下，红熊AI会沿着「记忆驱动AGI」的路线，把记忆做成可以长期积累的能力，让AI变得更好用、更普惠，成为与万千企业一起成长的智能伙伴。