В то время как корпоративная Америка ужесточает контроль над безудержными расходами на ИИ, стартап, которому всего восемь месяцев, делает ставку на то, что можно заработать целое состояние, помогая компаниям делать больше с меньшим количеством токенов. Engram, называющая себя «обученной памятью» ИИ, объявила 23 июня 2026 года, что привлекла 98 миллионов долларов от значительного списка инвесторов.

Этот раунд поддержали General Catalyst, Kleiner Perkins и Sequoia, а также соучредитель OpenAI Андрей Карпати, который недавно присоединился к конкурирующей лаборатории Anthropic. Финансирование сигнализирует о том, что венчурный капитал высшего уровня по-прежнему видит место для нового игрока во все более перенасыщенной области — при условии, что он сможет решить проблему, которой не было у крупнейших компаний отрасли: рост стоимости эксплуатации моделей искусственного интеллекта. Подробнее об этой истории — в нашем тенденции ИИ.

Цели энграммы «Проблема стоимости»

Новые и более сложные модели искусственного интеллекта оказываются дороже, чем предыдущие поколения, бросая вызов некогда доминирующему предположению о том, что больший масштаб неизбежно приведет к снижению затрат. Компании, которые с энтузиазмом внедрили инструменты искусственного интеллекта, теперь сталкиваются с этим законопроектом, при этом некоторые разработчики сдерживают их использование, поскольку потребление токенов обременяет бюджеты.

Идея Engram заключается в том, что ее модели могут запоминать рабочие процессы и контекст конкретной организации, чтобы предвидеть вопросы и давать более разумные ответы за небольшую часть затрат. Компания утверждает, что ее модели могут соответствовать или превосходить по производительности передовые лаборатории, используя до 100 раз меньше токенов — вычислительной валюты, которая определяет, сколько стоит выполнение каждого запроса ИИ.

Ли Мари Брасвелл, партнер Kleiner Perkins, прямо описала эту возможность. «У вас взрывной рост данных, взрывной рост затрат», — сказала она, согласно CNBC. «Приходит Engram и, по сути, отображает вашу организацию и предлагает на порядки более дешевую продукцию».

Ранняя популярность с громкими именами

Несмотря на то, что компания, состоящая из 13 человек, была основана менее года назад, она уже накопила список клиентов, которому могли бы позавидовать гораздо более крупные конкуренты. В число клиентов входят Microsoft, Notion и Harvey, легальный стартап в области искусственного интеллекта. Такое раннее внедрение предприятиями (и другой компанией в области искусственного интеллекта в Харви) предполагает, что технология Engram используется не как новинка, а как базовая инфраструктура для реальных рабочих нагрузок.

Стартап получил свое название от нейробиологии, где «инграмма» относится к физическому следу, который воспоминания оставляют в мозгу. Метафора уместна: технология Engram предназначена для того, чтобы дать системам искусственного интеллекта надежную память о конкретных знаниях организации, поэтому им не придется заново изучать контекст при каждом взаимодействии.

Основатель, одержимый памятью

Соучредитель и генеральный директор Engram Дэн Бидерман лично связан с проблемой, которую решает его компания. По данным CNBC, интерес Бидермана к памяти зародился еще в детстве, когда он пытался помочь своей бабушке, потерявшей память, вспомнить небольшие факты о нем и его братьях и сестрах. Это давнее увлечение тем, как работает память, теперь лежит в основе технического подхода компании к тому, чтобы сделать ИИ более дешевым и более контекстно-зависимым.

Бидерман также является узнаваемой фигурой в исследовательском сообществе ИИ, известной своей работой по пониманию и совершенствованию больших языковых моделей. Эта техническая надежность, вероятно, помогла Engram привлечь как элитных инвесторов, так и требовательных корпоративных клиентов в первые месяцы ее работы.

Что можно купить за деньги

Engram заявила, что планирует использовать новое финансирование для поддержки вычислений и талантов — двух ресурсов, которые определяют способность стартапа обучать, совершенствовать и обслуживать модели ИИ. Для компании, заявляющей о значительном повышении эффективности, необходимость в значительных вычислительных ресурсах подчеркивает, что создание более совершенных систем памяти по-прежнему требует серьезных инвестиций в проектирование и инфраструктуру.

Этот раунд также отражает более широкую тенденцию в венчурном финансировании ИИ: инвесторов все больше привлекают компании, которые делают существующие развертывания ИИ дешевле или эффективнее, вместо того, чтобы делать ставку исключительно на еще одну базовую модель. Стартапы, ориентированные на эффективность логических выводов, память и оптимизацию затрат, привлекают внимание именно потому, что эра неограниченных расходов на ИИ, похоже, подходит к концу.

Конкурентная среда

Engram выходит на рынок, где определение «памяти искусственного интеллекта» до сих пор оспаривается. Некоторые компании решают проблему стоимости за счет улучшения маршрутизации моделей, отправляя простые запросы дешевым моделям и резервируя дорогие для сложных задач. Другие сжимают контекст, используя методы поиска или специализированное кэширование. Подход Engram — создание специальных моделей памяти, которые изучают закономерности организации — представляет собой четкую ставку на то, что эффективное запоминание контекста само по себе является категорией продукта.

Еще неизвестно, выдержит ли смелое заявление компании о достижении граничной производительности при стоимости токена, равной одной сотой стоимости токена. Но благодаря тому, что Microsoft и другие крупные предприятия уже присоединились к компании, а такие инвесторы, как Карпати, чья карьера охватывает как создание OpenAI, так и работу в Tesla, вложив в нее свой капитал, Engram быстро зарекомендовал себя как стартап, за которым стоит следить в гонке экономики ИИ.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →