Khi các công ty Mỹ siết chặt chi tiêu cho AI đang chạy trốn, một công ty khởi nghiệp mới chỉ 8 tháng tuổi đang đặt cược rằng sẽ có cơ hội kiếm được nhiều tiền khi giúp các công ty làm được nhiều việc hơn với ít token hơn. Engram, tự mô tả là "trí nhớ học được" của AI, đã thông báo vào ngày 23 tháng 6 năm 2026 rằng họ đã huy động được 98 triệu đô la từ một danh sách các nhà đầu tư.

Vòng này đã thu hút sự ủng hộ từ General Catalyst, Kleiner Perkins và Sequoia, cũng như người đồng sáng lập OpenAI Andrej Karpathy, người gần đây đã gia nhập phòng thí nghiệm đối thủ Anthropic. Các tín hiệu tài trợ cho thấy vốn đầu tư mạo hiểm hàng đầu vẫn còn chỗ cho người chơi mới trong một lĩnh vực ngày càng đông đúc - miễn là nó có thể giải quyết được một vấn đề mà những tên tuổi lớn nhất trong ngành chưa giải quyết được: chi phí chạy các mô hình AI ngày càng tăng. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

Mục tiêu của Engram về vấn đề chi phí

Các mô hình AI mới và phức tạp hơn đang tỏ ra đắt hơn so với các thế hệ trước chúng, thách thức giả định thống trị một thời rằng quy mô lớn hơn chắc chắn sẽ khiến chi phí giảm xuống. Các công ty háo hức áp dụng các công cụ AI hiện đang phải đối mặt với dự luật, với một số hạn chế trong việc sử dụng của các nhà phát triển do việc tiêu thụ mã thông báo gây căng thẳng cho ngân sách.

Mục đích của Engram là các mô hình của nó có thể gợi lại các quy trình và bối cảnh cụ thể của tổ chức để dự đoán các câu hỏi và đưa ra phản hồi thông minh hơn với chi phí thấp. Công ty tuyên bố các mô hình của họ có thể so sánh hoặc hoạt động tốt hơn các phòng thí nghiệm tiên phong khi sử dụng số lượng mã thông báo ít hơn tới 100 lần, đơn vị tiền tệ tính toán xác định chi phí chạy mỗi truy vấn AI là bao nhiêu.

Leigh Marie Braswell, một đối tác tại Kleiner Perkins, đã thẳng thắn phác họa cơ hội này. Theo CNBC, bà nói: “Bạn đang chứng kiến ​​sự bùng nổ về dữ liệu, sự bùng nổ về chi phí”. "Engram xuất hiện và về cơ bản vạch ra tổ chức của bạn và cung cấp các đơn đặt hàng với sản lượng rẻ hơn nhiều."

Thu hút sớm với những tên tuổi lớn

Mặc dù mới thành lập chưa đầy một năm nhưng công ty gồm 13 người đã xây dựng được danh sách khách hàng khiến các đối thủ lớn hơn nhiều phải ghen tị. Khách hàng bao gồm Microsoft, Notion và Harvey, công ty khởi nghiệp AI hợp pháp. Việc các doanh nghiệp áp dụng sớm — và bởi một công ty AI khác ở Harvey — cho thấy công nghệ của Engram đang được sử dụng không phải như một điều mới lạ mà là cơ sở hạ tầng cốt lõi cho khối lượng công việc thực tế.

Công ty khởi nghiệp này lấy tên từ khoa học thần kinh, trong đó “engram” dùng để chỉ dấu vết vật lý mà ký ức để lại trong não. Phép ẩn dụ rất phù hợp: Công nghệ của Engram được thiết kế để cung cấp cho hệ thống AI trí nhớ lâu dài về kiến ​​thức cụ thể của tổ chức, do đó chúng không phải học lại ngữ cảnh từ đầu trong mỗi lần tương tác.

Người sáng lập bị ám ảnh bởi trí nhớ

Người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Engram, Dan Biderman, có mối liên hệ cá nhân với vấn đề mà công ty ông đang giải quyết. Theo CNBC, Biderman bắt đầu quan tâm đến trí nhớ khi còn nhỏ, khi anh cố gắng giúp bà mình - người đã mất trí nhớ - nhớ lại những sự thật nhỏ về anh và các anh chị em của mình. Niềm đam mê suốt đời với cách thức hoạt động của bộ nhớ giờ đây đã củng cố phương pháp tiếp cận kỹ thuật của công ty nhằm làm cho AI rẻ hơn và nhận biết ngữ cảnh tốt hơn.

Biderman cũng là một nhân vật nổi tiếng trong cộng đồng nghiên cứu AI, được biết đến với công việc hiểu và cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn. Sự tin cậy về mặt kỹ thuật đó có thể đã giúp Engram thu hút cả các nhà đầu tư ưu tú và những khách hàng doanh nghiệp khó tính trong những tháng đầu hoạt động.

Tiền mua được gì

Engram cho biết họ có kế hoạch sử dụng nguồn tài trợ mới để hỗ trợ tính toán và tài năng - hai nguồn lực xác định khả năng đào tạo, tinh chỉnh và phục vụ các mô hình AI của một công ty khởi nghiệp. Đối với một công ty tuyên bố đạt được hiệu quả đáng kể, nhu cầu tính toán đáng kể cho thấy việc xây dựng hệ thống bộ nhớ tốt hơn vẫn đòi hỏi đầu tư cơ sở hạ tầng và kỹ thuật nghiêm túc.

Vòng này cũng phản ánh một xu hướng rộng lớn hơn trong việc tài trợ mạo hiểm cho AI: các nhà đầu tư ngày càng bị thu hút bởi các công ty có khả năng giúp việc triển khai AI hiện tại rẻ hơn hoặc hiệu quả hơn thay vì chỉ đặt cược vào một mô hình nền tảng khác. Các công ty khởi nghiệp tập trung vào hiệu quả suy luận, bộ nhớ và tối ưu hóa chi phí đang thu hút sự chú ý chính xác vì kỷ nguyên chi tiêu AI không hạn chế dường như sắp kết thúc.

Bối cảnh cạnh tranh

Engram tham gia vào một thị trường nơi định nghĩa về "bộ nhớ AI" vẫn đang bị tranh cãi. Một số công ty giải quyết vấn đề chi phí thông qua định tuyến mô hình tốt hơn, gửi các truy vấn dễ dàng đến các mô hình giá rẻ và dành những truy vấn đắt tiền cho các nhiệm vụ khó khăn. Những người khác nén ngữ cảnh bằng cách sử dụng các kỹ thuật truy xuất hoặc bộ nhớ đệm chuyên dụng. Cách tiếp cận của Engram - xây dựng các mô hình bộ nhớ chuyên dụng để tìm hiểu các mô hình của tổ chức - thể hiện sự đặt cược rõ ràng rằng bản thân việc ghi nhớ ngữ cảnh một cách hiệu quả là một danh mục sản phẩm.

Liệu tuyên bố táo bạo của công ty về việc phù hợp với hiệu suất biên giới ở mức một phần trăm thì chi phí mã thông báo có được duy trì dưới sự xem xét kỹ lưỡng hay không. Nhưng với việc Microsoft và các doanh nghiệp lớn khác đã sẵn sàng tham gia, cũng như với các nhà đầu tư như Karpathy – người có sự nghiệp trải dài từ khi thành lập cả OpenAI và một thời gian làm việc tại Tesla – dồn vốn của họ vào đằng sau nó, Engram đã nhanh chóng khẳng định mình là một công ty khởi nghiệp đáng chú ý trong cuộc đua kinh tế của AI.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →