从搜索工具到记忆层Clipto想解决什么问题5月底一家名为Clipto.AI的公司推出一款端侧产品登上了Product Hunt全球榜首。这款产品是多模态搜索工具用户输入自然语言能在数TB的视频、音频等资料中找内容。不过Clipto要解决的不止搜索问题。过去几年大模型生成能力提升AI能写代码、画图等内容生产效率提高。但人们创造和保存的数据难利用。知识工作者找素材耗时多。Clipto创始人康洪文认为这暴露的是AI缺关键基础设施Memory Layer记忆层。AI构建世界模型缺用户模型Agent缺记忆无法理解用户。康洪文经历对应AI技术演进主线。在康洪文定义里Clipto是连接个人数据与智能体生态的「记忆层」。他指出行业空白称搜索是开始Clipto目标是打造AI时代记忆层。Clipto解法是本地多模态记忆构建逻辑用户导入数据系统用设备算力和自研模型处理文件搭建个人记忆系统。使用时用户用自然语言描述需求端侧大模型解析后精准定位。Clipto打通记忆通路用户可对话提问、生成摘要等。运算处理在本地省成本且保障安全。康洪文认为过去软件重存储Clipto核心是让用户从「搜索文件」到「搜索记忆」建立Memory Layer很重要。二十年从视频理解到视频生成康洪文见证过去二十年AI发展。2004年他在微软亚洲研究院实习参与项目让Xbox分析素材生成家庭短片当时触及计算机视觉核心问题。后来他去卡内基梅隆大学读博师从Takeo Kanade研究图像与视频理解。2017年他创办慧川智能推出文字生成视频平台智影。当时移动互联网和短视频发展内容生产效率成问题他将技术重心延伸到生成。2020年底智影被腾讯收购他负责腾讯智影团队研发AIGC产品。生成能力爆发让他思考新问题意识到AI下一步可能是记忆。AI的下一层竞争为什么会是Memory康洪文认为Agent成熟前要解决记忆问题。大模型虽聪明但不了解用户每次使用需重新介绍对话结束上下文消失。AI基础设施缺用户模型大模型有公开知识但无法理解具体的人用户数据在本地Agent普及后问题更明显。若出现大量Agent存在如何理解用户等问题。康洪文认为应设独立Memory LayerLiving Memory Graph Agent执行任务Memory Layer管理记忆所有Agent基于此理解用户。这类似互联网操作系统Agent生态需记忆系统作基础设施这是Clipto想扮演的角色。未来AI架构可能分Intelligence Layer和Memory Layer前者提供世界知识后者沉淀个人知识共同构成Personal AI。行业争夺云端大模型市场但计算能力向用户设备回流。AI计算结构变化记忆相关能力将在本地运行推理和世界知识仍依赖云端。用户重要数据在本地数据规模膨胀云端不一定是最优解本地处理有价值。但康洪文认为Memory Layer是云端与本地协同体系要连接分散数据形成个人知识网络。这是他二十年思考的结果。