24岁美国博士炸AI圈！570万融资砸向“第二大脑”改写AI记忆规则

摘要：近日，前Google X科学家Daniel George创立的AI项目TwinMind，斩获570万美元种子轮融资，红杉资本、Streamlined Ventures纷纷入局，就连科学家Stephen Wolfram都掏出了人生第一张投资支票。这个立志成为“人

当ChatGPT还在让你重复交代对话背景，当会议记录工具还在依赖云端上传时，一位24岁的AI博士带着他的团队，悄悄掀起了一场关于“AI记忆”的革命。

近日，前Google X科学家Daniel George创立的AI项目TwinMind，斩获570万美元种子轮融资，红杉资本、Streamlined Ventures纷纷入局，就连科学家Stephen Wolfram都掏出了人生第一张投资支票。这个立志成为“人类第二大脑”的工具，正试图改写AI“记不住事”的尴尬现状，也给中美AI交锋的棋局，添上了一枚充满变数的棋子。

Daniel George的履历，堪称“天才模板”。24岁拿下AI天体物理学博士学位，先在诺贝尔奖获奖团队LIGO研究引力波，后进入Stephen Wolfram实验室深耕AI，最后在Google X参与6个前沿项目。但真正让他决心创业的，是一次被信息淹没的职场经历。

在JPMorgan工作时，Daniel每天要开十几场会，海量的会议内容让他分身乏术。情急之下，他写了个简单脚本，把会议音频转成文本喂给ChatGPT。没想到，随着数据积累，ChatGPT不仅能精准理解他的项目细节，还能自动生成可用代码。“AI缺的不是算力，是‘记忆’——对个人专属信息的长期沉淀。”这个发现，成了TwinMind的诞生原点。

2023年，Daniel拉上另外两位Google X同事Sunny Tang和Mahi Karim，在湾区的一间出租屋里开启了“100小时周”模式。三人挤在小书桌前，对着电脑屏幕反复调试代码，饿了就啃三明治，累了就蜷在沙发上眯一会儿，只为攻克一个核心难题：让AI像人类大脑一样，记住属于“你”的一切。

当下的AI工具，大多逃不开两个痛点：要么“记不住”，每次对话都是“重新认识”；要么“不安全”，敏感信息一上传云端就有泄露风险。TwinMind的破局点，就在于“本地运行”这四个字。

为了绕开苹果系统的限制，团队放弃了主流的React Native框架，用纯Swift语言重构底层服务，硬生生在iOS系统里“凿”出了一条路。他们花六七个月研究苹果的后台规则，最终实现了“连续录制16小时不耗电”的奇迹——音频转录成文本后立即删除原文件，既不占内存，又避免了云端传输的隐私隐患。

而它的语音识别能力，更是堪称“多语言王者”。自主研发的Ear-3模型支持140多种语言，单词错误率仅5.26%，还能精准区分对话中的不同说话人，错误率低至3.8%。更有意思的是，团队发现“语言支持越多，模型对口音和方言的理解越强”，这让它在跨国办公、多语种交流场景中极具优势。

如今，TwinMind的用户已经突破3万，其中1.5万为月活用户。这些用户里，有50%-60%是需要处理大量会议的职场人，用它整理思路、生成报告；有25%是学生，靠它记录课堂重点、梳理知识点；还有20%-25%的人，用它记录生活里的细碎温暖——比如Daniel的父亲，就用它口述并整理自己的自传，把岁月里的故事一一留存。

在商业模式上，TwinMind走了一条“亲民+高端”的路线。免费版开放无限时长转录、本地识别等核心功能，降低用户尝试门槛；Pro版每月15美元，提供更大的上下文窗口和优先支持；未来还计划通过API授权，将Ear-3模型开放给企业和开发者，按每小时0.23美元收费——这意味着，仅语音识别技术一项，就可能撑起一个稳定的收入来源。