對于Mem這款重塑用戶信息搜集和整合的器具，有人覺得這就只是一款不一樣的速記應用，也有人以為這會是AIGC年代應用層的典范。對此，正文撰稿人粘連個人調研呈子，分析了這家公司究竟有著啥子樣的魅力，一起來瞧瞧吧。

好久沒有寫篇章了，緣以開始了一個新的創業項目——文字方位AIGC的出港項目。最近也數以百計調研和訪談了海里外這一圈子相關的公司和客戶，正巧今天瞧到Mem拿到了OpenAI領投的最新一輪2350萬美金的籌融資，總籌融資額達到了2900萬美金，估值則是高達1.1億美金，而這家公司僅僅只有16位員工。

這也是一家最近很火的公司，有的人以為這就只是一款不一樣的速記應用，也有的人以為這會是AIGC世代應用層的典范，結成最近我個人的調研匯報，決議寫一篇關于Mem的篇章，一同來分析這家公司究竟有著啥子樣的魅力。

在2019年夏天，Mem的兩位開拓者Kevin Moody和Dennis Xu開始向注資人Pitch他倆的新應用——一款重塑用戶信息搜集和整合的器具，但在當時瞅起來這就是一款速記應用，但兩位奠基者卻清楚的知道，這是一個全新的品類和場景。

在兩位開拓者最初的構想里，這更像是基于你個人頭據的Google搜索引擎，襄助你搜集和疏理個人的信息數據，并當你急需時從中急若流星找到想要的。

Mem的制品稱號也前后閱歷了幾次變更，一開始叫做NSFW，命意是“Notes and Search for Work“，然后又改名換姓為Supernote，直到最后確認了Mem這此名諱，取自Memex，一種1945年社會科學家Vannevar Bush想像的得以存儲全人類所有記憶的機具。

從這此名諱咱們也方可瞧出Mem的未來愿景，雖熱在當下很多人都積習將它歸類為一款AI Note-taking的簡記應用，但現實性上Mem更像是一種基于個人信息數據的協議和磁道，來將你個人的郵件、日歷運動和簡記信息等全自動匯集到一起，并利用AI來鍵鈕整合該署信息，并在一定的年華點上給你所急需的。

其最終目標在我瞅來也是AGI通用人工智能的角色，只不過跟Google和Apple等大公司采取的策略不同，創業公司更多從已有的需求切入做應用，并隨著藝術的發展和成熟，慢慢演化到這一步。如果這一天真的到來，那Mem很有可能將變成最具綜合國力和人們日常日子必不行少的器具。

一、制品說明

Mem的開拓者Dennis Xu說過一段他為何想要做Mem的初衷，就是歸因于他覺得現下關于用戶個人信息數據都在Google和Facebook那幅大公司的運算器中，而不是用戶自己的手上，因此用戶沒有辦法很好地利用該署數據來為自己勞服，而這恰恰就是Mem想要轉換的。

兩位開拓者Moody和Xu是斯坦福電腦系的同校，事后Moody在Google事體，而Xu則到了Yelp事體，在2018年的某一天，當Moody在一家餐館點餐時，他突然想到他之前來過這家餐館，但是他遺忘了當初點了啥子菜，這時候一個意念不由自主地進去了他的腦際，如果當他走進這家餐館時，簡記應用可足從動提醒他當初點了啥子菜，這該有多棒呀。

也正是基于這樣的最初念頭，Mem在設計之初就力求精簡，讓用戶可以更扼要和靈通的紀錄信息，因此在Mem還沒有移位App之前，用戶足以通過發短信或者WhatsApp的方式來劈手將信息同步到Mem上，這也是Mem最受歡迎的功能其中。

當然，劈手記要信息只是最開始的頭條步，但通過人主動進口信息還是太慢太久了，因此更進一步Mem要做的就是如何將信息數據從任何平臺短平快同步整合到Mem上。

下圖就是Mem界說的Bowtie（胡蝶結）模子示用意，左側是信息數據的源泉，比如Google闔家桶、Todoist等等，用戶堪好通過API接口將那幅數據同步到Mem上，然后Mem會通過AI的力量將該署非構造化的數據連綴起來，變成有含義的構造化數據，并形成用戶自己的知識圖譜。

而在最右側，則是將那些經由整合的知識信息進出口到另一個成品來利用，比如將知識圖譜中任務的片段從動同步到你最愛的任務經營器中，將公司和客戶數據全自動同步到CRM中，將你可能想瞧的影戲鍵鈕同步到流傳媒不大不小等。

整個論理有點類似之前篇章《老虎寰球和紅杉印度共同投了一家專為PLG勞服的公司》中提到的Toplyne，本質上都是將AI的力量運用到信息數據的處分上，從而更好的鼎力相助人兌現高效率業務或者日子。

讓俺們再來深入時有所聞一下Mem的知識圖譜，整個知識圖譜由一個個Node（節點）組成，每個節點都是一個Entity，這此Entity得以是一條Mem（速記），也得以是某某具體的議事日程運動、一個關聯人信息或者是一條任務等等。

Mem會通過AI將那幅不同節點上的Entity展開分析和連結，比如你在一條速記中提到了某位摯友舉薦的一家餐館，這兩個信息點都會在知識圖譜中展開分析和歸類，并鍵鈕形成關聯，當外部條件觸發時，那幅信息就會電動呈今日用戶的面前。

在具體運營策略上，Mem選擇Google作為最早的信息進口源，緣以海外用戶最離不開的就是郵箱應用，無論是日歷運動、餐廳預訂還是作業信息，收件箱都是首次手的信息源。因此Mem在做得就是開發功能敲邊鼓用戶連成一片Gmail，將郵箱中的數據同步到Mem中。

當然，一個隨之而來的挑憂自然就是數據別來無恙的問題，這在Mem成立首任天就作為側重點問題被敬業愛崗相待，但這同樣也需求用戶給予更多的親信，特別是在當前這種條件下。從招術觀點分析，Mem可以做出這件事的內核在于Transformer這種模子的出世。

在2017年Google Brain和多倫多大學共同發布了題為《Attention Is All You Need》的爐溫，這篇輿論宣告了Transformer這一通用大一統模子的出生，在那種含義前代表著AI發展新的押韻改移開始出現。

這一模子基于Attention，而不再需求RNN和CNN，使得整個模子可足開展并行化打算盤，從而縮減教練歲月。而在功能應用上最任重而道遠的轉換就是AI得以被教練理解整個文檔，而不是拆開一一對一點點來理解。而Mem也正是基于此，有了讓AI來理解和打點所有用戶個人信息的心勁，而在此之前，所有的簡記類應用都只是一個純一的紀錄器具，要求用戶自己來做規整和歸類，而這恰恰就是最消耗光陰的地方。

論證Gartner數據顯示，專業人員50%大約的事體年華都花在了檢索信息上，平均急需消費18毫秒來定位一個文本，鑒于文檔存儲不規范帶來的成本消耗是每名3900美金一年。而接下來Mem的重頭戲在于AI Writer的一部分，并且是基于你個人信息數據的AI命筆助理。

比如一個可能的場景就是當你在著作中提到之一賽程安列或者某條視頻情節時，Mem會自行將那幅信息機動同步到文檔中，同時斯是AI Writer還具備GPT-3的所有力量，足以將各族網上的信息比如最暢銷的10該書等等展開自發性搜集和補全。

從當前的Demo來瞧，成品形態上非常像Every.to開拓者最近做的AI著文器具Lex（lex.page），但鑒于Mem處于信息的入口上游，得以結緣用戶個性化的數據，給出更好的作文輔導。

從招股上去說，Mem在頭年的4月度拿到了a16z領投的560萬美金的種籽輪籌融資，在當時a16z的合伙人David Ulevitch把Mem比作是鋼材俠中的Jarvis（AI助理），并覺得這將有潛力變成未來互聯網絡的底蘊設施其中。

開拓者Xu設想未來的一個場景是：有一個Sign in with Mem的按鈕，當你通過這在方式登錄賬號后，Mem會將組織化的知識圖譜出口給斯是平臺，并讓斯是平臺自行定制屬于你的個性化本末，這將變為一種全新的業務和光陰方式。

Mem可以在最近大火離不開Twitter，以及一個絕無僅有為Twitter打造的功能——Mem it。在當年6月度，Mem官方發布了斯是功能。這此功能主要是用來封存相關推文信息的，用戶足以在任意需求封存的推文下頭，回復“@memdotai mem it”，Mem的官方Twitter會半自動在下邊回復一個封存好的可分享信息鏈接，給出AI的機動點題，并將這條推文封存到用戶的Mem賬號中，同時Mem還會機動薦舉相類似的推文給用戶。

倆、官網詳解

接著讓俺們到成品官網瞧一瞧，啟封get.mem.ai官網后，首先印入眼簾的就是成品定位：Self-organizing workspace，下邊一條龍小字不厭其詳新解了Mem是全球上首家個具有AI力量的事情臺，提供個性化的情節給到用戶，幫襯用戶更好的打樁和運用那些信息。接著往下就是一個CTA（Call-To-Action感召行動）的按鈕，并特別強調了Free（免費役使）的特點，并在按鈕下方展示了Mem的業務臺界面截圖，激發用戶興味，從而增高注冊率。

接著往下是正在采取Mem的團隊和公司，其中不乏一些知名大公司和創業獨角獸，這也能進一步增高用戶對這款制品的親信。

接下來的板塊是Mem的上手因勢利導，總共分為叁一些：

1. 信息的Input（進口），Mem在這邊毛舉細故了肆種進口方式，包括桌面端、走倒端以及機動同步郵件、關聯人和集會。
2. 信息的Process（處分），Mem很舉足輕重的特點就是沒有Folder（文本夾）斯是概念了，就像閑文提到的，Mem會利用AI鍵鈕處置那些信息，打上Tag，并形成相應的知識圖譜。
3. Output（進出口），這一有的屬于Mem的移交套餐Mem X的情節，幫腔查找相似的速記、智能搜索、撰寫和編者等。

再往下一個板塊就是Mem剛剛推出的Smart Write & Edit功能說明了，這一板塊很符合之前稿子《在體驗50+ PLG成品后，咱們找到了它們的共同特性》中講到的——Rapid Prototyping麻利原型體驗這一PLG成品特性。

Mem官方提供了Marketing meeting、Retreat plan和Chemistry notes這叁種文本樣例，并且用戶可足優哉游哉點擊右側的功能選項，來全速體驗對應功能的結局，相助用戶感受到制品調值。更多具體說明堪好瞧下方這此視頻：

該功能當下還沒有對外開放上線，但用戶得以點擊“Request access”按鈕來提請行隊。

交卸著的一個板塊是Mem的功能特性列表，里頭主要包括了9大擇要功能，方便用戶更宏觀的辯明Mem。

最后一個板塊就是常規的用戶評價，不過Mem直接引用了用戶Twitter上的推文作為評價，點擊之后就堪好跳轉到對應的推文，更加具有真心實意性，加強用戶用人不疑。

接著來瞧瞧成品定價和套餐，Mem采用了Freemium（免費升值）的定價園林式，關于定價句式更多的分析堪好瞅之前的筆札《一文講透PLG制品的定價裝配式》?？偣灿兴羵€套餐：

1. 免費版
2. 個人付錢版
3. 團隊移交版
4. 集團付錢版

免費版包含無限的速記、標簽和模版，單個文本大小限制在25MB以及5GB的總存儲空間，而預付版Mem X套餐價位是10美元/月，在免費版底蘊上增加了AI的力量，可以自發性整治和歸類信息，同時取消了單個等因奉此的大小限制，并獲得100GB的總存儲空間。

付錢團隊和集團公司版則增加了更多存儲空間、團隊經營力量以及安好性等情節，團隊版的定價是15美元/月，集團公司版則是關聯推銷，論證具體情事再定價。從定價草案上瞧，Mem走得也是PLG SaaS的正線，類似Notion這一類成品，從個人用戶向團隊和集團公司版開展拓展。

叁、上手體驗

最后讓俺們現實性上手來體驗一下制品吧，點擊官網右上角的“Start for free“，通過Google賬號即可兌現注冊登錄。在完結登陸后會出現提問式的指點迷津界面，來獲取用戶是如何冷暖自知到Mem、想要用Mem來做甚么等基本信息，整個進程特意設計得像是跟AI在對話一樣，什分具有未來科幻感。

在完事這一步操作后，就可足瞧到Mem的事體臺了。作業臺的左側是菜單欄，里邊堪好瞧到各族信息歸類選項，比如任務、關聯人和標簽等，下方則是團隊、事務流和垃圾箱等菜單。
而在右邊印張主體有點兒就是Mem的作業臺了，里邊會依據年月線來顯示不同的Mem，在最上方則是搜索框，方便用戶通過搜索來火速找到想要的信息，而在搜索框下方則是進口框，得以便捷創建不同的速記類型。

對于首次登錄的用戶，在最右側還會有Setup初始化設置的指點迷津提示，分別是連通日歷、同步郵件和設置模版，支援用戶不會兒上手Mem的主體功能，并從中導出更多情節到Mem。這幾步操作都是屬于Mem Flows的功能，除此之外之前提到的Mem it、Zapier機關同步也是屬于Flows的功能。

信息的同步是Mem非常在意并且中心的功能點，歸因于這直接決議了Mem可以給用戶帶來的幣值多少，本末越多，市值越大，因此Mem的主導目標就是盡可能讓用戶在平臺上沉淀更多的個人信息數據。

最后小結來說，Mem重點目標和雄心無疑是什分黑白分明的——AI年代的根底設施，以及AGI通用人工智能。雖然當前來說真正AI發揮作用的功能還只是在Demo和小層面測試超階段，但從長遠瞧，Mem很顯然押寶在了AI上，這也是為何這一輪選擇了由OpenAI來做領投的來由。

OpenAI在舊歲發表了唯一針對AI天地創業公司的基金——OpenAI Startup Fund，由該基金斥資的公司有何不可得到OpenAI最新功能的優先用以權和Azure運算器資源，同時OpenAI也很顯然是這一波AI浪潮的引領者，有了這樣雙重的加持，何嘗不可輔援Mem更快兌現自己想要的AI賦能戰斗力的目標。

Mem的發展其實也再一次印證了開放過態的重中之重性，正是基于海外API眾多的開放行態，Mem才識以創業公司的角色就拿到那些機要的用戶信息，并在此底工上為自己構建制品形態。

參考材質：

[1]https://techcrunch.com/2022/11/10/ai-powered-note-taking-app-mem-raises-23-5m-openai/

[2]https://techcrunch.com/2021/04/06/note-taking-app-mem-raises-5-6-million-from-andreessen-horowitz/

[3]https://www.theverge.com/2022/11/10/23424972/mem-ai-notes-app-search-google

[4]https://get.mem.ai/blog/building-the-worlds-first-self-organizing-workspace

[5]https://get.mem.ai/blog/introducing-mem-it-for-twitter

撰稿人：渴念圈；公眾號：思鄉圈（ID：gh_352a572cf923）

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