Shawn Shen glaubt, dass sich die KI an das erinnern muss, was sie sieht, um in der physischen Welt erfolgreich zu sein. Shens Firma Erinnerungen.ai nutzt die KI-Tools von Nvidia, um die Infrastruktur für Wearables und Robotik aufzubauen, um sich visuelle Erinnerungen merken und abrufen zu können.

Memories.ai kündigte am Montag auf seiner GTC-Konferenz eine Zusammenarbeit mit dem Halbleitergiganten Nvidia an. Im Rahmen dieser Partnerschaft nutzt Memories.ai Nvidias Cosmos-Reason 2, ein Schlussfolgerungs-Vision-Sprachmodell, und Nvidia Metropolis, eine Anwendung zur Videosuche und -zusammenfassung, um seine visuelle Gedächtnistechnologie weiterzuentwickeln.

Shen (Bild oben links) erzählte TechCrunch, dass ihm und seinem Mitbegründer und CTO Ben Zhou (Bild oben rechts) die Idee für das Unternehmen beim Aufbau des KI-Systems hinter Metas Ray-Ban-Brille kam. Der Bau der KI-Brille brachte sie dazu, darüber nachzudenken, wie Menschen die Technologie im wirklichen Leben tatsächlich nutzen würden, wenn sich Benutzer nicht an die von ihnen aufgezeichneten Videodaten erinnern könnten.

Sie schauten sich um, ob sie jemanden finden könnten, der bereits eine solche visuelle Gedächtnislösung für KI entwickelt. Als dies nicht möglich war, beschlossen sie, Meta auszugliedern und es selbst aufzubauen.

„KI macht sich in der digitalen Welt bereits richtig gut. Was ist mit der physischen Welt?“ sagte Shen. „KI-Wearables und Robotik brauchen auch Erinnerungen. … Letztendlich braucht man KI, um visuelle Erinnerungen zu haben. Wir glauben an diese Zukunft.“

Die Fähigkeit von KI-Systemen, sich zu erinnern, ist im Allgemeinen relativ neu. OpenAI hat ChatGPT aktualisiert, um sich ab 2024 an vergangene Chats zu erinnern, und diese Funktion im Jahr 2025 verfeinert. Elon Musks xAI und Google Gemini haben in den letzten zwei Jahren ebenfalls ihre eigenen Speichertools auf den Markt gebracht.

Diese Fortschritte konzentrierten sich jedoch größtenteils auf das textbasierte Gedächtnis, sagte Shen. Textbasiertes Gedächtnis ist viel strukturierter und einfacher zu indizieren, ist jedoch nicht so hilfreich für physische KI-Anwendungen, die hauptsächlich durch Sehen und Visuelles mit der Welt interagieren.

Memories.ai wurde im Jahr 2024 ins Leben gerufen und hat bisher durch eine 8-Millionen-Dollar-Seed-Runde im Juli 2025 und eine 8-Millionen-Dollar-Erweiterung 16 Millionen US-Dollar eingesammelt. Die Runde wurde von Susa Ventures geleitet und umfasste unter anderem Seedcamp, Fusion Fund und Crane Venture Partners.

Laut Shen erforderte der erfolgreiche Aufbau dieser visuellen Gedächtnisschicht zwei Dinge: den Aufbau der Infrastruktur, die zum Einbetten und Indexieren von Videos in ein Datenformat erforderlich ist, das gespeichert und abgerufen werden kann, und die Erfassung der Daten, die zum Trainieren des Modells für genau diesen Zweck erforderlich sind.

Das Unternehmen startete seine großes visuelles Gedächtnismodell (LVMM) im Juli 2025. Shen sagte, es könne mit einer kleineren Version von verglichen werden Zwillinge Einbettung 2ein multimodales Indexierungs- und Abrufmodell, das Anfang dieses Monats veröffentlicht wurde.

Zur Datenerfassung hat das Unternehmen LUCI entwickelt, ein Hardwaregerät, das von den „Datensammlern“ des Unternehmens getragen wird und Videos aufzeichnet, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Shen sagte, dass sie weder planen, ein Hardware-Unternehmen zu werden, noch diese Geräte zu verkaufen, sondern vielmehr, dass sie ihre eigenen Geräte gebaut haben, weil sie mit handelsüblichen Videorecordern, die sich auf hochauflösende und batteriefressende Videoformate konzentrierten, nicht zufrieden waren.

Das Unternehmen brachte die zweite Generation dieses LVMM auf den Markt und unterzeichnete eine Partnerschaft mit Qualcomm soll ab Ende dieses Jahres auf den Prozessoren von Qualcomm laufen.

Memories.ai arbeite auch bereits mit einigen der großen Wearable-Unternehmen zusammen, sagte Shen, lehnte es jedoch ab, offenzulegen, welche. Trotz einer gewissen Nachfrage sieht Shen noch größere Chancen bei Wearables und Robotik.

„Was die Kommerzialisierung betrifft, konzentrieren wir uns mehr auf das Modell und die Infrastruktur, denn letztendlich glauben wir, dass der Markt für Wearables und Robotik kommen wird, aber das ist wahrscheinlich noch nicht der Fall“, sagte Shen.