Graphon募得3,500萬美元A輪資金，GS集團提出AI記憶技術應用案例

Graphon為開發AI代理的「記憶技術」，完成3,500萬美元（約471億韓元）A輪募資。公司計畫將資金用於企業產品開發與銷售。

Business Insider報導，RRE Ventures領投，能源影響夥伴（Energy Impact Partners）、日立創投（Hitachi Ventures）、Gaia VC及HP參與投資。

這是Graphon繼5月宣布募得830萬美元（約112億韓元）種子輪資金後，再度募資。當時公司公告將GS集團（GS Group）列為早期企業客戶。

GS集團提出兩項應用案例：分析顧客在便利商店內的移動，以及透過工地CCTV影像分析安全狀況。這些案例呈現Graphon技術所應用的工作場景。

Graphon的產品會連結文件、圖片、影片與音訊中的資訊，建立供AI模型參考的「記憶層」。產品著重保留資訊片段之間的關係與時間資訊，而不只搜尋個別資料。

Graphon創辦人兼執行長阿爾巴茲·汗（Arbaaz Khan）在5月的公司公告中表示：「世界由關係構成，而非由Token構成。」公司指出，除了AI模型本身，將資料整理後再提供給模型的方式也很重要。

AI模型的上下文視窗，是模型單次請求可處理的輸入與輸出Token範圍。即使上下文視窗較大，模型實際收到哪些資料作為參考，仍是另一個問題。

檢索增強生成（RAG）會從外部資料中找出相關內容，再提供給模型。Graphon希望在此基礎上加入資料間的連結資訊，讓代理能參照脈絡，而不只依賴個別搜尋結果。

公開排行榜與自行測試的條件並不相同。ATM-Bench公開排行榜在10月4日更新時，將Graphon V1列為記憶系統類別第一名。在以GPT-6 Astra作為回答模型的設定下，QS分數為81.71%。

該筆紀錄包含由Graphon自行處理原始圖片與影片資料的測試條件。比較分數時，也須一併考量回答模型、資料處理方式等測試設定。

Graphon提交至DolphinBench的紀錄顯示，該系統在600項公開任務中通過504項，通過率為84%。這項Pull Request於11月4日提交。

提交紀錄註明，84%是Graphon自行測試的結果，不會改變官方結果。Graphon也表示，公司檢視公開任務中的失敗案例後，設定了指示，讓代理使用記憶。

ATM-Bench的81.71%與DolphinBench的84%在評估條件及驗證狀態上有所不同，難以視為同一標準的結果直接比較。GS集團的案例呈現了技術應用場景，但目前未提供決策品質改善幅度的數據。