TwinMind запустил революцию: ИИ-память для смартфонов

Новый стартап под названием TwinMind, созданный бывшими сотрудниками Google X, представляет собой мобильное приложение, которое использует искусственный интеллект для анализа фонового разговорного потока. Основная цель проекта — создать цифровое представление личной памяти пользователя. Daniel George, Sunny Tang и Mahi Karim, основавшие TwinMind в марте 2024 года, заявили о том, что их разработка может работать в фоновом режиме, записывая аудио, если пользователь выразил согласие. За это время стартап собрал $5,7 млн венчурного финансирования и выпустил версии приложения для Android и iPhone.

Технологии, лежащие в основе TwinMind

Приложение строит личную информационную сеть, анализируя разговоры, встречи, лекции и другие аудио-фрагменты. Оно преобразует их в структурированные заметки, списки дел и ответы, используя встроенный ИИ. TwinMind работает автономно, обрабатывает аудио в реальном времени и может записывать до 16–17 часов без значительного влияния на заряд устройства. Приложение также поддерживает резервное копирование, которое можно отключить по желанию пользователя. Оно также обеспечивает перевод в более чем 100 языков, что делает его универсальным для международной аудитории.

Как TwinMind отличается от конкурентов

В отличие от популярных решений вроде Otter, Granola и Fireflies, TwinMind не требует активного запуска — оно работает пассивно в фоновом режиме. Для этого команда разработала низкоуровневую службу на языке Swift, которая позволяет приложению работать нативно на iPhone. В отличие от многих конкурентов, использующих React Native и облачную обработку, TwinMind минимизирует зависимость от облака, что особенно важно для пользователей, ценящих конфиденциальность.

Первые идеи и развитие проекта

Идея появилась у Daniel George, который после ухода из Google X в 2020 году работал в JPMorgan. Занятый встречами, он разработал скрипт, записывающий аудио и передающий его в ChatGPT для анализа. Впечатлённый результатом, он поделился проектом с коллегами и друзьями. Позже, чтобы избежать проблем с корпоративными ограничениями, он начал работу над приложением, которое можно использовать на личном устройстве.

Дополнительные функции и инструменты

Помимо мобильного приложения, TwinMind предлагает расширение для Chrome, которое собирает дополнительный контекст через активность в браузере. С помощью визуального ИИ, оно может интерпретировать содержимое открытых вкладок, включая электронную почту, Slack и Notion. Например, стартап использовал это расширение для отбора кандидатов среди 854 заявок, что позволило сократить время на подбор персонала.

Аудитория и география

Сегодня TwinMind насчитывает более 30 000 пользователей, из которых 15 000 активно используют приложение. Около 20–30% из них используют дополнительное расширение для браузера. Основной рынок — США, но интерес к приложению также растёт в Индии, Бразилии, Филиппинах, Эфиопии, Кении и Европе. Основная аудитория — профессионалы (50–60%), студенты (25%) и частные лица (20–25%).

Приватность и безопасность

Одной из ключевых проблем ИИ-технологий является риск утечки личных данных. Однако TwinMind утверждает, что не использует данные пользователей для обучения моделей и не отправляет аудиозаписи в облако. В отличие от других приложений, пользователи не могут получить доступ к аудио — оно удаляется сразу после обработки. Сохраняется только транскрипция, которая хранится локально.

Опыт Google X и история создания

Работа в Google X сыграла важную роль в успехе стартапа. Daniel George участвовал в шести проектах, включая iyO, команду, которая недавно подала в суд на OpenAI и Jony Ive. Опыт в стартап-подобных проектах помог команде быстро перейти от идеи к продукту. По словам George, Google X стал идеальной средой для подготовки к самостоятельному предпринимательству.

Дополнительные разработки и планы

Помимо мобильного приложения и расширения для браузера, TwinMind представила модель Ear-3, которая заменяет предыдущую версию Ear-2. Новая модель поддерживает более 140 языков и имеет ошибку распознавания слов на уровне 5,26%. Она также лучше справляется с определением разных говорящих, с ошибкой диеаризации в 3,8%. Модель доступна через API для разработчиков и компаний и будет стоить $0,23 в час.

Финансирование и будущее

Первый раунд финансирования в размере $5,7 млн был организован Streamlined Ventures, с участием Sequoia Capital и Stephen Wolfram, который также впервые инвестировал в стартап. Суммарная оценка TwinMind составляет $60 млн. Команда состоит из 11 человек и планирует нанять дизайнеров для улучшения пользовательского опыта, а также создать команду по развитию бизнеса для продажи API. Также запланированы маркетинговые усилия для привлечения новых пользователей.

Как память становится цифровой: TwinMind и новый этап управления информацией

Создание стартапа TwinMind отражает стремление современного общества не просто хранить информацию, но и управлять ею в режиме реального времени. Приложение, разработанное бывшими сотрудниками Google X, предлагает новый подход: автоматическую обработку разговорного потока, превращение аудио в структурированные заметки и списки. Такой инструмент особенно актуален для профессионалов, студентов и людей, которым нужно быстро фиксировать контекст общения. Но за этим стоит более глубокий тренд — переход от активного вовлечения в обработку информации к её пассивному сбору и интерпретации. TwinMind не просто записывает — он пытается «понять» мир вокруг нас, создавая цифровое отражение нашей памяти.

Цифровая память и её цена

Технология TwinMind основана на двух ключевых принципах: автономность и конфиденциальность. Приложение работает в фоновом режиме, не требует активного запуска, использует локальную обработку данных и удаляет аудио после транскрипции. Такой подход решает одну из главных проблем современных ИИ-приложений — прозрачность и безопасность данных. Однако, даже при наличии таких мер, остается неочевидный вопрос: если приложение «помнит» за нас, кто в конечном итоге владеет этой памятью? В условиях, когда даже локально хранящиеся данные могут быть скопированы, проданы или использованы в непредусмотренных целях, становится важным не только как, но кому и зачем нужна наша цифровая память. Особенно если речь идет о международных компаниях, работающих с данными в разных юрисдикциях.

От инструмента к инфраструктуре

TwinMind выходит за рамки простого приложения. Его расширение для Chrome и модель Ear-3 демонстрируют стремление к интеграции в экосистему цифровой жизни. Компания не просто хочет улучшить индивидуальную продуктивность — она формирует инфраструктуру для анализа и хранения контекста, который может быть использован в бизнесе, образовании и даже в государственных системах. Такие инструменты могут стать частью более широкого тренда — цифровизации общения и мышления, где человек всё меньше хранит информацию в голове, а всё больше доверяет алгоритмам. Это вызывает парадокс: чем выше уровень автоматизации, тем больше мы зависим от систем, которые сами не понимаем.

Российская реальность и уроки для будущего

В России, где вопросы цифровой безопасности и суверенитета данных становятся всё более актуальными, развитие таких технологий требует особого внимания. TwinMind демонстрирует, как можно создавать локально обрабатывающие данные ИИ-продукты, что особенно важно для стран, стремящихся к технологической независимости. Однако, чтобы такие инструменты не стали инструментом монополистов, необходимо развитие российских аналогов, которые будут соответствовать нашим стандартам приватности и безопасности. В этом смысле, TwinMind — не просто стартап, а инструмент для анализа будущего, которое формируется за счет автоматизации памяти, а не только мышления.