TeRAM sale del sigilo con 37 millones de dólares para atacar el 'muro de memoria' de la IA con SRAM 3D

Aviso importante antes de entrar en materia: este texto es, según su propia etiqueta en la página de origen ('This is a paid press release. Contact the press release distributor directly with any enquiries'), un comunicado de prensa pagado, no una pieza de periodismo independiente. Eso significa que las afirmaciones, cifras y valoraciones que contiene proceden únicamente de la propia empresa y de sus inversores, sin verificación externa ni contraste periodístico. El resumen que sigue se ciñe estrictamente a lo que dice ese comunicado.

TeRAM, una startup con sede en Los Altos, California, ha anunciado su salida del modo sigiloso ('stealth') con una ronda de financiación de 37 millones de dólares en capital (equity) procedente de inversores de etapa temprana. Según el comunicado, la ronda se cerró el 10 de septiembre de 2026 y fue co-liderada por Primary Venture Partners, B Capital, Hyperion y SemiAnalysis Capital, con la participación adicional de Alumni Ventures y Lightscape Partners.

El objetivo declarado de la compañía es desarrollar memoria SRAM 3D personalizada para aplicaciones de inteligencia artificial de frontera, empezando por los centros de datos. La empresa sostiene que, a medida que los modelos de IA superan los dos billones de parámetros (siguiendo la lógica de las llamadas 'leyes de escalado', según la cual los modelos se vuelven más capaces cuanto mayor es su número de parámetros y sus ventanas de contexto), se necesita nueva tecnología de memoria para aumentar la capacidad y el rendimiento a la vez que se reduce el consumo energético. TeRAM afirma estar validando su tecnología con el objetivo de alcanzar producción para sus primeros clientes en 2029.

El argumento técnico central del comunicado es el llamado 'muro de memoria' (memory wall). Según la compañía, desde mediados de 2025 la inferencia agéntica (es decir, el uso de modelos de IA en flujos de trabajo autónomos o semi-autónomos) ha superado al entrenamiento como principal motor del consumo de cómputo de IA y de la generación de tokens. Este cambio, argumenta TeRAM, ha desplazado el cuello de botella: si antes el problema era la capacidad de la memoria HBM (High Bandwidth Memory) durante el entrenamiento de los modelos, ahora el problema es el ancho de banda de memoria durante la fase de inferencia. La razón que aduce el comunicado es que generar cada token de salida obliga a recorrer todo el modelo y sus billones de parámetros, lo que convierte el ancho de banda de memoria en un factor limitante, tanto si el modelo reside en memoria SRAM integrada en el propio chip como si reside en módulos HBM externos.

La respuesta técnica de TeRAM consiste en desarrollar tecnologías de memoria y de empaquetado que permitan integrar SRAM 3D directamente sobre los chips de cómputo de IA, diseñadas para soportar condiciones térmicas exigentes. Según la empresa, el objetivo es ofrecer un ancho de banda de memoria sin precedentes con el menor consumo de energía posible, y adaptar capacidad, ancho de banda, factor de forma y empaquetado a las necesidades específicas de cada cliente, desde centros de datos hasta dispositivos edge de pequeño tamaño.

En cuanto al equipo, el comunicado destaca que los fundadores de TeRAM acumulan en conjunto más de 80 años de experiencia en el desarrollo de tecnología de memoria de semiconductores, y que han colaborado previamente en proyectos de chips de sistema (SoC) para cómputo de IA junto a varios hyperscalers y empresas de infraestructura de IA, sin que se identifique a estos socios por nombre. Esa combinación de experiencia en memoria y en cómputo es, según la empresa, lo que le permite entender los retos de las futuras plataformas de IA.

El CEO de TeRAM, Charlie Cheng, agradeció en el comunicado la confianza de los inversores y señaló que desarrollar una nueva tecnología de memoria es una tarea ambiciosa. Por su parte, Brian Schechter, socio de Primary Venture Partners e inversor líder de la ronda semilla, describió la memoria como la principal limitación del progreso de la IA y afirmó que las mejoras incrementales no serán suficientes, calificando a Cheng como un fundador capaz de conectar arquitectura de IA, física de la memoria y fabricación de semiconductores.

Más allá de estos datos, el comunicado no ofrece detalles adicionales sobre la valoración de la empresa, el número de empleados, especificaciones técnicas concretas (como capacidades de memoria en gigabytes o cifras de ancho de banda), ni sobre acuerdos ya firmados con clientes de centros de datos. Tampoco hay, por tratarse de un comunicado de prensa pagado, ninguna evaluación independiente de la viabilidad técnica o comercial de la propuesta, por lo que conviene tratar el anuncio como la presentación pública de una tesis de inversión y una hoja de ruta tecnológica, más que como un hito ya validado por el mercado.