Inteligencia Talámica: La única empresa china de memoria multimodal de largo plazo recauda decenas de millones en financiación inicial, apostando por la IA proactiva

Thalamic Intelligence, fundada en noviembre de 2025 por el CEO Zhang Yuan, graduado de la Universidad de Pekín con doble titulación en electrónica y economía, ha cerrado una ronda semilla de decenas de millones de yuanes de un fondo de primer nivel de Shenzhen y capital industrial, que se destinará a I+D y expansión de talento. El equipo, con una edad media de unos 26 años, proviene de instituciones como el Laboratorio DAMO de Alibaba, Tencent, SenseTime, la Universidad China de Hong Kong y la Universidad de Pekín. La compañía posiciona la memoria como una capa de infraestructura independiente, argumentando que los silos de memoria entre modelos requieren una capa de memoria de terceros centrada en el usuario. Su producto, MemAura, lanzado en junio, es una base de memoria multimodal nativa que ofrece servicios ADK y API, con un mecanismo de procesamiento de memoria biónica que imita la memoria humana: reconocimiento de eventos, codificación y particionamiento de privacidad, junto con estrategias de almacenamiento en caliente y en frío. Las métricas de rendimiento incluyen una reducción del 40% al 49% en el consumo de tokens de entrada, una latencia de recuperación de memoria inferior a 400 milisegundos, una primera respuesta de extremo a extremo en menos de 1 segundo y una precisión general superior al 80%. El grafo de conocimiento espacio-temporal de primera generación de la compañía, STKG, alcanzó el estado del arte en los benchmarks LoCoMo y LongMemEval. En mayo de 2026, Thalamic Intelligence, junto con NVIDIA, la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong y la Universidad China de Hong Kong, lanzaron MEMLENS, el primer benchmark de memoria larga multimodal del mundo, de código abierto y clasificado entre los tres primeros del Hugging Face Daily Papers. El benchmark reveló que tanto los modelos de lenguaje visual como los agentes de memoria sufren una degradación del rendimiento y un aumento de la alucinación con contextos más largos, y que algunos métodos de post-entrenamiento debilitan las habilidades de rechazo. La compañía se dirige a hardware de compañía y escenarios verticales de agentes, cobrando a través de llamadas API y licencias de escenario. El CEO Zhang Yuan cree que el objetivo final de la memoria es apoyar la IA proactiva, donde la IA inicia interacciones basadas en un profundo conocimiento del usuario, y que el núcleo de la memoria reside en la toma de decisiones, no en el almacenamiento. También predice un aumento en las necesidades de memoria encarnada para robots domésticos. La compañía está explorando técnicas E2P y ajuste fino de transformadores para las próximas iteraciones.