Shawn Shen sostiene que la inteligencia artificial (IA) necesita recordar lo que observa para tener éxito en el mundo físico. La empresa de Shen, Memories.ai, está utilizando herramientas de IA de Nvidia para desarrollar una infraestructura que permita a dispositivos portátiles y robótica recordar y recuperar memorias visuales.
En la conferencia GTC, Memories.ai anunció una colaboración con el gigante de los semiconductores Nvidia. Gracias a esta asociación, la empresa emplea el modelo de lenguaje de visión y razonamiento Cosmos-Reason 2 de Nvidia, así como Nvidia Metropolis, una aplicación para búsqueda y resumen de videos, con el objetivo de avanzar en su tecnología de memoria visual.
Innovaciones y Motivaciones Detrás de Memories.ai
Shen y su cofundador, Ben Zhou, idearon la empresa mientras desarrollaban el sistema de IA para las gafas Ray-Ban de Meta. Este proyecto les llevó a reflexionar sobre cómo los usuarios utilizarían la tecnología en la vida real si no pudieran recordar los datos de video que grababan.
Al no encontrar soluciones similares en el mercado, decidieron desvincularse de Meta y crear su propio enfoque para la memoria visual en IA. “La IA está funcionando bien en el mundo digital. ¿Qué pasa con el mundo físico?”, comentó Shen. “Los dispositivos portátiles y la robótica también necesitan memorias. Creemos en ese futuro”.
Evolución de la Memoria en IA
La capacidad de los sistemas de IA para recordar es una característica relativamente nueva. OpenAI actualizó ChatGPT para que comenzara a recordar conversaciones pasadas en 2024 y ajustó esa función en 2025. Otras empresas, como xAI de Elon Musk y Google Gemini, también han lanzado herramientas de memoria en los últimos dos años.
Sin embargo, estas innovaciones se han centrado principalmente en la memoria basada en texto. Esta última es más estructurada y fácil de indexar, pero resulta menos útil para aplicaciones de IA física que interactúan con el mundo a través de la vista.
Desarrollo y Futuro de Memories.ai
Memories.ai fue fundada en 2024 y ha recaudado hasta ahora $16 millones, gracias a una ronda inicial de $8 millones en julio de 2025 y una extensión de $8 millones. Esta ronda fue liderada por Susa Ventures e incluyó a Seedcamp, Fusion Fund y Crane Venture Partners, entre otros.
Shen explicó que para construir esta capa de memoria visual se requieren dos aspectos: establecer la infraestructura necesaria para incrustar e indexar videos en un formato de datos que pueda ser almacenado y recuperado, y recopilar los datos necesarios para entrenar el modelo.
La compañía lanzó su modelo de memoria visual grande (LVMM) en julio de 2025, comparable a una versión más reducida de Gemini Embedding 2, un modelo de indexación y recuperación multimodal.
Colaboraciones y Estrategia de Mercado
Para la recopilación de datos, la empresa desarrolló LUCI, un dispositivo de hardware utilizado por sus “colectores de datos” para grabar videos que alimentan al modelo. Shen señaló que no tienen intención de convertirse en una empresa de hardware ni de vender estos dispositivos, ya que los crearon porque no estaban satisfechos con las grabadoras de video disponibles en el mercado.
La compañía lanzó la segunda generación de este LVMM y firmó una asociación con Qualcomm para operar en los procesadores de Qualcomm a partir de finales de este año.
Memories.ai también está colaborando con importantes empresas de dispositivos portátiles, aunque Shen no reveló nombres. A pesar de la demanda actual, él considera que hay oportunidades aún mayores en el ámbito de dispositivos portátiles y robótica en el futuro.
“En términos de comercialización, estamos más enfocados en el modelo y la infraestructura, porque creemos que el mercado de dispositivos portátiles y robótica llegará, pero probablemente no sea ahora”, concluyó Shen.
