La apuesta de inferencia en SRAM de d-Matrix: ronda de 275 M$ y Corsair en producción en volumen

d-Matrix, fundada en Santa Clara en 2019 por Sid Sheth y Sudeep Bhoja, construye una plataforma completa de inferencia de IA: tarjetas aceleradoras Corsair basadas en computación digital en memoria con SRAM, redes JetStream, software Aviator y sistemas de escala de rack SquadRack. Corsair se fabrica en el proceso N6 de TSMC por Alchip, usa LPDDR5 en lugar de HBM y está posicionada para ejecutar la fase de decodificación de la inferencia de LLM junto a clústeres de GPU. El fondo de capital riesgo M12 de Microsoft es inversor.

La computación en memoria puede superar a las GPUs en la economía de la inferencia: colocar las operaciones matriciales en SRAM, prescindir de la HBM, ejecutar la decodificación a ~2 ms por token y vender racks que complementan los clústeres de GPU.

d-Matrix fue fundada en 2019 por Sid Sheth y Sudeep Bhoja para construir hardware destinado a lo que esperaban que siguiera al auge del entrenamiento: ejecutar modelos generativos de forma continua a escala. Cuando salió del modo sigiloso en noviembre de 2024 había recaudado 154 M$ de más de 25 inversores, con Temasek liderando la Serie B y M12 de Microsoft entre los respaldadores, y estaba enviando muestras de Corsair a clientes de acceso anticipado con una disponibilidad amplia prevista para el segundo trimestre de 2025.

La empresa dedicó 2025 a convertir afirmaciones en divulgaciones de ingeniería y capital. En Hot Chips, en agosto de 2025, ServeTheHome detalló la placa Corsair: dos chips de cuatro chiplets en TSMC N6, 2 GB de SRAM, 256 GB de LPDDR5X por tarjeta, PCIe 5.0, 38 TOPS por vatio y aproximadamente 2 ms por token de salida en Llama 3 70B. El 2025-11-12 d-Matrix cerró una Serie C de 275 M$ con una valoración de 2000 M$, elevando la financiación total a 450 M$, con Temasek, Bullhound Capital y Triatomic Capital como colíderes y Qatar Investment Authority, EDBI y M12 participando, según technode.global. En abril de 2026 adquirió el negocio de centros de datos de GigaIO para la integración a escala de rack, y el 2026-06-09 Converge Digest informó de que Corsair había entrado en producción plena con envíos en volumen a hiperescaladores, neoclouds y laboratorios de IA de frontera a partir de ese verano.

La producción plena distingue a d-Matrix de la oleada de startups de chips de inferencia que se quedaron en los benchmarks: Corsair se envía en volumen a clientes prioritarios no identificados, los sistemas SquadRack se envían junto a ella y los acuerdos de suministro cubren el escalado. La empresa cita pruebas independientes que muestran que combinar Corsair con GPUs redujo los tiempos de respuesta de decodificación especulativa de unos 24 segundos a menos de dos segundos, pero los nombres de los clientes, los precios y los ingresos siguen sin divulgarse, por lo que la prueba comercial aún está por llegar.

Cada token de salida está limitado por la memoria, por lo que un componente de computación en memoria que reduce el tráfico de lectura de pesos ataca el coste real de servir LLMs en lugar de los flops máximos de entrenamiento.

El diseño evita cadenas de suministro escasas: los chiplets de SRAM con LPDDR5 no necesitan HBM ni empaquetado CoWoS, eliminando el cuello de botella por el que hacen cola los rivales de GPU.

Complementar a las GPUs convirtió a d-Matrix en una compra de bajo riesgo: con el prefill dejado a las GPUs, las pruebas independientes citadas por la empresa mostraron tiempos de respuesta que caían de unos 24 segundos a menos de dos.

La prueba se acumuló en pasos verificables: divulgaciones en Hot Chips en agosto de 2025, una Serie C de 275 M$ con 2000 M$ de valoración en noviembre de 2025 y producción plena en junio de 2026.

Vender hacia el cuello de botella, no hacia el producto insignia: dejar el entrenamiento a Nvidia, argumentar que la decodificación está limitada por la memoria y construir un acelerador de SRAM que se conecta a los clústeres de GPU — una cuña que alcanzó la producción plena.

A junio de 2026, Corsair está en producción plena con envíos en volumen que comienzan ese verano a hiperescaladores, neoclouds y laboratorios de IA de frontera no identificados, con sistemas de rack SquadRack enviándose junto a ella. El riesgo está del lado del mercado: Nvidia sigue acelerando la decodificación en las GPUs de nueva generación, los hiperescaladores siguen construyendo silicio propio y d-Matrix no ha divulgado ni nombres de clientes ni ingresos. La adquisición de GigaIO y los acuerdos de suministro con Alchip cubren la integración y la capacidad; si las victorias medidas en latencia se convierten en pedidos repetidos es la prueba pendiente.