أُقيم يوم عرض توضيحي آخر لـ Y Combinator يوم الخميس، وبدت هذه الدفعة مختلفة قليلاً. فبينما يجلب كل جيل موجة جديدة من المؤسسين، إلا أن الشركات الناشئة التي قدمت هذا الأسبوع مالت بشكل كبير نحو التقنية العميقة أكثر من السنوات الماضية - ذلك النوع من التقنية الذي وصفه أحد المستثمرين بأنه "يشبه الخيال العلمي". لكن وراء الأفكار الجامحة، كان الإجماع على أن التقييمات كانت أكثر واقعية بكثير من الدفعات الأخيرة، وهو أكثر تطور يشبه الخيال العلمي على الإطلاق.

وكما تفعل كل ربع سنة، طلبت TechCrunch من مستثمري المراحل المبكرة تسمية أكثر الشركات الناشئة إثارة في هذه الدفعة - سواء اختياراتهم المفضلة أو الصفقات التي كان الجميع يتحدث عنها. وكالعادة، جمعت المجلة قائمة بالشركات الناشئة التي أشار إليها مستثمران على الأقل باعتبارها الأكثر ضجيجاً في الدفعة. إليك الاختيارات الأبرز، مرتبة أبجدياً:

Atomarine

ما تبنيه: مراكز بيانات تعمل بالطاقة النووية عائمة في البحر.

لماذا هي مفضلة: الطاقة في نقص شديد، والمجتمعات المحلية تعارض بشكل متزايد بناء مراكز بيانات جديدة. Atomarine - التي شارك في تأسيسها خبير علوم حاسوب ومهندس بحري من MIT وحاصل على دكتوراه في الهندسة النووية من MIT - تريد حل نقص الحوسبة بوضع مراكز البيانات على بارجات في البحر، حيث يمكن لمياه البحر توفير تبريد شبه مجاني. تخطط الشركة الناشئة لإطلاق نموذج تجريبي يعمل بالغاز بحلول عام 2028 والانتقال إلى سفن طاقة نووية عائمة في عام 2032. وتزعم Atomarine أنها حصلت بالفعل على اهتمام عملاء يتجاوز 4 مليارات دولار من خلال خطابات نوايا. ساعدت إمكانات الإيرادات هذه في جعلها واحدة من أعلى الشركات الناشئة تقييماً في الدفعة، حسبما قال أحد المستثمرين لـ TechCrunch.

Dipole Labs

ما تبنيه: أجهزة شبكات بصرية عالية السرعة فعالة وموفرة للطاقة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.

لماذا هي مفضلة: الفكرة هي أن مجموعات وحدات معالجة الرسومات تهدر الكثير من وقت الحوسبة في انتظار نقل البيانات بين كل شريحة. داخل طبقة الشبكات، تُحوَّل البيانات من الضوء إلى الكهرباء ثم تعود مرة أخرى في عملية تستهلك الكثير من الطاقة وتنتج الكثير من الحرارة. لكن Dipole Labs تقول إنها بنت مفتاحاً بصرياً يتخطى التحويل بحيث تبقى البيانات كضوء وتذهب مباشرة إلى حيث تحتاج. إنها مشكلة ملحة يجب معالجتها لأن وحدات معالجة الرسومات باهظة الثمن بشكل جنوني ومراكز البيانات تريد تحقيق أقصى استفادة من أجهزة الحوسبة دون إضاعة أي وقت.

Isengard

ما تبنيه: طائرات مسيرة هجومية ومضادة تعمل بالمحركات النفاثة وقابلة للإنتاج محلياً.

لماذا هي مفضلة: تهدف Isengard إلى الإنتاج الضخم لطائرات مسيرة هجومية ومضادة تعمل بالمحركات النفاثة مباشرة داخل الدول الحليفة، بجزء بسيط مما يتقاضاه المقاولون الرئيسيون لبنائها في الولايات المتحدة. شارك في تأسيسها ضابط سابق في الجيش الأسترالي ورجل أعمال في مجال الدفاع سبق أن وسّع شركة ناشئة أخرى للطائرات المسيرة تركز على أوكرانيا إلى 60 مليون دولار من الإيرادات، وIsengard تحقق بالفعل 10 ملايين دولار من الإيرادات بنفسها. وقد أثارت الشركة الناشئة ضجة قوية بين مستثمري رأس المال الاستثماري، وحصلت على أحد أعلى التقييمات في دفعة YC هذه، وفقاً لمستثمرين اثنين.

Lamb Labs

ما تبنيه: شرائح استدلال مخصصة بأوزان نماذج ذكاء اصطناعي مبرمجة بشكل صلب.

لماذا هي مفضلة: تستهلك شرائح الذكاء الاصطناعي التقليدية كميات هائلة من الطاقة أثناء الاستدلال، حيث تجلب أوزان النموذج من الذاكرة. شارك في تأسيسها حاصل على دكتوراه في الذكاء الاصطناعي من إمبريال كوليدج لندن وعالم فيزياء نظرية من أكسفورد، وتريد Lamb Labs بناء شرائح فائقة الكفاءة عبر برمجة أوزان نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة في السيليكون. تُسمى "وحدات معالجة النماذج" (MPUs)، وهذه الشرائح المخصصة تلغي عنق الزجاجة في عرض النطاق الترددي للذاكرة.

(أسماء محجوبة بواسطة اقتصاد الضجيج)

ما تبنيه: جمع بيانات من العالم الحقيقي لتدريب الروبوتات.

لماذا هي مفضلة: تتعاون هذه الشركة مع شركات لجمع مقاطع فيديو وبيانات لبشر يقومون بالعمل، ثم تحولها إلى مواد تدريبية للشركات التي تبني روبوتات. وتقول إنها تعمل بالفعل مع شركات مدرجة في البورصة وقد جمعت بيانات فيديو في أكثر من 150 بيئة مختلفة. قد تصبح هذه الشركة مهمة مع بدء الشركات في تجربة المزيد حول المهام الأفضل للبشر - ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في تحسين نفسه، أي المهام