Donderdag vond er weer een Y Combinator Demo Day plaats, en deze lichting zag er toch net even anders uit. Elke cohort brengt natuurlijk een verse golf oprichters met zich mee, maar de startups die deze week presenteerden, neigden veel sterker naar deep tech dan in voorgaande jaren – het soort technologie dat volgens één investeerder aanvoelde als 'sciencefiction'. Maar los van de wilde ideeën was de consensus dat de waarderingen een stuk realistischer waren dan in recente cohorten, en dat is toch wel de meest sciencefictionachtige ontwikkeling van allemaal.

Zoals elk kwartaal vroeg TechCrunch aan early-stage VCs om de hottest startups van deze lichting te noemen – zowel hun topfavorieten als de deals waar iedereen over praatte. En zoals gewoonlijk stelde de publicatie een lijst samen van startups die door minstens twee investeerders als de meest besproken van de lichting werden bestempeld. Hier zijn de topfavorieten, alfabetisch gerangschikt:

Atomarine

Wat het bouwt: Nucleair aangedreven datacenters die op zee drijven.

Waarom het een favoriet is: Energie is schaars, en lokale gemeenschappen verzetten zich steeds vaker tegen de bouw van nieuwe datacenters. Atomarine – mede opgericht door een MIT-computerwetenschapper en marine-ingenieur en een MIT-promovendus in nucleaire techniek – wil het computetekort oplossen door datacenters op schepen op zee te zetten, waar zeewater voor bijna gratis koeling kan zorgen. De startup is van plan om in 2028 een gasgestuurde pilot te lanceren en in 2032 over te stappen op drijvende nucleaire krachtschepen. Atomarine beweert al meer dan $4 miljard aan klantinteresse te hebben veiliggesteld via intentieverklaringen. Dat omzetpotentieel heeft het volgens een VC tegen TechCrunch geholpen om een van de hoogst gewaardeerde startups in de lichting te worden.

Dipole Labs

Wat het bouwt: Effectieve en energiezuinige hogesnelheids optische netwerkhardware voor AI-datacenters.

Waarom het een favoriet is: Het idee is dat GPU-clusters veel rekentijd verspillen doordat ze simpelweg wachten tot data tussen de chips worden verplaatst. Binnen de netwerklaag wordt data omgezet van licht naar elektriciteit en weer terug, een proces dat veel stroom verbruikt en veel warmte oplevert. Maar Dipole Labs zegt een optische switch te hebben gebouwd die de conversie overslaat, zodat de data licht kan blijven en direct kan gaan waar het naartoe moet. Het is een actueel probleem om aan te pakken, aangezien GPU's belachelijk duur zijn en datacenters het maximale uit hun compute-hardware willen halen zonder ook maar enige tijd te verspillen.

Isengard

Wat het bouwt: Lokaal produceerbare, jet-aangedreven aanvals- en contra-drones.

Waarom het een favoriet is: Isengard wil jet-aangedreven aanvals- en contra-drones massaal produceren in bevriende landen, voor een fractie van wat hoofdaannemers rekenen om ze in de VS te bouwen. Mede opgericht door een voormalige Australische legerofficier en een defensie-ondernemer die eerder een andere Oekraïne-gerichte dronestartup naar $60 miljoen omzet wist te schalen, genereert Isengard zelf al $10 miljoen aan omzet. De startup heeft sterke VC-buzz gegenereerd en volgens twee investeerders een van de hoogste waarderingen in deze YC-lichting gekregen.

Lamb Labs

Wat het bouwt: Custom inference-chips met hardcoded AI-modelgewichten.

Waarom het een favoriet is: Traditionele AI-chips verbruiken enorme hoeveelheden energie tijdens inference, doordat ze modelgewichten uit het geheugen moeten ophalen. Mede opgericht door een AI-promovendus van Imperial College London en een theoretisch fysicus van Oxford, wil Lamb Labs ultra-efficiënte chips bouwen door AI-modelgewichten direct in silicium te hardcoden. Deze custom chips, 'Model Processing Units' (MPU's) genaamd, elimineren de knelpunten in geheugenbandbreedte.

(Namen geredigeerd door de buzz-economie)

Wat het bouwt: Het verzamelen van real-world data om robots op te trainen.

Waarom het een favoriet is: Dit bedrijf werkt samen met bedrijven om video's en data te verzamelen van mensen die werk doen, en zet dat vervolgens om in trainingsmateriaal voor bedrijven die robots bouwen. Het zegt al samen te werken met beursgenoteerde bedrijven en videodata te hebben verzameld in meer dan 150 verschillende omgevingen. Dit bedrijf zou wel eens belangrijk kunnen worden nu bedrijven meer gaan experimenteren met welke taken het beste aan mensen kunnen worden overgelaten – en, naarmate AI zich blijft verfijnen, welke taken