Outro Demo Day da Y Combinator aconteceu na quinta-feira, e esta safra parecia um pouco diferente. Embora cada coorte traga uma nova onda de fundadores, as startups que se apresentaram esta semana pendiam muito mais para deep tech do que nos anos anteriores — o tipo de tecnologia que um investidor descreveu como algo que parece "ficção científica". Mas além das ideias malucas, o consenso foi que as avaliações estavam muito mais aterradas do que nas coortes recentes, o que é o desenvolvimento mais digno de ficção científica de todos.

Como faz a cada trimestre, o TechCrunch pediu a VCs de estágio inicial que nomeassem as startups mais quentes desta safra — tanto suas principais escolhas quanto os negócios dos quais todos falavam. E, como de costume, a publicação compilou uma lista de startups apontadas por pelo menos dois investidores como as mais badaladas da safra. Aqui estão as principais escolhas, listadas em ordem alfabética:

Atomarine

O que está construindo: Data centers movidos a energia nuclear flutuando no mar.

Por que é favorita: A energia está em falta, e comunidades locais estão cada vez mais se opondo à construção de novos data centers. A Atomarine — cofundada por um cientista da computação e engenheiro naval do MIT e um PhD em engenharia nuclear do MIT — quer resolver a escassez de computação colocando data centers em barcaças no mar, onde a água do mar poderia fornecer resfriamento quase gratuito. A startup planeja lançar um piloto movido a gás até 2028 e fazer a transição para navios nucleares flutuantes de energia em 2032. A Atomarine afirma que já garantiu mais de US$ 4 bilhões em interesse de clientes por meio de cartas de intenção. Esse potencial de receita ajudou a torná-la uma das startups mais valiosas da safra, disse um VC ao TechCrunch.

Dipole Labs

O que está construindo: Hardware de rede óptica de alta velocidade eficaz e energeticamente eficiente para data centers de IA.

Por que é favorita: A ideia é que clusters de GPU desperdiçam muito tempo de computação simplesmente esperando que os dados se movam entre cada chip. Dentro da camada de rede, os dados são convertidos de luz para eletricidade e de volta em um processo que queima muita energia e gera muito calor. Mas a Dipole Labs diz que construiu um switch óptico que pula a conversão para que os dados possam permanecer como luz e ir diretamente para onde precisam ir. É um problema oportuno para resolver, já que as GPUs são incrivelmente caras e os data centers querem o máximo de seu hardware de computação sem deixar nenhum tempo de sobra.

Isengard

O que está construindo: Drones de ataque e contra-drones movidos a jato, produzíveis localmente.

Por que é favorita: A Isengard pretende produzir em massa drones de ataque e contra-drones movidos a jato diretamente dentro de países aliados, a uma fração do que os principais contratantes cobram para construí-los nos EUA. Cofundada por um ex-oficial do Exército Australiano e um empreendedor de defesa que anteriormente escalou outra startup de drones focada na Ucrânia para US$ 60 milhões em receita, a Isengard já está gerando US$ 10 milhões em receita própria. A startup gerou forte buzz entre VCs, obtendo uma das avaliações mais altas desta safra da YC, segundo dois investidores.

Lamb Labs

O que está construindo: Chips de inferência personalizados com pesos de modelos de IA codificados em hardware.

Por que é favorita: Chips de IA tradicionais queimam quantidades massivas de energia durante a inferência, buscando pesos de modelos na memória. Cofundada por um PhD em IA do Imperial College London e um físico teórico de Oxford, a Lamb Labs quer construir chips ultraeficientes codificando pesos de modelos de IA diretamente no silício. Apelidados de "Model Processing Units" (MPUs), esses chips personalizados eliminam gargalos de largura de banda de memória.

(Nomes omitidos pela economia do buzz)

O que está construindo: Coletando dados do mundo real para treinar robôs.

Por que é favorita: Esta empresa faz parcerias com negócios para coletar vídeos e dados de humanos trabalhando, que então transforma em material de treinamento para empresas que constroem robôs. Diz que já está trabalhando com empresas de capital aberto e capturou dados de vídeo em mais de 150 ambientes diferentes. Esta empresa pode se tornar importante à medida que os negócios começam a experimentar mais com quais tarefas são melhores para humanos — e, à medida que a IA continua a se refinar, quais tarefas