Un alt Demo Day Y Combinator a avut loc joi, iar acest lot a arătat puțin diferit. În timp ce fiecare cohortă aduce un val proaspăt de fondatori, startup-urile care s-au prezentat săptămâna aceasta au înclinat mult mai mult spre deep tech decât în anii trecuți – genul de tehnologie despre care un investitor a spus că pare „ca science fiction”. Dar dincolo de ideile nebunești, consensul a fost că evaluările au fost mult mai ancorate în realitate decât în cohortele recente, ceea ce este cel mai science-fictionistic development dintre toate.

Așa cum face în fiecare trimestru, TechCrunch a cerut VC-urilor din stadiul incipient să numească cele mai fierbinți startup-uri din acest lot – atât alegerile lor de top, cât și înțelegerile despre care toată lumea vorbea. Și, ca de obicei, publicația a compilat o listă de startup-uri semnalate de cel puțin doi investitori ca fiind cele mai buzz-uite din lot. Iată alegerile de top, listate alfabetic:

Atomarine

Ce construiește: Centre de date cu energie nucleară plutind pe mare.

De ce e favorit: Energia este insuficientă, iar comunitățile locale se opun tot mai mult construirii de noi centre de date. Atomarine – co-fondat de un informatician și inginer naval de la MIT și un doctor în inginerie nucleară de la MIT – vrea să rezolve deficitul de calcul punând centre de date pe barje pe mare, unde apa de mare ar putea oferi răcire aproape gratuită. Startup-ul plănuiește să lanseze un pilot alimentat cu gaz până în 2028 și să treacă la nave nucleare plutitoare în 2032. Atomarine susține că a obținut deja peste 4 miliarde de dolari în interes din partea clienților prin scrisori de intenție. Acest potențial de venit l-a ajutat să devină unul dintre cele mai bine evaluate startup-uri din lot, a declarat un VC pentru TechCrunch.

Dipole Labs

Ce construiește: Hardware de rețelistică optică de mare viteză, eficient energetic, pentru centrele de date AI.

De ce e favorit: Ideea este că clusterele GPU pierd mult timp de calcul doar așteptând ca datele să se miște între fiecare cip. În stratul de rețelistică, datele sunt convertite din lumină în electricitate și înapoi într-un proces care consumă multă energie și generează multă căldură. Dar Dipole Labs spune că a construit un switch optic care sare peste conversie, astfel încât datele să rămână lumină și să meargă direct unde trebuie. Este o problemă oportună de rezolvat, deoarece GPU-urile sunt extrem de scumpe, iar centrele de date vor să scoată maximum din hardware-ul lor de calcul fără a pierde timp.

Isengard

Ce construiește: Drone de atac și contra-drone cu propulsie cu reacție, producibile local.

De ce e favorit: Isengard își propune să producă în masă drone de atac și contra-drone cu propulsie cu reacție direct în țările aliate, la o fracțiune din costul pe care îl percep contractorii principali pentru a le construi în SUA. Co-fondat de un fost ofițer al Armatei Australiene și un antreprenor din domeniul apărării care a scalat anterior un alt startup de drone axat pe Ucraina la 60 de milioane de dolari în venituri, Isengard generează deja 10 milioane de dolari în venituri. Startup-ul a generat un buzz puternic în rândul VC-urilor, obținând una dintre cele mai înalte evaluări din acest lot YC, potrivit a doi investitori.

Lamb Labs

Ce construiește: Cipuri de inferență personalizate cu ponderi de model AI hardcodate.

De ce e favorit: Cipurile AI tradiționale consumă cantități masive de energie în timpul inferenței, preluând ponderile modelului din memorie. Co-fondat de un doctor în AI de la Imperial College London și un fizician teoretician de la Oxford, Lamb Labs vrea să construiască cipuri ultra-eficiente prin hardcodarea ponderilor modelului AI direct în siliciu. Numite „Model Processing Units” (MPU), aceste cipuri personalizate elimină blocajele de lățime de bandă a memoriei.

(Nume redactate de economia buzz-ului)

Ce construiește: Colectarea de date din lumea reală pe care să antreneze roboți.

De ce e favorit: Această companie colaborează cu afaceri pentru a colecta videoclipuri și date despre oameni care lucrează, pe care le transformă apoi în material de antrenament pentru companiile care construiesc roboți. Spune că lucrează deja cu companii listate public și a capturat date video în peste 150 de medii diferite. Această companie ar putea deveni importantă pe măsură ce afacerile încep să experimenteze mai mult cu privire la ce sarcini sunt cele mai potrivite pentru oameni – și, pe măsură ce AI continuă să se rafineze, ce sarcini