Bir başka Y Combinator Demo Günü perşembe günü gerçekleşti ve bu seferki grup biraz farklı görünüyordu. Her kohort yeni bir kurucu dalgası getirse de, bu hafta sunum yapan girişimler geçmiş yıllara kıyasla çok daha fazla derin teknolojiye yönelmişti - bir yatırımcının "bilim kurgu gibi" hissettirdiğini söylediği türden bir teknoloji. Ancak çılgın fikirlerin ötesinde, konsensüs, değerlemelerin son kohortlara göre çok daha sağlam olduğuydu ki bu, en bilim kurgusal gelişme.

Her çeyrekte olduğu gibi, TechCrunch erken aşama VC'lerden bu gruptaki en sıcak girişimleri - hem favori seçimlerini hem de herkesin konuştuğu anlaşmaları - belirtmelerini istedi. Ve her zamanki gibi, yayın en az iki yatırımcı tarafından grubun en dikkat çekici girişimleri olarak işaretlenenlerin bir listesini derledi. İşte alfabetik sırayla en iyi seçimler:

Atomarine

Ne inşa ediyor: Denizde yüzen nükleer enerjili veri merkezleri.

Neden favori: Enerji arzı kıt ve yerel topluluklar yeni veri merkezlerinin inşasına giderek daha fazla karşı çıkıyor. MIT bilgisayar bilimi ve deniz mühendisi ile MIT nükleer mühendislik doktorası sahibi kişiler tarafından ortaklaşa kurulan Atomarine, veri merkezlerini denizde mavnalara yerleştirerek ve deniz suyunun neredeyse bedava soğutma sağlayabileceği bir çözümle hesaplama kıtlığını çözmek istiyor. Girişim, 2028'e kadar gazla çalışan bir pilotu başlatmayı ve 2032'de yüzen nükleer enerji gemilerine geçiş yapmayı planlıyor. Atomarine, niyet mektupları yoluyla halihazırda 4 milyar doların üzerinde müşteri ilgisi sağladığını iddia ediyor. Bir VC'nin TechCrunch'a söylediğine göre, bu gelir potansiyeli, onu gruptaki en yüksek değerlemeli girişimlerden biri yapmaya yardımcı oldu.

Dipole Labs

Ne inşa ediyor: Yapay zeka veri merkezleri için etkili ve enerji verimli yüksek hızlı optik ağ donanımı.

Neden favori: Fikir şu ki, GPU kümeleri her çip arasında veri taşınmasını beklerken çok fazla hesaplama süresi harcıyor. Ağ katmanında, veri ışıktan elektriğe ve tekrar geri dönüştürülüyor, bu süreç çok fazla güç yakıyor ve çok fazla ısı üretiyor. Ancak Dipole Labs, dönüşümü atlayan ve verinin ışık olarak kalıp doğrudan gitmesi gereken yere gitmesini sağlayan bir optik anahtar geliştirdiğini söylüyor. GPU'lar çılgınca pahalı olduğu ve veri merkezleri hesaplama donanımlarından hiç zaman kaybetmeden en iyi şekilde yararlanmak istediği için bu, ele alınması gereken güncel bir sorun.

Isengard

Ne inşa ediyor: Yerel olarak üretilebilen, jet motorlu saldırı ve karşı insansız hava araçları.

Neden favori: Isengard, müttefik ülkelerde doğrudan jet motorlu saldırı ve karşı insansız hava araçlarını, ABD'deki ana yüklenicilerin bunları inşa etmek için talep ettiği maliyetin çok altında seri üretmeyi hedefliyor. Eski bir Avustralya Ordusu subayı ve daha önce Ukrayna odaklı başka bir insansız hava aracı girişimini 60 milyon dolar gelire ölçeklendiren bir savunma girişimcisi tarafından ortaklaşa kurulan Isengard, halihazırda kendisi 10 milyon dolar gelir elde ediyor. Girişim, iki yatırımcıya göre bu YC grubundaki en yüksek değerlemelerden birini alarak güçlü VC ilgisi yarattı.

Lamb Labs

Ne inşa ediyor: Sabit kodlanmış yapay zeka model ağırlıklarına sahip özel çıkarım çipleri.

Neden favori: Geleneksel yapay zeka çipleri, çıkarım sırasında model ağırlıklarını bellekten alırken muazzam miktarda enerji harcıyor. Imperial College London yapay zeka doktorası ve Oxford teorik fizikçisi tarafından ortaklaşa kurulan Lamb Labs, yapay zeka model ağırlıklarını doğrudan silikona sabit kodlayarak ultra verimli çipler inşa etmek istiyor. "Model İşlem Birimleri" (MPU'lar) olarak adlandırılan bu özel çipler, bellek bant genişliği darboğazlarını ortadan kaldırıyor.

(İsimler buzz ekonomisi tarafından gizlendi)

Ne inşa ediyor: Robotları eğitmek için gerçek dünya verisi topluyor.

Neden favori: Bu şirket, insanların iş yaparken çekilmiş videolarını ve verilerini toplamak için işletmelerle ortaklık kuruyor ve bunları robot inşa eden şirketler için eğitim materyaline dönüştürüyor. Halihazırda halka açık şirketlerle çalıştığını ve 150'den fazla farklı ortamda video verisi topladığını söylüyor. Bu şirket, işletmeler hangi görevlerin insanlar için en iyi olduğunu ve yapay zeka kendini geliştirmeye devam ettikçe hangi görevlerin robotlar için en iyi olduğunu daha fazla denemeye başladıkça önemli hale gelebilir.