As 9 startups que mais deram o que falar no último Demo Day da Y Combinator, de acordo com VCs
Outro Demo Day da Y Combinator ocorreu na quinta-feira, mas este grupo pareceu um pouco diferente. Embora cada coorte traga uma nova onda de fundadores, as startups que se apresentaram esta semana inclinaram-se muito mais para o deep tech do que em anos anteriores.
Como fazemos todos os trimestres, o TechCrunch pediu a VCs de estágio inicial que nomeassem as startups mais quentes deste grupo — tanto suas principais escolhas quanto os negócios sobre os quais todo mundo estava falando. E, como de costume, montamos uma lista de startups sinalizadas por pelo menos dois investidores como as mais comentadas do grupo.
A tecnologia deste grupo parecia “ficção científica”, como disse um investidor. Mas, além das ideias malucas, o consenso foi de que as avaliações estavam muito mais pé no chão do que nas coortes recentes.
Listamos as principais escolhas em ordem alfabética abaixo:
O que está construindo: Centros de dados nucleares flutuantes no mar
Por que é uma favorita: A energia está em falta e as comunidades locais estão se opondo cada vez mais à construção de novos data centers. A Atomarine — cofundada por um cientista da computação e engenheiro naval do MIT e um PhD do MIT em engenharia nuclear — quer resolver a escassez de computação colocando data centers em barcaças no mar, onde a água do mar pode fornecer resfriamento quase gratuito. A startup planeja lançar um piloto movido a gás até 2028 e planeja fazer a transição para navios de energia nuclear flutuantes 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 bem avaliadas do grupo, disse um VC ao TechCrunch.
O que está construindo: Hardware de rede óptica de alta velocidade eficaz e energeticamente eficiente para data centers de IA
Por que é uma favorita: A ideia é que os clusters de GPU desperdiçam muito tempo de computação apenas esperando os dados se moverem entre cada chip. Na camada de rede, os dados são convertidos de luz para eletricidade e vice-versa em um processo que consome 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 a ser resolvido, já que as GPUs são absurdamente caras e os data centers querem tirar o máximo proveito de seu hardware de computação sem perder tempo.
O que está construindo: Drones de ataque e contra-drones movidos a jato, produzíveis localmente
Por que é uma favorita: A Isengard visa produzir em massa drones de ataque e contra-drones movidos a jato diretamente em países aliados, por uma fração do que os principais empreiteiros 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 por conta própria. A startup gerou um forte burburinho entre VCs, obtendo uma das avaliações mais altas neste lote da YC, de acordo com dois investidores.
O que está construindo: Chips de inferência personalizados com pesos de modelos de IA codificados por hardware
Por que é uma favorita: Os chips de IA tradicionais consomem 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 os pesos dos modelos de IA diretamente no silício. Chamados de “Unidades de Processamento de Modelo” (MPUs), esses chips personalizados eliminam os gargalos de largura de banda de memória.
O que está construindo: Coleta de dados do mundo real para treinar robôs
Por que é uma favorita: Esta empresa faz parceria com empresas para coletar vídeos e dados de humanos realizando trabalhos, que depois transforma em material de treinamento para empresas que constroem robôs. Ela afirma que já está trabalhando com empresas de capital aberto e capturou dados em vídeo em mais de 150 ambientes diferentes. Esta empresa pode se tornar importante à medida que as empresas começam a experimentar mais quais tarefas são melhores para os humanos — e, à medida que a IA continua a se aprimorar, quais tarefas são melhores deixadas para um robô.
O que está construindo: Criação de robôs acessíveis para lidar com tarefas cotidianas
Por que é uma favorita: Lançada há apenas seis semanas, esta empresa já ostenta quase meio milhão em vendas. Isso não é surpreendente — é um robô humanóide que promete ajudar a limpar e dobrar roupas. Os usuários também podem operar seu robô por meio de um aplicativo de laptop. Seu preço é de cerca de US$ 1.600, o que é uma pechincha em comparação com outros humanoides como o Neo, com preço em torno de US$ 20.000. Uma das maiores questões na robótica é se é possível criar um robô doméstico acessível que possa realmente colocar a louça na lava-louças e fazer tarefas domésticas cotidianas. A Nori é mais uma tentativa de assumir essa tarefa.
O que está construindo: Robôs autônomos que podem levantar objetos pesados
Por que é uma favorita: Os fundadores desta empresa querem construir uma cidade em Marte. O primeiro passo para isso? Construir tecnologia robótica que realize tarefas pesadas. Ela diz que sua tecnologia já está instalando painéis solares nos EUA e que tem US$ 25 milhões em contratos até 2027. A visão é que essa tecnologia possa ajudar a automatizar a construção para colonizar Marte. A startup está correndo contra o cronograma da SpaceX para construir em Marte, pois espera iniciar uma missão exploratória até 2028.
O que está construindo: Treinando células cerebrais humanas para um dia alimentar a computação
Por que é uma favorita: Outra empresa tentando encontrar a melhor maneira de lidar com quanta energia e eletricidade são necessárias para executar modelos. Desta vez, a Parasma está considerando usar células cerebrais humanas como uma alternativa eficaz e energeticamente mais eficiente ao hardware de computação de IA atual.
O que está construindo: Uma camada de API que escreve código de controle de robôs
Por que é uma favorita: Investidores e entusiastas de tecnologia esperam que o momento ChatGPT para robôs esteja logo ali na esquina. Essa empolgação está impulsionando diferentes abordagens para criar um modelo de robótica geral. Em vez de treinar modelos fundamentais com vídeo bruto ou dados de teleoperação humana, a Waddle Labs usa uma camada de agentes LLM para escrever código e controlar robôs diretamente. A startup, fundada por graduados de Harvard, está se posicionando como o “Claude Code para robótica”. A startup afirma que, ao conectar qualquer hardware à API da Waddle, os desenvolvedores poderão dizer ao robô o que fazer em linguagem natural, e seus agentes de IA gerarão autonomamente código de controle executável, verificarão se funcionou e configurarão o robô em cerca de 20 minutos.
