En el último Demo Day de Y Combinator destacó un grupo de startups que trabajan en ámbitos técnicamente profundos, desde centros de datos flotantes y energía nuclear hasta chips de inteligencia artificial, robótica e interfaces de programación para controlarlos. La lista se basó en las recomendaciones de inversores a los que TechCrunch pidió identificar las empresas más interesantes de la cohorte de verano, e incluyó las compañías mencionadas por al menos dos inversores.
Según el informe, esta cohorte parecía más orientada a las tecnologías profundas que cohortes anteriores, mientras que uno de los inversores describió sus ideas como más cercanas a la ciencia ficción. En cambio, los inversores consideraron que las valoraciones financieras eran más realistas en comparación con las de otras cohortes recientes.
Infraestructura de inteligencia artificial y energía
Automarine, cuyo nombre también aparece en el texto como Atomarine, busca construir centros de datos alimentados por energía nuclear sobre plataformas flotantes en el mar. La empresa apuesta por proporcionar refrigeración mediante agua marina, lejos de las limitaciones energéticas y de las objeciones de las comunidades locales a la construcción de nuevos centros de datos. Planea lanzar un prototipo propulsado por gas en 2028 y después pasar a barcos flotantes alimentados por energía nuclear en 2032. Afirma haber obtenido cartas de intenciones que representan el interés de clientes por un valor superior a 4.000 millones de dólares.
Dipole Labs está desarrollando un interruptor óptico para centros de datos de inteligencia artificial, con el objetivo de mantener los datos en forma óptica mientras se desplazan entre los chips, en lugar de convertirlos repetidamente entre luz y señales eléctricas. La empresa considera que esto podría reducir el consumo de energía y el calor, además de mejorar el aprovechamiento de los clústeres de unidades de procesamiento gráfico.
Lamb Labs trabaja en chips de inferencia personalizados que incorporan directamente los pesos de los modelos de inteligencia artificial en el silicio. La empresa denomina a estos chips «unidades de procesamiento de modelos» (MPU) y afirma que evitan el cuello de botella causado por trasladar los pesos desde la memoria durante la ejecución de los modelos.
Robots para uso industrial y doméstico
Praxis AI recopila vídeos y datos sobre el desempeño de los seres humanos en tareas reales y después los transforma en materiales de entrenamiento para empresas que desarrollan robots. Afirma que ya trabaja con empresas cotizadas y que ha recopilado datos de más de 150 entornos diferentes.
Nori ofrece un robot doméstico con un precio aproximado de 1.600 dólares, que puede manejarse mediante una aplicación en un ordenador portátil y que promete limpiar y doblar ropa. La empresa, que se lanzó seis semanas antes de la elaboración del informe, afirma haber alcanzado ventas cercanas al medio millón de dólares. El informe compara este precio con los aproximadamente 20.000 dólares del robot Neo, aunque la cuestión fundamental sigue siendo la capacidad real de estos dispositivos para ejecutar tareas domésticas complejas.
Cosmic Robotics desarrolla robots autónomos capaces de levantar grandes pesos y afirma que su tecnología se utiliza para instalar paneles solares en Estados Unidos, además de contar con contratos por valor de 25 millones de dólares hasta 2027. Sus fundadores vinculan el proyecto con la visión de construir una ciudad en Marte y apuntan a iniciar una misión de exploración en 2028.
De los drones a la computación biológica
Isengard Industries quiere producir drones de ataque y antidrones propulsados por motores a reacción dentro de países aliados y a un coste inferior al de los grandes contratistas de defensa de Estados Unidos. La empresa afirma que genera unos ingresos de 10 millones de dólares y que obtuvo una valoración elevada dentro de la cohorte, según dos inversores.
Parasma investiga el uso de células cerebrales humanas para operar computación con una mayor eficiencia energética, mientras que Waddle Labs desarrolla una capa de API que utiliza agentes de modelos lingüísticos para escribir directamente el código de control de robots. La empresa afirma que los desarrolladores podrán dar órdenes en lenguaje natural, mientras los agentes crean el código ejecutable y verifican que funcione correctamente, con una configuración del robot de aproximadamente 20 minutos.
¿Por qué importa esta tendencia?
La lista revela un desplazamiento del interés de parte del capital inicial, que pasa de centrarse únicamente en aplicaciones de inteligencia artificial a las capas que hacen posible su funcionamiento: energía, redes, chips, datos y robótica. Sin embargo, la mayoría de las cifras mencionadas, como las cartas de intenciones, los contratos, las ventas y las valoraciones, se basan en declaraciones de las empresas o en descripciones de los inversores, y no representan necesariamente ingresos realizados ni un éxito técnico demostrado. Por ello, la escalabilidad, la fiabilidad, la seguridad y el cumplimiento normativo siguen siendo cuestiones abiertas para estos proyectos.