No evento mais recente Demo Day da Y Combinator, destacou-se um grupo de startups que atua em áreas tecnologicamente profundas, desde centros de dados flutuantes e energia nuclear até chips de inteligência artificial, robótica e interfaces de programação para controlá-los. A lista baseou-se em indicações de investidores aos quais a TechCrunch pediu que identificassem as empresas mais interessantes da turma de verão, incluindo as empresas mencionadas por pelo menos dois investidores.
Segundo o relatório, essa turma pareceu mais inclinada às tecnologias profundas do que turmas anteriores, enquanto um dos investidores descreveu suas ideias como mais próximas da ficção científica. Em contrapartida, os investidores consideraram que as avaliações financeiras eram mais realistas em comparação com outras turmas recentes.
Infraestrutura de inteligência artificial e energia
A Automarine, também mencionada no texto sob a forma Atomarine, busca construir centros de dados movidos a energia nuclear sobre plataformas flutuantes no mar. A empresa aposta no fornecimento de resfriamento por meio da água do mar, longe das limitações de energia e das objeções das comunidades locais à construção de novos centros de dados. Planeja lançar um protótipo movido a gás em 2028 e depois passar para navios flutuantes movidos a energia nuclear em 2032, afirmando ter obtido cartas de intenção que representam o interesse de clientes no valor de mais de 4 bilhões de dólares.
A Dipole Labs desenvolve um switch óptico para centros de dados de inteligência artificial, com o objetivo de manter os dados em forma óptica durante sua transferência entre chips, em vez de convertê-los entre luz e sinais elétricos de um lado para o outro. A empresa considera que isso poderia reduzir o consumo de energia e o calor, além de melhorar o aproveitamento de clusters de unidades de processamento gráfico.
A Lamb Labs trabalha em chips de inferência personalizados que armazenam diretamente os pesos dos modelos de inteligência artificial no silício. A empresa chama esses chips de “unidades de processamento de modelos” (MPUs) e afirma que eles evitam o gargalo causado pela transferência dos pesos da memória durante a execução dos modelos.
Robôs para uso industrial e doméstico
A Praxis AI reúne vídeos e dados sobre o desempenho de pessoas em tarefas reais e depois os transforma em materiais de treinamento para empresas que desenvolvem robôs. Afirma que já trabalha com empresas listadas em bolsa e que coletou dados de mais de 150 ambientes diferentes.
A Nori oferece um robô doméstico por cerca de 1.600 dólares, que pode ser operado por meio de um aplicativo em um laptop, e promete capacidade de limpar e dobrar roupas. A empresa, lançada seis semanas antes da elaboração do relatório, afirma ter alcançado vendas próximas de meio milhão de dólares. O relatório compara esse preço com o de cerca de 20 mil dólares do robô Neo, enquanto permanece a questão fundamental sobre a capacidade desses dispositivos de executar efetivamente tarefas domésticas complexas.
A Cosmic Robotics desenvolve robôs autônomos capazes de levantar pesos grandes e afirma que sua tecnologia é usada para instalar painéis solares nos Estados Unidos, além de ter contratos no valor de 25 milhões de dólares até 2027. Seus fundadores associam o projeto à visão de construir uma cidade em Marte, com o objetivo de iniciar uma missão exploratória em 2028.
De drones à computação biológica
A Isengard Industries quer produzir drones de ataque e antidrones movidos por motores a jato dentro de países aliados, a um custo inferior aos preços dos grandes contratantes de defesa dos Estados Unidos. A empresa afirma gerar receita de 10 milhões de dólares e ter obtido uma avaliação elevada dentro da turma, segundo dois investidores.
A Parasma pesquisa o uso de células cerebrais humanas para operar a computação com maior eficiência energética, enquanto a Waddle Labs desenvolve uma camada de API que utiliza agentes de modelos de linguagem para escrever diretamente o código de controle de robôs. A empresa afirma que os desenvolvedores poderão dar comandos em linguagem natural, enquanto os agentes criam o código executável e verificam seu sucesso, com a configuração do robô levando cerca de 20 minutos.
Por que essa tendência é importante?
A lista revela a transferência do interesse de parte do capital inicial de aplicações de inteligência artificial isoladas para as camadas que tornam sua operação possível: energia, redes, chips, dados e robótica. No entanto, a maioria dos números apresentados, como cartas de intenção, contratos, vendas e avaliações, baseia-se em declarações das empresas ou em descrições dos investidores, e não representa necessariamente receita realizada ou sucesso técnico comprovado. Portanto, a escalabilidade, a confiabilidade, a segurança e a conformidade regulatória continuam sendo questões em aberto para esses projetos.