На последнем мероприятии Demo Day Y Combinator выделилась группа стартапов, работающих в технически сложных областях: от плавучих центров обработки данных и ядерной энергетики до чипов для искусственного интеллекта, робототехники и программных интерфейсов для управления роботами. Список основан на рекомендациях инвесторов, которых TechCrunch попросил назвать наиболее интересные компании летнего набора; в него вошли компании, упомянутые как минимум двумя инвесторами.
Согласно отчету, этот набор оказался более ориентированным на глубокие технологии, чем предыдущие наборы, а один из инвесторов назвал его идеи близкими к научной фантастике. При этом инвесторы сочли финансовые оценки более реалистичными по сравнению с оценками других недавних наборов.
Инфраструктура искусственного интеллекта и энергетика
Automarine, которая также упоминается в тексте под названием Atomarine, стремится создавать центры обработки данных, работающие на ядерной энергии, на плавучих морских платформах. Компания рассчитывает использовать морскую воду для охлаждения, избегая энергетических ограничений и возражений местных сообществ против строительства новых центров обработки данных. Она планирует запустить прототип на газе в 2028 году, а затем перейти к плавучим судам с ядерными силовыми установками в 2032 году. Компания утверждает, что получила письма о намерениях, отражающие интерес клиентов на сумму более 4 миллиардов долларов.
Dipole Labs разрабатывает оптический коммутатор для центров обработки данных искусственного интеллекта. Его цель — сохранять данные в оптическом виде при передаче между чипами вместо многократного преобразования между световыми и электрическими сигналами. Компания считает, что это может снизить энергопотребление и тепловыделение, а также повысить эффективность использования кластеров графических процессоров.
Lamb Labs работает над специализированными чипами для инференса, в которых веса моделей искусственного интеллекта размещаются непосредственно в кремнии. Компания называет эти чипы «модулями обработки моделей» (MPU) и утверждает, что они устраняют узкое место, возникающее из-за переноса весов из памяти во время работы моделей.
Роботы для промышленного и домашнего использования
Praxis AI собирает видеозаписи и данные о выполнении людьми задач в реальных условиях, а затем превращает их в обучающие материалы для компаний, разрабатывающих роботов. Компания утверждает, что уже работает с публичными компаниями и собрала данные более чем в 150 различных средах.
Nori предлагает домашнего робота стоимостью около 1 600 долларов, которым можно управлять через приложение на ноутбуке; робот должен уметь убирать и складывать одежду. Компания, запущенная за шесть недель до подготовки отчета, утверждает, что добилась продаж примерно на полмиллиона долларов. В отчете эта цена сравнивается с ценой около 20 000 долларов за робота Neo, при этом главным остается вопрос о том, способны ли такие устройства действительно выполнять сложные бытовые задачи.
Cosmic Robotics разрабатывает автономных роботов, способных поднимать большие грузы. Компания утверждает, что ее технология используется для установки солнечных панелей в США, а объем ее контрактов до 2027 года составляет 25 миллионов долларов. Основатели связывают проект с идеей строительства города на Марсе и планируют начать исследовательскую миссию в 2028 году.
От беспилотников до биологических вычислений
Isengard Industries хочет производить ударные беспилотники и дроны для борьбы с беспилотниками, оснащенные реактивными двигателями, в дружественных странах и по цене ниже, чем у крупных американских оборонных подрядчиков. Компания утверждает, что получает выручку в размере 10 миллионов долларов и, по словам двух инвесторов, получила высокую оценку внутри набора.
Parasma исследует использование клеток человеческого мозга для работы вычислительных систем с более высокой энергоэффективностью, тогда как Waddle Labs разрабатывает API-слой, использующий агентов языковых моделей для непосредственного написания кода управления роботами. Компания утверждает, что разработчики смогут отдавать команды на естественном языке, а агенты будут создавать исполняемый код и проверять успешность его работы; настройка робота занимает около 20 минут.
Почему это направление важно?
Список показывает, что часть раннего капитала переключает внимание с одних лишь приложений искусственного интеллекта на уровни, делающие их работу возможной: энергетику, сети, чипы, данные и робототехнику. Однако большинство приведенных показателей, таких как письма о намерениях, контракты, продажи и оценки, основаны на заявлениях компаний или характеристиках, данных инвесторами, и не обязательно отражают фактически полученную выручку или подтвержденный технический успех. Поэтому масштабируемость, надежность, безопасность и соблюдение нормативных требований остаются открытыми вопросами для этих проектов.