A Y Combinator legutóbbi Demo Day-e csütörtökön zajlott le, és a bemutatkozó startupok összetétele ezúttal eltért a korábbi évektől: a vállalkozások sokkal inkább mélytechnológiai megoldások felé hajlottak.
A TechCrunch negyedévente kikérdezett korai fázisú kockázati tőkéseket arról, mely startupokat tartják az adott cohort legérdekesebbjeinek. Ezúttal is azok kerültek listára, amelyeket legalább két befektető említett. Többen azt mondták: a bemutatott technológiák "mintha sci‑fit idéznének" — ugyanakkor konszenzus alakult ki arról is, hogy az értékelések ezúttal jóval visszafogottabbaknak tűnnek.
Az alábbiakban betűrendben mutatjuk be a leggyakrabban kiemelt startupokat, röviden a termékükkel és azzal, miért keltenek befektetői érdeklődést.
Atomarine
- Mit fejlesztenek: tengerre helyezett, nukleáris energiaforrással működő adatközpontok
- Miért érdekes: a helyi hálózatok és közösségek ellenállása, valamint az energiahiány miatt nő az igény alternatív adatközpont‑kialakításra. Az Atomarine alapítói között van egy MIT‑es számítástechnika és hajózási mérnöki végzettségű személy, valamint egy MIT doktorandusz nukleáris mérnöki területről. A cég arra számít, hogy a tenger hűtőhatását kihasználva csökkenteni lehet az üzemeltetési költségeket: 2028‑ra gázüzemű pilotot terveznek, 2032‑ra pedig úszó nukleáris erőműhajóra váltanának. Az Atomarine azt állítja, hogy több mint 4 milliárd dollárnyi vevői érdeklődést szerzett szándéknyilatkozatok révén, ami egyes befektetők szerint a magas cégértékelés egyik mozgatórugója.
Dipole Labs
- Mit fejlesztenek: hatékony, energia‑takarékos optikai hálózati hardver AI adatközpontokhoz
- Miért érdekes: a GPU‑k fürtjei sok időt veszítenek a chipek közti adatmozgatásra várva; a hagyományos hálózati rétegben az adatok fény‑áramkör→elektromosság→fény átalakításon mennek keresztül, ami nagy energiaigénnyel és hőtermeléssel jár. A Dipole Labs szerint olyan optikai kapcsolót fejlesztett, amely megkerüli ezt az átalakítást, így az adatok fényként maradva közvetlenül továbbíthatók, csökkentve a késleltetést és az energiafelhasználást — különösen fontos, amikor a GPU‑k költsége rendkívül magas.
Isengard Industries
- Mit fejlesztenek: helyben gyártható, sugárhajtású támadó és ellenberendezés‑dronok
- Miért érdekes: az Isengard célja, hogy szövetséges országokban helyben tömeggyártsa a sugárhajtású támadó és ellen‑dronokat töredékáron a nagy védelmi beszállítókhoz képest. Az alapítók között szerepel egy korábbi ausztrál hadseregi tiszt és egy védelmi vállalkozó, aki korábban egy Ukrajna‑fókuszú drónstartupot növelt 60 millió dolláros bevételig. Az Isengard állítása szerint már 10 millió dollárnyi bevételt generál, és több befektető szerint az egyik legmagasabb értékelésű startup a YC‑csoportban.
Lamb Labs
- Mit fejlesztenek: egyedi inferenciachipek, amelyekbe fixen beégetik az AI‑modellek súlyait
- Miért érdekes: az inferencia során az AI‑chipek jelentős energiát költenek a modellek súlyainak memóriából történő lekérésére. Az Imperial College Londonból és az Oxfordból érkező alapítók olyan, „Model Processing Unit” (MPU) elvű chipeket terveznek, amelyek szilíciumba rögzítik a modellek súlyait, így kiküszöbölhető a memória‑sávszélesség szűk keresztmetszete és jelentősen csökkenthető az energiafelhasználás.
Praxis Robotics
- Mit fejlesztenek: valós világbeli adatok gyűjtése robotok tanításához
- Miért érdekes: a Praxis vállalati partnerekkel rögzít videókat és adatokat arról, hogyan végzik az emberek a munkafolyamatokat, és ezeket az anyagokat alakítja át tréningadatokká olyan cégek számára, amelyek robotokat fejlesztenek. A startup szerint tőzsdei cégekkel is dolgozik, és több mint 150 különböző környezetben gyűjtött videóadatot. Ez a fajta adatgyűjtés fontos lehet annak eldöntésében, mely feladatokra érdemes embereket vagy robotokat alkalmazni.
Nori
- Mit fejlesztenek: megfizethető robotok a mindennapi háztartási feladatokra
- Miért érdekes: a cég mindössze hat héttel a bemutatkozás után közel félmillió dollárnyi forgalmat mond magáénak. A termék egy humanoid robot, amely ruhákat tisztít és hajtogat, és laptopos alkalmazáson keresztül is vezérelhető. Az ára körülbelül 1 600 dollár, ami jelentősen olcsóbb, mint más humanoidok, például a Neo, amely körülbelül 20 000 dollárba kerül. A fő kérdés a robotikai piacon az, hogy vajon lehetséges‑e otthoni környezetben megfizethető, gyakorlati feladatokat elvégző humanoidot gyártani — a Nori ezt a kihívást próbálja megoldani.
Cosmic Robotics
- Mit fejlesztenek: autonóm robotok nehéz tárgyak mozgatására
- Miért érdekes: a cégalapítók célja hosszabb távon egy város megépítése a Marson; az első lépés nehéz fizikai munkákat végző robotok kifejlesztése. A startup szerint technológiája már napelemek telepítésében vesz részt az Egyesült Államokban, és 2027‑ig 25 millió dollárnyi szerződést szerzett. A vállalat 2028‑ra tervez egy feltáró küldetést, és az általuk kitűzött idővonal versenyben van SpaceX hosszabb távú marsi terveivel.
Parasma
- Mit fejlesztenek: emberi agysejtek felhasználása számítási feladatokhoz
- Miért érdekes: a Parasma azt vizsgálja, hogy az emberi agysejtek energiatakarékosabb alternatívát jelenthetnek‑e a jelenlegi AI‑hardverrel szemben. Ez új irány lehet az energiaigény csökkentésére szolgáló megoldások között.
Waddle Labs
- Mit fejlesztenek: API réteg, amely robotvezérlő kódot generál
- Miért érdekes: sok befektető és technológiai érdeklődő úgy véli, hogy hamarosan eljöhet a „ChatGPT‑pillanat” a robotikában. A Waddle Labs megközelítése az, hogy LLM‑ügynököket használjon a vezérlő kód automatikus generálására a nyers videó vagy emberi teleoperációs adatok helyett. A Harvardon végzett alapítók startupja azt állítja, hogy bármilyen hardvert csatlakoztatva az API‑jukhoz, a fejlesztők természetes nyelven utasíthatják a robotot; az AI‑ügynökök végrehajtható vezérlőkódot írnak, ellenőrzik a sikerességet és körülbelül 20 perc alatt beállítják a robotot. A cég pozícionálja magát mint „Claude Code for robotics”.
Miért számít ez a cohort?
A bemutatott startupok összetétele azt mutatja, hogy a jelenlegi YC‑kör inkább hardver‑ és alapkutatási fókuszú megoldásokat hoz — optikától és speciális chipektől kezdve nukleáris‑hajózott adatközpontokon át a biológiai alapú számítástechnikáig. Befektetők szerint a technológiai ötletek gyakran nagyívűek, de a cégértékelések a korábbi, túlzottan optimista cohortokhoz képest visszafogottabbnak tűnnek, ami árnyaltabb befektetői hozzáállást jelez.
A felsorolt startupok különböző időhorizontokra és skálázódási modellekre építenek: vannak, amelyek azonnali piaci bevételt tudnak mutatni (például Isengard és Nori), míg mások hosszabb távú technológiai átmenetet céloznak (Atomarine nukleáris hajók, Parasma biológiai számítás). Mindegyikük azonban azt jelzi, hogy a mélytechnológia ismét központi szerepet kap a korai fázisú startupok között.
