Recientemente, tuvo lugar un nuevo Demo Day de Y Combinator, donde se presentaron startups con un enfoque notable en tecnología avanzada. Este evento trajo una nueva ola de fundadores, pero las propuestas se inclinaron hacia el deep tech más que en ediciones anteriores.
TechCrunch, como es habitual cada trimestre, consultó a inversores de capital de riesgo en etapa temprana para identificar las startups más destacadas de esta edición. Se elaboró una lista de las empresas que al menos dos inversores consideraron las más relevantes.
Startups destacadas
Los proyectos en esta edición fueron descritos por un inversor como “ciencia ficción”. Sin embargo, se observó que las valoraciones eran más realistas que en cohortes anteriores.
A continuación, se presentan las selecciones más sobresalientes en orden alfabético:
Qué está construyendo: Centros de datos nucleares flotantes en el mar.
Por qué es popular: La escasez de energía y la oposición de comunidades locales a nuevos centros de datos impulsan a Atomarine. Co-fundada por un ingeniero de informática y un PhD en ingeniería nuclear del MIT, planea lanzar un piloto impulsado por gas para 2028 y transitar a barcos nucleares en 2032.
Qué está construyendo: Hardware de redes ópticas de alta velocidad y eficiencia energética para centros de datos de IA.
Por qué es popular: Dipole Labs busca optimizar el tiempo de computación que pierden los clústeres de GPU al mover datos. Su innovador interruptor óptico permite que los datos permanezcan en forma de luz, evitando conversiones que consumen energía.
Más innovaciones en tecnología
Qué está construyendo: Drones de ataque y contraataque propulsados por jet, producidos localmente.
Por qué es popular: Isengard busca producir en masa drones a un costo inferior al de los contratistas principales en EE. UU. Genera actualmente $10 millones en ingresos y ha suscitado gran interés en el sector de capital de riesgo.
Qué está construyendo: Chips de inferencia personalizados con pesos de modelos de IA codificados.
Por qué es popular: Lamb Labs busca desarrollar chips ultraeficientes que eliminen cuellos de botella al codificar pesos de modelos directamente en silicio.
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