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AI Summary
Key Moments
Atomarine: Data center nucleari galleggianti
Progetta data center su chiatte nucleari con raffreddamento marino per risolvere carenza energetica.Dipole Labs: Switch ottico per AI
Elimina conversioni luce-elettricità aumentando efficienza dei data center AI.Nori: Robot accessibili per casa
Crea umanoidi economici per gestire compiti domestici come piegare i vestiti.Waddle Labs: API che scrive codice robot
Genera codice di controllo robot direttamente da linguaggio naturale, semplificando sviluppo.Le 9 startup più chiacchierate dell’ultimo Demo Day di Y Combinator, secondo i VC
Il Demo Day di Y Combinator è tornato giovedì, ma con un taglio diverso dal solito: questa volta la coorte ha mostrato una netta inclinazione verso la deep tech rispetto agli anni passati.
Come facciamo ogni trimestre, abbiamo chiesto a investitori early-stage quali fossero le realtà più calde del batch — sia le loro preferite sia quelle di cui tutti parlavano. E, come di consueto, abbiamo raccolto le startup segnalate da almeno due VC come le più “buzz” della tornata.
Un investitore ha descritto le tecnologie presentate come “roba da fantascienza”. Al di là delle idee audaci, però, quasi tutti hanno concordato che le valutazioni siano apparse più sobrie rispetto alle ultime edizioni.
Di seguito le top pick, in ordine alfabetico.
Atomarine
Cosa costruisce:
Data center alimentati a nucleare che galleggiano in mare.
Perché piace ai VC:
L’energia scarseggia e molte comunità locali ostacolano la costruzione di nuovi data center. Atomarine propone di spostare l’infrastruttura in mare: data center su chiatte, dove l’acqua marina offre un raffreddamento quasi gratuito. La società — cofondata da un laureato MIT in informatica e ingegneria navale e da un dottorando MIT in ingegneria nucleare — prevede un pilota alimentato a gas entro il 2028 e il passaggio a navi nucleari entro il 2032. Ha già lettere d’intenti per oltre 4 miliardi di dollari, un potenziale che, secondo un VC, l’ha resa una delle aziende con la valutazione più alta del batch.
Dipole Labs
Cosa costruisce:
Hardware ottico ad alta velocità, efficiente dal punto di vista energetico, per i data center di AI.
Perché piace ai VC:
I cluster di GPU spesso restano in attesa che i dati viaggino tra i chip. Nel livello di rete, la conversione continua da luce a elettricità e viceversa consuma potenza e genera calore. Dipole Labs ha creato uno switch ottico che elimina questa conversione, mantenendo i dati come luce e instradandoli direttamente. Con GPU dal costo alle stelle e la corsa a spremere ogni ciclo di calcolo disponibile, è un’innovazione perfettamente a tempo.
Isengard Industries
Cosa costruisce:
Droni d’attacco e contromisure a reazione, prodotti localmente.
Perché piace ai VC:
Obiettivo: produrre in massa droni d’assalto e antidroni a reazione direttamente nei Paesi alleati, a una frazione dei costi dei prime contractor statunitensi. Cofondata da un ex ufficiale dell’esercito australiano e da un imprenditore della difesa che ha già scalato una startup di droni focalizzata sull’Ucraina fino a 60 milioni di dollari di ricavi, Isengard oggi fattura 10 milioni. Due investitori la segnalano tra le valutazioni più elevate dell’intero batch YC.
Lamb Labs
Cosa costruisce:
Chip di inferenza personalizzati con pesi del modello incisi direttamente nel silicio.
Perché piace ai VC:
I chip AI tradizionali consumano un’enorme quantità di energia in inferenza per richiamare i pesi dalla memoria. Lamb Labs — fondata da un PhD in AI dell’Imperial College London e da un fisico teorico di Oxford — punta a chip ultra efficienti “hardcodando” i pesi nel silicio. I loro Model Processing Unit (MPU) eliminano i colli di bottiglia di banda memoria.
Praxis Robotics
Cosa costruisce:
Raccolta di dati reali per addestrare robot.
Perché piace ai VC:
Collabora con aziende per filmare e acquisire dati di persone al lavoro, trasformandoli in dataset per chi sviluppa robot. Dice di operare già con società quotate e di aver raccolto video in oltre 150 ambienti diversi. Con sempre più imprese alla ricerca del giusto mix uomo-macchina, e con l’AI che affina le proprie capacità, Praxis potrebbe diventare un tassello chiave per capire quali mansioni automatizzare.
Nori
Cosa costruisce:
Robot accessibili per svolgere compiti quotidiani.
Perché piace ai VC:
Partita appena sei settimane fa, ha già sfiorato il mezzo milione di dollari in vendite. Non sorprende: è un umanoide pensato per pulire e piegare i vestiti, controllabile anche da laptop. Costa circa 1.600 dollari, un prezzo irrisorio rispetto ad altri umanoidi come Neo (circa 20.000 dollari). Una delle grandi domande nella robotica domestica è se sia davvero possibile creare un robot alla portata di tutti, capace di caricare la lavastoviglie e svolgere i compiti di casa. Nori è un’altra puntata decisa in quella direzione.
Cosmic Robotics
Cosa costruisce:
Robot autonomi in grado di sollevare carichi pesanti.
Perché piace ai VC:
I fondatori sognano una città su Marte. Primo passo: robotica per lavori pesanti. Dicono che la loro tecnologia stia già installando pannelli solari negli Stati Uniti e che abbiano contratti per 25 milioni di dollari fino al 2027. Visione a lungo raggio: automatizzare la costruzione pensata per la colonizzazione marziana. La timeline corre parallela a quella di SpaceX, con una missione esplorativa nel mirino per il 2028.
Parasma
Cosa costruisce:
Allena cellule cerebrali umane per, un domani, alimentare il compute.
Perché piace ai VC:
Un altro approccio radicale per ridurre l’energia necessaria all’esecuzione dei modelli. Parasma esplora l’uso di cellule cerebrali umane come alternativa più efficiente ai tradizionali hardware per l’AI. Un’area di ricerca d’avanguardia che punta a rivoluzionare i paradigmi del calcolo.
Waddle Labs
Cosa costruisce:
Uno strato di API che scrive il codice di controllo per i robot.
Perché piace ai VC:
In tanti sperano nel “momento ChatGPT” della robotica. Mentre alcuni puntano su modelli fondamentali addestrati su video grezzi o teleoperazione umana, Waddle Labs adotta agenti LLM che generano direttamente il codice di controllo. Fondata da laureati Harvard, si presenta come il “Claude Code per la robotica”. Collegando un qualsiasi hardware all’API di Waddle, gli sviluppatori possono descrivere in linguaggio naturale cosa deve fare il robot: gli agenti AI generano il codice eseguibile, verificano l’esecuzione e configurano il robot in circa 20 minuti.
Queste startup rappresentano una fotografia precisa delle priorità tecnologiche del momento: più efficienza energetica, scalabilità dell’AI, robotica applicata e infrastrutture non convenzionali. E, a giudicare dal fermento tra i VC, la fantascienza sembra un po’ meno lontana.
