Las startups del Y Combinator siempre sacuden el mercado tecnológico, pero el último Demo Day, celebrado el jueves, fue diferente a todo lo que habíamos visto en los últimos años.
Esta edición trajo un giro claro hacia el deep tech, esa categoría de tecnología pesada que exige ciencia de punta y mucha ingeniería para salir del papel. No estamos hablando de otra app bonita ni de otra plataforma SaaS con un dashboard elegante. Estamos hablando de proyectos que desafían las leyes de la física, que requieren laboratorios, científicos y años de investigación antes de que se escriba una sola línea de código. Ese es el nivel de lo que apareció en esta edición.
Robots domésticos, centros de datos nucleares flotando en el océano, células cerebrales humanas como hardware de computación… sí, parece guion de ciencia ficción. Y fue exactamente lo que dijeron los inversores cuando les preguntaron qué les llamó la atención en esta edición. Uno de los VCs consultados por TechCrunch lo resumió bien: la tecnología presentada parecía sacada de una película. Pero no lo era. Era real, estaba ahí frente a ellos, con prototipos funcionando y equipos de fundadores que sabían exactamente de qué estaban hablando.
Pero hay un punto que también sorprendió: a diferencia de ediciones anteriores, los valuations, es decir, cuánto se valoraba cada startup, estaban más realistas y con los pies en la tierra. Menos euforia, más sustancia. El mercado parece haber madurado después de algunos años de burbuja, y los fundadores que llegaron a esta edición entendieron el mensaje.
Como hace cada trimestre, TechCrunch consultó a inversores early-stage para armar la lista de las startups más comentadas del batch, aquellas que aparecieron en el radar de al menos dos VCs diferentes. Mira cuáles fueron las elegidas, listadas en orden alfabético. 👇
Atomarine: centros de datos nucleares flotando en el mar
La idea de Atomarine es audaz: colocar centros de datos en barcazas en medio del océano, donde el agua de mar puede ofrecer refrigeración prácticamente gratis. La empresa fue cofundada por un ingeniero naval y científico de la computación egresado del MIT y por un PhD en ingeniería nuclear, también del MIT.
El contexto ayuda a explicar el entusiasmo. La energía escasea y las comunidades locales se resisten cada vez más a la construcción de nuevos centros de datos en tierra. Atomarine quiere resolver esa escasez de capacidad computacional llevando todo al mar. El plan es lanzar un piloto impulsado por gas para 2028 y migrar a barcos con energía nuclear flotante en 2032. La startup asegura que ya tiene asegurados más de 4 mil millones de dólares en interés de clientes a través de cartas de intención, un número que ayudó a colocarla entre las más valoradas del batch, según uno de los VCs.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
Cosmic Robotics: robots para colonizar Marte
Los fundadores de Cosmic Robotics tienen un sueño grande: construir una ciudad en Marte. Y el primer paso para eso es desarrollar robots capaces de ejecutar tareas pesadas de forma autónoma.
La empresa asegura que su tecnología ya se está usando para instalar paneles solares en Estados Unidos y que cuenta con 25 millones de dólares en contratos cerrados hasta 2027. La visión es que esa misma tecnología pueda automatizar la construcción necesaria para colonizar el planeta rojo. La startup está compitiendo contra el cronograma de SpaceX para construir en Marte y espera iniciar una misión exploratoria para 2028.
Dipole Labs: láseres para acelerar centros de datos de IA
Dipole Labs ataca un cuello de botella costoso dentro de los centros de datos de inteligencia artificial. Los clusters de GPUs desperdician mucho tiempo de procesamiento simplemente esperando que los datos se muevan de un chip a otro. En esa capa de red, la información se convierte de luz a electricidad y después de vuelta a luz, en un proceso que consume mucha energía y genera bastante calor.
La solución de la empresa es un switch óptico que se salta esa conversión, permitiendo que los datos permanezcan en forma de luz y vayan directo a donde necesitan ir. Es un problema urgente, ya que las GPUs son absurdamente caras y los centros de datos quieren exprimir al máximo el hardware sin desperdiciar ni un segundo de capacidad.
Isengard Industries: drones a reacción producidos localmente
Isengard Industries quiere producir en masa drones de ataque y defensa impulsados por motores a reacción, directamente en países aliados, por una fracción de lo que las grandes contratistas cobran por fabricarlos en Estados Unidos.
La empresa fue cofundada por un exoficial del Ejército australiano y por un emprendedor del sector de defensa que ya escaló otra startup de drones enfocada en Ucrania hasta 60 millones de dólares en ingresos. La propia Isengard ya genera 10 millones de dólares en ingresos y conquistó uno de los valuations más altos del batch, según dos inversores consultados por TechCrunch.
Lamb Labs: chips con pesos de IA grabados en el silicio
Los chips de inteligencia artificial tradicionales gastan cantidades enormes de energía durante la inferencia, buscando constantemente los pesos del modelo en la memoria. Lamb Labs quiere resolver eso de una forma radical: grabando los pesos del modelo directamente en el silicio.
Cofundada por un PhD en IA del Imperial College London y un físico teórico de Oxford, la empresa llama a sus chips Model Processing Units, o MPUs. La idea es eliminar los cuellos de botella de ancho de banda de memoria y crear procesadores ultraeficientes, hechos a medida para ejecutar modelos específicos.
Nori: robots accesibles para tareas del día a día
Lanzada hace apenas seis semanas, Nori ya acumula casi medio millón de dólares en ventas. Y el motivo no sorprende: es un robot humanoide que promete ayudar a limpiar la casa y doblar la ropa. Los usuarios también pueden controlar el robot a través de una aplicación en la laptop.
El precio es el gran diferencial. Nori cuesta alrededor de 1.600 dólares, una ganga comparada con otros humanoides como el Neo, valorado en unos 20 mil dólares. Una de las grandes preguntas de la robótica hoy es si es posible crear un robot doméstico accesible que realmente pueda acomodar los platos en el lavavajillas y ejecutar tareas comunes del hogar. Nori es otro intento de responder a esa pregunta.
Parasma: células cerebrales humanas para computar
Parasma es otra empresa que intenta resolver el problema del consumo de energía necesario para ejecutar modelos de inteligencia artificial. Su enfoque, sin embargo, es bastante inusual: usar células cerebrales humanas como una alternativa más eficiente en términos energéticos al hardware de computación actual.
Es uno de los proyectos más experimentales del batch y de los que hacen que cualquiera levante una ceja. Pero con la demanda de eficiencia energética creciendo sin parar, apuestas biológicas como esta empiezan a atraer la atención de inversores dispuestos a mirar mucho más allá de lo convencional.
Praxis AI: datos del mundo real para entrenar robots
Praxis AI se posiciona en una parte fundamental de la cadena de la robótica: los datos. La empresa establece alianzas con negocios para recopilar videos e información de humanos ejecutando tareas, transformando ese material en base de entrenamiento para empresas que construyen robots.
Según la startup, ya trabaja con compañías que cotizan en bolsa y ha capturado datos de video en más de 150 ambientes diferentes. Esta empresa puede ganar importancia a medida que los negocios comiencen a experimentar cuáles tareas son mejores para los humanos y, conforme la IA se refina, cuáles quedan mejor en manos de los robots.
Waddle Labs: el Claude Code para robótica
Inversores y entusiastas de la tecnología están esperando que el momento ChatGPT de la robótica esté a la vuelta de la esquina. Ese entusiasmo está impulsando diferentes enfoques para crear un modelo general de robótica, y Waddle Labs eligió un camino propio.
Herramientas que usamos a diario
En lugar de entrenar modelos de fundación con videos en crudo o datos de teleoperación humana, Waddle usa una capa de agentes basados en LLMs para escribir código y controlar robots directamente. Fundada por exalumnos de Harvard, la startup se posiciona como el Claude Code para robótica. La promesa es que, al conectar cualquier hardware a la API de Waddle, los desarrolladores puedan simplemente decirle al robot qué hacer en lenguaje natural. Los agentes de IA entonces generan el código de control ejecutable, verifican si funcionó y configuran el robot en aproximadamente 20 minutos.
Lo que este batch dice sobre el futuro de las startups
Durante varios años seguidos, el Y Combinator estuvo dominado por startups de software. Tenía sentido: el costo de entrada era bajo, la escalabilidad era enorme y los retornos podían ser absurdos. Pero el panorama cambió. La inteligencia artificial se volvió cada vez más accesible, lo que niveló muchas cosas. De repente, construir un producto de IA se convirtió en algo que casi cualquier equipo con acceso a las APIs correctas podía hacer, y el mercado se saturó de soluciones parecidas.
Lo que este último batch mostró es que el péndulo volvió hacia el otro lado. Los inversores están buscando barreras de entrada reales, y el deep tech ofrece exactamente eso. Cuando estás desarrollando un reactor nuclear modular, construyendo un chip basado en pesos grabados en el silicio o creando un robot capaz de ejecutar tareas domésticas de verdad, estás en un territorio donde pocos pueden entrar. El conocimiento técnico es alto, el tiempo de desarrollo es largo y el capital involucrado es significativo. Pero cuando funciona, la ventaja competitiva es casi infranqueable.
Otro factor que impresionó fue la calidad de los equipos fundadores. Muchas de las startups presentadas fueron creadas por exinvestigadores de universidades de primer nivel como MIT, Oxford, Imperial College y Harvard, además de exingenieros y exoficiales militares. No eran emprendedores primerizos probando suerte, eran especialistas que identificaron un problema específico y decidieron construir algo desde cero. Esa combinación de conocimiento técnico profundo con mentalidad emprendedora fue uno de los elementos que más llamó la atención de los VCs.
Mirando este batch con un poco de distancia, queda claro que estamos ante un cambio de ciclo en el ecosistema de startups. La época dorada del software puro todavía no terminó, ni de lejos, pero la frontera de lo que es posible construir se está expandiendo de una forma que no veíamos hace mucho tiempo. La inteligencia artificial está sirviendo como una capa habilitadora que hace viable el desarrollo de productos físicos cada vez más sofisticados.
Cuando la aceleradora más influyente del mundo empieza a apostar por robots, energía nuclear flotante y chips basados en biología, eso no es coincidencia, es una lectura cuidadosa de dónde se están formando las oportunidades reales. Para quienes siguen el sector de cerca, el mensaje es claro: la próxima generación de grandes empresas tecnológicas puede que no se construya alrededor de una app o de una plataforma digital. Puede que se construya alrededor de un robot que dobla ropa, de un centro de datos que flota en el océano o de un chip que imita el cerebro humano. Parece ciencia ficción, pero fue exactamente lo que apareció en el último Demo Day del Y Combinator, y los inversores se lo están tomando muy en serio. 🚀
