As startups do Y Combinator sempre movimentam o mercado de tecnologia, mas o último Demo Day, realizado na quinta-feira, foi diferente de tudo que a gente viu nos últimos anos.
A edição trouxe uma virada clara para o deep tech — aquela categoria de tecnologia pesada, que exige ciência de ponta e muita engenharia para sair do papel. Não estamos falando de mais um app bonito ou de mais uma plataforma SaaS com um dashboard elegante. Estamos falando de projetos que desafiam as leis da física, que requerem laboratórios, cientistas e anos de pesquisa antes de qualquer linha de código ser escrita. Esse é o nível do que apareceu nessa edição.
Robôs domésticos, data centers nucleares flutuando no oceano, células cerebrais humanas como hardware de computação… sim, parece roteiro de ficção científica. E foi exatamente isso que os investidores disseram ao serem questionados sobre o que chamou atenção nessa edição. Um dos VCs consultados pela TechCrunch resumiu bem: a tecnologia apresentada parecia saída de um filme. Mas não era. Era real, estava ali na frente deles, com protótipos funcionando e times de fundadores que sabiam exatamente do que estavam falando.
Mas tem um ponto que também surpreendeu: ao contrário de edições anteriores, os valuations — ou seja, o quanto cada startup estava sendo avaliada — estavam mais realistas e com os pés no chão. Menos euforia, mais substância. O mercado parece ter amadurecido depois de alguns anos de bolha, e os fundadores que chegaram nessa edição entenderam o recado.
Como faz todo trimestre, a TechCrunch ouviu investidores early-stage para montar a lista das startups mais comentadas do batch, aquelas que apareceram no radar de pelo menos dois VCs diferentes. Veja quais foram as escolhidas, listadas em ordem alfabética. 👇
Atomarine: data centers nucleares flutuando no mar
A ideia da Atomarine é ousada: colocar data centers em barcaças no meio do oceano, onde a água do mar pode oferecer resfriamento praticamente de graça. A empresa foi cofundada por um engenheiro naval e cientista da computação formado pelo MIT e por um PhD em engenharia nuclear, também do MIT.
O contexto ajuda a explicar o entusiasmo. A energia está em falta e comunidades locais estão cada vez mais resistentes à construção de novos data centers em terra. A Atomarine quer resolver essa escassez de capacidade computacional levando tudo para o mar. O plano é lançar um piloto movido a gás até 2028 e migrar para navios com energia nuclear flutuante em 2032. A startup afirma já ter garantido mais de 4 bilhões de dólares em interesse de clientes por meio de cartas de intenção — um número que ajudou a colocá-la entre as mais valorizadas do batch, segundo um dos VCs.
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Cosmic Robotics: robôs para colonizar Marte
Os fundadores da Cosmic Robotics têm um sonho grande: construir uma cidade em Marte. E o primeiro passo para isso é desenvolver robôs capazes de executar tarefas pesadas de forma autônoma.
A empresa afirma que sua tecnologia já está sendo usada para instalar painéis solares pelos Estados Unidos e que possui 25 milhões de dólares em contratos fechados até 2027. A visão é que essa mesma tecnologia possa automatizar a construção necessária para colonizar o planeta vermelho. A startup está correndo contra o cronograma da SpaceX para construir em Marte e espera iniciar uma missão exploratória até 2028.
Dipole Labs: lasers para acelerar data centers de IA
A Dipole Labs ataca um gargalo caro dentro dos data centers de inteligência artificial. Clusters de GPUs desperdiçam muito tempo de processamento apenas esperando os dados se moverem de um chip para outro. Nessa camada de rede, a informação é convertida de luz para eletricidade e depois de volta para luz, num processo que consome muita energia e gera bastante calor.
A solução da empresa é um switch óptico que pula essa conversão, permitindo que os dados permaneçam em forma de luz e sigam direto para onde precisam ir. É um problema urgente, já que GPUs são absurdamente caras e os data centers querem extrair o máximo do hardware sem desperdiçar um segundo sequer de capacidade.
Isengard Industries: drones a jato produzidos localmente
A Isengard Industries quer produzir em massa drones de ataque e de defesa movidos a jato, diretamente em países aliados, por uma fração do que grandes empreiteiras cobram para fabricá-los nos Estados Unidos.
A empresa foi cofundada por um ex-oficial do Exército australiano e por um empreendedor da área de defesa que já escalou outra startup de drones focada na Ucrânia até 60 milhões de dólares em receita. A própria Isengard já gera 10 milhões de dólares em receita e conquistou um dos valuations mais altos do batch, segundo dois investidores ouvidos pela TechCrunch.
Lamb Labs: chips com pesos de IA gravados no silício
Os chips de inteligência artificial tradicionais gastam quantidades enormes de energia durante a inferência, buscando constantemente os pesos do modelo na memória. A Lamb Labs quer resolver isso de um jeito radical: gravando os pesos do modelo diretamente no silício.
Cofundada por um PhD em IA do Imperial College London e um físico teórico de Oxford, a empresa chama seus chips de Model Processing Units, ou MPUs. A ideia é eliminar os gargalos de largura de banda de memória e criar processadores ultraeficientes, feitos sob medida para rodar modelos específicos.
Nori: robôs acessíveis para tarefas do dia a dia
Lançada há apenas seis semanas, a Nori já acumula quase meio milhão de dólares em vendas. E o motivo não surpreende: é um robô humanoide que promete ajudar a limpar a casa e dobrar roupas. Os usuários também podem controlar o robô por meio de um aplicativo no notebook.
O preço é o grande diferencial. A Nori custa cerca de 1.600 dólares, uma pechincha comparada a outros humanoides como o Neo, avaliado em torno de 20 mil dólares. Uma das maiores perguntas da robótica hoje é se é possível criar um robô doméstico acessível que realmente consiga arrumar a louça na máquina e executar tarefas comuns da casa. A Nori é mais uma tentativa de responder a essa questão.
Parasma: células cerebrais humanas para computar
A Parasma é outra empresa tentando resolver o problema do consumo de energia necessário para rodar modelos de inteligência artificial. A abordagem dela, porém, é bem inusitada: usar células cerebrais humanas como uma alternativa mais eficiente em termos energéticos ao hardware de computação atual.
É um dos projetos mais experimentais do batch e daqueles que fazem qualquer um levantar a sobrancelha. Mas com a demanda por eficiência energética crescendo sem parar, apostas biológicas como essa começam a atrair a atenção de investidores dispostos a olhar bem além do convencional.
Praxis AI: dados do mundo real para treinar robôs
A Praxis AI se posiciona em uma parte fundamental da cadeia da robótica: os dados. A empresa faz parcerias com negócios para coletar vídeos e informações de humanos executando tarefas, transformando esse material em base de treinamento para empresas que constroem robôs.
Segundo a startup, ela já trabalha com companhias de capital aberto e captou dados de vídeo em mais de 150 ambientes diferentes. Essa empresa pode ganhar importância à medida que os negócios começam a experimentar quais tarefas são melhores para humanos e, conforme a IA se refina, quais tarefas ficam melhor nas mãos dos robôs.
Waddle Labs: o Claude Code para robótica
Investidores e entusiastas de tecnologia estão torcendo para que o momento ChatGPT da robótica esteja logo ali na esquina. Esse entusiasmo está impulsionando diferentes abordagens para criar um modelo geral de robótica, e a Waddle Labs escolheu um caminho próprio.
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Em vez de treinar modelos de fundação com vídeos brutos ou dados de teleoperação humana, a Waddle usa uma camada de agentes baseados em LLMs para escrever código e controlar robôs diretamente. Fundada por ex-alunos de Harvard, a startup se posiciona como o Claude Code para robótica. A promessa é que, ao conectar qualquer hardware à API da Waddle, desenvolvedores possam simplesmente dizer ao robô o que fazer em linguagem natural. Os agentes de IA então geram o código de controle executável, verificam se funcionou e configuram o robô em cerca de 20 minutos.
O que esse batch diz sobre o futuro das startups
Durante vários anos seguidos, o Y Combinator foi dominado por startups de software. Fazia sentido: o custo de entrada era baixo, a escalabilidade era enorme e os retornos podiam ser absurdos. Mas o cenário mudou. A inteligência artificial ficou cada vez mais acessível, o que nivelou muita coisa. De repente, construir um produto de IA virou algo que quase qualquer equipe com acesso às APIs certas conseguia fazer, e o mercado ficou saturado de soluções parecidas.
O que esse último batch mostrou é que o pêndulo voltou para o outro lado. Investidores estão procurando barreiras de entrada reais, e o deep tech oferece exatamente isso. Quando você está desenvolvendo um reator nuclear modular, construindo um chip baseado em pesos gravados no silício ou criando um robô capaz de executar tarefas domésticas de verdade, você está em um território onde poucos conseguem entrar. O conhecimento técnico é alto, o tempo de desenvolvimento é longo e o capital envolvido é significativo. Mas quando dá certo, a vantagem competitiva é quase intransponível.
Outro fator que impressionou foi a qualidade dos times fundadores. Muitas das startups apresentadas foram criadas por ex-pesquisadores de universidades de ponta como MIT, Oxford, Imperial College e Harvard, além de ex-engenheiros e ex-oficiais militares. Não eram empreendedores de primeira viagem tentando a sorte — eram especialistas que identificaram um problema específico e decidiram construir algo do zero. Essa combinação de conhecimento técnico profundo com mentalidade empreendedora foi um dos elementos que mais chamou atenção dos VCs.
Olhando para esse batch com um pouco de distância, fica claro que estamos diante de uma mudança de ciclo no ecossistema de startups. O período de ouro do software puro ainda não acabou, longe disso, mas a fronteira do que é possível construir está se expandindo de uma forma que não víamos há muito tempo. A inteligência artificial está servindo como uma camada habilitadora que torna viável o desenvolvimento de produtos físicos cada vez mais sofisticados.
Quando a aceleradora mais influente do mundo começa a apostar em robôs, energia nuclear flutuante e chips baseados em biologia, isso não é coincidência — é uma leitura cuidadosa de onde as oportunidades reais estão se formando. Para quem acompanha o setor de perto, o recado é claro: a próxima geração de grandes empresas de tecnologia pode não ser construída em torno de um aplicativo ou de uma plataforma digital. Ela pode ser construída em torno de um robô que dobra roupas, de um data center que flutua no oceano ou de um chip que imita o cérebro humano. Parece ficção científica, mas foi exatamente isso que apareceu no último Demo Day do Y Combinator — e os investidores estão levando muito a sério. 🚀
