VC眼中的YC最新Demo Day九大热门初创：深科技成主流，估值更务实
Y Combinator 又一场 Demo Day 于周四举行，但这一届呈现出一些不同寻常的面貌。虽然每个批次都会带来一批新创始人，但与往年相比，本周展示的项目更偏向深科技领域。
和往常一样，TechCrunch 在季度末采访了早期风险投资人，询问他们认为本批次中最热门的创业公司——既包括他们的首选，也包括大家热议的交易。照例，我们整理了一份名单，列出至少两位投资人认为本批次中最受关注的公司。
一位投资人形容，本批次的技术“仿佛来自科幻小说”。但抛开那些大胆的想法不谈，共识认为，与近几届相比，本批次的估值更为理性、务实。
以下是按字母顺序排列的首选项目：
正在打造什么： 漂浮在海洋上的核动力数据中心
为何成为心头好： 电力供应紧缺，当地社区对新建数据中心的反对声浪日益高涨。Automarine 由一位 MIT 计算机科学及海军工程专家和一位 MIT 核工程博士联合创办，旨在通过将数据中心部署在海上驳船上来解决算力短缺问题，利用海水提供近乎免费的冷却。该创业公司计划于 2028 年推出燃气动力试点项目，并于 2032 年转型为浮动核动力船。据称，Automarine 已通过意向书获得了超过 40 亿美元的客户意向。一位 VC 告诉 TechCrunch，这种收入潜力使其成为本批次中估值最高的公司之一。
正在打造什么： 面向 AI 数据中心的高效、低功耗高速光网络硬件
为何受追捧：通常 GPU 集群会将大量计算时间浪费在数据在各芯片间传输的等待上。在网络层，数据会在光信号与电信号之间反复转换，这一过程不仅耗电严重，还会产生大量热量。但 Dipole Labs 表示，他们研发了一种光交换机，能够跳过这种转换过程，让数据保持光信号形式直接传输到目标位置。鉴于 GPU 价格极其昂贵，且数据中心希望从计算硬件中榨取每一分性能，解决这一问题的时机恰到好处。
正在构建： 可在本地生产的喷气式攻击无人机及反制无人机
为何受追捧： Isengard 旨在盟国内部实现喷气式攻击及反制无人机的大规模生产，成本仅为美国主承包商报价的一小部分。该公司由一名前澳大利亚陆军军官和一位国防企业家共同创立，后者曾将另一家专注于乌克兰业务的无人机初创公司的营收扩大至 6000 万美元。Isengard 自身目前已产生 1000 万美元营收。两家投资机构称，该初创公司已成为风险投资的热门焦点，并获得了本批次 YC 项目中最高之一的估值。
正在构建： 内置硬编码 AI 模型权重的定制推理芯片
为何受追捧： 传统 AI 芯片在进行推理时，需从内存中获取模型权重，能耗巨大。Lamb Labs 由帝国理工学院 AI 博士和牛津大学理论物理学家共同创立，旨在通过将 AI 模型权重直接硬编码到硅片中，打造超高效芯片。这些被命名为“模型处理单元”（MPUs）的定制芯片消除了内存带宽瓶颈。
正在构建： 收集用于训练机器人的真实世界数据
为什么受青睐：这家公司与企业合作，收集人类工作的视频和数据，再将其转化为机器人公司可用的训练素材。据称它已经在与上市公司合作，并在 150 多种不同环境中采集了视频数据。随着企业开始探索哪些任务适合交给人类、哪些任务在 AI 不断自我完善后更适合交给机器人，这家公司可能会变得非常重要。
在做什么：打造能处理日常家务的平价机器人
为什么受青睐：这家公司成立仅六周，销售额就已接近 50 万美元。这并不奇怪——它做的是一台号称能帮忙清洗和折叠衣物的人形机器人，用户还可以通过笔记本电脑 App 来操控。定价约 1,600 美元，相比售价约 2 万美元的 Neo 等其他人形机器人，简直便宜得离谱。机器人领域最大的问题之一是：能否造出真正能收拾洗碗机、干日常家务的平价家用机器人？Nori 是朝这个方向的又一次尝试。
在做什么：打造能搬运重物的自主机器人
为什么受青睐：这家公司的创始人想在火星上建一座城市。第一步是什么？先造出能干重活的机器人技术。据称其技术目前已在全美各地安装太阳能板，并且手握到 2027 年为止价值 2,500 万美元的合同。他们的愿景是让这项技术帮助自动化太空殖民所需的建造工作。这家初创公司正在与 SpaceX 的火星时间表赛跑，希望能在 2028 年前启动一项探索任务。
在做什么：训练人类脑细胞，未来用于驱动算力
为何值得青睐： 又一家致力于探索运行模型所需电力与能源最优解决方案的公司。此次，Parasma 正尝试利用人类脑细胞作为替代当今 AI 计算硬件的高效且更节能的方案。
正在构建： 一个用于编写机器人控制代码的 API 层。
为何值得青睐： 投资者和科技爱好者正期待机器人的“ChatGPT 时刻”即将到来。这种热情正在推动通用机器人模型研发的多种不同路径。Waddle Labs 没有选择基于原始视频或人类遥操作数据来训练基础模型，而是利用一层 LLM Agent 直接编写代码并控制机器人。这家由哈佛毕业生创立的初创公司，将自己定位为“机器人界的 Claude Code”。该公司声称，通过将任何硬件接入 Waddle 的 API，开发者即可使用自然语言指令告知机器人做什么，其 AI Agent 将自主生成可执行的控制代码、验证其有效性，并在约 20 分钟内完成机器人的设置。