Y Combinator elige 9 startups deep tech en su Demo Day

Las 9 startups que se robaron el Demo Day de Y Combinator

El Demo Day de Y Combinator de esta temporada volvió a poner a la inteligencia artificial, la robótica y la energía en el centro de la conversación. De los 196 startups que presentaron, 149 fueron clasificadas como proyectos de machine learning e IA, según reportó CNBC durante el evento. Y entre todas ellas, los inversores consultados por TechCrunch eligieron nueve como las más prometedoras de la cohorte, basándose en al menos dos menciones independientes de VCs activos en etapas tempranas.

Lo llamativo de esta edición es el tono deep tech —más cercano a la ciencia ficción que a una app de productividad— y la moderación de las valoraciones. Si en cohortes recientes las valuaciones se habían disparado, esta vez varios inversores consultados afirmaron que «las valoraciones eran mucho más realistas» respecto a lo visto en los últimos meses. Aun así, hubo al menos dos empresas que alcanzaron valuaciones de US$175M o más, y una, 9 Mothers, se perfiló como la más valiosa de toda la historia del programa.

Atomarine: data centers flotantes con energía nuclear

Atomarine propone mover los data centers al mar, sobre barcazas estandarizadas que se enfrían con agua de mar y se alimentan, primero con gas y luego con energía nuclear a bordo. Según su página en Y Combinator, la startup proyecta un piloto a gas para 2028 y un modelo nuclear flotante a más largo plazo, y afirma haber cerrado más de US$4.000M en cartas de intención con clientes, lo que la convierte en una de las mejor valuadas de la cohorte.

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El contexto importa: la fuente cita que «desde 2025, más de la mitad de los proyectos de data centers planeados han sido bloqueados» por oposición comunitaria o cuellos de botella de interconexión a la red. Atomarine opera como sistema aislado (behind-the-meter), elimina el trámite de interconexión y se construye en una sola línea de manufactura repetible, lo que abarata el financiamiento —el costo financiero representa cerca de dos tercios del costo total de un proyecto nuclear, según la propia startup. Los fundadores son Dimitris Koutentakis (MIT, EECS y MBA) y Emile Germonpre (doctor en ingeniería nuclear del MIT).

Dipole Labs: red óptica para que las GPU no esperen

El cuello de botella no está en el cómputo, sino en mover los datos entre chips. Dipole Labs construyó un switch óptico que evita la conversión de luz a electricidad dentro de la capa de red, manteniendo los datos en formato óptico y reduciendo la energía desperdiciada en transceivers. La promesa: más tokens por segundo por dólar gastado en hardware, justo cuando las GPU son más caras que nunca.

Isengard: drones de ataque y contraataque fabricados localmente

Isengard, cofundada por un exoficial del ejército australiano y un empresario de defensa que previamente llevó otra startup de drones a US$60M en ingresos enfocada en Ucrania, produce drones de ataque y contraataque dentro de países aliados. La empresa ya genera US$10M en ingresos y, según dos inversores consultados por TechCrunch, logró una de las valuaciones más altas de la cohorte.

Lamb Labs: chips que codifican los pesos del modelo en silicio

Lamb Labs construye «Unidades de Procesamiento de Modelos» (MPUs): chips de inferencia donde los pesos de los modelos de IA están grabados directamente en el silicio, lo que elimina el cuello de botella del ancho de banda de memoria y reduce drásticamente el consumo de energía por inferencia. Los fundadores son un PhD en IA del Imperial College London y un físico teórico de Oxford.

Robótica para datos y para el hogar

Tres de las nueve estrellas del batch son puramente robóticas:

Una compañía de captura de datos del mundo real para entrenar robots, que asegura trabajar con empresas que cotizan en bolsa y haber grabado video en más de 150 entornos distintos.
Un robot humanoide doméstico con un precio cercano a los US$1.600 —contra los ~US$20.000 del robot Neo, según la fuente— y que presume casi medio millón en ventas apenas seis semanas después de su lanzamiento. La idea: doblar ropa, limpiar y operar el robot desde una app.
Un constructor autónomo de obras pesadas, con US$25M en contratos hasta 2027 y planes de empezar una misión exploratoria a Marte en 2028, compitiendo en cronograma con SpaceX.

Parasma: células cerebrales humanas como hardware

La apuesta más extrema de la cohorte. Parasma cultiva células cerebrales humanas como alternativa energéticamente eficiente al silicio para correr modelos de IA. Es investigación básica, pero la promesa —y el motivo por el que inversores la señalan— es que el cerebro biológico resuelve el problema energético que ninguna GPU puede esquivar.

Waddle Labs: «Claude Code para robots»

Waddle Labs, fundada por graduados de Harvard, ofrece una capa de API donde agentes LLM escriben código de control para robots. El usuario describe la tarea en lenguaje natural y, según la startup, en alrededor de 20 minutos los agentes generan el código, lo verifican y dejan el robot operativo. La analogía del mercado es directa: si Claude Code es la capa de IA que programa software, Waddle quiere ser la capa que programa robots.

¿Qué significa esto para tu startup?

La lectura para un founder hispanohablante va en tres direcciones:

Infraestructura de IA es el nuevo SaaS. Tanto Dipole Labs (red óptica) como Lamb Labs (chips de inferencia) y Atomarine (data centers flotantes) atacan el mismo problema: hacer más con menos energía. La oportunidad para founders de LATAM y España está en las capas que orbitan esos hardware: software de orquestación, finops de GPU, servicios de cumplimiento normativo, sourcing de energía para data centers soberanos.
Robótica ya tiene precio de consumo. Si un humanoide cuesta US$1.600 y un robot pesado levanta paneles solares en obra, la conversación sobre automatización dejó de ser futurista. Para founders, eso significa repensar flujos de trabajo físicos —construcción, logística, limpieza— con un coste unitario creíble.
Valuaciones YC se moderan. Que un inversor consultado diga que las valuaciones «eran mucho más realistas» sugiere que el mercado está recalibrando. Si vas a levantar, prepárate para defender márgenes y tracción real, no slides visionarias. El capital sigue disponible —149 de 196 startups del batch son de IA— pero el premio se lo lleva quien demuestra producto y tracción, no narrativa.