Y Combinator’ın son Demo Day’inde öne çıkan 4 girişim

Y Combinator’ın son Demo Day etkinliği, yapay zekâ uygulamalarından çok bu uygulamaları mümkün kılan donanım ve altyapı çözümleriyle öne çıktı. Yatırımcıların değerlendirmelerine göre etkinlikte sunum yapan girişimler, önceki dönemlerdeki birçok kohorta kıyasla daha fazla derin teknoloji odaklıydı. Enerji, veri merkezi altyapısı, optik ağlar, savunma sistemleri ve özel yapay zekâ işlemcileri, öne çıkan başlıklar arasında yer aldı.

Yatırımcıların en az ikisinin dikkatini çeken girişimler arasında yer alan şirketler, yalnızca iddialı fikirleriyle değil, ticari karşılık üretme potansiyelleriyle de konuşuldu. Değerlendirmelerde, bu dönemdeki şirketlerin değerlemelerinin önceki kohortlara göre daha gerçekçi seviyelerde kaldığı da vurgulandı.

Veri merkezleri için deniz ve nükleer enerji fikri

Atomarine, artan işlem gücü ihtiyacına veri merkezlerini denizin üzerine taşıyarak yanıt vermeyi hedefliyor. Girişim, veri merkezlerini denizdeki platformlar ya da mavnalar üzerinde konumlandırmayı planlıyor. Deniz suyunun soğutma amacıyla kullanılabilmesi, şirketin yaklaşımındaki temel avantajlardan biri olarak öne çıkıyor.

Girişimin kurucu ekibinde MIT’de bilgisayar bilimi ve deniz mühendisliği eğitimi almış bir isim ile yine MIT’de nükleer mühendislik alanında doktora yapmış bir isim bulunuyor. Atomarine, 2028 yılına kadar gazla çalışan bir pilot sistem kurmayı; 2032’de ise yüzer nükleer enerji gemilerine geçmeyi planlıyor.

Şirket, potansiyel müşterilerden gelen niyet mektupları aracılığıyla 4 milyar doların üzerinde müşteri ilgisi topladığını belirtiyor. Bu ticari potansiyel, Atomarine’i Y Combinator’ın mevcut kohortundaki en yüksek değerlemeye sahip girişimler arasına taşıyan unsurlardan biri olarak gösteriliyor.

Yapay zekâ veri merkezlerinde ışık tabanlı ağlar

Dipole Labs, yapay zekâ veri merkezlerinde kullanılan GPU kümelerinin daha verimli çalışmasını sağlayacak optik ağ donanımları geliştiriyor. Günümüzde işlemciler arasındaki veri iletişimi sırasında bilgiler ışık ve elektrik arasında dönüştürülüyor. Bu dönüşüm, enerji tüketimini ve ısı üretimini artırırken GPU’ların veri bekleyerek zaman kaybetmesine yol açabiliyor.

Girişimin geliştirdiği optik anahtar, bu dönüşüm adımlarını azaltmayı ve verinin ışık olarak doğrudan hedef noktaya ilerlemesini sağlamayı amaçlıyor. GPU’ların yüksek maliyeti ve veri merkezlerinin mevcut donanımdan mümkün olan en yüksek verimi alma ihtiyacı, Dipole Labs’in çözümünü güncel bir probleme bağlıyor.

Savunma ve yapay zekâ işlemcilerinde farklı yaklaşımlar

Isengard Industries, müttefik ülkelerde yerel olarak üretilebilecek jet motorlu saldırı ve karşı drone sistemleri geliştiriyor. Şirket, bu araçları ABD’deki büyük savunma yüklenicilerinin fiyatlarının altında seri üretmeyi hedefliyor.

Girişim, eski bir Avustralya Ordusu subayı ile daha önce Ukrayna odaklı başka bir drone şirketini 60 milyon dolar gelire ulaştırmış bir savunma girişimcisi tarafından kuruldu. Isengard’ın kendi gelirinin de 10 milyon dolara ulaştığı aktarılıyor. İki yatırımcı, şirketin bu kohorttaki en yüksek değerlemelerden birine sahip olduğunu belirtiyor.

Lamb Labs ise yapay zekâ çıkarım süreçlerindeki enerji tüketimini azaltmaya çalışıyor. Geleneksel yapay zekâ çipleri, modellerin ağırlıklarını bellekten tekrar tekrar çağırdığı için yüksek enerji harcayabiliyor. Imperial College London’da yapay zekâ alanında doktora yapmış bir isim ile Oxford mezunu teorik fizikçinin kurduğu girişim, model ağırlıklarını doğrudan silikon üzerine sabitleyen özel işlemciler tasarlıyor.

“Model Processing Unit” ya da MPU olarak adlandırılan bu çipler, model verilerinin bellekten alınması ihtiyacını azaltarak daha verimli çıkarım yapmayı amaçlıyor. Bu yaklaşım, genel amaçlı donanım yerine belirli yapay zekâ modellerine göre özelleştirilmiş işlemcilerin önem kazandığı bir eğilime işaret ediyor.

Y Combinator’ın son etkinliğinde öne çıkan örnekler, girişim sermayesinin yalnızca yazılım katmanına değil, yapay zekânın çalışması için gereken enerji, ağ ve işlemci altyapısına da yoğunlaştığını gösteriyor. Bununla birlikte şirketlerin ticari planları ve teknik hedefleri henüz erken aşamada bulunuyor; açıklanan müşteri ilgisi, gelir ve gelecek planlarının zaman içinde gerçek ürün performansıyla doğrulanması gerekecek.