9 startup gây chú ý nhất tại Demo Day của Y Combinator qua đánh giá của giới đầu tư

Một kỳ Demo Day nữa của Y Combinator vừa diễn ra vào thứ Năm tuần này, nhưng lứa startup lần này có phần khác biệt. Nếu như mỗi khóa đều mang đến một làn sóng nhà sáng lập mới, thì các startup trình diễn lần này nghiêng hẳn về công nghệ lõi (deep tech) so với những năm trước.

Như thường lệ, TechCrunch đã hỏi ý kiến các nhà đầu tư mạo hiểm giai đoạn sớm để tìm ra những startup "nóng" nhất trong khóa này — cả lựa chọn hàng đầu của họ lẫn những thương vụ mà ai cũng bàn tán. Kết quả là danh sách những startup được ít nhất hai nhà đầu tư nhắc tên như những cái tên đáng chú ý nhất.

Công nghệ trong lứa này khiến người ta cảm thấy "như khoa học viễn tưởng", theo lời một nhà đầu tư. Nhưng bên cạnh những ý tưởng táo bạo, điểm đồng thuận chung là mức định giá đã thực tế hơn nhiều so với các khóa gần đây.

Dưới đây là những lựa chọn hàng đầu, xếp theo thứ tự bảng chữ cái:

Automarine — Trung tâm dữ liệu hạt nhân nổi trên biển

Đang xây dựng gì: Các trung tâm dữ liệu chạy bằng năng lượng hạt nhân, đặt nổi trên mặt biển.

Vì sao được ưa chuộng: Nguồn điện đang khan hiếm, trong khi cộng đồng địa phương ngày càng phản đối việc xây thêm trung tâm dữ liệu mới. Automarine — do một chuyên gia khoa học máy tính kiêm kỹ sư hải quân của MIT và một tiến sĩ kỹ thuật hạt nhân của MIT đồng sáng lập — muốn giải bài toán thiếu hụt năng lực tính toán bằng cách đặt trung tâm dữ liệu trên các sà lan giữa biển, nơi nước biển có thể cung cấp khả năng làm mát gần như miễn phí.

Startup này dự kiến chạy thử nghiệm bằng khí đốt vào năm 2028 và chuyển sang các tàu năng lượng hạt nhân nổi vào năm 2032. Automarine khẳng định đã giành được hơn 4 tỷ USD cam kết từ khách hàng thông qua các thư ngỏ ý. Tiềm năng doanh thu đó khiến nó trở thành một trong những startup được định giá cao nhất trong khóa, theo một nhà đầu tư chia sẻ với TechCrunch.

Dipole Labs — Phần cứng mạng quang học cho trung tâm dữ liệu AI

Đang xây dựng gì: Phần cứng mạng quang học tốc độ cao, hiệu quả và tiết kiệm năng lượng cho trung tâm dữ liệu AI.

Vì sao được ưa chuộng: Vấn đề là các cụm GPU lãng phí rất nhiều thời gian tính toán chỉ để chờ dữ liệu di chuyển giữa các chip với nhau. Trong lớp mạng, dữ liệu bị chuyển từ ánh sáng sang điện rồi lại chuyển ngược lại — một quá trình tiêu tốn nhiều năng lượng và tỏa nhiều nhiệt. Dipole Labs cho biết đã tạo ra một bộ chuyển mạch quang học bỏ qua bước chuyển đổi đó, để dữ liệu giữ nguyên dạng ánh sáng và đi thẳng đến nơi cần đến.

Đây là bài toán đúng thời điểm, khi GPU cực kỳ đắt đỏ và các trung tâm dữ liệu muốn tận dụng tối đa phần cứng tính toán mà không lãng phí một giây nào.

Isengard Industries — Drone tấn công chạy động cơ phản lực

Đang xây dựng gì: Drone tấn công và đối phó chạy động cơ phản lực, có thể sản xuất ngay tại địa phương.

Vì sao được ưa chuộng: Isengard hướng tới việc sản xuất hàng loạt drone tấn công và đối phó chạy phản lực ngay trong các nước đồng minh, với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với mức mà các nhà thầu quốc phòng lớn tính khi sản xuất tại Mỹ. Được đồng sáng lập bởi một cựu sĩ quan quân đội Australia và một doanh nhân quốc phòng từng đưa một startup drone tập trung vào Ukraine lên mức doanh thu 60 triệu USD, Isengard hiện đã tạo ra 10 triệu USD doanh thu.

Startup này tạo được sức hút mạnh mẽ trong giới đầu tư, với một trong những mức định giá cao nhất trong khóa YC lần này, theo hai nhà đầu tư.

Lamb Labs — Chip suy luận AI với trọng số được "nạp cứng"

Đang xây dựng gì: Chip suy luận (inference) tùy chỉnh với trọng số mô hình AI được nạp cứng vào silicon.

Vì sao được ưa chuộng: Các chip AI truyền thống tiêu tốn lượng năng lượng khổng lồ trong quá trình suy luận khi phải lấy trọng số mô hình từ bộ nhớ. Được đồng sáng lập bởi một tiến sĩ AI của Đại học Imperial College London và một nhà vật lý lý thuyết Oxford, Lamb Labs muốn tạo ra những con chip siêu tiết kiệm năng lượng bằng cách nạp trực tiếp trọng số mô hình AI vào silicon.

Được đặt tên là Model Processing Units (MPU), những con chip tùy chỉnh này loại bỏ hoàn toàn nút thắt cổ chai về băng thông bộ nhớ.

Praxis AI — Thu thập dữ liệu thực tế để huấn luyện robot

Đang xây dựng gì: Thu thập dữ liệu thực tế để huấn luyện robot.

Vì sao được ưa chuộng: Công ty này hợp tác với các doanh nghiệp để thu thập video và dữ liệu về con người đang làm việc, rồi chuyển hóa chúng thành tài liệu huấn luyện cho các công ty đang phát triển robot. Họ cho biết đã làm việc với các công ty niêm yết công khai và thu thập dữ liệu video tại hơn 150 môi trường khác nhau.

Công ty này có thể trở nên quan trọng khi các doanh nghiệp bắt đầu thử nghiệm nhiều hơn để xác định công việc nào phù hợp với con người — và khi AI tiếp tục hoàn thiện, công việc nào nên giao cho robot.

Nori — Robot giá rẻ cho công việc nhà

Đang xây dựng gì: Robot giá rẻ đảm nhận các công việc hàng ngày.

Vì sao được ưa chuộng: Mới ra mắt được sáu tuần nhưng công ty này đã đạt doanh số gần nửa triệu USD. Điều đó không quá bất ngờ — đây là robot hình người hứa hẹn giúp dọn dẹp và gấp quần áo. Người dùng cũng có thể điều khiển robot qua ứng dụng trên laptop. Giá khoảng 1.600 USD, rẻ hơn rất nhiều so với các robot hình người khác như Neo với giá khoảng 20.000 USD.

Một trong những câu hỏi lớn nhất của ngành robot là liệu có thể tạo ra một robot tại gia giá phải chăng, thực sự biết xếp bát đĩa vào máy rửa chén và làm được các việc nhà thường ngày hay không. Nori là một nỗ lực nữa để giải bài toán đó.

Cosmic Robotics — Robot tự hành nâng vật nặng

Đang xây dựng gì: Robot tự hành có thể nâng các vật thể nặng.

Vì sao được ưa chuộng: Các nhà sáng lập công ty này muốn xây dựng một thành phố trên sao Hỏa. Bước đầu tiên để làm điều đó? Xây dựng công nghệ robot thực hiện các nhiệm vụ nặng nhọc. Họ cho biết công nghệ của mình đã được dùng để lắp đặt các tấm pin mặt trời khắp nước Mỹ và đã có 25 triệu USD hợp đồng đến năm 2027.

Tầm nhìn là công nghệ này có thể giúp tự động hóa việc xây dựng để thuộc địa hóa sao Hỏa. Startup đang chạy đua với tiến độ xây dựng của SpaceX trên sao Hỏa, với hy vọng khởi động một sứ mệnh thăm dò vào năm 2028.

Parasma — Huấn luyện tế bào não người để tính toán

Đang xây dựng gì: Huấn luyện tế bào não người để một ngày nào đó có thể phục vụ cho việc tính toán.

Vì sao được ưa chuộng: Một công ty nữa đang tìm cách giải quyết lượng điện năng và năng lượng cần thiết để chạy các mô hình AI. Lần này, Parasma đang nghiên cứu sử dụng tế bào não người như một giải pháp thay thế hiệu quả và tiết kiệm năng lượng hơn cho phần cứng tính toán AI hiện nay.

Waddle Labs — API viết mã điều khiển robot

Đang xây dựng gì: Một lớp API có khả năng viết mã điều khiển robot.

Vì sao được ưa chuộng: Giới đầu tư và những người đam mê công nghệ đang hy vọng rằng "khoảnh khắc ChatGPT" của robot sẽ sớm đến. Sự hào hứng đó đang thúc đẩy nhiều cách tiếp cận khác nhau để tạo ra một mô hình robot đa dụng.

Thay vì huấn luyện các mô hình nền tảng trên video thô hoặc dữ liệu điều khiển từ xa của con người, Waddle Labs sử dụng một lớp các tác nhân LLM để viết mã và điều khiển robot trực tiếp. Startup do các cựu sinh viên Harvard sáng lập đang định vị mình là "Claude Code cho ngành robot".

Công ty khẳng định rằng chỉ cần kết nối bất kỳ phần cứng nào vào API của Waddle, lập trình viên có thể ra lệnh cho robot bằng ngôn ngữ tự nhiên, và các tác nhân AI sẽ tự động tạo mã điều khiển có thể thực thi, kiểm tra xem nó có hoạt động không, rồi thiết lập robot chỉ trong khoảng 20 phút.

Điểm chung của cả chín startup này là bài toán năng lượng và năng lực tính toán — từ lò phản ứng hạt nhân nổi, chip nạp cứng trọng số, cho tới tế bào não người. Đây là tín hiệu cho thấy dòng vốn mạo hiểm đang dịch chuyển khỏi các ứng dụng phần mềm thuần túy để quay về với công nghệ lõi.

Góc nhìn cho Việt Nam

Sự trỗi dậy của deep tech trong các khóa YC gần đây là tín hiệu đáng chú ý với cộng đồng khởi nghiệp Việt Nam. Trong khi phần lớn startup công nghệ Việt vẫn tập trung vào thương mại điện tử, fintech hay ứng dụng tiêu dùng, các bài toán như tiết kiệm năng lượng cho hạ tầng AI, robot tự hành hay chip tùy chỉnh đang mở ra những khoảng trống mới.

Điều này cũng đặt ra câu hỏi về nguồn nhân lực: để tham gia vào làn sóng deep tech, Việt Nam cần nhiều hơn nữa các kỹ sư phần cứng, vật lý và kỹ thuật hạt nhân, chứ không chỉ lập trình viên phần mềm. Đây có thể là hướng đi chiến lược cho các trường đại học và quỹ đầu tư trong vài năm tới.