Y Combinator 最新一屆 Demo Day 剛落幕，這次新創陣容和過去幾屆相比有個明顯變化是，深科技類新創的比重大幅增加。
有投資人形容，這批技術「像科幻小說」，從海上核電廠到訓練人類腦細胞做運算，都相當大膽前衛。但有趣的是，儘管題材天馬行空，這屆投資人對估值的態度反而更務實，沒有過去那種一窩蜂追捧、估值虛高的情況。
能源與運算基礎設施類新創受矚目
第一類新創鎖定能源與運算基礎設施的痛點。Atomarine 打算把資料中心蓋在海上駁船，用海水免費冷卻，藉此繞開電力短缺與社區居民兩大難題。公司由一位具電腦科學與海軍工程背景的麻省理工學院畢業生，和一位麻省理工學院核工博士生共同創辦；他們計劃 2028 年推出燃氣動力試營運版本，2032 年轉型為核動力船，並宣稱已取得超過 40 億美元客戶意向書，是本屆估值最高的新創之一。
Dipole Labs 則看準 AI 資料中心的網路瓶頸。GPU 叢集傳輸資料時，訊號須先從光轉成電、再轉回光，過程既耗電又生大量熱能；而 Dipole Labs 打造的光學交換器，讓資料全程維持光的形式傳輸，省去轉換耗損。在 GPU 昂貴、資料中心掌握所有運算力的今日相當有吸引力。
Lamb Labs 解決的是 AI 推論的耗電問題。傳統晶片推論時須不斷從記憶體讀取模型權重，非常耗電，Lamb Labs 選擇把模型權重直接刻進晶片硬體，稱之為「模型處理器」（MPU），藉此繞開記憶體頻寬瓶頸。
機器人與國防硬體類新創同樣熱門
第二類熱門新創是機器人與國防硬體。Isengard Industries 鎖定噴射動力攻擊無人機與反無人機系統，主打在盟國境內就地量產，價格遠低於美國國防承包商。兩位共同創辦人，一位是澳洲陸軍前軍官，另一位曾把一家烏克蘭無人機新創做到 6,000 萬美元營收，如今 Isengard 自己也已有 1,000 萬美元營收，同樣是本屆估值最搶眼的新創之一。
Praxis Robotics 走資料服務路線，旨在蒐集人類工作時的真實影像與資料，將其轉化為訓練機器人的素材。他們已與上市公司合作，在超過 150 種場域蒐集資料。隨著企業愈來愈常思考哪些任務該交給人、哪些交給機器人，這類資料的價值只會愈來愈高。
Nori 瞄準平價家用機器人市場，主打能清潔、摺衣服的人形機器人，上市六週就創下近 50 萬美元銷售額，售價約 1,600 美元，遠低於背靠 OpenAI 的 1X Technologies 家用機器人 Neo 等要價 2 萬美元的同類產品。
其他值得關注的技術路線
除了上述兩大類，還有三家公司走比較特別的路線。Cosmic Robotics 打造能搬運重物的自主機器人，該新創的終極目標是在火星建造城市，而第一步是先證明重型機器人技術站得住腳，其機器人目前已用於在美國各地安裝太陽能板，取得總計約 2,500 萬美元的商業合約，並計劃 2028 年展開火星探勘任務，時程幾乎是在跟 SpaceX 賽跑。
Parasma 的路線更特殊，他們嘗試訓練人類腦細胞，希望未來能取代現有 AI 運算硬體，成為更節能的替代方案，本質上仍是想解決運算耗電這個老問題，只是換了一條完全不同的技術路徑。
Waddle Labs 做的是機器人控制的「軟體層」。不同於多數團隊用大量影片，或人類遠端操作資料訓練基礎模型，這家哈佛畢業生創立的新創，改用一群 LLM 代理人直接寫程式碼控制機器人，自稱是「機器人界的 Claude Code」。開發者只要把硬體接上 Waddle 的 API，就能用自然語言下指令，AI 代理人便會自動產生並驗證可執行的控制程式碼，整套設定流程約 20 分鐘完成。
綜合這九家公司，可歸納出三個觀察。第一，儘管許多技術聽起來相當科幻，這屆投資人在估值上的共識明顯比過去幾屆更務實冷靜，沒有為了搶題材而不計代價追高；第二，Dipole Labs、Lamb Labs、Parasma，甚至 Atomarine，都不約而同瞄準運算與能源瓶頸，只是切入路徑各不相同，顯示運算力與能源短缺已是當前深科技投資圈共同面對的痛點，而非哪一家公司獨門的利基題材。
最後，機器人相關新創呈現高低價位並存的分歧路線，一邊是 Nori 主打 1,600 美元的平價家用機器人，另一邊是 Cosmic Robotics 鎖定重型工業與太空應用的高單價路線；兩種方向都還在早期摸索，凸顯的或許是市場尚未找到能規模化的商業模式，家用與工業兩端恐怕都還需要更多時間驗證才能見真章。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Techcrunch》、《Ua.news》，圖片來源：Nori Robotics
（責任編輯：鄒家彥）
