Desde la IA hasta los EV, la demanda mundial de energía se está elevando, y la red eléctrica está sintiendo el apretón. Ingrese a Yottar, una startup que mapea la capacidad de la red eléctrica para ayudar a las empresas a determinar dónde pueden conectar nuevos centros de datos, estaciones de carga EV y otros equipos hambrientos de energía. «El Super Cycle de electrificación está colisionando con el auge del centro de datos de IA. Eso es hacer que los operadores de la red realmente luchen por lidiar con la cartera de pedidos», dijo a TechCrunch Peter Clutton-Brock, cofundador y CEO de Yottar. «Solo como ejemplo, en todo Londres, se ha tomado casi toda la capacidad de cosas como centros de datos a gran escala», dijo. «No es una cuestión de, ¿hay capacidad libre? Es como, ¿cuándo estarán en su lugar esas actualizaciones?» A medida que las cuadrículas antiguas se tensan cada vez más, las nuevas empresas como Yottar han surgido para ayudar a los usuarios de energía a hacer frente a estas deficiencias. Algunas compañías, como GridCare, se centran en encontrar una capacidad no utilizada que ya existe, convencer a los servicios públicos de que en realidad tienen más espacio disponible de lo que afirman. Yottar adopta un enfoque diferente. En lugar de discutir sobre la capacidad existente, la compañía crea mapas detallados que muestran exactamente dónde existe la capacidad de la red y cuánta potencia está disponible en cada ubicación. «Hay algunas otras personas jugando en el espacio. Diferentes personas abordaron casos de uso ligeramente diferentes», dijo Clutton-Brock. «El caso de uso que buscamos es lo que hemos llamado desarrolladores de demanda de tamaño mediano, por lo que las personas que usan electricidad en lugar de generarlo». En general, los proyectos varían entre 1 y 5 megavatios, dijo. Evento de TechCrunch San Francisco | 27-29 de octubre de 2025 Entre los clientes de Yottar se encuentran Tesla y el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido. Tesla utiliza la oferta SaaS de la startup para seleccionar sitios para nuevos sobrealimentadores y actualizar los existentes. El NHS utiliza Yottar para identificar clínicas y hospitales que pueden acomodar cargadores EV, y también utiliza la plataforma cuando planea instalaciones de paneles solares y baterías o determinan dónde construir nuevas unidades de radiología. «No pueden permitirse pasar por cada uno de esos sitios en sitio», dijo Clutton-Brock. La startup recientemente recaudó una ronda previa a la semilla de $ 1 millón dirigida por Haatch con la participación de Ciudad del Cabo y los inversores de Angel. Yottar también está lanzando una nueva característica que permitirá a las empresas determinar rápidamente qué ubicaciones podrían ser capaces de admitir actualizaciones o nuevos equipos, dijo la compañía exclusivamente a TechCrunch. Yottar obtiene gran parte de sus datos directamente de las mismas redes de distribución, que los reguladores han requerido que los reguladores pongan a disposición esta información. La compañía también autoriza datos privados que no son públicos, y actualiza sus propios registros utilizando datos anónimos de conexiones de cuadrícula exitosas hechas por sus clientes. Por el momento, los clientes pagan una tarifa por asiento y un cargo de uso basado en la cantidad de sitios que están evaluando. Clutton-Brock dijo que los consultores son la principal competencia de la compañía en este momento. «Esa es la alternativa que las personas tienen en este momento, que, especialmente para los desarrolladores de demanda a menor escala, no es viable». Por ahora, Yottar opera en el Reino Unido, pero Clutton-Brock tiene su ojo en la expansión en los Estados Unidos y en otros lugares. «El problema es absolutamente un problema internacional y necesita una solución internacional», dijo.
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Uzum, una startup de comercio electrónico que ofrece compras en línea, tecnología financiera y entrega de alimentos a millones de clientes en Uzbekistán, ha recaudado 114 millones de dólares en financiación, convirtiéndose en el primer unicornio del país con una valoración de 1,160 millones de dólares. Uzbekistán es un terreno fértil para las nuevas empresas, dado que las personas menores de 30 años constituyen alrededor del 60% de su población de más de 35 millones. El país también disfruta de una tasa de alfabetización cercana al 100% (según su gobierno), más del 76% de penetración de Internet y más del 75% de penetración de teléfonos inteligentes. En 2020, la nación de Asia Central tenía casi 1.200 nuevas empresas, el 85% de las cuales se encontraban en etapa inicial. Las nuevas empresas de tecnología financiera dominaron el mercado con una participación del 30%, seguidas por las nuevas empresas de comercio electrónico con un 27%, según estimaciones (PDF) del Banco Asiático de Desarrollo. Sin embargo, el país parece tener una sorprendente falta de servicios de comercio electrónico, lo que puede ser una de las razones por las que el sector representaba solo el 2,2% del mercado minorista total de Uzbekistán en diciembre de 2022, según un informe (PDF) de KPMG. Según el cofundador y director ejecutivo de Uzum, Djasur Djumaev, los uzbekos solían comprar principalmente en línea a través de aplicaciones de redes sociales como Instagram, TikTok y Telegram. Los clientes se conectaban con vendedores en grupos en plataformas sociales, que tenían unidades de almacenamiento (SKU) limitadas y ninguna logística de la que hablar. «Fue una sorpresa para nosotros ver que la penetración de los teléfonos inteligentes era alta y que existía una infraestructura de telecomunicaciones, pero no había comercio electrónico ni tecnología financiera adecuada», dijo Djumaev a TechCrunch. Djumaev vio claramente el potencial de una empresa para hacer en Uzbekistán lo que Amazon ha hecho en muchos otros países: ofrecer un mercado cohesivo que prometa logística y entrega de extremo a extremo. Uzum comenzó estableciendo su logística, una flota y puntos de recogida establecidos para ofrecer entregas al día siguiente. El mercado se lanzó en octubre de 2022 y hoy tiene más de 8 millones de usuarios activos mensuales y más de 9000 comerciantes que venden más de 600 000 SKU. Por el contrario, el bazar callejero más grande del país tiene alrededor de 70.000 SKU en un día cualquiera, según Nikolai Seleznev, director de estrategia y desarrollo comercial de Uzum. En su primer año completo de operaciones, la startup registró un valor bruto de mercancía (GMV) de 150 millones de dólares y espera que el GMV de tasa de ejecución alcance al menos 300 millones de dólares este año. Poco después de su éxito en el mercado, Uzum incursionó en la tecnología financiera con un producto compre ahora, pague después (BNPL). Alrededor del 45% al 50% de sus transacciones de comercio electrónico se realizan a través de la solución BNPL, afirmó Djumaev. Uzum también ingresó al negocio de entrega de alimentos y creó un banco digital para impulsar su crecimiento. “Como atraemos clientes a través del comercio electrónico, los retenemos en negocios con un alto volumen de transacciones, como la banca diaria, que es 100 % digital. Los monetizamos en nuestros productos de préstamo o crédito, que cumplen al 100% con la Sharia, lo que también resulta muy atractivo para al menos el 85% de la población de Uzbekistán”, dijo Seleznev a TechCrunch. La ronda Serie A, que comprende 52 millones de dólares en capital y los 62 millones de dólares restantes en deuda, fue liderada por FinSight Ventures y contó con la participación de Xanara Investment Management y la alta dirección de Uzum. Uzum ha diluido menos del 5% entre los inversores que participan en la ronda Serie A, que es la primera financiación externa de la startup. La startup también planea recaudar alrededor de 200 millones de dólares en una ronda Serie B este año de inversores en Medio Oriente, Reino Unido y Estados Unidos. Uzum planea utilizar dos tercios de la nueva financiación para su negocio fintech y un tercio para el e- brazo de comercio. Está previsto lanzar nuevos productos para préstamos sin garantía a particulares, así como a pequeñas y medianas empresas, e invertir en su propia infraestructura logística y de TI. «Queremos ampliar los productos, mejorar la infraestructura de nuestro comercio electrónico y financiar nuestra tecnología financiera», dijo Djumaev. Seleznev dijo que la startup tiene la intención de expandir su GMV entre un 150% y un 200%, hacer crecer su cartera de crédito al menos dos veces y aumentar el volumen total de pagos que circula a través de su ecosistema. Para finales de este año, Uzum planea combinar todos sus negocios en dos súper aplicaciones: una para sus ofertas centradas en el consumidor y otra para sus productos centrados en los negocios. También pretende lanzar en junio el complejo logístico para el comercio electrónico “más grande” del país, que inicialmente tendrá una superficie prevista de 112.000 metros cuadrados y se ampliará a más de 500.000 metros cuadrados en los próximos años. Djumaev dijo que algunas empresas a nivel mundial operan de manera similar a Uzum, y nombró a Nubank de América Latina y Kaspi.kz de Kazajstán. Sin embargo, no ve ninguna competencia en Uzbekistán, ya que Uzum tiene la ventaja de disfrutar de diferentes márgenes entre productos y puede obtener márgenes más altos combinando sus servicios de comercio electrónico y tecnología financiera. «Fuimos testigos del éxito de Kaspi.kz en la creación de una súper aplicación en el vecino Kazajstán, y estamos seguros de que Uzum, que cuenta con el talento, los recursos y los productos necesarios, repetirá este éxito para convertirse en un líder tecnológico nacional en Uzbekistán», dijo Alexey Garyunov, socio director de FinSight Ventures, en una declaración preparada.
Deepgram se ha hecho un nombre como una de las nuevas empresas de reconocimiento de voz. Hoy, la empresa bien financiada anunció el lanzamiento de Aura, su nueva API de conversión de texto a voz en tiempo real. Aura combina modelos de voz muy realistas con una API de baja latencia para permitir a los desarrolladores crear agentes de IA conversacionales en tiempo real. Respaldados por modelos de lenguaje grande (LLM), estos agentes pueden luego sustituir a los agentes de servicio al cliente en centros de llamadas y otras situaciones de cara al cliente. Como me dijo el cofundador y director ejecutivo de Deepgram, Scott Stephenson, durante mucho tiempo ha sido posible acceder a excelentes modelos de voz, pero eran costosos y tomaban mucho tiempo calcularlos. Mientras tanto, los modelos de baja latencia tienden a parecer robóticos. Aura de Deepgram combina modelos de voz similares a los humanos que se reproducen extremadamente rápido (generalmente en menos de medio segundo) y, como Stephenson señaló repetidamente, lo hace a un precio bajo. Créditos de las imágenes: Deepgram «Ahora todo el mundo dice: ‘oye, necesitamos robots de inteligencia artificial de voz en tiempo real que puedan percibir lo que se dice y que puedan comprender y generar una respuesta, y luego puedan responder'», dijo. En su opinión, se necesita una combinación de precisión (que describió como algo en juego para un servicio como este), baja latencia y costos aceptables para que un producto como este valga la pena para las empresas, especialmente cuando se combina con el costo relativamente alto de acceder a los LLM. . Deepgram sostiene que el precio de Aura actualmente supera a prácticamente todos sus competidores con 0,015 dólares por 1.000 caracteres. Eso no está tan lejos del precio de Google para sus voces WaveNet de 0,016 por 1.000 caracteres y de las voces Polly’s Neural de Amazon a los mismos 0,016 dólares por 1.000 caracteres, pero, por supuesto, es más barato. Sin embargo, el nivel más alto de Amazon es significativamente más caro. «Tienes que alcanzar un precio realmente bueno en todos [segments]pero también debes tener latencias y velocidades asombrosas, y también una precisión asombrosa. Así que es algo realmente difícil de lograr”, dijo Stephenson sobre el enfoque general de Deepgram para desarrollar su producto. «Pero esto es en lo que nos enfocamos desde el principio y es por eso que construimos durante cuatro años antes de lanzar algo, porque estábamos construyendo la infraestructura subyacente para hacerlo realidad». Aura ofrece alrededor de una docena de modelos de voz en este momento, todos los cuales fueron entrenados por un conjunto de datos creado por Deepgram junto con actores de voz. El modelo Aura, al igual que todos los demás modelos de la empresa, fue entrenado internamente. Así es como suena: https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/03/deepgram_voice.mp3 Puedes probar una demostración de Aura aquí. Lo he estado probando durante un tiempo y, aunque a veces te encontrarás con algunas pronunciaciones extrañas, la velocidad es realmente lo que destaca, además del modelo de voz a texto de alta calidad existente de Deepgram. Para resaltar la velocidad a la que genera respuestas, Deepgram observa el tiempo que le tomó al modelo comenzar a hablar (generalmente menos de 0,3 segundos) y cuánto tiempo le tomó al LLM terminar de generar su respuesta (que generalmente es poco menos de un segundo).