YC Последний индикатор предпринимательства: AI переходит от моделей к реальной экономике, эти 11 передовых направлений наиболее достойны инвестиций

Автор: Команда Y Combinator (Гарри Тан, Бред Флора, Диана Ху, Джаред Фридман, Густаф Альстрёмер, Анкит Гупта, Джон Сю и др.)

Скомпилировано: ShenChao TechFlow

ShenChao Введение: В процессе эволюции венчурного капитала в Силиконовой долине и по всему миру, «Список желаний для стартапов (Request for Startups, RFS)», опубликованный Y Combinator, всегда рассматривался как барометр и эпицентр технологических волн. Оглядываясь на историю, от ранних облачных вычислений, мобильного интернета, финансовой инфраструктуры в стиле Stripe до более позднего вертикального SaaS, RFS от YC часто может точно указать на неосвоенные области, которые еще не захвачены гигантами, но требуют технологической реконструкции, накануне качественного изменения технологий.

В этом последнем выпущенном RFS YC сделал крайне четкий и важный макроанализ: главный узкое место в развитии ИИ больше не ограничивается параметрами и алгоритмами базовых больших моделей, а ускоряется к распространению в реальный мир. Поверхностная упаковка на чисто программном уровне теряет свою премиум-ценность, настоящие разрушительные возможности полностью переходят в глубокие воды капиталоемких, физически ограниченных областей, таких как реальное производство, энергетическая и сетевое инфраструктура, административные острова публичного управления, высокозащищенные системы и коммерческое космос.

Эта длинная статья обобщает 11 ключевых направлений, на которые команда основных партнеров YC делает акцент, охватывая не только доступных ИИ-экспертов с почасовой ставкой $15 и большие языковые модели с действительно литературным уровнем письма, но и углубляясь в местное производство роботов в США, цепочки поставок для охлаждения и электроснабжения дата-центров, финансовые инструменты Уолл-стрит для триллионной инфраструктуры, а также корпоративные модели приватизации. ShenChao TechFlow провел полную глубокую компиляцию, предоставляя каждому предпринимателю, исследователю и инвестору, находящемуся на передовой волны ИИ, уникальную панораму отрасли и навигационное руководство.

Публикация «Списка желаний для стартапов (Request for Startups, RFS)» всегда была давней традицией Y Combinator, направленной на то, чтобы поделиться с глобальными предпринимателями ключевыми задачами, которые мы больше всего хотели бы видеть решенными.

Тем не менее, эти направления представляют собой лишь небольшую часть нашей инвестиционной карты. Если какая-либо из тем зажгла вашу страсть, рассматривайте это как мощную рекомендацию для погружения в нее; но даже если ваш стартап не входит в этот список, это не помешает вам подать заявку в YC.

Сейчас наблюдается значительная тенденция: главный узкое место, с которым сталкивается ИИ, быстро распространяется от самого уровня моделей.

Мы полны ожиданий от новой волны стартапов. Они активно создают необходимое оборудование, инфраструктуру, финансовые системы и специализированное вертикальное программное обеспечение, чтобы внедрить передовой интеллект в реальную экономику, охватывая широкий спектр от производств до государственного управления и даже космоса.

Стартапы эры дешевых космических запусков

Автор: Анкит Гупта (партнер YC)

SpaceX рисует ясную картину ближайшего будущего: в недалеком будущем частота запусков Starship достигнет 10,000 раз в год.

На данный момент даже одноразовый Starship, который нельзя вернуть, уже почти сравнялся по стоимости с многоразовым Falcon 9, а стоимость вывода на орбиту за килограмм значительно снизилась.

С ростом масштабов технологий Starship и полной реализацией многоразового использования мы станем свидетелями резкого снижения стоимости запуска за килограмм полезной нагрузки на несколько порядков.

Это означает, что сейчас самое время для системного мышления о возможностях стартапов в «эпохе обильного доступа к космосу».

Какие бизнес-модели сегодня могут быть ограничены высокими затратами на запуск, но станут жизнеспособными, если стоимость запуска упадет в 100 раз или даже больше, и орбитальная экономика взорвется?

Мы считаем, что такие компании должны быть основаны прямо сейчас. Если вы стремитесь исследовать эту область, YC очень ждет вашу заявку.

Эксперты с почасовой ставкой $15: ИИ-движимые доступные профессиональные услуги

Автор: Бред Флора (партнер YC)

Что касается ИИ, то большинство обсуждений сегодня сосредоточено на том, как он заменит существующих работников. Однако нас на самом деле волнует совершенно противоположный путь: с помощью ИИ превращение обычного работника в эксперта с профессиональным уровнем.

Мы наблюдаем, как все больше компаний выходят за пределы дипломов и квалификаций, нанимая обычных людей с высокой восприимчивостью и исполнительностью. Вооруженные передовым ИИ, они способны справляться с комплексными задачами, которые раньше могли решать только опытные эксперты.

Представьте себе представителя службы поддержки, обладающего отличными коммуникативными навыками и высокой квалификацией в использовании ИИ, который внезапно получает возможность консультировать по сложным вопросам слияний и поглощений (M&A), оптимизации цепочки поставок или соблюдения глобальной торговли.

В таких областях, как социальное обеспечение, налоговое планирование, страховые выплаты, расчет медицинских счетов и иммиграционные визы, существует миллионы аналогичных рабочих мест.

Короче говоря, пока профессиональная сертификация является препятствием для предложения услуг, эта модель может проявить себя в полной мере.

Последняя промышленная революция создала огромный современный средний класс через рабочие места на фабриках; а эта технологическая революция имеет все шансы заново сформировать новый средний класс через доступные экспертные позиции.

Мы надеемся полностью поддержать те стартапы, которые стремятся реализовать это видение.

Роботы, произведенные в США: возвращение аппаратного обеспечения на родину

Автор: Диана Ху (партнер YC)

Сегодня ведущие базовые модели роботов начинают реализовывать универсальные навыки, переходя между формами и типами. На мой взгляд,узкое место в конкуренции в области робототехники быстро смещается к физическому оборудованию.

В 2025 году в США было установлено 38,400 промышленных роботов, что на 12% больше по сравнению с предыдущим годом. Однако подавляющее большинство роботов по-прежнему сильно зависит от импорта из Японии и Европы.

Даже те роботы, которые собираются в США, часто глубоко зависят от магнитов, произведенных в Китае.

В 2024 году Китай произвел 94% мировых синтерованных редкоземельных магнитов. Когда в апреле 2025 года вступят в силу ограничения на экспорт, некоторые автопроизводители даже будут вынуждены сократить производственные мощности.

В июле Федеральная комиссия связи США (FCC) приостановила сертификацию новых подключенных мобильных роботов, если только эти роботы не будут полностью произведены в США или не получат очень ограниченное количество исключений.

Согласно действующим стандартам, робот должен иметь более 65% стоимости компонентов, произведенных на родине, и этот процент вырастет до 75% к 2029 году. Это означает, что простой путь по импорту компонентов для сборки на родине больше не работает.

Мы надеемся полностью поддержать тех предпринимателей, которые разрабатывают роботов и их полные цепочки поставок в США.

Это включает редкоземельные магниты, двигатели, гармонические редукторы, энкодеры, датчики момента, конечные захваты, специализированные чипы, аккумуляторные блоки, а также высокоточные промышленные станки и производственное оборудование для их изготовления.

Если вы работаете в этой области, мы с нетерпением ждем возможности обсудить с вами.

Действительно высококачественные языковые модели с глубокими навыками письма

Автор: Джаред Фридман (партнер YC)

С ростом больших языковых моделей в области программирования и математического рассуждения, они, тем не менее, тихо отступают в области письма и выражения.

Это определенно не ваше воображение: по сравнению с моделями 2024 и 2025 годов, современные основные модели действительно выглядят более жесткими и механическими в тоне.

Это, похоже, не случайный временный технический дефект, а глубокая структурная проблема.

Те сигналы вознаграждения, которые были установлены для обеспечения выдающихся программных возможностей модели, на практике сглаживают тональность, эмоциональные колебания и уникальный стиль письма модели.

Когда речь идет о распределении ресурсов на исследования и разработки, ведущие лаборатории ИИ, безусловно, будут отдавать приоритет вычислительным мощностям для генерации кода и автономных рабочих потоков, отказываясь от строгих требований к качеству текста и стилю письма.

Это создает огромный рыночный вакуум для стартапов: создание модели, которая действительно будет вызывать у людей искреннюю симпатию и с которой будет приятно общаться, с теплым и глубоким стилем письма.

Если вы стремитесь сделать прорыв в этом направлении, мы с нетерпением ждем вашего письма.

"Plaid" в области государственных пособий и общественной помощи: разрушение административных данных

Автор: Густаф Альстрёмер (партнер YC)

Если вы когда-либо подавали заявку на государственные пособия, вы, безусловно, испытывали глубокое недовольство по поводу этой запутанной процедуры: получение справки о доходах, проверка членов семьи, предоставление доказательства постоянного адреса. Затем, переходя к следующему проекту помощи, вам снова придется заново подавать все материалы; во время ежегодной проверки квалификации вся эта пытка повторяется.

Каждый государственный административный орган имеет свой собственный веб-сайт, которые не связаны друг с другом, и данные полностью разрознены.

Тысячи заявителей просто из-за отсутствия одного несущественного документа получают отказ, в то время как государственные служащие вынуждены день за днем вручную проверять зарплатные ведомости.

Крайне иронично, что эта бюрократическая система, которая отталкивает честных граждан, имеет множество уязвимостей в предотвращении мошенничества.

Согласно оценкам Управления по учету правительства США (GAO), различные виды мошенничества с пособиями ежегодно наносят федеральному правительству ущерб почти в $500 миллиардов. Усугубляет ситуацию то, что сегодня с помощью генеративного ИИ можно за считанные секунды подделать достаточно правдоподобную поддельную зарплатную ведомость.

До появления финансовой технологической инфраструктуры Plaid каждое финансовое приложение должно было самостоятельно проходить сложные процедуры для подключения к различным банкам; после появления Plaid пользователи могут всего лишь одним нажатием кнопки завершить бесшовное подключение. Область публичного управления остро нуждается в такой инфраструктуре.

При получении разрешения от пользователей она может напрямую извлекать проверенные реальные данные о доходах, налогах и месте жительства из самых авторитетных официальных источников и синхронно передавать их в различные системы государственного одобрения.

«Одна проверка, универсальное использование». Это не только позволяет действительно нуждающимся гражданам быстро получать одобрение, но и полностью устраняет возможность мошенников подделывать документы с самого начала.

С 2027 года все штаты США будут обязаны каждые 6 месяцев повторно проверять квалификацию миллионов участников программы Medicaid.

В ближайшем будущем ИИ полностью возьмет на себя работу по подаче заявок и проверке квалификации, но все это возможно только при условии, что ИИ должен иметь полностью надежные и неизменяемые источники реальных данных.

Кто бы ни построил этот ключевой канал данных для государственного управления, тот и станет фактическим владельцем основного цифрового инфраструктурного обеспечения сети безопасности современного общества. Если вы работаете над созданием этого ключевого канала, мы с нетерпением ждем возможности сотрудничества с вами.

Эпоха крупного строительства физической инфраструктуры на "Уолл-стрит": новые структуры капитала и финансирования

Автор: Бред Флора (партнер YC)

Начальные затраты на разработку программного обеспечения очень низки, но машины, оборудование, кластеры вычислительных мощностей GPU и сверхбольшие дата-центры совершенно иные.

Необходимо, чтобы кто-то в первый день запуска проекта заплатил настоящие деньги за тысячи тонн специальной стали и высокотехнологичных кремниевых чипов. Однако на текущих финансовых рынках практически отсутствуют зрелые инструменты финансирования для таких активов.

Традиционные коммерческие банки до сих пор оценивают амортизацию дорогостоящих высокоинтеллектуальных роботов как обычные сельскохозяйственные погрузчики при проведении кредитного одобрения.

Именно поэтому группа проницательных предпринимателей, сотрудничающих с YC, начала самостоятельно разрабатывать новые финансовые деривативы. Например, предоставление нового типа кредитного лимита для роботов, которые могут генерировать стабильный доход в $500,000 в год, или проектирование специализированных пут-опционов для будущей вычислительной мощности GPU.

Оглядываясь на историю, можно заметить, что каждое великое физическое строительство, будь то железнодорожная сеть, пересекающая континент, национальная электросеть или современная коммуникационная инфраструктура, создавала финансовых гигантов сопоставимого масштаба.

Мы ищем финансовых инновационных основателей, которые могут создать специализированные кредитные учреждения, платформы аренды активов, структуры секьюритизации активов (ABS) и инструменты хеджирования для реальной экономики AI.

Если вы глубоко понимаете физику и промышленные законы реальных машин, а также знаете основы капитального управления, мы с нетерпением ждем возможности обсудить с вами.

Основные большие модели в вертикальных областях

Автор: Диана Ху (партнер YC)

Я считаю, что Jev смог точно выявить болевые точки в отрасли, потому что он напрямую предоставляет разработчикам строго типизированные структурированные решения и четкие вероятностные оценки, а не бесконечный генеративный текст, полностью избавляя от тяжелой нагрузки по обучению классификаторов для каждой подзадачи.

Я надеюсь увидеть больше передовых исследовательских команд, создающих специализированные вертикальные базовые модели для таких реальных отраслей, как производство, энергетика и бионауки. Эти модели должны быть способны точно работать в условиях нулевых образцов (Zero-Shot) или при наличии лишь небольшого количества примеров.

Стандарты для этой области очень строгие: необходимо достичь или превзойти бизнес-точность универсальных больших моделей при значительно меньших затратах на вычислительную мощность, чтобы эти модели могли быть бесшовно развернуты на всех конечных устройствах по крайне низкой цене.

TimesFM-3, выпущенный Google, является ярким примером предсказания временных рядов.

Эта компактная модель с 330 миллионами параметров (330M) может делать полные прогнозы по нескольким связанным временным данным за один проход без необходимости в тонкой настройке для конкретных задач. Модель нужно обучать только один раз, и каждый новый пользователь может просто передать свои исторические данные в качестве контекста для непосредственного использования.

Настоящая сложность вертикальных больших моделей заключается в получении высококачественных, специфичных для отрасли и математически строго проверяемых сигналов вознаграждения (Verifiable Rewards).

Команда стартапа должна не только иметь законные права на данные, но и продемонстрировать подавляющее конкурентное преимущество по точности прогнозов и потреблению вычислительных ресурсов по сравнению с существующими экспертными моделями.

Если у вас есть глубокое понимание конкретной вертикальной отрасли и вы способны создать ее специализированную модель, мы с нетерпением ждем вашего предложения.

Революция AI в мэриях и местных правительствах

Автор: Густаф Альстромер (партнер YC)

В США, если вы планируете построить дом или открыть магазин, первым шагом необходимо получить административное разрешение от местного правительства.

Бесконечные формы заявлений, длительная проверка строительных чертежей и утомительные полевые проверки часто требуют месяцев или даже более долгого ожидания. В некоторых городах время ожидания одобрения разрешения может даже превышать фактическое время строительства.

Сотрудники мэрии погружены в огромное количество повторяющейся рутинной административной работы: они проверяют строительные чертежи по строгим строительным нормам, сопоставляют планируемое использование с нормами зонирования и многократно обмениваются правками между различными департаментами.

Современные AI модели полностью способны выполнять все это независимо и эффективно.

Долгие задержки в административном одобрении приводят к огромным экономическим затратам. Каждое дополнительное ожидание в месяц увеличивает затраты на разработку, и многие запланированные проекты могут быть приостановлены.

Следует помнить, что каждое новое здание, возведенное на месте, будет вносить постоянные налоговые поступления в город на протяжении десятилетий.

Мы грубо подсчитали экономическую выгоду: если время обработки всех строительных разрешений в США можно сократить до 10% от текущего времени, города по всей стране смогут дополнительно получать до $16 миллиардов долларов в год в виде налоговых поступлений.

Мы стремимся финансировать компании, которые стремятся использовать AI для переосмысления повседневной работы мэрий. Точка входа может быть в разрешениях на строительство, а затем постепенно расширяться на более широкие области, такие как служба 311, управление общественными архивами, выдача коммерческих лицензий и инспекции безопасности на месте.

В США более 19,000 городов и поселков, большинство из которых до сих пор полностью полагаются на крайне примитивные ручные процессы для обработки всего этого.

В мире венчурного капитала существует старая пословица: "Никогда не продавайте программное обеспечение государственным учреждениям".

Эта пословица могла быть верной в прошлом, но сегодня она совершенно устарела. YC уже инвестировала в несколько стартапов, которые предлагают AI решения для государственных учреждений, и некоторые из этих команд демонстрируют рост бизнеса, который почти превосходит все, что мы видели в традиционных корпоративных SaaS.

Если вы работаете в этой области, мы с нетерпением ждем вашего письма.

Инновации в цепочке поставок AI дата-центров: электроэнергия, охлаждение и сетевое подключение

Автор: Джаред Фридман (партнер YC)

В США активно разворачивается масштабное расширение AI дата-центров, которое является крупнейшим единственным капитальным вложением в коммерческой истории страны.

Объем инвестиций настолько велик, что он уже превзошел общую сумму всех межконтинентальных железных дорог, межгосударственных автомагистралей и проекта Манхэттен.

Такое беспрецедентное строительство создает неоценимые коммерческие возможности для всей цепочки поставок.

Некоторые из этих направлений уже хорошо известны: спрос на передовые вычислительные GPU чипы, базовое электроснабжение и высококвалифицированных электриков достиг беспрецедентного уровня.

Однако за кулисами скрываются множество малоизвестных, но способных остановить весь прогресс в отрасли узких мест.

В настоящее время сроки поставки крупных высоковольтных трансформаторов составляют целых 3 года; высоковольтные и низковольтные распределительные шкафы, высоковольтные выключатели и современные системы жидкостного охлаждения были распроданы.

Даже основные сырьевые материалы уже сигнализируют о нехватке: ориентированная электрическая сталь, необходимая для производства сердечников трансформаторов, в США производится только на одном заводе, и его мощности уже исчерпаны.

Мы крайне заинтересованы в инвестициях в стартапы, которые могут полностью обеспечить и решить проблемы всей цепочки поставок дата-центров. Если вы участвуете в этой борьбе, мы с нетерпением ждем вашего заявления.

AI в физически изолированной экономической системе: оборона, конфиденциальность и высокозащищенные среды

Автор: Брэд Флора (партнер YC)

Самые ценные коммерческие секреты и стратегические данные в мире никогда не хранятся в облаке.

Оборонные подрядчики, крупные коммерческие банки, ведущие медицинские учреждения и атомные электростанции хранят свои критически важные данные за высокими стенами физической изоляции. Из-за строгих требований к конфиденциальности и соблюдению норм они никогда не загрузят эти данные на любой сторонний AI API.

Вот почему в реальной экономике существует такой огромный триллионный столп, который до сих пор мучительно ждет у двери AI-революции.

Многие основатели, с которыми мы сотрудничаем, сталкиваются с одной и той же стеной: целевые клиенты восхищаются мощными функциями AI продуктов, но единственное требование заключается в том, что вся система должна быть развернута на их внутренних площадках и не должна подключаться к любой публичной сети.

Мы стремимся полностью финансировать тех, кто способен действительно внедрить передовые AI технологии за эту физическую изоляционную стену.

Это включает в себя полностью приватизированные локально развернутые большие модели, полный стек инструментов развертывания и эксплуатации, авторитетные системы сертификации безопасности и соблюдения норм, а также высоко специализированную инфраструктуру.

Продажи и расширение на этом закрытом рынке действительно происходят медленнее, и порог входа очень высок.

Но с другой стороны, здесь сосредоточены самые большие бюджеты на закупки в отрасли, и здесь обязательно появятся величайшие компании с неприступными конкурентными преимуществами. Если вы работаете над этой задачей, мы с нетерпением ждем возможности обсудить с вами.

Контроль над вашим собственным интеллектом: приватизированные и открытые суверенные модели

Автор: Джон Сюй (партнер YC)

Сегодня почти все компании, создающие продукты на основе AI, по сути, "арендуют" интеллект у внешних источников.

Ваша система постоянно отправляет токен-данные нескольким ведущим AI лабораториям, получает сгенерированные результаты и ежемесячно оплачивает дорогие счета за вызовы.

Ранее эта сделка казалась само собой разумеющейся: возможности ведущих закрытых моделей опережали другие открытые экосистемы на годы, и сколько бы усилий вы ни прилагали к своим собственным данным, вы не могли преодолеть этот разрыв в возможностях.

Однако направление времени кардинально изменилось.

Открытые весовые модели уже обладают жесткой конкурентоспособностью в ряде ключевых бенчмарков с высокой практической ценностью, сопоставимой с самыми передовыми закрытыми моделями.

Поскольку AI стремительно превращается в центральную нервную систему коммерческих операций, все больше компаний начинают осознавать свою высокую зависимость от аренды внешних моделей.

Мы уверены, что в будущем все больше компаний будут стремиться действительно "владеть" своими основными моделями: использовать накопленные корпоративные данные для постоянного обновления, самостоятельно работать на инфраструктуре, которую они выбирают, и иметь абсолютный контроль над тем, когда модель будет обновлена или изменена.

Это особенно критично в строго регулируемых отраслях. При крайне строгих требованиях к соблюдению норм суверенитета данных и физической блокировке сетевой архитектуры продолжение аренды внешних моделей становится крайне невыгодным по сравнению с фактическими бизнес-результатами.

Тем не менее, между загрузкой открыемой модели из сообщества и тем, чтобы позволить компании действительно иметь систему интеллекта, способную самостоятельно эволюционировать, существует огромный разрыв в инженерии и понимании.

Необходима профессиональная сила, чтобы помочь компаниям преобразовать сложные бизнес-процессы в точные оценочные стандарты (Evals), превратить скрытый бизнес-опыт сотрудников в качественные тренировочные данные, преобразовать случайные сбои в онлайн производственной среде в питательные вещества для постоянной итерации модели и передать эти ключевые активы без швов при каждой итерации базовой модели.

При решении самых крайних и сложных общих неизвестных задач компании могут продолжать арендовать публичные вычислительные мощности у ведущих лабораторий; но мы глубоко уверены, что подавляющее большинство компаний должно иметь свои собственные специализированные вертикальные модели.

Эти модели будут полностью кодировать механизмы бизнес-операций самой компании и будут становиться все более ценными по мере развития бизнеса.

Если вы помогаете компаниям в различных отраслях действительно контролировать и владеть своим собственным интеллектом, мы с нетерпением ждем вашего отклика.