YC chỉ số khởi nghiệp mới nhất: AI đang chuyển từ mô hình sang kinh tế thực, 11 lĩnh vực tiên phong này đáng để đầu tư nhất

Tác giả: Đội ngũ Y Combinator (Garry Tan, Brad Flora, Diana Hu, Jared Friedman, Gustaf Alströmer, Ankit Gupta, Jon Xu, v.v.)

Biên soạn: Thần Triều TechFlow

Đọc hướng dẫn Thần Triều: Trong quá trình tiến hóa của hệ sinh thái đầu tư mạo hiểm tại Silicon Valley và toàn cầu, "Danh sách mong muốn khởi nghiệp (Request for Startups, RFS)" do Y Combinator phát hành luôn được coi là cột mốc và tâm điểm của làn sóng công nghệ. Nhìn lại lịch sử, từ những ngày đầu của điện toán đám mây, internet di động, cơ sở hạ tầng tài chính kiểu Stripe, đến các SaaS dọc sau này, RFS của YC thường có thể chỉ ra những vùng đất chưa bị các ông lớn thống trị nhưng cần được tái cấu trúc công nghệ, ngay trước thềm của sự biến đổi chất lượng công nghệ.

Trong RFS mới nhất này, YC đã đưa ra một phán đoán vĩ mô rất rõ ràng và mạnh mẽ: nút thắt lớn nhất trong sự phát triển của AI không còn chỉ dừng lại ở các tham số và thuật toán của mô hình lớn mà đang nhanh chóng lan tỏa ra thế giới thực. Những lớp bao bọc nông trên phần mềm thuần túy đang mất đi giá trị gia tăng, cơ hội đột phá thực sự đang chuyển sang các lĩnh vực sản xuất vật chất, cơ sở hạ tầng năng lượng và lưới điện, các đảo hành chính công, hệ thống cách ly an toàn cao và không gian thương mại, nơi có vốn lớn và ràng buộc vật lý.

Bài viết dài này tổng hợp 11 hướng đi tiên phong mà đội ngũ đối tác cốt lõi của YC đang tập trung đầu tư, không chỉ bao gồm các chuyên gia AI bình dân với mức lương 15 đô la/giờ, mô hình viết lách lớn với trình độ văn chương thực sự cao, mà còn đi sâu vào sản xuất robot tại Mỹ, chuỗi cung ứng điện và làm mát trung tâm dữ liệu, công cụ tài chính Wall Street cho cơ sở hạ tầng hàng nghìn tỷ, cũng như hệ thống mô hình hóa tư nhân dành riêng cho doanh nghiệp. Thần Triều TechFlow đã thực hiện biên soạn sâu sắc toàn bộ nội dung này, cung cấp cho mỗi doanh nhân, nhà nghiên cứu và nhà đầu tư đang ở tuyến đầu của làn sóng AI một bức tranh toàn cảnh và hướng dẫn hàng hải quý giá.

Việc phát hành "Danh sách mong muốn khởi nghiệp (Request for Startups, RFS)" luôn là truyền thống lâu đời của chúng tôi tại Y Combinator, nhằm chia sẻ với các doanh nhân toàn cầu những vấn đề quan trọng mà chúng tôi mong muốn thấy mọi người giải quyết.

Tuy nhiên, những hướng đi này chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong bản đồ đầu tư của chúng tôi. Nếu một trong những chủ đề này khơi dậy đam mê của bạn, hãy coi đó là một sự ủng hộ mạnh mẽ để bạn tham gia; nhưng ngay cả khi dự án khởi nghiệp của bạn không nằm trong danh sách này, điều đó cũng không cản trở bạn nộp đơn cho YC.

Một xu hướng lớn hiện nay là: nút thắt lớn nhất mà AI phải đối mặt đang nhanh chóng lan rộng từ chính mô hình ra bên ngoài.

Chúng tôi rất kỳ vọng vào làn sóng khởi nghiệp mới. Họ đang nỗ lực xây dựng phần cứng, cơ sở hạ tầng, hệ thống tài chính và phần mềm dọc chuyên dụng cần thiết để thực sự đưa trí tuệ nhân tạo vào nền kinh tế thực, bao phủ từ sản xuất nhà máy, trung tâm dữ liệu, đến quản lý chính phủ và không gian bên ngoài.

Các công ty khởi nghiệp trong thời đại phóng vệ tinh giá rẻ

Người viết: Ankit Gupta (Đối tác của YC)

SpaceX đang vẽ ra một bức tranh rõ ràng về tương lai gần: trong không xa, tần suất phóng của Starship sẽ đạt 10.000 lần mỗi năm.

Hiện tại, ngay cả một chiếc Starship không thể tái sử dụng, chi phí phóng của nó cũng đã gần bằng với Falcon 9 có thể tái sử dụng, trong khi chi phí vào quỹ đạo mỗi kilogram đã giảm mạnh.

Khi công nghệ Starship tiến tới quy mô và hoàn toàn tái sử dụng, chúng ta sẽ chứng kiến chi phí phóng mỗi kilogram hàng hóa giảm xuống hàng vài bậc.

Điều này có nghĩa là, bây giờ là thời điểm vàng để suy nghĩ hệ thống về cơ hội khởi nghiệp trong "thời đại tiếp cận không gian phong phú".

Có những mô hình kinh doanh nào hiện nay có thể bị hạn chế bởi chi phí phóng mà khó có thể thực hiện, nhưng một khi chi phí phóng giảm xuống 100 lần hoặc hơn, và kinh tế quỹ đạo bùng nổ, chúng sẽ trở nên cực kỳ khả thi?

Chúng tôi tin rằng, những công ty này cần phải bắt tay vào thành lập ngay bây giờ. Nếu bạn là một nhà xây dựng có ý chí khám phá lĩnh vực này, YC rất mong nhận được đơn của bạn.

Chuyên gia với mức lương 15 đô la/giờ: Dịch vụ chuyên nghiệp bình dân do AI điều khiển

Người viết: Brad Flora (Đối tác của YC)

Về AI, hầu hết mọi người hiện nay đều tập trung thảo luận về cách nó sẽ thay thế công nhân hiện tại. Tuy nhiên, điều thực sự khiến chúng tôi phấn khích lại hoàn toàn ngược lại: nhờ vào AI, một người lao động bình thường có thể được chuyển đổi trực tiếp thành một chuyên gia có trình độ chuyên môn.

Chúng tôi đang chứng kiến ngày càng nhiều doanh nghiệp vượt ra ngoài giới hạn của bằng cấp và chứng chỉ, tuyển dụng những người bình thường có khả năng tiếp thu và thực hiện cao. Dưới sự trang bị toàn diện của AI tiên tiến, họ có thể đảm nhận những công việc phức tạp mà trước đây chỉ có các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm mới có thể xử lý.

Hãy tưởng tượng một đại diện dịch vụ khách hàng có khả năng giao tiếp tuyệt vời và rất thành thạo trong việc sử dụng AI, bỗng nhiên có khả năng cung cấp tư vấn cho các thương vụ mua bán doanh nghiệp (M&A), tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc tuân thủ thương mại toàn cầu.

Trong các lĩnh vực phúc lợi công cộng, lập kế hoạch thuế, bồi thường bảo hiểm, tính toán hóa đơn y tế và tài liệu visa nhập cư, có hàng triệu công việc tương tự như vậy.

Nói tóm lại, chỉ cần chứng nhận chuyên môn trở thành một rào cản đối với việc cung cấp dịch vụ, mô hình này sẽ phát huy tác dụng.

Cuộc cách mạng công nghiệp trước đây đã tạo ra một tầng lớp trung lưu hiện đại lớn lao thông qua các công việc công nhân trong nhà máy; và lần này, cuộc cách mạng công nghệ hoàn toàn có thể tái cấu trúc một hệ thống trung lưu mới thông qua các công việc chuyên gia bình dân.

Chúng tôi hy vọng sẽ hỗ trợ toàn lực cho những công ty khởi nghiệp cam kết thực hiện tầm nhìn này.

Robot sản xuất tại Mỹ: Phần cứng trở về quê hương

Người viết: Diana Hu (Đối tác của YC)

Hiện nay, các mô hình robot cơ bản hàng đầu đã bắt đầu thực hiện chuyển giao kỹ năng chung giữa các hình thức và kiểu máy. Theo quan điểm của tôi, nút thắt cạnh tranh trong lĩnh vực robot đang nhanh chóng chuyển sang phần cứng vật lý.

Năm 2025, Mỹ đã lắp đặt tổng cộng 38.400 robot công nghiệp, tăng 12% so với năm trước. Nhưng phần lớn robot vẫn phụ thuộc nặng nề vào việc nhập khẩu từ Nhật Bản và châu Âu.

Ngay cả những robot được lắp ráp tại Mỹ, phần cốt lõi của chúng cũng thường phụ thuộc sâu vào nam châm từ Trung Quốc.

Năm 2024, Trung Quốc sản xuất 94% nam châm vĩnh cửu đất hiếm trên toàn cầu. Khi chính sách hạn chế xuất khẩu được ban hành vào tháng 4 năm 2025, một số ông lớn trong ngành sản xuất ô tô thậm chí đã buộc phải cắt giảm công suất.

Đến tháng 7, Ủy ban Truyền thông Liên bang Mỹ (FCC) đã tạm dừng việc cấp chứng nhận cho các robot di động kết nối mới, trừ khi những robot này hoàn toàn được sản xuất tại Mỹ hoặc nhận được một số ít giấy phép miễn trừ.

Theo tiêu chuẩn tuân thủ hiện hành, một robot phải có hơn 65% chi phí linh kiện đến từ sản xuất trong nước, và tỷ lệ này sẽ tăng lên 75% vào năm 2029. Điều này có nghĩa là, con đường đơn giản chỉ nhập khẩu linh kiện về lắp ráp trong nước đã hoàn toàn không còn khả thi.

Chúng tôi hy vọng sẽ hỗ trợ toàn lực cho những doanh nhân đang tự phát triển robot và chuỗi cung ứng thượng nguồn hoàn chỉnh tại Mỹ.

Điều này bao gồm nam châm đất hiếm, động cơ, bộ giảm tốc sóng biến dạng (Strain-Wave Gears), bộ mã hóa, cảm biến mô-men, kẹp cuối, chip chuyên dụng, pin, cũng như máy công nghiệp chính xác cao và thiết bị sản xuất dùng để chế tạo những linh kiện này.

Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực này, chúng tôi rất mong được trao đổi sâu sắc với bạn.

Mô hình ngôn ngữ lớn thực sự có trình độ viết cao và khả năng viết sâu sắc

Người viết: Jared Friedman (Đối tác của YC)

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn đạt được những bước tiến vượt bậc trong khả năng lập trình và suy luận toán học, chúng lại đang âm thầm lùi bước trong khả năng viết lách và diễn đạt.

Điều này không phải là ảo giác của bạn: so với các mô hình năm 2024 và 2025, các mô hình lớn hiện nay thực sự có vẻ cứng nhắc hơn và mang tính cơ khí hơn trong giọng điệu.

Điều này dường như không phải là một lỗi kỹ thuật tạm thời, mà là một vấn đề cấu trúc sâu sắc.

Những tín hiệu thưởng học tăng cường (Reward Signals) được thiết lập để giúp mô hình có khả năng lập trình hàng đầu, trong quá trình huấn luyện thực tế sẽ làm phẳng giọng điệu, cảm xúc và phong cách viết độc đáo của mô hình.

Khi phải đối mặt với sự cân nhắc giữa các nguồn lực nghiên cứu và phát triển, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu chắc chắn sẽ ưu tiên phân bổ sức mạnh tính toán cho việc tạo mã và quy trình làm việc tự động (Agentic Workflows), trong khi từ bỏ yêu cầu khắt khe về chất lượng văn bản và phong cách viết.

Điều này để lại một khoảng trống thị trường lớn cho các công ty khởi nghiệp: xây dựng một mô hình thực sự khiến mọi người yêu thích giao tiếp và có văn phong ấm áp và sâu sắc.

Nếu bạn khao khát có những bước đột phá trong lĩnh vực này, chúng tôi rất mong nhận được thư của bạn.

"Plaid" trong lĩnh vực phúc lợi chính phủ và hỗ trợ công cộng: Phá vỡ các đảo dữ liệu hành chính

Người viết: Gustaf Alströmer (Đối tác của YC)

Nếu bạn đã từng nộp đơn xin phúc lợi công cộng từ các cơ quan chính phủ, bạn chắc chắn rất ghét quy trình phức tạp này: cung cấp chứng nhận thu nhập, xác minh các thành viên sống cùng gia đình, cung cấp chứng nhận địa chỉ thường trú. Sau đó, chuyển sang dự án cứu trợ tiếp theo, bạn lại phải nộp lại tất cả tài liệu; đến thời điểm kiểm tra đủ điều kiện hàng năm, toàn bộ quy trình này lại phải diễn ra một lần nữa.

Mỗi cơ quan hành chính chính phủ đều có một trang web độc lập, không liên kết với nhau, dữ liệu hoàn toàn bị chia cắt thành các đảo.

Vô số người nộp đơn chỉ vì thiếu một tài liệu không quan trọng mà bị từ chối, trong khi nhân viên công vụ phải ngày qua ngày dựa vào mắt thường để kiểm tra bảng lương.

Thật mỉa mai, hệ thống quan liêu này đã từ chối những công dân trung thực lại có vô số lỗ hổng trong việc ngăn chặn gian lận.

Cục Kiểm toán Chính phủ Mỹ (GAO) ước tính rằng các loại gian lận phúc lợi gây ra thiệt hại tài chính lên tới gần 500 tỷ đô la cho chính phủ liên bang Mỹ mỗi năm. Thêm vào đó, hiện nay với sự trợ giúp của AI sinh tạo, chỉ trong vài giây có thể làm giả một bảng lương đủ để gây nhầm lẫn.

Trước khi cơ sở hạ tầng fintech Plaid ra đời, mỗi ứng dụng tài chính đều phải vất vả kết nối với từng ngân hàng; nhưng sau khi Plaid xuất hiện, người dùng chỉ cần một cú nhấp chuột để hoàn thành kết nối liền mạch. Lĩnh vực hành chính công đang rất cần một lớp cơ sở hạ tầng như vậy.

Dưới điều kiện có sự ủy quyền của người dùng, nó có thể trực tiếp từ nguồn chính thức đáng tin cậy nhất, truy xuất thu nhập, thuế và hồ sơ cư trú đã được xác minh, và đồng bộ phân phối đến các hệ thống phê duyệt chính phủ khác nhau.

"Một lần xác minh, toàn mạng sử dụng". Điều này không chỉ giúp những công dân trung thực thực sự cần giúp đỡ nhận được phê duyệt một cách nhanh chóng, mà còn hoàn toàn chấm dứt khả năng gian lận của những kẻ lừa đảo từ nguồn gốc.

Bắt đầu từ năm 2027, tất cả các bang trên toàn nước Mỹ sẽ bị yêu cầu kiểm tra lại đủ điều kiện cho hàng triệu người tham gia chương trình Medicaid (chương trình hỗ trợ y tế) mỗi 6 tháng.

Trong tương lai không xa, AI sẽ hoàn toàn tiếp quản công việc nộp đơn và phê duyệt đủ điều kiện, nhưng điều này chỉ có thể xảy ra nếu AI có nguồn dữ liệu thực tế hoàn toàn đáng tin cậy và không thể bị sửa đổi.

Bất kỳ ai xây dựng được đường ống dữ liệu kết nối hành chính này sẽ nắm giữ cơ sở hạ tầng số cốt lõi của mạng lưới an toàn xã hội hiện đại. Nếu bạn đang xây dựng đường ống quan trọng này, chúng tôi rất mong được hợp tác với bạn.

"Phố Wall" trong thời đại xây dựng cơ sở hạ tầng vật chất: Cơ cấu vốn và hoạt động tài chính mới

Người viết: Brad Flora (Đối tác của YC)

Chi phí khởi động để phát triển phần mềm rất thấp, nhưng máy móc, cụm sức mạnh GPU và trung tâm dữ liệu quy mô lớn thì hoàn toàn khác biệt.

Phải có người vào ngày đầu tiên của dự án, trả tiền thật cho hàng triệu tấn thép đặc biệt và chip silicon cao cấp. Và trong thị trường tài chính hiện tại, các công cụ tài chính trưởng thành cho loại tài sản này gần như là một khoảng trống.

Các ngân hàng thương mại truyền thống khi phê duyệt tín dụng, vẫn đánh giá khấu hao của robot thông minh cao cấp đắt đỏ như một chiếc xe nâng nông nghiệp thông thường.

Chính vì vậy, một nhóm các doanh nhân nhạy bén hợp tác với YC đã bắt đầu tự tay phát minh ra các công cụ tài chính phái sinh hoàn toàn mới. Ví dụ, cung cấp tín dụng mới cho các robot có thể tạo ra 500.000 đô la thu nhập ổn định mỗi năm, hoặc thiết kế hợp đồng quyền chọn bán đặc biệt cho công suất GPU trong tương lai.

Nhìn lại lịch sử, mỗi lần xây dựng cơ sở hạ tầng lớn trong thế giới vật lý, cho dù là mạng lưới đường sắt xuyên lục địa, lưới điện quốc gia, hay cơ sở hạ tầng truyền thông hiện đại trải rộng khắp thành phố và nông thôn, đều đã nuôi dưỡng những gã khổng lồ tài chính có quy mô tương đương.

Chúng tôi đang tìm kiếm những người sáng lập có khả năng xây dựng các tổ chức cho vay chuyên dụng, nền tảng cho thuê tài sản, cấu trúc chứng khoán hóa tài sản (ABS) và các công cụ phòng ngừa rủi ro cho nền kinh tế AI thực thể.

Nếu bạn vừa am hiểu quy luật vật lý và công nghiệp của máy móc thực thể, vừa thông thạo logic cơ bản của hoạt động vốn, chúng tôi rất mong được trò chuyện sâu sắc với bạn.

Mô hình cơ sở lớn trong lĩnh vực dọc

Người viết: Diana Hu (Đối tác của YC)

Tôi nghĩ rằng lý do Jev có thể chính xác nhắm vào điểm đau của ngành là vì nó trực tiếp cung cấp cho các nhà phát triển các quyết định có cấu trúc với kiểu dữ liệu mạnh và xác suất tin cậy rõ ràng, thay vì văn bản sinh ra không có giới hạn, đồng thời hoàn toàn loại bỏ gánh nặng nặng nề của việc đào tạo các bộ phân loại riêng biệt cho mỗi nhiệm vụ phân khúc.

Tôi hy vọng sẽ thấy nhiều nhóm nghiên cứu tiên tiến hơn tạo ra các mô hình cơ sở dọc chuyên dụng cho các ngành công nghiệp thực thể như sản xuất, năng lượng điện và khoa học sự sống. Những mô hình này nên có khả năng hoạt động chính xác trong điều kiện không có mẫu (Zero-Shot) hoặc chỉ dựa vào một số ít ví dụ.

Tiêu chuẩn đo lường cho lĩnh vực này rất khắt khe: phải đạt được hoặc vượt qua độ chính xác kinh doanh của các mô hình lớn chung với chi phí tính toán suy luận thấp hơn vài bậc, để các mô hình này có thể được triển khai liền mạch trên tất cả các thiết bị đầu cuối với chi phí cực thấp.

TimesFM-3 do Google phát hành là một ví dụ điển hình cho dự đoán theo chuỗi thời gian.

Mô hình nhỏ gọn chỉ có 330 triệu tham số này, không cần điều chỉnh cho bất kỳ nhiệm vụ cụ thể nào, có thể đưa ra dự đoán hoàn chỉnh cho nhiều dữ liệu chuỗi thời gian liên quan trong một lần truyền tiến. Mô hình chỉ cần được đào tạo một lần, mỗi người dùng mới chỉ cần cung cấp dữ liệu lịch sử của mình làm ngữ cảnh để có thể gọi trực tiếp.

Điểm khó khăn thực sự của mô hình lớn dọc là thu thập tín hiệu thưởng chất lượng cao, độc quyền cho ngành và có thể được xác minh bằng toán học (Verifiable Rewards).

Nhóm khởi nghiệp không chỉ cần có quyền sở hữu dữ liệu hợp pháp mà còn phải thể hiện lợi thế cạnh tranh áp đảo so với các mô hình chuyên gia hiện có về độ chính xác dự đoán và tiêu thụ tính toán.

Nếu bạn có hiểu biết sâu sắc về một ngành thực thể dọc cụ thể và có khả năng xây dựng mô hình riêng của nó, chúng tôi rất mong được nghe kế hoạch của bạn.

Cách mạng AI tại tòa thị chính và chính quyền địa phương

Người viết: Gustaf Alströmer (Đối tác của YC)

Tại Mỹ, nếu bạn dự định xây một ngôi nhà hoặc mở một cửa hàng, bước đầu tiên là phải có giấy phép hành chính từ chính quyền thành phố nơi bạn ở.

Các mẫu đơn không thể hoàn thành, việc xem xét bản vẽ thi công kéo dài, và các cuộc kiểm tra thực địa phức tạp thường cần trải qua nhiều tháng chờ đợi không ngừng nghỉ. Ở một số thành phố, thời gian chờ phê duyệt giấy phép thậm chí còn lâu hơn cả thời gian xây dựng thực tế.

Nhân viên công chức tại tòa thị chính bị chôn vùi trong một khối lượng công việc hành chính lặp đi lặp lại: kiểm tra từng bản vẽ kỹ thuật theo quy định xây dựng nghiêm ngặt, so sánh từng từ với quy định về mục đích và phân vùng, và gửi đi gửi lại ý kiến sửa đổi giữa các phòng ban.

Tất cả những điều này, các mô hình AI hiện đại hoàn toàn có khả năng thực hiện độc lập và hiệu quả.

Sự chậm trễ kéo dài trong phê duyệt hành chính mang lại một gánh nặng kinh tế cực kỳ nặng nề. Mỗi tháng chờ thêm, chi phí phát triển sẽ tăng vọt, nhiều dự án đang được lên kế hoạch thậm chí bị hủy bỏ giữa chừng vì lý do này.

Cần biết rằng, mỗi tòa nhà mới mọc lên sẽ liên tục đóng góp thuế bất động sản cho thành phố trong nhiều thập kỷ tới.

Chúng tôi đã tính toán một cách sơ bộ một bài toán kinh tế: nếu thời gian phê duyệt giấy phép xây dựng trên toàn nước Mỹ có thể rút ngắn xuống còn 10% thời gian hiện tại, các thành phố của Mỹ sẽ thu thêm lên tới 16 tỷ đô la Mỹ thuế tài chính mỗi năm.

Chúng tôi khao khát tài trợ cho những công ty công nghệ cam kết sử dụng AI để nâng cao và tái cấu trúc hoạt động hàng ngày của tòa thị chính. Điểm khởi đầu có thể là giấy phép xây dựng, sau đó mở rộng dần đến dịch vụ điện thoại công cộng 311, quản lý hồ sơ công, cấp giấy phép kinh doanh và kiểm tra an toàn tại chỗ.

Toàn nước Mỹ có hơn 19.000 thị trấn và thành phố ở các cấp độ khác nhau, trong đó phần lớn vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào quy trình thủ công rất nguyên thủy để xử lý mọi thứ.

Trong giới đầu tư công nghệ, có một câu châm ngôn truyền thống: "Đừng bao giờ bán phần mềm cho các cơ quan chính phủ".

Câu châm ngôn này có thể đúng trong quá khứ, nhưng ngày nay đã hoàn toàn lỗi thời. YC đã đầu tư vào một số công ty khởi nghiệp chuyên cung cấp giải pháp AI cho các cơ quan chính phủ, trong đó một số đội ngũ có tốc độ tăng trưởng kinh doanh gần như vượt qua bất kỳ doanh nghiệp SaaS truyền thống nào mà chúng tôi đã thấy.

Nếu bạn đang mở rộng lãnh thổ trong lĩnh vực này, chúng tôi rất mong nhận được thư của bạn.

Đổi mới chuỗi cung ứng trung tâm dữ liệu AI: điện, làm mát và kết nối lưới

Người viết: Jared Friedman (Đối tác của YC)

Sự mở rộng lớn của các trung tâm dữ liệu AI đang diễn ra rầm rộ trên toàn nước Mỹ là dự án chi tiêu vốn đơn lẻ lớn nhất trong lịch sử thương mại Mỹ.

Quy mô đầu tư khổng lồ này đã vượt qua tổng số của toàn bộ mạng lưới đường sắt xuyên lục địa, mạng lưới đường cao tốc liên bang và dự án Manhattan trong quá khứ.

Một công trình lớn chưa từng có như vậy đang tạo ra vô số cơ hội kinh doanh không thể ước lượng cho toàn bộ chuỗi ngành.

Một số lĩnh vực trong số này đã trở nên quen thuộc: nhu cầu về chip GPU tính toán tiên tiến, cung cấp điện cơ bản và thợ điện chuyên nghiệp có tay nghề cao đã đạt đến mức độ nóng bỏng chưa từng có.

Tuy nhiên, bên ngoài ánh đèn sân khấu, vẫn còn rất nhiều nút thắt ẩn giấu ít được biết đến, nhưng đủ để làm tắc nghẽn toàn bộ tiến độ ngành.

Hiện tại, thời gian giao hàng của các máy biến áp điện áp cao lớn đã kéo dài đến 3 năm; tủ điện phân phối điện áp cao và thấp, cầu dao điện áp cao và thiết bị làm mát bằng chất lỏng tiên tiến đã bị mua sạch trên thị trường.

Ngay cả nguyên liệu chính ở đầu chuỗi cũng đã phát tín hiệu khan hiếm: thép điện từ có định hướng (Grain-Oriented Electrical Steel) cần thiết để sản xuất lõi biến áp, hiện chỉ có một nhà máy ở Mỹ có thể sản xuất, và công suất của nó đã bị khai thác quá mức.

Chúng tôi rất khao khát đầu tư vào những công ty khởi nghiệp có khả năng cung cấp năng lực toàn diện cho toàn bộ chuỗi cung ứng thượng và hạ của trung tâm dữ liệu. Nếu bạn đang tham gia vào cuộc chiến này, chúng tôi rất mong nhận được đơn của bạn.

AI trong hệ thống kinh tế cách ly vật lý: Quốc phòng, thông tin nhạy cảm và môi trường an toàn cao

Người viết: Brad Flora (Đối tác của YC)

Những bí mật thương mại và dữ liệu chiến lược có giá trị cốt lõi nhất trên thế giới không bao giờ được lưu trữ trên đám mây công cộng.

Các nhà thầu quốc phòng, ngân hàng thương mại lớn, các tổ chức y tế hàng đầu và nhà máy điện hạt nhân đều khóa dữ liệu quan trọng của họ trong những bức tường cách ly vật lý. Do yêu cầu bảo mật và tuân thủ nghiêm ngặt nhất, họ không thể tải dữ liệu này lên bất kỳ API AI của bên thứ ba nào.

Đó cũng là lý do tại sao vẫn có một ngành công nghiệp trụ cột trị giá hàng nghìn tỷ đô la trong nền kinh tế thực tế vẫn đang vật lộn bên ngoài cánh cửa của làn sóng AI.

Nhiều người sáng lập hợp tác với chúng tôi đã nhiều lần đụng phải cùng một bức tường cao: khách hàng mục tiêu rất khen ngợi khả năng mạnh mẽ của sản phẩm AI, nhưng yêu cầu duy nhất là toàn bộ hệ thống phải được triển khai 100% trong tòa nhà nội bộ của họ và không được kết nối với bất kỳ mạng công cộng nào.

Chúng tôi muốn tài trợ cho những công ty công nghệ có khả năng đưa công nghệ AI tiên tiến thực sự vào bên trong bức tường cách ly vật lý này.

Điều này bao gồm các mô hình lớn được triển khai hoàn toàn tại chỗ, chuỗi công cụ triển khai và vận hành toàn diện, hệ thống chứng nhận tuân thủ an toàn có thẩm quyền, và cơ sở hạ tầng phần cứng đặc biệt được tùy chỉnh cao.

Chu kỳ bán hàng và mở rộng cho thị trường đóng này thực sự chậm hơn và có rào cản cao hơn.

Nhưng mặt khác của đồng xu là, nơi đây tích lũy ngân sách mua sắm dồi dào nhất trong toàn ngành, và chắc chắn sẽ sinh ra những doanh nghiệp vĩ đại có lợi thế cạnh tranh không thể phá vỡ. Nếu bạn đang chinh phục bức tường cao này, chúng tôi rất mong được trò chuyện sâu sắc với bạn.

Nắm giữ trí tuệ riêng của bạn: mô hình chủ quyền tư nhân và mã nguồn mở

Người viết: Jon Xu (Đối tác truy cập của YC)

Ngày nay, hầu hết tất cả các doanh nghiệp xây dựng sản phẩm dựa trên AI, về bản chất, đều đang "thuê" trí tuệ từ bên ngoài.

Hệ thống của bạn liên tục gửi dữ liệu Token đến một vài phòng thí nghiệm AI hàng đầu, nhận kết quả sinh ra và sau đó thanh toán hóa đơn gọi dịch vụ đắt đỏ hàng tháng.

Trong quá khứ, giao dịch này có vẻ là điều hiển nhiên: khả năng của các mô hình đóng hàng đầu đã vượt trội hơn so với các hệ sinh thái mã nguồn mở trong nhiều năm, bất kể bạn đã nỗ lực bao nhiêu trong dữ liệu riêng của mình, bạn cũng không thể thu hẹp khoảng cách khả năng giữa các thế hệ.

Tuy nhiên, hướng gió thời đại đã thay đổi một cách căn bản.

Các mô hình trọng số mã nguồn mở đã có khả năng cạnh tranh với các mô hình đóng hàng đầu trong nhiều bài kiểm tra chuẩn cốt lõi có giá trị thực tế.

Khi AI đang nhanh chóng trở thành hệ thần kinh trung ương cho hoạt động thương mại của doanh nghiệp, ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu nhận thức sâu sắc về sự phụ thuộc cao độ vào dịch vụ thuê mô hình bên ngoài này.

Chúng tôi tin rằng, trong tương lai sẽ có ngày càng nhiều doanh nghiệp khao khát thực sự "sở hữu" mô hình cốt lõi mà họ dựa vào để sinh tồn: sử dụng dữ liệu riêng của doanh nghiệp để liên tục cải tiến và phát triển, hoạt động độc lập trên cơ sở hạ tầng mà họ tự do lựa chọn, và có quyền kiểm soát tuyệt đối về thời điểm mô hình được nâng cấp và thay đổi.

Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong các ngành có quy định chặt chẽ. Dưới yêu cầu tuân thủ quyền sở hữu dữ liệu cực kỳ nghiêm ngặt và kiến trúc mạng bị khóa vật lý, việc tiếp tục thuê mô hình bên ngoài trở nên cực kỳ không hiệu quả so với chi phí ẩn và sản lượng thực tế của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, từ việc tải xuống một mô hình công khai từ cộng đồng mã nguồn mở đến việc để doanh nghiệp thực sự sở hữu một hệ thống trí tuệ riêng có khả năng tự tiến hóa, vẫn còn một khoảng cách lớn về kỹ thuật và nhận thức.

Cần có sức mạnh chuyên nghiệp để giúp doanh nghiệp chuyển đổi quy trình công việc phức tạp thành các tiêu chuẩn đánh giá chính xác (Evals), biến kinh nghiệm kinh doanh tiềm ẩn của nhân viên thành dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, chuyển đổi các sự cố ngẫu nhiên trong môi trường sản xuất trực tuyến thành thức ăn cho sự phát triển liên tục của mô hình, và trong mỗi lần thay đổi mô hình cơ sở, truyền tải những tài sản cốt lõi này một cách liền mạch.

Khi xử lý những vấn đề chưa biết phức tạp nhất, doanh nghiệp có thể vẫn chọn tiếp tục thuê sức mạnh tính toán công cộng từ các phòng thí nghiệm hàng đầu; nhưng chúng tôi tin rằng, hầu hết các doanh nghiệp đều phải sở hữu mô hình chuyên dụng của riêng mình.

Những mô hình này sẽ mã hóa hoàn chỉnh cơ chế hoạt động kinh doanh của chính doanh nghiệp và sẽ ngày càng trở nên quý giá hơn theo sự phát triển của doanh nghiệp.

Nếu bạn đang giúp các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực thực sự nắm giữ và sở hữu trí tuệ riêng của họ, chúng tôi rất mong được nghe tiếng nói của bạn.