YC 发布了 2024 年关注的 20 个创业方向，覆盖 AI、机器人、空间计算、企业服务、开源软件、自动化....

Y Combinator (YC) 的“初创公司要求”（Request for Startups，RFS）是鼓励创业者关注并探索特定领域或问题的一种方式。

发布 RFS 传统已经在 YC 持续了十多年，目的在于识别和促进对社会、技术或经济具有潜在重大影响的创新解决方案。

通过 RFS，YC 希望能够吸引对这些领域充满热情和有能力的创业者，进而推动相关行业的发展和创新，以下是 YC 在本周最新发布的 20 个 RFS 2024 创业方向：

01. 将 ML 应用于机器人技术

YC 认为，尽管机器人技术尚未经历其类似 GPT 的变革性时刻，但该时刻已经非常接近。YC 在过去二十年里密切关注机器人技术的发展。事实上，YC 的一位创始人，Trevor Blackwell，是一位开创性的机器人学家，他建造了第一个能够动态平衡的双足机器人。

长期以来，人们普遍认为机器人是未来的趋势，正如许多科幻小说所描绘的那样。然而，这个未来一直难以达到，原因在于以往的机器人代需要昂贵的成本和脆弱的设计，在受控环境下才能运行。随着基础模型技术的快速改进，现在终于有可能制造出具备人类级别感知和判断能力的机器人，这是长久以来缺失的关键部分。

虽然科幻小说中重点展示了机器人在消费者市场的应用，但YC指出，一些被忽略的、最容易立即应用的机器人应用领域实际上是面向企业的（B2B）。YC特别看好的是工业领域的应用，例如 Gecko Robotics（W16）所开发的检查机器人，以及农业领域的应用，如 Bear Flag Robotics（W18）开发的自动驾驶拖拉机，后者已被 John Deere 收购。YC 表示，他们对资助那些开发软件工具以帮助他人制造机器人的人，以及那些直接构建机器人本身的人感兴趣。

02. 使用 ML 来模拟物理世界

许多重要的软件工具都是通过使用已知的物理和化学原理来模拟世界来工作的。天气预报、用于设计火箭和飞机的计算流体动力学，以及预测分子相互作用的药物发现工具——如今，其中许多都是基于对世界进行完整的物理模拟。这些计算量非常大，因为它们正在求解复杂的多元数学方程。

事实证明， AI 模型是通用函数逼近器，也可以解决和预测此类问题，而无需明确了解物理学。这导致预测的计算成本要低得多，并且可以在较小的计算机上在几分钟或几秒钟内完成，而不是在超级计算机上花费几天/几周的时间。

YC 感兴趣的是用基于 ML 的模拟取代现有模拟的公司，以及使用基于 ML 的模拟来打开目前无法进入的新市场的公司。

03. 新的国防技术

美国现在在多个地区卷入大规模冲突，这些冲突有可能改变 YC 的世界。尽管美国在国防技术方面历来处于世界领先地位，但它所依赖的国防承包商却发展缓慢、效率低下，数十年的成本加成合同让其臃肿不堪。

SpaceX 向世界展示了一家私营航天公司可能比公共资助的联合发射联盟更有效。Palantir 和 Anduril 等向国防部出售产品的新公司表明，国防技术也是如此。

硅谷诞生于20世纪初，最初是美国军方的研发区。早期的硅谷公司主要由国防部资助，并通过制造军用雷达、密码破译设备和原子弹组件在二战中发挥了关键作用。这十年是硅谷回归根源的时候了。

04. 推动制造业回流

英国在19世纪成为世界工厂，成为世界上最富有的国家。美国在20世纪也做了同样的事。但近几十年来， YC 已经放弃了这个角色。美国制造业的空心化导致了社会和政治分裂，并使 YC 在地缘政治上处于不稳定的境地。

将制造业带回美国是两党协议的最大领域之一，2022 年通过的 CHIPS 法案证明美国政府将投入大量资金支持这一目标。

世界的其他变化为美国制造业的复苏奠定了基础。基于 ML 的新机器人系统将使更多自动化成为可能，这将减少劳动力成本套利，而劳动力套利成本正是将制造业推向其他国家。像 SpaceX 和特斯拉这样的公司已经培训了整整一代工程师如何建立一家生产实体产品但像初创公司一样运营的美国公司。

YC 有与该领域一些领先公司合作的经验。Astranis (W16) 正在旧金山市中心建造电信卫星，该建筑曾在二战期间为美国海军建造军舰。Gecko Robotics (W16) 总部位于美国老工业中心匹兹堡，生产进行工业检查的机器人。Solugen (W17) 在休斯顿的一家大型工厂生产工业化学品。

05. 新的太空公司

进入轨道的成本正在迅速下降，自 SpaceX 2006 年首次发射以来已下降了 10 倍以上。初创公司现在只需一轮种子轮即可建造和发射一颗卫星。

如果想一下今天有多少公斤的有效载荷被发射到太空，想象一下一年、五年、十年等等后将发射多少公斤。如果 YC 正在进入一个未来，进入太空就像商业航空旅行、航运或卡车运输一样常规且廉价……这会开启哪些新业务？

建立一家太空公司可能会因为看起来过于雄心勃勃而吓到创始人，但令人惊讶的是，这并不一定比建立一家软件公司更难。YC 资助了许多太空公司——Astranis、Relativity Space、Stoke 等等—— 他们的成功率并不比 YC 的其他公司低，甚至可能更高。

06. 气候技术

如果初创公司提供商业解决方案来实现社会脱碳或去除大气中的碳， YC 就有很大机会避免灾难性的气候变化。YC 有兴趣资助人们在这五个顶级领域进行建设：能源相关、科学需求、气候适应、绿色金融科技以及碳核算和抵消。

这一领域的建设蕴藏着巨大的金融机会：预计3-10 万亿美元的 EBITDA可供争夺。最近的立法也将显着加速现有的市场趋势。10 年内，《减少通货膨胀法案》仅在美国就将花费800B 美元。从这个角度来看，它几乎是促进美国太阳能、电池和电动汽车行业诞生的2008 年 90B 美元钞票的10 倍。

Y Combinator 已资助了超过 100 家气候技术初创公司，它们的总价值超过 $10B。建设气候技术是千载难逢的机会。

07. 商业开源公司

开源公司比闭源公司行动得更快。对于开发人员工具来说，开源是获得开发人员采用的有效方式。但这也是初创公司成熟并更快向企业出售产品的好方法。最终，当开源公司成为软件工程师的标准选择时，它们就会成功。

技术精湛的创始人在这里具有强大的优势，因为销售动议更多地依赖于项目的技术优点，而不是强大的销售策略。对于技术创始人来说，与像他们一样的工程师用户交谈是更自然的，而且他们可以更快地迭代，因为他们会从开源社区获得反馈。YC 已资助超过 150 家开源公司，包括Gitlab (W15)、Docker (S10)、Apollo (S11)、Supabase (S20)等， YC 希望资助更多。

08. 空间计算

AR/VR 作为新的个人计算平台已经酝酿了十多年。但直到最近，随着 Apple Vision Pro 和 Meta Quest 3 的推出， YC 才距离这一目标越来越近。用户体验越来越好，渲染能力不断增强，手/眼跟踪也得到了显着改善——但仍有工作要做。

YC 希望看到一批新的初创公司在这些设备上构建软件，解决游戏以外的实际用例。在发现最佳用例、最佳用户体验/用户界面实践等方面，仍有许多挑战需要解决—— YC 很高兴与处于这项技术前沿的创始人合作。

09. 新的 ERP 软件

随着公司规模的扩大，他们最终会采用一些软件套件来帮助运营业务。该软件被广泛称为“ERP”，即企业资源规划软件。您可以将该软件视为企业运行的操作系统。

众所周知，ERP 成本高昂、实施起来很困难，并且不受用户欢迎，但它绝对必要，而且业务的定义对其客户至关重要。

YC 希望看到新的初创公司开发帮助企业运营的软件。理想情况下，该软件因其灵活性和易用性而受到客户的喜爱。这种类型的软件是如此有价值和重要，以至于 YC 可以想象，数十家新的巨大成功的供应商都有机会。

10. 新的开发人员工具

如果开发人员在一家公司工作并取得了一定的成功，他们很可能遇到过由该公司程序员构建的工具或框架，以帮助解决他们自己特别痛苦或重复的问题。这些工具往往有有趣的内部昵称，而且大多数都从未面世。

当有抱负的创始人试图提出新的创业想法时，他们常常没有意识到他们在之前工作中拥有的内部工具是从中获取灵感的好地方。YC 希望看到更多的初创公司受到这些类型的本土工具的启发，因为如果它对一家公司非常有用，那么它可能对其他公司也非常有用。所有软件工具的血统通常都可以追溯到程序员为完成工作而构建的东西，并且没有理由怀疑这不会继续如此。

11. 可解释的 AI

你会信任 AI 来诊断你吗？你能发誓模型是公正的吗？或者更简单地说， YC 如何确定模型不会产生幻觉答案？理解模型行为非常具有挑战性，但 YC 相信，在信任至关重要的情况下， AI 模型的可解释性至关重要。它的反应需要是可以解释的。

为了让社会充分享受 AI 的好处，需要在可解释的 AI 方面做更多的工作。YC 有兴趣资助人们构建新的可解释模型或工具来解释现有模型的输出。

12. LLM 优化传统企业手动流程

几乎在每家老牌大公司中，都有庞大的人员团队运行手动流程。它们远离最终客户（因此是“后台”而不是“前台”），因此 YC 在日常生活中不会经常遇到它们。

这些任务通常非常模糊，在 LLM 出现之前很难实现自动化。在其他情况下，软件工程师甚至从未接触过这些流程，因此从未认真考虑过自动化。人们继续以几十年来同样的方式做这种重复性的工作。

LLM 允许所有类别的手动流程以直到最近才实现的方式实现自动化。当存在语言歧义或需要一定程度的主观评估时， LLM 就可以发挥作用。

示例可能是：

• 客户服务聊天的质量保证和合规性审查

• 找出医院的医疗账单代码和保险报销

• 评估抵押贷款或商业贷款的申请

• 交易监控、制裁筛查和反洗钱调查

• 经销商出售汽车后向州当局提交文件

大多数软件工程师面临的问题是他们以前从未遇到过此类后台流程。最大的障碍往往是发现其中一个需要解决的流程。

13. AI 构建企业软件

企业软件在聪明的程序员中享有盛誉，因为它工作起来很无聊。你必须做销售，因为每个潜在客户想要的东西都略有不同，所以你最终会编写臃肿的软件来试图取悦他们所有人。

但如果 AI 可以改变企业软件的构建和销售方式呢？每个客户想要的核心都是一样的——他们只是希望在边缘进行定制。

AI 擅长编写代码——尤其是当你给它一个现有的代码库来学习时。那么，如果您只为客户提供一个简单的入门产品，然后让他们告诉您的 AI 他们希望如何定制产品，而不是漫长的企业销售周期，又会怎样呢？未来，每个企业都可以拥有自己的定制 ERP、CRM 或 HRIS，这些系统会随着公司本身的变化而不断更新。

基于此前提的产品将对大型现有企业产生巨大的破坏性，因为现在他们无法通过复制您并在其臃肿的软件中添加另一个功能来获胜。现在他们必须彻底改变构建软件的整个概念方法。

也许 AI 会在这方面变得非常擅长，以至于它可以想出尚不存在的新型企业软件。构建这种 AI 将是一项有趣的技术挑战，如果您对构建可以编码的 AI 感到兴奋，那么企业软件是最有利可图的构建软件。

14. 稳定币金融

稳定币是一种将其价值与某些外部参考挂钩的数字货币。这通常是美元，但也可以是其他法定货币、资产，甚至其他数字货币。他们的交易记录在数字分类账上，通常是区块链。这意味着它们可以在一天中的任何时间在同一网络上的任何两个钱包之间进行交易，交易在几秒钟内完成，并且费用只是传统金融中的一小部分。

关于区块链技术的实用性存在很多争论，但稳定币显然将成为货币未来的重要组成部分。YC 之所以知道这一点，是因为 YC 公司多年来一直在有效地将稳定币纳入其运营中——用于跨境支付、减少交易费用和欺诈、帮助用户保护储蓄免受恶性通货膨胀的影响。这种实用性是如此简单，传统金融似乎不可避免地会效仿。

事实上 YC 已经看到了这种迹象。PayPal 最近发行了自己的稳定币。各大银行已开始提供托管服务，并大肆宣传发行自己的托管服务。

这一切看起来有点像数字音乐从 2000 年代初的非法文件共享领域转变为随着苹果等播放器进入市场而成为常态。重要的是，这些主要参与者最终都被 Spotify（一家在同一转型时刻成立的初创公司）击败。

迄今为止，已经发行了价值 136b 美元的稳定币，但机会似乎仍然巨大。迄今为止，只有大约 700 万人使用稳定币进行过交易，而超过 5 亿人生活在通货膨胀率超过 30% 的国家。美国银行持有 17T 美元的客户存款，这些存款也都可供争夺。然而，主要的稳定币发行方一只手就能数得过来，而主要的流动性提供者则只需几根手指就能数得过来。

YC 希望资助在稳定币、工具和平台之上构建 B2B 和消费产品的优秀团队，这些工具和平台本身能够实现稳定币金融和更多稳定币协议。

15. 终结癌症的方法

早期诊断癌症的技术已经存在。由于现在大多数癌症如果发现得足够早都是可以治疗的，因此如果广泛且经济地推广这项技术将大大减少癌症死亡人数。

YC 正在谈论的技术是核磁共振成像。现代 MRI 足够灵敏，可以检测小至毫米的癌肿块。一些公司已经在以高现金价格向患者提供小规模核磁共振成像方面取得了成功。然而，医学界对此表示强烈反对，因为 MRI 也会产生偶然发现（或误报），这花费了 YC 的医疗系统宝贵的时间和金钱进行调查。

为了实现这一目标，世界需要将 MRI 扫描的数量至少增加 100 倍。要做到这一点，需要在 MRI 硬件、解释扫描和减少误报的 AI 算法以及商业模式和消费者营销方面进行创新，以使其成为一项可行的业务。YC 有兴趣为寻求解决这个多方面问题的公司提供资金。

虽然癌症治疗正在取得许多令人兴奋的进展，但尽早发现癌症以使 YC 现有的治疗方法能够治愈可能是具有最大潜在影响的机会。

16. 生物系统基础模型

绝大多数科学创新都失败了——无论是在早期实验期间还是在临床试验中。

围绕 YC 现在拥有的大量数据建立的基础模型不仅能让科学家比以前更快地知道该走哪条路，而且有可能开启治疗疾病的新科学方法。围绕文本和图像构建的基础模型正在支持下一代消费产品；YC 相信围绕生物系统构建的基础模型将为医疗保健带来同样的效果。

YC 有兴趣资助高技术创始人在生物学或医学的任何部分从头开始构建基础模型。

17. 医疗保健管理服务组织模型

私募股权正在消耗全国各地大大小小的私人诊所。当更多的初级医护人员拿到工资时，他们的收入只是其账单的一小部分。这导致他们工作过度，但工资却过低，因为大部分收入都用于管理费用和诊所的私募股权所有者。

一种新的创业模式已经出现，作为 PE 所有权的替代方案：MSO（托管服务组织）模式。MSO 模型使医生能够通过以下方式经营自己的诊所：(1) 向他们提供可以处理计费和调度等后台任务的软件，以及 (2) 将患者引导给他们。

这些功能很大程度上是 PE 所有权所提供的。属于 MSO 模式的医生可以继续经营医生拥有的小型诊所，同时成功地与私募股权拥有的大型企业集团竞争。

YC 已经资助了几家在不同垂直领域开展此类活动的公司：Nourish（营养师）、LunaJoy（女性心理健康）、Finni Health（儿童自闭症护理）等。YC 有兴趣在医疗保健的各个垂直领域投资这种 MSO（托管服务组织）模式。

18. 消除医疗保健中间商

美国在医疗保健上的人均支出比任何其他发达国家都多，但 YC 的患者治疗效果却好不到哪儿去。YC 的大部分支出都支付给了中间人—— YC 认为这包括所有不直接向患者提供护理的人。

最近一份关于药品医疗保险支出的报告发现，70% 的支出流向了中间商（主要是 PBM、批发商和药房），只有 30% 流向了生产药品的制药公司。类似的动态也存在于其他各个垂直领域——医院护理、医疗设备、保险等。

初创公司可以通过多种方式来解决这些低效率问题，从使用 AI 来自动化重复性的人类工作，到探索新的、更好的提供护理的商业模式。本着杰夫·贝索斯“你的利润就是我的机会”的精神， YC 相信建立高利润业务的同时使系统更加高效是可能的。

19. 更好的企业粘合剂

大多数企业软件需要客户编写大量自定义代码。Oracle、Salesforce 和 Netsuite 等大型供应商均支持由顾问和独立软件供应商 (“ISV”) 组成的价值数十亿美元的生态系统，这些顾问和独立软件供应商帮助定制这些产品并将其代表客户连接到其他软件。

这种“粘合代码”——ETL 管道、集成和自定义工作流程——是企业软件领域的暗物质。YC 已资助该领域的成功公司，包括Zapier (S12)、Fivetran (W13) 和Airbyte (W20)。这些产品帮助公司为常见用例构建粘合代码。

通过为不常见的、特定于公司的用例生成自定义代码， LLM 有可能完全消除对粘合代码的需求。YC 希望看到更多的初创公司致力于解决这个问题。

20. 通用模型的替代品

具有大量参数的巨型通用模型非常令人印象深刻。但它们的成本也非常高，并且常常面临延迟和隐私方面的挑战。幸运的是，像 Llama2 和 Mistral 这样的小型开源模型已经证明，当使用适当的数据进行微调时，它们可以以一小部分成本产生类似的结果。

此外，随着新硬件不断集成到 YC 的手机和笔记本电脑中，在边缘运行这些模型的前景变得越来越可行，从而解锁了许多新的用例。YC 渴望支持从事开发或微调此类专业模型或创建工具以促进其构建的公司。

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本次活动嘉宾阵容强大，不限于硅谷大厂科学家，还有知名 AI 初创公司创始人&CXO：

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