AI创业必看，YC划出10个黄金赛道，下一个巨头或将诞生在这些领域

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（来源：DeepTech深科技）

近日，硅谷知名创业孵化器 Y Combinator 发布了 2026 年春季创业赛道指南（RFS）。作为全球最具影响力的创业加速器，这一传统旨在让创业者窥见 YC 希望他们解决的下一代问题。

RFS 的传统可以追溯到 2008 年左右。每年 RFS 的变化都预示着风口，很多想法直接来自 YC 内部合伙人或创始人的一线观察。比如 2021 年全是 Web3 和远程协作，2023 年是生成式 AI。

2026 年的清单不仅反映了 YC 的投资兴趣，更揭示了他们对创业本质变革的预判：AI 已经跨越了加速现有工作流的阶段，开始转向重构整个系统。因此，YC 的目光已从传统软件扩展到金融、政府、工业、能源和体力劳动，这些曾被认为对风险投资来说太慢、监管太严或过于复杂的领域。

产品经理的 Cursor：AI 不再只是“搬砖”，而是开始“出谋划策”

YC 的出发点非常直白：AI 已经让编写代码变得异常简单，但代码从来不是构建人们想要的产品中最难的部分。

像 Cursor 和Claude Code这样的工具，在目标明确的情况下，能极大地提升构建软件的效率。但在现实的商业世界里，最难的其实不是怎么把东西造出来，而是搞清楚到底该造什么。很多公司折腾了半年，最后发现做出的功能根本没人用，这才是最大的浪费。

长期以来，决定做什么这件事一直高度依赖产品经理（PM）的大脑。PM 需要从成百上千小时的用户访谈录音、乱七八糟的后台数据和堆积如山的市场反馈中，像大海捞针一样找出用户的真实痛点。然后，他们得熬夜写出长达几十页的产品需求文档，再拆成一个个任务丢给程序员。

YC 认为，这种方式现在已经过时了。

他们提出要做一个“产品管理领域的 Cursor”。用户上传客户访谈记录和产品使用数据，问一个简单的问题，比如“我们下一步该建什么？”系统给出的不仅仅是一个头脑风暴，它会输出一个真实的功能大纲，并基于客户反馈清晰地解释为什么这个功能很重要。

更酷的是，它不只是提建议，还会直接给出全套方案：新的交互逻辑长啥样、后台数据库怎么改，甚至连任务单都给你拆好了，直接对接给写代码的 AI 机器人。它帮团队从低效率的文档工作中解脱出来，把精力放在真正的价值判断上。未来的竞争，不再是谁的代码写得快，而是谁能更精准地抓住用户的心。

AI 原生对冲基金：让 AI 像巴菲特一样思考，像机器人一样执行

这件事的本质是把金融行业的“决策大脑”彻底换成 AI

我们可以回顾一下历史：在 20 世纪 80 年代以前，买卖股票全靠基金经理看报纸、拍脑袋。后来，像文艺复兴科技、桥水基金这些巨头出现了，他们开始用计算机跑数学模型，靠强大的计算能力收割市场。在当时，这被视为奇技淫巧，而现在，这叫“量化交易”，已经是所有大基金的标配了。

但现在的量化基金有一个瓶颈：虽然电脑算得快，但点子还得由人来出。通常是人类研究员先发现一个市场规律，然后写成代码让电脑去执行。然而，人类的精力是有限的，能处理的信息量也有天花板。

“AI 原生对冲基金”想做的，是把发现规律和制定策略的过程也全权交给 AI。现在的顶级传统基金其实非常保守，机构内部不仅有老旧的交易系统，还有极其严苛的合规流程，甚至研究员想用个 ChatGPT 都要层层审批。

YC 认为，这种缺陷创造了机会。

AI 原生基金的本质是构建一个去中心化的智能体集群，使其从底层逻辑上完全替代人类研究员和交易员的职能。这些智能体能够实时、大规模地解析非结构化数据，如 10-K 文件、财报电话会议、监管备案及法律文件，并跨领域合成人类难以察觉的复杂投资策略。

这种模式追求的是由自主算法生成的超额收益，而非对人类已有策略的优化，其目标是建立具备完全自主进化能力的金融系统。

AI 原生代办机构：把按人头计费变成按成品收费

传统咨询、设计及法律服务代理机构受限于“按人头计费”的商业模式，存在毛利低、扩张难、交付周期长等问题。因为它们本质上是在“卖命”。如果你想多赚一倍的钱，通常就得雇多一倍的人。因为人手有限，工作进度慢、毛利低，还得天天跟客户扯皮工时，这种商业模式极难做大。

AI 打破了这个等式。

YC 的见解是，与其卖软件给客户帮他们干活，不如你自己使用软件，直接把成品卖给客户，价格甚至可以提高 100 倍。

YC 举了几个具体的例子。一家设计公司可以在签署合同之前使用 AI 生成高质量的定制设计作品，使用成品而非方案演示来赢得交易；一家广告公司可以创作精美的视频广告，而无需实地拍摄的时间、成本或物流；一家律师事务所可以在几分钟内生成法律文件，而不是几周，从而压缩了曾经定义该行业的周期。

在每个案例中，业务结构都发生了变化。这些公司不再表现得像传统的代办机构。它们开始看起来像恰好销售服务的软件公司，拥有可重复的流程、AI 驱动的生产以及高得多的利润率。

这就是服务业的软件化。未来的代办机构不再需要整层楼的员工，而是由少数核心专家带着一群 AI 智能体在工作。它们的规模不再受限于员工人数，而是取决于 AI 的算力。这种公司将拥有与软件公司一样极高的利润率，并且能像滚雪球一样，迅速吞掉那些还在靠人工慢吞吞干活的传统市场。

稳定币金融服务：既要银行的稳又要比特币的快

过去，金融世界被划分为两个阵营：一边是传统的银行系统，虽然安全合规，但转账慢、手续费高、收益率低得可怜；另一边是加密货币世界，虽然收益高、速度快，但缺乏监管，普通人根本不敢碰。

而随着《GENIUS》和《CLARITY》等法案的落地，稳定币已具备在合规框架内运行的法律基础。稳定币既有比特币那种瞬间转账、全球无阻的超能力，又有像银行存款一样的价格稳定。

YC 认为这开启了一整类此前无法存在的金融服务。一方面，你拥有感觉安全但收益有限的受监管金融产品；另一方面，非受监管的加密产品承诺高回报但带有真实风险。稳定币现在坐在这两个世界之间，为结合两者优势的服务创造了空间。

这可能意味着建立在稳定币之上的生息账户、获取代币化的现实世界资产，或者是能够让资金跨越国界移动得更快、更便宜且不违反合规界限的基础设施。稳定币可以弥合差距，而不是强迫企业和个人在安全和机会之间做选择。

YC 相信下一波金融科技不会来自花哨的消费者 App，而将来自让资本更高效、合规且全球可达的沉静基础设施，以稳定币作为连接纽带。

政务 AI 化：终结纸质办公，让政府像互联网公司一样快

在第一波 AI 浪潮里，普通人和企业已经用上了各种 AI 工具，填表、写申请书的速度快得惊人。但尴尬的是，这些飞速生成的申请提交上去后，却掉进了政府办公楼的“黑洞”里：那里的工作人员可能还在手敲录入、打印纸张、盖章流转。一边是 AI 时代的极速，一边是 20 世纪的慢节奏，这种错位让政务窗口堆积如山。

“政务 AI 化”要做的，就是把这种不对称的效率补齐。如果构建得当，这些工具不仅能防止崩溃，还能让公共服务变得更具成本效益和响应力。

YC 指向了爱沙尼亚等地，作为数字政府可以运作的早期证据。但这些例子仍然是孤立的。机遇在于采用这种模式并将其扩展到仍依赖碎片化系统和手动工作流的司法管辖区。

YC 特别提到，这类创业是勇敢者的游戏。因为卖产品给政府极其困难，流程繁琐、周期长。但这个赛道有个巨大的诱惑：政府是一个超级大客户，而且一旦他们开始依赖你的系统，就绝对不会轻易更换，合同金额往往大得惊人，稳定性极强。

这就是数字政务的全球竞赛。谁能开发出让政府既觉得安全合规、又能极大提升办事效率的 AI 工具，谁就掌握了一门极其稳固、且利国利民的长期生意。

现代金属加工厂：给笨重的重工业装上“数字引擎”

这件事的本质是用互联网公司的效率去降维打击传统的金属加工厂

很多人觉得美国工厂不行是因为工人工资太高，但其实更大的问题在于操作系统的落后。现在的美国金属加工厂，很多还在用几十年前的土办法管理：你想买一批铝材，居然要等半年（8 到 30 周）才能交货。这不是因为没活干，而是因为工厂的系统极其僵化。它们只管大批量生产，一旦你想改个规格或者插个单，整个系统就乱套了。

YC 认为，现在的软件和能源技术已经足够成熟，可以重新构思整个系统。

该方向主张通过 AI 驱动的生产调度规划、实时制造执行系统以及现代化的能源管理（如现场微网发电），重构整个加工厂的运营逻辑。

通过将资深操作员的隐性经验算法化，该模式能显著降低换产停机时间和物料浪费，在劳动力萎缩的背景下，实现高精度、短交期的本地化生产，将金属加工这一传统工业领域转型为由软件驱动的高利润制造业

体力劳动的 AI 导航：给工人装上“技能插件”

在《黑客帝国》中，尼奥在脑后插上一根电缆，醒来后平静地说：“我会功夫了。”YC 相信体力劳动正通过实时 AI 导航变得惊人地接近这种状态。

虽然大家都在担心 AI 会取代写代码或写文章的脑力劳动，但在修水管、修电机、做手术这些需要动手的领域，AI 目前还长不出真实的手脚。但这没关系，它可以借用人类的手，充当人类的实时场外指导。

比如，一个从未修过飞机的学徒，戴上智能眼镜，AI 就能通过摄像头同步看到他眼前的零件。AI 会直接在屏幕上圈出那个坏掉的螺丝，并在耳边低声说：“用 3/8 英寸的扳手拧开它，往左转。”这意味着，原本需要几年培训才能上岗的高级技工活，现在普通人戴上设备就能干。

YC 解释了为什么这在现在突然可行。三股力量交汇了：首先，多模态模型跨越了可以可靠地感知现实环境并进行推理的门槛；其次，硬件已经大规模存在，智能手机、耳机和智能眼镜；第三，技能人才短缺已使其成为经济上的必然，而非新奇事物，这有潜力为数百万人创造更高薪的工作。

YC 相信，AI 最深远的经济影响可能不是来自取代工作，而是来自压缩物理世界的技能和培训周期，将劳动力短缺转化为机遇而非约束。

大空间模型：让 AI 拥有“空间感”

现在的 AI 就像一个博学但没出过门的盲人。它读过全世界的书，能跟你聊宇宙爆炸，但如果你让它在 3D 软件里把一个零件翻转 90 度并插进另一个槽位，它就容易抓瞎。

这是因为现在的 AI（比如 GPT）本质上是在玩文字接龙，它并不真正理解什么是长宽高，什么是重力，什么是物理遮挡。而大空间模型要做的，就是让 AI 真正拥有立体感和几何直觉。

这种模型不仅是描述世界，它们可以对世界进行推理。它们可以设计现实世界的物体，理解物理环境，并以今天系统根本无法做到的方式操纵空间关系。YC 明确了赌注：成功者不会只是建立另一个应用层，而是将定义下一代 AI 基础模型，规模堪比 OpenAI 或 Anthropic。

YC 相信 AI 的下一个真正飞跃不会来自更好的提示词或更大的语言模型，而将来自能够对物理世界本身进行推理系统，将空间、结构和几何变为原生智能，而非事后的补丁。

政府反欺诈基建：基于 AI 的大规模资产回收系统

政府是地球上最大的客户，每年支出数万亿美元。它也因欺诈损失了惊人的数额，光是美国的医保系统，每年因为虚假申报、乱收医药费而损失的钱就有几百亿。

追回这些钱最有效的工具之一已经存在：根据《虚假陈述法案》的“检举”条款，私人公民可以代表政府对欺诈公共计划的公司提起诉讼。如果案件成功，举报者将获得追回资金的一定比例。

YC 则认为，现在可以利用 AI 技术去帮国家讨债，然后按比例分提成

“政府反欺诈基建”就是要用 AI 把这个过程缩短到几天。我们需要一个超级智能系统，能自动解析海量的烂账、追踪背后复杂的空壳公司关系，并直接输出一份严丝合缝的起诉书。只要你能帮政府把这些流失的万亿巨款追回来 10%，这不仅是一门极其赚钱的硬核生意，更是用技术手段在清理社会毒瘤。

但创始人背景至关重要。YC 明确表示，强大的团队应包含至少一位经历过这个问题的创始人，前 FCA 律师、合规负责人或审计师。

让 LLM 训练变简单：民主化模型开发

目前的模型训练流程虽然处于技术前沿，但其底层工具链却极其低效且不稳定。即便是资深的开发团队，在实际训练扩散模型或大语言模型时，仍需耗费大量精力去处理不兼容的 SDK、频繁宕机的 GPU 算力实例以及开源工具中隐藏的重大缺陷。这种高度碎片化且易出错的现状，极大地拉低了 AI 研发的效率。

这一方向的核心诉求是构建一套标准化的基础设施，将模型训练的复杂底层逻辑进行高度抽象。

具体而言，它需要解决三个核心层面的问题：首先，提供能够屏蔽底层硬件与环境配置复杂性的 API，让开发者只需关注模型本身；其次，建立能够高效管理、检索和可视化存储 PB 级训练数据的新型数据库；最后，打造专为机器学习研发设计的集成开发环境，以替代目前拼凑而成的通用软件工具。

随着行业趋势从“训练通用大模型”转向“垂直领域专用模型”的微调与精炼，模型开发的门槛必须大幅降低。这些工具将不仅是辅助插件，而是会进化为未来软件开发的底层基石。谁能率先交付稳定、简洁且高效的训练全链路产品，谁就能掌握 AI 原生应用时代的开发定义权。

综合来看，YC 2026 年给出的创业方向并非为了追逐潮流，而是为了重建根基。从产品的构思方式，到资金的流动方式，再到政府的运作方式以及体力劳动的完成方式，YC 正在发出信号：最大的机遇现在存在于智能与现实世界约束交汇的地方。

虽然 YC 强调创始人们不需要必须从事这些点子才能申请，但这份文件不仅仅是一个建议清单。它发挥着导向作用，指明了该机构认为下一波突破性公司将出现的地方——初创公司不再仅仅是软件公司，它们正在成为系统公司，将 AI、监管、硬件、能源和人力劳动融合进全新的运营模型中。

1.https://www.ycombinator.com/rfs

排版：胡莉花