作者:出海去孵化器
创业的游戏规则已经彻底改变。
在 Y Combinator (YC) 最新发布的 2026 春季“创业许愿单” (RFS) 中,我们看到了一个清晰的信号:AI 原生 (AI-native) 不再是一个单纯的营销术语,而是构建下一代巨头的基础逻辑。现在的初创公司能以更快的速度、更低的成本,去挑战那些曾经被认为“不可撼动”的领域。
这一次,YC 不仅关注软件,更将目光投向了工业系统、金融底层架构以及政府治理。如果说上一波 AI 浪潮是关于“生成内容”,那么下一波浪潮将是关于“解决复杂问题”和“重塑物理世界”。
以下是 YC 正在密切关注、并渴望投资的 10 大核心赛道。
1. 为产品经理打造的 "Cursor"(Cursor for Product Managers)
在过去几年里,Cursor 和 Claude Code 等工具彻底改变了代码编写的方式。但这一繁荣掩盖了一个更本质的问题:写代码只是手段,弄清楚“到底该造什么”才是核心。
目前,产品发现的过程依然处于“石器时代”。我们依赖的是碎片化的用户访谈、难以量化的市场反馈和无数的 Jira 工单。这一过程极度依赖人工,且充满断层。
市场急需一个 AI 原生系统,它能像 Cursor 辅助程序员那样辅助产品经理。想象这样一个工具:你上传所有的客户访谈录音和产品使用数据,然后问它:“我们下一步该做什么?”
它不会只给你一个模糊的建议,而是会输出一份完整的功能大纲,并通过具体的客户反馈来论证决策的合理性。更进一步,它甚至能直接生成 UI 原型、调整数据模型,并拆解出具体的开发任务交给 AI Coding Agent 去执行。
随着 AI 逐渐接管具体的代码实现,“定义产品”的能力将变得前所未有的重要。我们需要一个能打通“需求发现”到“产品定义”闭环的超级工具。
2. 下一代 AI 原生对冲基金(AI-Native Hedge Funds)
上世纪 80 年代,当少数基金开始尝试用计算机分析市场时,华尔街对此嗤之以鼻。如今,量化交易已是标配。如果你现在还没意识到我们正处于类似的转折点,你可能会错过下一个复兴科技 (Renaissance Technologies) 或桥水基金 (Bridgewater)。
这一波机会不在于将 AI “外挂”到现有的基金策略上,而在于从零开始构建 AI 原生的投资策略。
虽然现有的量化巨头拥有庞大的资源,但在合规与创新的博弈中,他们的动作太慢了。未来的对冲基金将由成群的 AI 智能体 (Agents) 驱动——它们能像人类交易员一样,24 小时不间断地梳理 10-K 财报、监听财报电话会议、分析 SEC 文件,并综合各方分析师的观点进行交易。
在这个领域,真正的 Alpha 收益将属于那些敢于让 AI 深度接管投资决策的新玩家。
3. 服务型公司的软件化转型(AI-Native Agencies)
一直以来,无论是设计公司、广告公司还是律所,所有的代理商 (Agency) 模式都面临一个死结:难以规模化。因为它们卖的是“人头时间”,利润率低,且增长必须依赖招聘。
AI 正在打破这个死结。
新一代的代理商将不再向客户兜售软件工具,而是自己利用 AI 工具,以 100 倍的效率产出结果,然后直接售卖最终成品。这意味着:
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设计公司可以在签约前就用 AI 生成整套定制化方案,降维打击传统竞争对手。
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广告公司无需昂贵的实地拍摄,就能用 AI 生成电影级视频广告。
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律师事务所可以在几分钟内而非几周内完成复杂的法律文书起草。
未来的服务型公司在商业模式上将更像软件公司:拥有软件公司的高毛利,以及无限的可扩展性。
4. 稳定币衍生的金融服务(Stablecoin Financial Services)
稳定币 (Stablecoins) 正在迅速成为全球金融的关键基础设施,但其之上的服务层仍是一片荒原。随着 GENIUS 和 CLARITY 等法案的推进,稳定币正处于 DeFi (去中心化金融) 和 TradFi (传统金融) 的交汇点。
这是一个巨大的监管套利和创新窗口。
目前,用户往往要在“合规但收益低的传统金融产品”和“高收益但高风险的加密货币”之间做单选题。市场需要一种中间形态:基于稳定币构建的、既合规又具备 DeFi 优势的新型金融服务。
无论是提供更高收益的储蓄账户、代币化的现实世界资产 (RWA),还是更高效的跨境支付基建,现在是连接这两个平行世界的最佳时机。
5. 重塑旧工业体系:现代金属工厂(Modern Metal Mills)
当人们谈论“美国再工业化”时,往往盯着劳动力成本,却忽略了一个房间里的大象:传统的工业系统设计极其低效。
以美国的铝材或钢管采购为例,8 到 30 周的交货周期是常态。这并非因为工人懒惰,而是因为整个生产管理系统是几十年前设计的。这些老旧工厂为了追求“吨位”和“利用率”,牺牲了速度和灵活性。此外,高能耗也是一大痛点,而工厂往往缺乏现代化的能源管理方案。
重构机会已经成熟。
利用 AI 驱动的生产计划、实时的制造执行系统 (MES) 以及现代化的自动化技术,我们可以从根本上压缩交货周期并提高利润率。这不仅仅是让工厂跑得更快,而是通过软件定义的制造流程,让本土金属生产变得更便宜、更灵活、更赚钱。这是重建工业基础的关键一环。
6. 政府治理的 AI 升级(AI for Government)
第一波 AI 公司已经让企业和个人填写表格的速度快得惊人,但这种效率在遇到政府部门时戛然而止。大量的数字化申请最终汇入的是一个个还得靠人工打印、手动处理的政府后台。
政府部门急需 AI 工具来应对即将到来的数据洪流。虽然像爱沙尼亚这样的国家已经展示了“数字政府”的雏形,但这套逻辑需要被复制到全世界。
向政府销售软件确实是一块难啃的骨头,但回报同样丰厚:一旦你拿下了第一个客户,往往意味着极高的客户粘性和巨大的扩展潜力。这不仅是商业机会,更是提升社会运转效率的公益之举。
7. 物理工作的实时 AI 导师(AI Guidance for Physical Work)
还记得《黑客帝国》里 Neo 插上管子瞬间学会功夫的场景吗?现实版的“技能注入”正在到来,载体不是脑机接口,而是实时 AI 指导。
与其整天讨论 AI 会取代哪些白领工作,不如看看它如何赋能蓝领工作。现场服务、制造业、医疗护理等领域,AI 虽然无法直接“动手”,但它可以“看见”并“思考”。
想象一下,佩戴智能眼镜的工人正在维修设备,AI 通过摄像头看到阀门,直接在他耳边说:“关掉那个红色阀门,用 3/8 英寸的扳手,那个零件磨损了,需要更换。”
多模态模型的成熟、智能硬件的普及(手机、耳机、眼镜)以及熟练劳动力的短缺,三者叠加催生了这一巨大需求。无论是为现有企业提供培训系统,还是建立一个全新的“超级蓝领”劳动力平台,这里都有巨大的想象空间。
8. 突破语言局限的空间大模型(Large Spatial Models)
大语言模型 (LLM) 推动了 AI 的爆发,但它们的智慧被局限在“语言”能描述的范围内。要实现通用人工智能 (AGI),AI 必须理解物理世界和空间关系。
目前的 AI 在处理几何、3D 结构、物理旋转等空间任务时依然笨拙。这限制了它们与物理世界互动的能力。
我们要寻找的是能构建大型空间推理模型 (Large Spatial Models) 的团队。这类模型不应是将几何视为语言的附属品,而是将其作为第一性原理。谁能让 AI 真正理解并设计物理结构,谁就有机会建立下一个 OpenAI 级别的基石模型。
9. 欺诈猎人的数字化军火库(Infra for Government Fraud Hunters)
政府是世界上最大的买家,每年支出数万亿美元,同时也因欺诈损失惨重。仅美国的医疗保险每年就因不当支付损失数百亿美元。
美国的《虚假申报法》(False Claims Act) 允许私人公民代表政府起诉欺诈公司,并从追回的资金中获得分成。这是打击欺诈最有效的手段之一,但目前的流程极其原始:举报人向律所提供线索,律所花费数年时间人工整理文件。
我们需要专门为此设计的智能系统。它不是简单的仪表盘,而是能自动解析混乱的 PDF、追踪复杂的空壳公司结构、并将零散证据打包成可诉讼文件的 AI 侦探。
如果你能让欺诈追回的速度提升 10 倍,你不仅能建立一个庞大的商业帝国,还能为纳税人挽回数十亿的损失。
10. 让 LLM 训练变得简单(Make LLMs Easy to Train)
尽管 AI 热火朝天,但训练大模型的体验依然糟糕得令人发指。
开发者们每天都在与破碎的 SDK 斗争,花费数小时调试刚刚启动就崩溃的 GPU 实例,或者在开源工具中发现致命 Bug。更不用说处理 TB 级数据时的噩梦了。
正如云计算时代诞生了 Datadog 和 Snowflake,AI 时代也急需更好的“铲子”。我们需要:
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完全抽象化训练过程的 API。
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能轻松管理超大规模数据集的数据库。
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专为机器学习研究设计的开发环境。
随着“后训练”(Post-training) 和模型专业化变得越来越重要,这些基础设施将成为未来软件开发的基石。
