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YC最新的一期Request for Startups 创业公司招募方向今天发布了,有11个方向是他们接下来最关注的:1. 太空应用:火箭发射很快会便宜很多。今天还亏钱的太空生意,到时候可能就能成立,所以现在值得提前做。2. AI 赋能普通人:找聪明、但不一定有专业执照的人,配上 AI,去做并购咨询、医保报销、移民材料这类过去只能靠专家干的活。3. 美国本土机器人产业链:机器人软件进步很快,但是硬件很拉。美国现在大量依赖进口,稀土磁体还被卡脖子,所以要在美国本地做机器人和关键零部件。4. 文风更好的大模型:大厂为了把模型练得会写代码、会当 agent,把文字风格练得很死板。专门做「写得像人、聊起来舒服」的模型,反而有机会。5. 政府福利核验基础设施:申福利要反复交收入、住址证明,每个部门各审一遍,又慢又容易造假。做成类似 Plaid 的一层:用户授权后,从源头拉真实数据,一次核验、多个项目通用。6. 实体 AI 基建的融资系统:建机器人、GPU 集群、数据中心要先砸大钱,银行却还按传统设备贷款来审。需要专门做租赁、贷款、证券化、风险对冲的金融公司。6. 行业专用基础模型:做一个只服务制造、能源或生物等垂直领域的模型。目标是:算力成本远低于通用大模型,专业任务上却不输甚至更好。7. 地方政府审批 AI:盖房、开公司都要过市政府审批,很多活还是人肉对照图纸和法规。用 AI 处理许可、zoning、投诉、检查,审批更快,项目更容易落地。8. 数据中心供应链:AI 数据中心在大规模建设,缺的不只是芯片和电,还有变压器、开关柜、液冷设备、特种钢材。谁能补上这些缺口,谁就能赚钱。9. 内网 / 断网可用的 AI:国防、银行、医院的核心数据不能上公有云。要卖能在客户机房、甚至断网环境里跑的模型、部署工具和安全认证。10. 企业自有模型能力:开源模型已经够强,很多公司不想永远向 OpenAI 这类公司租接口。帮企业用自己的数据和业务流程,把模型训成自己的、并能持续改进。
引用自 X
原帖地址:https://x.com/i/status/2115338118354374898
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人工智能的瓶颈已经超越了模型本身。我们对那些正在构建硬件、基础设施、金融系统和专门软件的初创企业感到兴奋,这些企业将人工智能引入现实经济,从工厂和数据中心到政府和太空。https://ycombinator.com/rfs
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The bottlenecks in AI are moving beyond the models.We’re excited about startups building the hardware, infra, financial systems, and specialized software to bring AI into the real economy, from factories and data centers to government and space.https://ycombinator.com/rfs
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