撰文:Dalton Caldwell,Y Combinator 集团合伙人
编译:Sean,Techub News
Y Combinator(以下简称 YC)是一个全球知名名创业孵化机构,其每年均会向公众公布一系列的投资关注领域。这些领域不仅揭示市场动态与技术进步,同其蕴含着的科技创新可能对社会产生重大影响。
Y Combinator 列举了 20 个投资者应关注的领域,各个领域均得到了至少一位 YC 合伙人的建议与表述:
1、机器学习与机器人技术的结合
机器人技术还尚未迎来 GPT 时刻,然而,我们认为这一时刻即将到来。在过去的二十年里,YC 一直密切关注机器人领域的发展。YC 的联合创始人之一 Trevor Blackwell 是一位开发机器人技术的专家或者说先驱,他创造了第一款能够保持动态平衡的双足机器人。
数十年来,人们普遍认为,机器人技术将是未来科技发展的关键领域,正如科幻小说所展示的那样。这样的未来愿景似乎一度遥不可及,主要是因为之前的几代机器人不仅价格昂贵,而且性能脆弱,对使用环境的要求也极为苛刻。伴随着基础技术的迅猛进步,如今我们已经能够生产出具备人类水平感知与判断能力的机器人。至此,此前在这一关键环节的缺失已得到弥补。
在机器人技术的应用方面,尽管科幻小说常常将面向消费者的用例作为主要场景,但实际上,机器人技术在企业与企业之间的业务(B2B)中的应用却更为普遍。这方面的应用常常被人们忽视,具体来说,我们认为具有发展潜力的领域包括其在工业上的应用和农业上的应用。工业用例,如 Gecko Robotics(W16),该公司生产检查机器人。农业用例,如 Bear Flag Robotics(W18),该公司研发自动驾驶拖拉机,并已被 John Deere 收购。
2、使用机器学习来模拟物理世界
诸多重要软件工具均是依赖于已知的物理与化学原理模拟现实世界以实现运行的。现如今,众多领域,如气象预测工具、在火箭与飞机设计中应用流体动力学的计算工具,以及在药物反应中预测分子相互作用的工具,均依赖于对全球物理现象的完整模拟得以运行。这些工具在运行过程中,所需求的计算量很大,原因在于其涉及复杂的多项数学方程求解。
人工智能模型作为通用函数逼近器,无需明确了解物理学知识,就能够解决或预测上述问题。这使得预测计算成本大幅降低,可以在较小型计算机上耗时分钟或几秒钟完成相关任务,而不用在超级计算机上耗费数天乃至数周时间。我们关注的是采用基于机器学习技术的模拟替代现有模拟方法的企业,以及利用基于机器学习的模拟能够拓展至之前无法涉足领域的企业。

3、新型国防科技
目前,美国卷入全球多个地区大规模冲突之中,这些冲突或将深刻影响世界格局。尽管美国在国防科技领域始终占据世界领先地位,但其依赖的国防承包商却表现出发展迟缓、效率低下的弊端。
SpaceX的成功彰显了私营航天公司相较于公共航天机构在效率方面的优势。与此同时,Palantir 和 Anduril 等新兴企业能够向国防部提供产品,这同样表明在国防科技领域,私营企业效率更高。
硅谷起源于20世纪初,其最初是美国军方的研究与发展基地。在早期,硅谷的企业主要受到国防部的资助,并通过生产军用雷达、密码破解设备以及原子弹组件,为盟军在二战中发挥了至关重要的作用。如今,硅谷重振根基的时刻已经来临。
4、将制造业带回美国
英国在十九世纪取得了世界工厂的地位,成为全球最富有的国家。随后,美国在二十世纪亦取得了相似的成就。然而,近几十年来,我们已不再扮演这一角色。美国制造业的衰落导致社会和政治分歧加剧,并在地缘政治层面产生了不稳定因素。
制造业回流美国成为两党共识的重要领域之一。2022 年通过的 CHIPS 法案充分展示了美国政府在这一目标上的大力支持。全球局势的演变也为美国制造业的复兴创造了有利条件。基于机器学习的新型机器人系统将极大地推动自动化发展进程,降低劳动力成本,进而改变制造业向其他国家转移的趋势。像 SpaceX 和特斯拉一类的企业已成功培养出整整一代工程师,它们不仅在实体产品生产方面有着丰富经验,同时对初创公司的运营特性也有着独到的理解。
我们深知此举行之有效,皆因我们与该领域的一流企业有过合作经验。Astranis(W16)在旧金山市中心的一处历史建筑内研发和生产电信卫星,该建筑曾在二战时期为美国海军建设舰艇。Gecko Robotics(W16)总部设在美国传统工业重镇匹兹堡,专注于生产用于工业检测的机器人。Solugen(W17)则在休斯顿一家大型工厂里制造工业化学品。
5、新太空公司
空间探索领域的成本大幅降低,自SpaceX于2006年首次发射以来,进入轨道的成本已下降超过10倍。如今,初创公司仅需一轮种子轮融资即可实现卫星的建造与发射。在可预见的的未来几年内,发射到太空的有效载荷重量将呈现逐年增长趋势,在不久的将来,太空探索或将如同商业航空旅行、航运及卡车运一输般常态化、价格低廉化。在此基础上,又将催生出哪些新兴业务领域呢?
创设一家太空公司或许因其远大目标令创始人望而却步,然而令人意外的是,此举并不一定比创立一家软件公司难度更大。YC 已资助了众多太空公司,如 Astranis、Relativity Space、Stoke等,在成功率方面,相较于其他太空公司,并无逊色之处,甚至可能具备更高的成功率。
6、气候技术
如果初创企业致力于研发商业解决方案以实现社会脱碳或削减大气碳排放,那么我们避免气候灾难的可能性就会得以提升。我们热衷于资助五类项目,其中包括与能源相关的、满足科学需求的、适应气候的、绿色金融科技的以及碳核算与碳中和的。气候技术领域的发展潜藏着巨大的金融收益,预计,该领域的税息折旧及摊销前利润(EBITDA)可达3-10万亿美元,有待各方争夺。
近期立法将显著加快现有市场发展趋势。在未来十年内,在美国《减少通货膨胀法案》将涉及 8000 亿美元资金。从另一方面来看,这一数字几乎是 2008 年推动美国太阳能、电池和电动汽车产业发展 900 亿美元资金的十倍。
迄今为止,YC 已投资超过 100 家气候技术初创公司,这些公司的总市值已超过 100 亿美元。发展气候技术领域可谓机遇难得。
7、商业开源公司
开源公司的行动速度相较闭源公司更快。就开发工具而言,开源的工具能够有效地吸引开发人员的关注与采纳。这也是初创公司走向成熟,并更快地将产品推向市场的有效途径。最终,当开源公司的产品成为众多软件工程师首选工具时,就取得成功了。
技术精湛的创始人在很大程度上拥有着竞争优势,因为他们所推进的销售提案更多依赖于项目的技术优势,而非强大的销售策略。对于这些技术创始人而言,他们与工程师用户进行沟通更为自然。由于他们能够从开源社区获取有益的反馈,所以产品的迭代速度也将得到显著提升。
YC 已资助了超过 150 家开源公司,包括 Gitlab (W15)、Docker (S10)、Apollo (S11)、Supabase (S20)等,YC 希望资助更多此类公司。
8、空间计算
AR/VR 技术作为新兴的个人计算平台,经过十多年的发展,终于在最近迎来了突破。随着 Apple Vision Pro和 Meta Quest 3 的推出,我们距离实现这一目标越来越近。用户的体验得到了极大的提升,渲染能力不断增强,手/眼跟踪技术也取得了显著进步。然而,在这方面仍有许多工作需要完成。
我们希望看到一批新的初创公司能够在这些设备搭建相关软件,让这些设备在除游戏之外还可以实现更多的实际应用。在应用场景、用户体验、用户界面等方面,我们仍需解决许多问题。在应对这些问题时,我们热切期盼能够与身处技术前沿的创始人合作。
9、新的企业资源规划软件
随着企业规模的不断扩大,为了提高运营效率,往往会采用一种被称为 ERP(企业资源规划)的软件工具。你可以将 ERP 视为企业运营的操作系统。尽管ERP的引入成本较高,实施过程复杂,且在初期可能不受用户欢迎,但无疑它是业务发展过程中必不可少的关键要素,对企业客户来说非常重要。
我们期待看到新的初创公司开发出能够帮助企业运营的软件。理想的软件应具备高度的灵活性和易用性,从而赢得客户的喜爱。此类软件具有巨大的价值和重要性,我们可以预见,未来将有数十家在此领域取得成功的供应商涌现。
10、基于现有内部工具的开发者工具
如果在一家企业中,开发人员要取得一定成就,或许需借助企业内部工程师开发的工具或框架,来助力攻克复杂难题。这些工具通常具有别致的内部名称,且多数未曾公开亮相。
当有抱负的创始人努力构思新的创业想法时,他们往往忽略了挖掘过去工作中所积累的内部工具,这些工具其实是大有裨益的灵感之源。
我们期待更多初创公司能从中受启发,借鉴这些本土工具的优势。若某项工具能显著提升一家企业的效益,那么它很可能对其他公司亦具有显著的助益。
11、可解释的人工智能
在面对人工智能进行诊断时,您是否会对其信任有加?是否能保证其所采取的模型具备公正性?我们如何确信该模型不会给出幻觉性的答案?鉴于模型行为的复杂性,普通人很难理解,但我们相信,在信任这一关键问题上,人工智能模型的可解释性就显得尤为重要,其反应过程中各步骤应当是可解释的并且有依据的。
为了使社会充分受益于人工智能技术,我们亟待在可解释性人工智能领域加大投入。我们热衷于资助各类项目,旨在搭建新型可解释模型或工具,以详细解释现有模型输出的结果。
12、大语言模型(LLMs)在传统企业后台办公流程的应用
在众多老牌大公司中,通常都有一个对庞大人员团队进行管理的后台办公流程的应用。这些后台应用与终端客户的联系并不紧密,因此我们在日常生活中往往不易察觉。
这些后台应用管理任务通常具有较高的模糊性,在大语言模型(LLMs)出现之前,要想实现自动化可以说颇具挑战。在不少情境下,软件工程师甚至未曾触及这些流程管理应用,也未曾深入思考过如何让其实现自动化。多年来,人们仍然以相同的方式处理这些重复性任务,未曾做出改变。
大语言模型(LLMs)如今使得各类手动流程得以实现任务处理的自动化。在处理具有歧义或需要主观评估的任务时,大语言模型(LLMs)便能发挥其作用。
比如说:
优化客户服务的对话品质及对相关对话的合规性审查、提取医疗机构的医疗账单编码及保险报销信息、对抵押贷款或商业贷款的申请进行评估、交易监控与反洗钱调查、对经销商在售出汽车提交的相关文件进行审查等等
大部分软件工程师所面临的一项挑战便是他们在此之前并未接触过类似的后台任务处理流程应用。最大的难题就在于,如何在后台任务处理流程中识别并确立那些必须予以处理的任务。
13、利用人工智能搭建企业软件
企业软件在才华横溢的程序员群体中备受赞誉,然而其应用过程却显得单调乏味。由于每位潜在客户的需求皆存在细微差别,为满足各方需求,开发者往往不得不编写复杂繁琐的软件。如此一来,企业软件便在无形中丧失了其简洁高效的初衷。
但如果人工智能能够改变企业软件的构建与销售模式呢?各个客户所追求的核心需求实则相同——他们仅希望能偶获得定制化服务产品。
人工智能在代码编写方面具有较高能力,尤其以现有代码库的基础,并进行学习的情况下。倘若我们仅向客户提供基础产品,并让他们通过人工智能告知我们在哪些方面需求定制化改进,不再需要像现在一样在销售过程中经历长期磨合,那会是一种什么体验?在未来,企业将能够拥有为其量身定制的 ERP、CRM 或HRIS 系统,这些系统将随着公司自身的变革而持续进行更新。
基于上述前提,此类产品将对大型现有企业产生巨大冲击。过去,他们可以通过模仿并在其庞大的软件中添加新功能来取得竞争优势。然而,如今他们必须彻底改变搭建软件的观念和方法。或许,人工智能将在这一领域发挥巨大作用,以构思出尚未存在的全新企业软件。开发关于这类的人工智能应用是一项具有挑战性的技术任务,如果您对搭建能够进行编码的人工智能充满热情,那么企业软件便是最具盈利潜力的领域。
14、稳定币金融
稳定币是一种数字货币,其价值与特定币种挂钩。通常为美元,但也可是其他法定货币、资产,甚至其他数字货币。稳定币的交易记录存储在数字分类账上,也就是相关区块链上。稳定币能在同一网络上的任意两个钱包之间实现全天候交易,交易时间仅需数秒,且交易费用远低于传统金融领域。
有关区块链技术的实用性,各界意见纷繁,然而稳定币在未来货币体系中的重要作用已初现端倪。此论断并非空穴来风,YC 公司多年来的实践经验已证明稳定币在实际应用中是具有实用性的,比如说它可实现跨境支付,降低交易成本并减少欺诈的风险,并帮助用户抵御恶性通货膨胀。稳定币的实用性不言而喻,传统金融领域或许将对其予以借鉴及采纳。
近期,一系列现象值得我们关注。例如,PayPal已经推出了自己的稳定币,而各大银行也纷纷推出托管服务,并大力宣传。这一现象颇似数字音乐从2000年代初的盗版分享状态转变为苹果等播放器进入市场后的正版分享状态。
迄今为止,全球稳定币的总发行价值已达1360亿美元,然而,市场机遇仍然广阔。据统计,仅有约 700 万人曾利用稳定币实施交易,而超过5亿人所居住的国家通货膨胀率高于30%。
美国银行持有的客户存款高达 17 万亿美元,这些存款具备着发展该领域的巨大潜力。然而,主要的稳定币发行主体屈指可数,关键的流动性提供者亦仅为少数。
我们致力于扶持优秀团队在稳定币、相关工具及平台方面打造B2B和消费产品,这些工具与平台不仅能满足稳定币金融需求,还能促进稳定币协议的发展。
15、治疗癌症的方法
癌症的早期诊断技术已实现。在大多数情况下,若癌症发现及时,其治愈率还是较高的。若诊断技术能够得到广泛应用,并且相对经济实惠,那么癌症死亡率将会被显著降低。这项技术就是核磁共振成像(MRI)。现代 MRI 具备高度敏感性,能检测到毫米级别的癌肿块。部分公司现在已经在向患者提供价格高昂的小规模 MRI 检测服务,医学界对此做法持有强烈反对意见,这主要是因为 MRI 也存在偶然出错(或称误报)的可能性,从而导致医疗系统需要耗费大量时间和资金进行复杂的分析。
为了明确疾病诊断,我们至少要将磁共振成像(MRI)扫描的数量提高100倍。具体来说,要实现这一目标,需要在MRI设备、影像解读、降低误报的人工智能算法以及商业模式和消费者营销等方面进行创新,从而保证这项业务可持续性。我们热衷于为解决这一复杂问题的企业提供资金支持。
尽管癌症治疗领域取得了诸多令人振奋的突破成果,但尽早发现癌症以使现有治疗方法得以治愈患者,或许才是最具潜力的机遇。
16、生物系统基础模型
大部分科学技术创新均以失败告终,无论是在早期实验阶段还是在临床试验阶段。然而,基于当前大量数据所构建的基础模型,不仅能让科学家更加迅速地确定正确的研究方向,而且还可能开创治疗疾病的全新科学方法。
基于文本与图像构建的基础模型已能够为下一代消费产品提供支持,我们坚信,以生物系统为核心的基础模型也将能够为医疗保健领域带来同样的变革。为此,我们热衷于资助具备高技术素养的创业者,鼓励他们从零开始在生物学或医学领域的各个层面构建基础模型。
17、医疗保健管理服务组织模型
私募股权投资正逐步侵蚀美国各地大小私营诊所,众多基层医疗工作人员所获得的报酬在他们的医疗账单中占比很小。这种情况导致他们工作压力很大,但获得的报酬却相对较低。其根本原因在于,大部分收入均用于承担管理费用及向私募股权投资者支付回报。
MSO(管理服务组织)模型为医生提供了一种在保持诊所独立性的同时,实现高效运营和竞争优势的途径。该模型通过以下两种方式支持医生经营诊所:
(1)提供能够处理诸如计费和调度等后台任务的软件,以减轻医生的行政负担;(2)引导患者至诊所,确保医生能够充分发挥业务能力。
这些优势在很大程度上源于私募股权(PE)的所有权。采用MSO模式的医生能够在拥有小型诊所的同时,与私募股权支持的大型企业集团展开竞争,实现发展。
YC 已投资多家在不同垂直领域开展相关业务的公司,如营养师领域的 Nourish、女性心理健康领域的 LunaJoy 以及儿童自闭症护理领域的 Finni Health 等。我们热衷于在医疗保健领域的各个垂直方向上,投资使用 MSO(托管服务组织)模式的机构。
18、消除医疗保健中间商
美国在医疗保健领域的人均投入高于其他任何发达国家,然而,就治疗效果而言,并未取得相应优势。大部分医疗支出都被用在了中间各个环节,即那些并不直接为患者提供护理的人员。近期一份关于药品医疗保险支出的报告显示,70% 的支出流向了中间商(主要涵盖药品福利管理公司、批发商和药房),仅有 30% 的支出用于生产药品的制药企业。此类现象在其他垂直领域亦然,如医院护理、医疗设备以及保险等。
初创公司能够采取多种措施以提高效率,例如运用人工智能来处理重复性人力任务,同时也可以使用人工智能来探索创新且更优质的护理商业模式。本着贝索斯「你的利润即我的机遇「」这一观点,我们坚信在实现高利润业务的同时,提升系统效率亦切实可行。
19、更好的企业「粘合代码」
大多数企业软件需要客户自行编写大量的定制代码。像 Oracle、Salesforce 和 Netsuite 这样的大型供应商,背后都有由顾问和独立软件供应商(ISV)组成的生态,这个生态的价值高达数十亿美元。这些顾问和ISV致力于为客户提供定制化产品,并协助客户将产品与其他软件进行连接。
这种「粘合代码」被应用于包括 ETL 管道、集成和自定义工作流程等方面,它们在企业软件领域中扮演着隐性的角色。YC 已投资了一些成功公司,如 Zapier(S12)、Fivetran(W13) 和 Airbyte(W20),这些公司推出的产品有助于企业针对常见场景搭建粘合代码。
大型语言模型通过生成自定义代码,有望完全消除对粘合代码的需求,尤其是针对不常见且特定用于某些公司的一些「粘合代码」。我们期待看到更多初创公司致力于解决这一问题。
20、小型微调模型替代通用大模型
具有大量参数的通用大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我们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。
我们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。
通用大模型,拥有众多参数,展示出令人瞩目的性能。然而,其高昂的成本、潜在的延迟以及隐私问题亦不容忽视。让人欣慰的是,诸如 Llama2 和 Mistral 之类的小型开源模型已证实,数据经过微调,其结果可与大型模型相媲美,且成本仅为前者的一小部分。
随着新型硬件持续融入我们的移动设备和笔记本电脑,边缘运行模型的可行性得到了进一步提升,进而开启了众多全新的应用场景。我们热衷于支持那些致力于研发或能够优化当前模型的公司,当然也包括开发相应辅助工具的公司。
以上这些投资关注方向由 YC 提出,旨在为创业者提供相应指导,协助他们在未来的创业之路上确立正确的前进方向。伴随着技术的持续发展,这些领域将孕育出新的创新与机遇。


