近日，硅谷知名創(chuàng)業(yè)孵化器 Y Combinator 發(fā)布了 2026 年春季創(chuàng)業(yè)賽道指南（RFS）。作為全球最具影響力的創(chuàng)業(yè)加速器，這一傳統(tǒng)旨在讓創(chuàng)業(yè)者窺見 YC 希望他們解決的下一代問題。

RFS 的傳統(tǒng)可以追溯到 2008 年左右。每年 RFS 的變化都預(yù)示著風(fēng)口，很多想法直接來自 YC 內(nèi)部合伙人或創(chuàng)始人的一線觀察。比如 2021 年全是 Web3 和遠(yuǎn)程協(xié)作，2023 年是生成式 AI。

2026 年的清單不僅反映了 YC 的投資興趣，更揭示了他們對(duì)創(chuàng)業(yè)本質(zhì)變革的預(yù)判：AI 已經(jīng)跨越了加速現(xiàn)有工作流的階段，開始轉(zhuǎn)向重構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)。因此，YC 的目光已從傳統(tǒng)軟件擴(kuò)展到金融、政府、工業(yè)、能源和體力勞動(dòng)，這些曾被認(rèn)為對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資來說太慢、監(jiān)管太嚴(yán)或過于復(fù)雜的領(lǐng)域。

產(chǎn)品經(jīng)理的 Cursor：AI 不再只是“搬磚”，而是開始“出謀劃策”

YC 的出發(fā)點(diǎn)非常直白：AI 已經(jīng)讓編寫代碼變得異常簡單，但代碼從來不是構(gòu)建人們想要的產(chǎn)品中最難的部分。

像 Cursor 和Claude Code這樣的工具，在目標(biāo)明確的情況下，能極大地提升構(gòu)建軟件的效率。但在現(xiàn)實(shí)的商業(yè)世界里，最難的其實(shí)不是怎么把東西造出來，而是搞清楚到底該造什么。很多公司折騰了半年，最后發(fā)現(xiàn)做出的功能根本沒人用，這才是最大的浪費(fèi)。

YC 認(rèn)為，這種方式現(xiàn)在已經(jīng)過時(shí)了。

他們提出要做一個(gè)“產(chǎn)品管理領(lǐng)域的 Cursor”。用戶上傳客戶訪談?dòng)涗浐彤a(chǎn)品使用數(shù)據(jù)，問一個(gè)簡單的問題，比如“我們下一步該建什么？”系統(tǒng)給出的不僅僅是一個(gè)頭腦風(fēng)暴，它會(huì)輸出一個(gè)真實(shí)的功能大綱，并基于客戶反饋清晰地解釋為什么這個(gè)功能很重要。

AI 原生對(duì)沖基金：讓 AI 像巴菲特一樣思考，像機(jī)器人一樣執(zhí)行

這件事的本質(zhì)是把金融行業(yè)的“決策大腦”徹底換成 AI。

但現(xiàn)在的量化基金有一個(gè)瓶頸：雖然電腦算得快，但點(diǎn)子還得由人來出。通常是人類研究員先發(fā)現(xiàn)一個(gè)市場(chǎng)規(guī)律，然后寫成代碼讓電腦去執(zhí)行。人類的精力是有限的，能處理的信息量也有天花板。

“AI 原生對(duì)沖基金”想做的，是把發(fā)現(xiàn)規(guī)律和制定策略的過程也全權(quán)交給 AI。現(xiàn)在的頂級(jí)傳統(tǒng)基金其實(shí)非常保守，機(jī)構(gòu)內(nèi)部不僅有老舊的交易系統(tǒng)，還有極其嚴(yán)苛的合規(guī)流程，甚至研究員想用個(gè) ChatGPT 都要層層審批。

YC 認(rèn)為，這種缺陷創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。

這種模式追求的是由自主算法生成的超額收益，而非對(duì)人類已有策略的優(yōu)化，其目標(biāo)是建立具備完全自主進(jìn)化能力的金融系統(tǒng)。

AI 原生代辦機(jī)構(gòu)：把按人頭計(jì)費(fèi)變成按成品收費(fèi)

傳統(tǒng)咨詢、設(shè)計(jì)及法律服務(wù)代理機(jī)構(gòu)受限于“按人頭計(jì)費(fèi)”的商業(yè)模式，存在毛利低、擴(kuò)張難、交付周期長等問題。因?yàn)樗鼈儽举|(zhì)上是在“賣命”。如果你想多賺一倍的錢，通常就得雇多一倍的人。因?yàn)槿耸钟邢?，工作進(jìn)度慢、毛利低，還得天天跟客戶扯皮工時(shí)，這種商業(yè)模式極難做大。

AI 打破了這個(gè)等式。

YC 的見解是，與其賣軟件給客戶幫他們干活，不如你自己使用軟件，直接把成品賣給客戶，價(jià)格甚至可以提高 100 倍。

在每個(gè)案例中，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)都發(fā)生了變化。這些公司不再表現(xiàn)得像傳統(tǒng)的代辦機(jī)構(gòu)。它們開始看起來像恰好銷售服務(wù)的軟件公司，擁有可重復(fù)的流程、AI 驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)以及高得多的利潤率。

這就是服務(wù)業(yè)的軟件化。未來的代辦機(jī)構(gòu)不再需要整層樓的員工，而是由少數(shù)核心專家?guī)е蝗?AI 智能體在工作。它們的規(guī)模不再受限于員工人數(shù)，而是取決于 AI 的算力。這種公司將擁有與軟件公司一樣極高的利潤率，并且能像滾雪球一樣，迅速吞掉那些還在靠人工慢吞吞干活的傳統(tǒng)市場(chǎng)。

穩(wěn)定幣金融服務(wù)：既要銀行的穩(wěn)又要比特幣的快

過去，金融世界被劃分為兩個(gè)陣營：一邊是傳統(tǒng)的銀行系統(tǒng)，雖然安全合規(guī)，但轉(zhuǎn)賬慢、手續(xù)費(fèi)高、收益率低得可憐；另一邊是加密貨幣世界，雖然收益高、速度快，但缺乏監(jiān)管，普通人根本不敢碰。

而隨著《GENIUS》和《CLARITY》等法案的落地，穩(wěn)定幣已具備在合規(guī)框架內(nèi)運(yùn)行的法律基礎(chǔ)。穩(wěn)定幣既有比特幣那種瞬間轉(zhuǎn)賬、全球無阻的超能力，又有像銀行存款一樣的價(jià)格穩(wěn)定。

YC 認(rèn)為這開啟了一整類此前無法存在的金融服務(wù)。一方面，你擁有感覺安全但收益有限的受監(jiān)管金融產(chǎn)品；另一方面，非受監(jiān)管的加密產(chǎn)品承諾高回報(bào)但帶有真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。穩(wěn)定幣現(xiàn)在坐在這兩個(gè)世界之間，為結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)的服務(wù)創(chuàng)造了空間。

這可能意味著建立在穩(wěn)定幣之上的生息賬戶、獲取代幣化的現(xiàn)實(shí)世界資產(chǎn)，或者是能夠讓資金跨越國界移動(dòng)得更快、更便宜且不違反合規(guī)界限的基礎(chǔ)設(shè)施。穩(wěn)定幣可以彌合差距，而不是強(qiáng)迫企業(yè)和個(gè)人在安全和機(jī)會(huì)之間做選擇。

YC 相信下一波金融科技不會(huì)來自花哨的消費(fèi)者 App，而將來自讓資本更高效、合規(guī)且全球可達(dá)的沉靜基礎(chǔ)設(shè)施，以穩(wěn)定幣作為連接紐帶。

政務(wù) AI 化：終結(jié)紙質(zhì)辦公，讓政府像互聯(lián)網(wǎng)公司一樣快

在第一波 AI 浪潮里，普通人和企業(yè)已經(jīng)用上了各種 AI 工具，填表、寫申請(qǐng)書的速度快得驚人。但尷尬的是，這些飛速生成的申請(qǐng)?zhí)峤簧先ズ?，卻掉進(jìn)了政府辦公樓的“黑洞”里：那里的工作人員可能還在手敲錄入、打印紙張、蓋章流轉(zhuǎn)。一邊是 AI 時(shí)代的極速，一邊是 20 世紀(jì)的慢節(jié)奏，這種錯(cuò)位讓政務(wù)窗口堆積如山。

“政務(wù) AI 化”要做的，就是把這種不對(duì)稱的效率補(bǔ)齊。如果構(gòu)建得當(dāng)，這些工具不僅能防止崩潰，還能讓公共服務(wù)變得更具成本效益和響應(yīng)力。

YC 指向了愛沙尼亞等地，作為數(shù)字政府可以運(yùn)作的早期證據(jù)。但這些例子仍然是孤立的。機(jī)遇在于采用這種模式并將其擴(kuò)展到仍依賴碎片化系統(tǒng)和手動(dòng)工作流的司法管轄區(qū)。

YC 特別提到，這類創(chuàng)業(yè)是勇敢者的游戲。因?yàn)橘u產(chǎn)品給政府極其困難，流程繁瑣、周期長。但這個(gè)賽道有個(gè)巨大的誘惑：政府是一個(gè)超級(jí)大客戶，而且一旦他們開始依賴你的系統(tǒng)，就絕對(duì)不會(huì)輕易更換，合同金額往往大得驚人，穩(wěn)定性極強(qiáng)。

這就是數(shù)字政務(wù)的全球競賽。誰能開發(fā)出讓政府既覺得安全合規(guī)、又能極大提升辦事效率的 AI 工具，誰就掌握了一門極其穩(wěn)固、且利國利民的長期生意。

現(xiàn)代金屬加工廠：給笨重的重工業(yè)裝上“數(shù)字引擎”

這件事的本質(zhì)是用互聯(lián)網(wǎng)公司的效率去降維打擊傳統(tǒng)的金屬加工廠。

很多人覺得美國工廠不行是因?yàn)楣と斯べY太高，但其實(shí)更大的問題在于操作系統(tǒng)的落后。現(xiàn)在的美國金屬加工廠，很多還在用幾十年前的土辦法管理：你想買一批鋁材，居然要等半年（8 到 30 周）才能交貨。這不是因?yàn)闆]活干，而是因?yàn)楣S的系統(tǒng)極其僵化。它們只管大批量生產(chǎn)，一旦你想改個(gè)規(guī)格或者插個(gè)單，整個(gè)系統(tǒng)就亂套了。

YC 認(rèn)為，現(xiàn)在的軟件和能源技術(shù)已經(jīng)足夠成熟，可以重新構(gòu)思整個(gè)系統(tǒng)。

該方向主張通過 AI 驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)調(diào)度規(guī)劃、實(shí)時(shí)制造執(zhí)行系統(tǒng)以及現(xiàn)代化的能源管理（如現(xiàn)場(chǎng)微網(wǎng)發(fā)電），重構(gòu)整個(gè)加工廠的運(yùn)營邏輯。

通過將資深操作員的隱性經(jīng)驗(yàn)算法化，該模式能顯著降低換產(chǎn)停機(jī)時(shí)間和物料浪費(fèi)，在勞動(dòng)力萎縮的背景下，實(shí)現(xiàn)高精度、短交期的本地化生產(chǎn)，將金屬加工這一傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)型為由軟件驅(qū)動(dòng)的高利潤制造業(yè)

體力勞動(dòng)的 AI 導(dǎo)航：給工人裝上“技能插件”

在《黑客帝國》中，尼奧在腦后插上一根電纜，醒來后平靜地說：“我會(huì)功夫了?！盰C 相信體力勞動(dòng)正通過實(shí)時(shí) AI 導(dǎo)航變得驚人地接近這種狀態(tài)。

比如，一個(gè)從未修過飛機(jī)的學(xué)徒，戴上智能眼鏡，AI 就能通過攝像頭同步看到他眼前的零件。AI 會(huì)直接在屏幕上圈出那個(gè)壞掉的螺絲，并在耳邊低聲說：“用 3/8 英寸的扳手?jǐn)Q開它，往左轉(zhuǎn)?！边@意味著，原本需要幾年培訓(xùn)才能上崗的高級(jí)技工活，現(xiàn)在普通人戴上設(shè)備就能干。

YC 解釋了為什么這在現(xiàn)在突然可行。三股力量交匯了：首先，多模態(tài)模型跨越了可以可靠地感知現(xiàn)實(shí)環(huán)境并進(jìn)行推理的門檻；硬件已經(jīng)大規(guī)模存在，智能手機(jī)、耳機(jī)和智能眼鏡；第三，技能人才短缺已使其成為經(jīng)濟(jì)上的必然，而非新奇事物，這有潛力為數(shù)百萬人創(chuàng)造更高薪的工作。

YC 相信，AI 最深遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)影響可能不是來自取代工作，而是來自壓縮物理世界的技能和培訓(xùn)周期，將勞動(dòng)力短缺轉(zhuǎn)化為機(jī)遇而非約束。

大空間模型：讓 AI 擁有“空間感”

現(xiàn)在的 AI 就像一個(gè)博學(xué)但沒出過門的盲人。它讀過全世界的書，能跟你聊宇宙爆炸，但如果你讓它在 3D 軟件里把一個(gè)零件翻轉(zhuǎn) 90 度并插進(jìn)另一個(gè)槽位，它就容易抓瞎。

這種模型不僅是描述世界，它們可以對(duì)世界進(jìn)行推理。它們可以設(shè)計(jì)現(xiàn)實(shí)世界的物體，理解物理環(huán)境，并以今天系統(tǒng)根本無法做到的方式操縱空間關(guān)系。YC 明確了賭注：成功者不會(huì)只是建立另一個(gè)應(yīng)用層，而是將定義下一代 AI 基礎(chǔ)模型，規(guī)?？氨?OpenAI 或 Anthropic。

YC 相信 AI 的下一個(gè)真正飛躍不會(huì)來自更好的提示詞或更大的語言模型，而將來自能夠?qū)ξ锢硎澜绫旧磉M(jìn)行推理系統(tǒng)，將空間、結(jié)構(gòu)和幾何變?yōu)樵悄埽鞘潞蟮难a(bǔ)丁。

政府反欺詐基建：基于 AI 的大規(guī)模資產(chǎn)回收系統(tǒng)

政府是地球上最大的客戶，每年支出數(shù)萬億美元。它也因欺詐損失了驚人的數(shù)額，光是美國的醫(yī)保系統(tǒng)，每年因?yàn)樘摷偕陥?bào)、亂收醫(yī)藥費(fèi)而損失的錢就有幾百億。

追回這些錢最有效的工具之一已經(jīng)存在：根據(jù)《虛假陳述法案》的“檢舉”條款，私人公民可以代表政府對(duì)欺詐公共計(jì)劃的公司提起訴訟。如果案件成功，舉報(bào)者將獲得追回資金的一定比例。

YC 則認(rèn)為，現(xiàn)在可以利用 AI 技術(shù)去幫國家討債，然后按比例分提成。

“政府反欺詐基建”就是要用 AI 把這個(gè)過程縮短到幾天。我們需要一個(gè)超級(jí)智能系統(tǒng)，能自動(dòng)解析海量的爛賬、追蹤背后復(fù)雜的空殼公司關(guān)系，并直接輸出一份嚴(yán)絲合縫的起訴書。只要你能幫政府把這些流失的萬億巨款追回來 10%，這不僅是一門極其賺錢的硬核生意，更是用技術(shù)手段在清理社會(huì)毒瘤。

但創(chuàng)始人背景至關(guān)重要。YC 明確表示，強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)包含至少一位經(jīng)歷過這個(gè)問題的創(chuàng)始人，前 FCA 律師、合規(guī)負(fù)責(zé)人或?qū)徲?jì)師。

讓 LLM 訓(xùn)練變簡單：民主化模型開發(fā)

目前的模型訓(xùn)練流程雖然處于技術(shù)前沿，但其底層工具鏈卻極其低效且不穩(wěn)定。即便是資深的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，在實(shí)際訓(xùn)練擴(kuò)散模型或大語言模型時(shí)，仍需耗費(fèi)大量精力去處理不兼容的 SDK、頻繁宕機(jī)的 GPU 算力實(shí)例以及開源工具中隱藏的重大缺陷。這種高度碎片化且易出錯(cuò)的現(xiàn)狀，極大地拉低了 AI 研發(fā)的效率。

這一方向的核心訴求是構(gòu)建一套標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)設(shè)施，將模型訓(xùn)練的復(fù)雜底層邏輯進(jìn)行高度抽象。

具體而言，它需要解決三個(gè)核心層面的問題：首先，提供能夠屏蔽底層硬件與環(huán)境配置復(fù)雜性的 API，讓開發(fā)者只需關(guān)注模型本身；建立能夠高效管理、檢索和可視化存儲(chǔ) PB 級(jí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)庫；最后，打造專為機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)設(shè)計(jì)的集成開發(fā)環(huán)境，以替代目前拼湊而成的通用軟件工具。

隨著行業(yè)趨勢(shì)從“訓(xùn)練通用大模型”轉(zhuǎn)向“垂直領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ汀钡奈⒄{(diào)與精煉，模型開發(fā)的門檻必須大幅降低。這些工具將不僅是輔助插件，而是會(huì)進(jìn)化為未來軟件開發(fā)的底層基石。誰能率先交付穩(wěn)定、簡潔且高效的訓(xùn)練全鏈路產(chǎn)品，誰就能掌握 AI 原生應(yīng)用時(shí)代的開發(fā)定義權(quán)。

綜合來看，YC 2026 年給出的創(chuàng)業(yè)方向并非為了追逐潮流，而是為了重建根基。從產(chǎn)品的構(gòu)思方式，到資金的流動(dòng)方式，再到政府的運(yùn)作方式以及體力勞動(dòng)的完成方式，YC 正在發(fā)出信號(hào)：最大的機(jī)遇現(xiàn)在存在于智能與現(xiàn)實(shí)世界約束交匯的地方。