SELAIN MENULIS KODE, AI MEMBENTUK KEMBALI DUNIA PADA 10 TREK YANG DIABAIKAN

Aturan kewirausahaan telah berubah sepenuhnya。

Di Combinator Y (YC) 's rilis terbaru, 2026 Spring & ldquo; & rdquo; (RFS), kita melihat sebuah sinyal yang jelas bahwa AI bukan lagi sebuah istilah pemasaran belaka, melainkan logika dasar membangun generasi raksasa berikutnya. Start- up hari ini dapat menantang daerah yang pernah dianggap sebagai & ldquo; unshockable & rdquo; dengan biaya yang lebih cepat dan lebih rendah。

Kali ini, YC tidak hanya berfokus pada perangkat lunak tapi juga pada sistem industri, dasar keuangan struktur dan pemerintahan. Jika gelombang AI sebelumnya adalah tentang & ldquo; menghasilkan konten dan rdquo; maka gelombang berikutnya akan menjadi sekitar & ldquo; memecahkan isu kompleks & rdquo; dan & ldquo; membentuk kembali dunia fisik & rdquo。

BERIKUT ADALAH 10 TREK INTI BAHWA YC ADALAH MENONTON ERAT DAN BERSEMANGAT UNTUK BERINVESTASI。

1. "Kursor untuk Manajer Produk"

Selama beberapa tahun terakhir, alat-alat seperti Cursor dan Claude Code telah benar-benar mengubah cara kode ditulis. Tapi boom ini menyembunyikan pertanyaan yang lebih mendasar: kode tulis adalah alat untuk mencari tahu apa yang harus & rdquao; itu adalah inti。

Saat ini, proses penemuan produk masih dalam & ldquo; Zaman Batu & rdquo; kami mengandalkan wawancara pengguna terpecah-belah, umpan balik pasar yang sulit untuk memenuhi syarat dan banyak lembar kerja Jira. Proses ini sangat manual dan penuh kesalahan。

Pasar membutuhkan sistem primer AI yang mendukung manajer produk seperti program tambahan Cursor. Bayangkan sebuah alat yang mengunggah semua catatan wawancara klien dan data yang digunakan untuk produk, dan kemudian bertanya: & ldquo; apa yang kita lakukan selanjutnya? & rdquo;

Daripada memberikan proposal samar-samar, itu akan mengekspor outline fungsional lengkap dan membenarkan keputusan-membuat melalui umpan balik klien tertentu. Untuk melangkah lebih jauh, itu bahkan dapat secara langsung menghasilkan prototipe UI, menyesuaikan model data, dan menguraikan tugas-tugas pengembangan khusus ke Agen Kode AI。

Sebagaimana AI secara bertahap mengambil alih kode spesifik, & ldquo; mendefinisikan produk dan rdquo; kemampuan akan menjadi lebih penting dari sebelumnya. Kita memerlukan alat super untuk melewati & ldquao; & rdquao; ke & ldquao; definisi produk & rdquao; loop tertutup。

2, generasi berikutnya, sumber dana AI Native

Pada tahun 1980-an, ketika beberapa dana mulai mencoba menganalisis pasar dengan komputer, Wall Street merusaknya. Transaksi yang telah diantisipasi sekarang telah dijebak. Jika Anda tidak menyadari bahwa kita berada di titik balik yang sama, Anda mungkin kehilangan Renaisans berikutnya Technologies atau Bridgewater。

Ini gelombang peluang bukan tentang menempatkan Al & ldquo; luar & rdquo; untuk strategi dana yang ada, tetapi tentang membangun Al asli strategi investasi dari awal。

Sementara raksasa kuantitatif yang ada memiliki sumber daya yang sangat besar, mereka bergerak terlalu lambat dalam permainan kepatuhan dan inovasi. Dana hedge masa depan akan didorong oleh sekelompok AI smarts & mdash; & mdash; mereka akan mampu, seperti pedagang manusia, untuk mengompas 10K laporan keuangan 24 jam sehari, memonitor telekonferensi keuangan, menganalisis dokumen SEC dan perdagangan dengan pandangan analis。

Di daerah ini, kembalinya Alpha sebenarnya akan menjadi milik pemain baru yang berani membiarkan AI mengambil alih keputusan investasi secara mendalam。

3. Transformasi perangkat lunak dari perusahaan layanan (Perusahaan Al- Native)

Selama ini, semua agen -- perusahaan desain, perusahaan periklanan, dan perusahaan -- telah menghadapi jalan buntu: sulit untuk skala. Karena mereka menjual & ldquao; masa depan & rdquao; dan memiliki keuntungan yang rendah dan harus bergantung pada perekrutan untuk pertumbuhan。

AI ADALAH MELANGGAR SIMPUL INI。

SEBUAH GENERASI BARU AGEN TIDAK AKAN LAGI MENJUAL PERANGKAT LUNAK KEPADA KLIEN, TETAPI AKAN MENGGUNAKAN ALAT AI UNTUK MENGHASILKAN 100 KALI LEBIH EFISIEN HASIL DAN KEMUDIAN MENJUAL PRODUK AKHIR SECARA LANGSUNG. INI BERARTI:

DESAINER DAPAT MENGGUNAKAN AI SEBELUM MENANDATANGANI KONTRAK UNTUK MENGHASILKAN SELURUH PAKET PENYESUAIAN YANG DAPAT DIGUNAKAN MELAWAN PESAING TRADISIONAL。
PERUSAHAAN IKLAN TIDAK PERLU LAPANGAN FILM MAHAL UNTUK MENGHASILKAN IKLAN VIDEO BERBASIS AL。
Sebuah firma hukum dapat menyelesaikan penyusunan instrumen hukum kompleks dalam beberapa menit daripada minggu。

Perusahaan jasa masa depan akan lebih seperti perusahaan perangkat lunak dalam model bisnis mereka: kepemilikan tinggi perusahaan perangkat lunak Maori dan skalabilitas tak terbatas。

Layanan keuangan Stablecoin

The Stablecoins dengan cepat menjadi infrastruktur kritis untuk keuangan global, tetapi layanan di atas mereka tetap gurun. Dengan kemajuan tagihan seperti GENIUS dan Kejelasan, mata uang stabilisasi berada di persimpangan jalan DeFi (desentralisasi keuangan) dan TradFi (keuangan tradisional)。

Ini adalah arbitrase regulasi besar dan jendela inovasi。

Saat ini, pengguna sering membuat masalah pilihan tunggal antara & ldquo; & rdquo, sebuah produk keuangan tradisional yang compliant tetapi memiliki keuntungan rendah; dan & ldquo; tinggi; hasil tapi tinggi-risiko mata uang terenkripsi & rdquo; dan lainnya. Pasar membutuhkan bentuk menengah: layanan keuangan baru berdasarkan pada mata uang yang stabil yang baik patuh dan memiliki keuntungan dari DeFi。

APAKAH ITU REKENING TABUNGAN YANG MENYEDIAKAN KEUNTUNGAN YANG LEBIH TINGGI, ASET DUNIA NYATA (RWA) YANG MENGHASILKAN, ATAU INFRASTRUKTUR PEMBAYARAN PERBATASAN YANG LEBIH EFISIEN, INI ADALAH WAKTU TERBAIK UNTUK MENGHUBUNGKAN DUA DUNIA PARALEL。

5. Menciptakan kembali sistem industri lama: Modern Metal Mills

ketika orang berbicara tentang & ldquo; us re-industrialisasi dan rdquo; mereka cenderung menatap biaya kerja sementara mengabaikan gajah di sebuah ruangan: desain sistem industri tradisional sangat tidak efisien。

di amerika serikat, misalnya, siklus pengiriman 8 sampai 30 minggu adalah normal. ini bukan karena pekerja malas, tetapi karena seluruh sistem manajemen produksi dirancang puluhan tahun yang lalu. tanaman-tanaman tua ini telah mengorbankan kecepatan dan fleksibel dalam mengejar & ldquo; tonnage & rdquo; dan & ldquo; utilisasi & rdquo. selain itu, konsumsi energi tinggi adalah masalah besar, dan pabrik-pabrik seringkali kekurangan program manajemen energi modern。

Kesempatan untuk membangun kembali telah dewasa。

MENGGUNAKAN RANCANGAN PRODUKSI YANG DIKENDALIKAN, SISTEM IMPLEMENTASI MANUFAKTUR WAKTU DAN TEKNOLOGI OTOMATIS MODERN, KITA DAPAT MENGURANGI SIKLUS PENGIRIMAN DAN MENINGKATKAN PROFITABILITAS. INI BUKAN HANYA UNTUK MEMBUAT PABRIK BERJALAN LEBIH CEPAT, TETAPI UNTUK MEMBUAT PRODUKSI LOGAM ADAT LEBIH MURAH, LEBIH FLEKSIBEL DAN LEBIH MENGUNTUNGKAN MELALUI PROSES PRODUKSI YANG DITENTUKAN DENGAN LEMBUT. INI ADALAH ELEMEN KUNCI DALAM MEMBANGUN KEMBALI DASAR INDUSTRI。

6 AI untuk Pemerintah

GELOMBANG PERTAMA AI TELAH MEMUNGKINKAN BAGI BISNIS DAN INDIVIDU UNTUK MENGISI FORMULIR DENGAN TINGKAT YANG MENGKHAWATIRKAN, TAPI EFISIENSI INI BERHENTI KETIKA MEREKA BERTEMU DEPARTEMEN PEMERINTAH. SEJUMLAH BESAR APLIKASI DIGITAL AKHIRNYA DIBERIKAN KEPADA KANTOR PEMERINTAH YANG HARUS DICETAK SECARA MANUAL DAN DIPROSES SECARA MANUAL。

Sektor pemerintah sangat membutuhkan alat AI untuk mengatasi banjir data yang akan datang. Meskipun negara-negara seperti Estonia telah menunjukkan prototipe dari & ldquo; pemerintahan digital dan rdquo; logika ini perlu direplikasi ke seluruh dunia。

Penjualan perangkat lunak kepada pemerintah memang sulit untuk dimakan tulang, tapi pengembalian sama kuat: sekali Anda mengambil pelanggan pertama Anda, sering berarti tingkat tinggi viskositas pelanggan dan potensi besar untuk ekspansi. Ini bukan hanya kesempatan bisnis, tetapi juga kebaikan publik untuk meningkatkan efisiensi fungsi masyarakat。

7. Real- time AI mentor untuk fisika

Ingat ketika Neo menempatkan tabung di kerajaan hacker untuk belajar kung fu? Real- life & ldquo; keterampilan injeksi & rdquo; akan datang, pembawa tidak antarmuka otak, tetapi real-time panduan AI。

Alih-alih berbicara sepanjang hari tentang apa Al akan menggantikan dengan pekerjaan kerah putih, mari kita lihat bagaimana memberdayakan pekerjaan kerah biru. Dalam bidang layanan on-site, manufaktur, perawatan medis, AI, walaupun tidak langsung & ldquo; hands-on & rdquo; tetapi dapat & ldquo; lihat & rdquo; dan & ldquo; pikirkan & rdquo。

Bayangkan bahwa pekerja dengan kacamata pintar sedang memperbaiki peralatan, dan AI melihat katup melalui kamera, dan berkata di telinganya: & ldquo; menutup katup merah, dengan kunci pas 3 / 8 inci, bagian itu dipakai dan perlu diganti. & rdquo;

kedewasaan model multi- modular, proliferasi perangkat keras cerdas (ponsel, headphone, kacamata) dan kekurangan tenaga kerja terampil telah memicu permintaan besar ini. apakah itu adalah sistem pelatihan untuk perusahaan yang ada atau penciptaan dari & ldquo yang sama sekali baru; kerah super biru & rdquo; dan platform buruh, ada imajinasi yang sangat besar。

8. Model luar angkasa besar yang membatasi keterbatasan bahasa

Model Bahasa Besar (LLM) mempromosikan wabah AI, tapi kebijaksanaan mereka terbatas pada & ldquo; bahasa & rdquo; dan dapat digambarkan. Untuk mencapai kecerdasan buatan universal (AGI), AI harus memahami dunia fisik dan hubungan ruang angkasa。

AI SAAT INI TETAP CANGGUNG DALAM BERURUSAN DENGAN MISI RUANG ANGKASA SEPERTI GEOMETRI, STRUKTUR 3D, ROTASI FISIK, DLL. INI MEMBATASI KEMAMPUAN MEREKA UNTUK BERINTERAKSI DENGAN DUNIA FISIK。

Kami sedang mencari sebuah tim yang dapat membangun besar ruang alasan model. Model tersebut seharusnya tidak memperlakukan geometri sebagai aksesori dalam bahasa, melainkan sebagai prinsip utama. Siapapun yang bisa membuat AI benar-benar mengerti dan merancang struktur fisik memiliki kesempatan untuk membangun model yayasan berikutnya di tingkat OpenAI。

9. Infra untuk Pemerintah Frad Pemburu

Pemerintah adalah pembeli terbesar di dunia, menghabiskan triliunan dolar per tahun, sementara kehilangan banyak dari penipuan. Asuransi kesehatan di Amerika Serikat saja kehilangan puluhan miliar dolar per tahun karena pembayaran yang tidak tepat。

Klaim Palsu Tindakan Amerika Serikat memungkinkan warga negara swasta untuk menuntut perusahaan penipuan atas nama Pemerintah dan mendapatkan bagian dari dana pulih. Ini adalah salah satu cara yang paling efektif untuk memerangi penipuan, tapi proses saat ini sangat primitif: whistleblower memberikan petunjuk ke perusahaan, yang menghabiskan beberapa tahun untuk memproses dokumen。

KITA PERLU SISTEM CERDAS KHUSUS DIRANCANG UNTUK ITU. INI BUKAN DASHBOARD SEDERHANA. INI ADALAH DETEKTIF AI YANG SECARA OTOMATIS DAPAT MENGURAIKAN SEBUAH PDF YANG BINGUNG, JEJAK STRUKTUR SHELL KOMPLEKS, DAN PAKET TERSEBAR BUKTI KE DOKUMEN YANG DAPAT DITINDAKLANJUTI。

Jika Anda dapat membuat pemulihan penipuan 10 kali lebih cepat, Anda tidak hanya dapat membangun sebuah kerajaan komersial besar, tetapi juga menghemat miliaran dolar untuk pembayar pajak。

Membuat LLM Mudah untuk Kereta

MESKIPUN PANAS DALAM AI, PENGALAMAN PELATIHAN MODEL BESAR TETAP MENGERIKAN。

Pengembang berjuang dengan SDK yang rusak setiap hari, menghabiskan berjam-jam untuk mendebugging contoh GPU yang baru saja rusak, atau menemukan bug fatal di perangkat open source. Belum lagi mimpi buruk memproses data TB-level。

Sama seperti era komputasi awan yang diproduksi Dadadog dan Snowflake, era AI membutuhkan lebih baik & ldquo; sekop & rdquo; Kita perlu:

TOTAL ABSTRAK DARI PROSES PELATIHAN API。
Database set mega- data dapat dengan mudah dikelola。
Lingkungan pembangunan didedikasikan untuk mesin belajar desain penelitian。

Sebagai & ldquo; post- training & rdquo; Post- training dan model spesialisasi menjadi semakin penting, infrastruktur ini akan menjadi landasan dari pengembangan perangkat lunak masa depan。