除了寫編碼,AI正在重新塑造這十個被忽略的音軌的世界

作者 :出海到孵化器

企業的規矩已經完全改變了。

在Y Combinator(YC)最新發表的2026 Spring & ldquo; & rdquo; (RFS)中, 我們看到一個清晰的訊號, 今天的創辦企業可以以更快、更低的成本, 挑戰曾被認為為 & ldquo; 不可震撼的 ” 的地區。

這一次, 共青團不仅注重軟體, 如果上一波AI是關於 & ldquo; 產生內容 ” 那么下一波是關於 & ldquo; 解決複雜的問題 ” 以及 “ 重塑物理世界 ” 的。

共青團正在密切監視和渴望投資的十個核心軌道。

1. "產品管理員指南"

在過去的幾年裡, Cursor 和 Claude Code 等工具 已經完全改變了編碼的方式。 寫作密碼是找出 &rdquao 應該是什麼的手段。

目前, 產品發現的流程仍在 & ldquo; 石器時代 & rdquo; 我們依靠零散的使用者訪問、 難以考量的市場回應以及許多Jira工作表。 此流程高度手工化。

市場急需AI主系統, 想像一下一個工具可以上傳所有客戶訪問記錄和產品使用的資料, 然后問它: & ldquo; 我們下一步要做什麼? rdquo; (R);

而不是給你一個模糊的建議, 它會匯出一個完整的功能性概要 并藉由特定的客戶回應來做決定。 它甚至可以直接產生UI原型,調整數據模型,并解析AI編碼代理公司的具体發展工作。

因為AI逐渐接管特定密碼, 我們需要一個超級工具來通過 &ldquao; &rdquao; 到 &ldquao; 產品定義 &rdquao; 關閉環路 。

2. 下一代AI土著对冲基金

在1980年代, 少數基金開始試圖用電腦分析市場, 數量交易已設定 。 如果你沒意識到我們正處於一個相似的轉折點 你可能會錯過下一個文艺复兴科技或布里奇沃特。

這一波機會並非是將AI & eldquo; 外部 & rdquo; 引入現有的基金策略。

雖然现存的數量巨人有巨大的資源, 未來的對冲基金將由一群AI智能與mdash; & mdash;他們能像人資交易商一樣,每天24小時梳理10K的财务报表,監控金融通訊會,分析證监會的文件和交易與分析家的看法。

阿爾法真正的收益將屬於新玩家。

3. 服務公司的軟體轉換(AI-Native Corporation)

所有代理商, 設計公司, 廣告公司, 和公司, 因為他們出售 & ldquao; 頭版 &rdquao; 且盈利率低。

AI打破了這個結。

新一代的代理商將不再向客戶出售軟體工具,而是使用AI工具产生100倍效率更高的結果,然后直接出售最终產品. 這意味著:

• 設計者在簽約前可以使用AI。

• 廣告公司不需要昂贵的野外拍攝。

• 律所可以在幾分鐘內完成 複雜的法律文书的起草。

未來服務公司將更像是軟體公司。

4. 稳定的金融服務

但上面的服務仍是一片廢墟。 在GENIUS和Clarity等法案的進步下, 穩定的貨幣正處於DeFi(分散金融)和TradFi(傳統金融)的交叉路口。

這是個巨大的管理套利和創意窗口。

目前使用者常常在 & ldquo; &rdquo(符合但回报率低的傳統金融產品)和 “ 高產但高風險加密的貨幣 ” 及其他之間做出單選問題。 市場需要一種中間形式:以穩定的货币为基础的新金融服務。

無論是提供更高收益的储蓄帳戶、货币化的真實世界資產(RWA), 還是更有效的跨境支付基礎。

5. 重造舊工業系統: 新金屬磨坊

當人們談論 & ldquo; 美國再工業化與rdquo; 他們往往以勞動為代价。

例如在美國,8到30周的送貨周期是正常的. 這不是因為工人懶惰, 這些老式植物在追求 & ldquo; 吨位 ” 和 “ 利用率 &rdquo 中犧牲了速度和灵活性 。 工廠也常缺乏現代能源管理方案。

重建的機會已成熟。

使用AI驱动的製作計劃、即時製造實施系統(MES)和現代自動技術, 這不僅是為了讓工廠運作更快, 這是重建工業基地的關鍵。

6. 政府法

企業和个人可以以惊人的速度填表, 許多數位應用程式最後被送到政府後台。

政府當局急需一個AI工具, 雖然愛沙尼亞等國家已經展示了 & ldquo;數位政府 &rdquo的原型。

軟體出售給政府實際上是很難吃到的骨頭, 這不只是一個商業機會。

7. 工 作 物理的实时 AI 導師

記得 尼歐在黑客帝國放管子學功夫? Real-life & ldquo; 技術注入 ” 即將到來。

而不是整天討論AI會用白領工作取代什麼, 在現場服務、製造、醫療、AI方面。

想像一下有智慧眼鏡的工人正在修復設備, AI透過攝像機看到阀門, rdquo; (R);

多模式模型的成熟,智能硬件(手機、耳機、眼鏡)的繁衍,以及熟练勞工的短缺,都引發了這巨大的需求。 無論是對現有企業的訓練系統, 或建立全新的 & ldquo; 超級藍領 & rdquo; 以及勞工平台。

8. 打破語言限制的大空間模型

大語言模型(LLM)促發AI的爆發, AAI必須了解物理世界與太空關係。

目前人工智能在處理几何、3D结构、物理自轉等太空任務方面仍然笨拙。 這限制了他們與物理世界的互動能力。

我們正在尋找一個能建立大太空推理模型的團隊 這些模型不應該把几何學當作語言的附属物, 誰能讓AI真正理解並設計物理結構。

9. 政府小猎人

政府是全球最大買家, 每年花數萬亿美元, 光是美國的醫療保險 每年就因為付款不公而損失數百億美元。

虚假的要求 美國法案允許私人公民代表政府控告舞弊公司,并取得回收资金的一部分。 但目前的程序極為原始:吹哨人提供線索到公司。

我們需要特制的智能系統 這可不是簡單的儀表板 是一位AI探員。

如果你能更快地恢復舞弊, 你不仅可以建立一个巨大的商業帝國。

使 LLMS 容易列車

雖然AI很熱情。

開發者每天都在與破碎的 SDK 爭吵, 花了數小時去調试剛破碎的 GPU 的例子, 或是在開源工具中找到致命的bug 。 更別提處理TB級數據的噩夢。

我們需要:

• 完全抽象的訓練流程 API 。

• 大型數據集的數據庫很容易管理。

• 設計機器學習研究的發展環境。

這些基礎將成為未來軟體發展的基石。