Y Combinator帶著2024年最值得關(guān)注的20個創(chuàng)業(yè)方向來了
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Y Combinator (YC)在本月發(fā)布了2024年創(chuàng)業(yè)者值得關(guān)注的20個方向?！皠?chuàng)業(yè)公司征集請求”（Requests for Startups）是YC堅持十多年的一個項目，是YC基于對市場趨勢、技術(shù)發(fā)展和全球環(huán)境的理解和判斷，盤點出每年值得全球創(chuàng)業(yè)者關(guān)注并探索的領(lǐng)域，進而促進對社會有重大影響的技術(shù)革新。HKXF團隊翻譯了這篇具前瞻性的文章，希望能給創(chuàng)業(yè)者帶來啟發(fā)。
01.
將機器學(xué)習(xí)運用于機器人技術(shù)
YC認為，機器人技術(shù)尚未迎來 GPT 時刻，但離這個時刻已經(jīng)非常接近。
一直以來，人們都普遍認為機器人是未來，正如科幻小說所描繪的那樣。但這個未來遲遲沒有到來，這是因為前幾代機器人十分昂貴，而且只能在特定環(huán)境中正常運行。隨著基礎(chǔ)模型技術(shù)的快速迭代，開發(fā)具備人類水平的感知力和判斷力的機器人——也就是我們常說的通用機器人，將成為可能。
雖然面向消費者的機器人在科幻小說中占據(jù)重要地位，但YC認為，可以快速落地卻被忽視的實際上是面向企業(yè)的機器人。例如由 Gecko Robotics 開發(fā)，在工業(yè)場景應(yīng)用的檢查機器人；以及由Bear Flag Robotics 為農(nóng)業(yè)場景設(shè)計的自動駕駛拖拉機，這間農(nóng)業(yè)機器人公司已經(jīng)被John Deere（美國農(nóng)業(yè)機械制造商約翰迪爾）收購。
運用機器學(xué)習(xí)來模擬物理世界
02.
許多重要的軟件都是通過使用已知的物理和化學(xué)原理來模擬世界。天氣預(yù)報、用于設(shè)計火箭和飛機的計算流體動力學(xué)，以及預(yù)測分子相互作用的藥物——如今，其中許多功能都是基于對世界的完整物理模擬。這些計算量非常大，因為它們需要求解復(fù)雜的多元數(shù)學(xué)方程。
事實證明，人工智能模型可以解決和預(yù)測此類問題，而無需完全了解物理學(xué)。這大大降低了計算成本，使得預(yù)測可以在較小的計算機上用幾分鐘甚至幾秒內(nèi)完成，而不是在超級計算機上花費幾天乃至數(shù)周的時間。
03.
新的國防科技
國防技術(shù)受限于承包商數(shù)十年的成本加成合同，發(fā)展緩慢、效率低下。
硅谷誕生于20世紀初，最初是美國軍方的研發(fā)區(qū)。早期的硅谷公司主要由美國國防部資助，并通過制造軍用雷達、密碼破譯設(shè)備和原子彈組件在二戰(zhàn)中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。
SpaceX 向世界展示了一家私營航天公司可能比公共資助的聯(lián)合發(fā)射聯(lián)盟更有效。Palantir 和 Anduril 等向美國國防部出售產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)公司同樣以行動表明，國防技術(shù)也是如此。
制造業(yè)自動化
04.
基于機器學(xué)習(xí)的新機器人系統(tǒng)使得制造業(yè)自動化成為可能，這將減少勞動力套利成本。像 SpaceX 和特斯拉這樣的公司已經(jīng)培訓(xùn)了整整一代工程師如何建立一家生產(chǎn)實體產(chǎn)品、同時又像初創(chuàng)公司一樣運營的公司。
YC認為，制造業(yè)應(yīng)該與這些領(lǐng)先的公司合作：例如總部位于美國老工業(yè)中心匹茲堡的Gecko Robotics ，設(shè)計并生產(chǎn)了進行工業(yè)檢查的機器人；又如總部位于休斯頓一家大型工廠的Solugen，用可再生能源生產(chǎn)工業(yè)化學(xué)品，減少了環(huán)境污染。
05.
新太空公司
自 SpaceX 2006 年首次發(fā)射火箭以來，進入太空的成本已下降了 10 倍以上，初創(chuàng)公司現(xiàn)在只需一輪種子輪的融資即可建造和發(fā)射一顆衛(wèi)星。
如果我們正在進入一個全新的未來，進入太空就像坐飛機、坐船、坐火車一樣普遍……這會開啟哪些新業(yè)務(wù)？
建立一家太空公司可能會因為看起來過于雄心勃勃而嚇到創(chuàng)始人，但事實上，建立一間太空公司并不一定比建立一家軟件公司更難。YC 資助了許多太空公司——Astranis、Relativity Space、Stoke 等等，這些公司的成功率并不比YC投資的其他公司低，甚至可能更高。
改善氣候的技術(shù)
06.
如果初創(chuàng)公司提供商業(yè)解決方案來實現(xiàn)社會減碳、脫碳，人類就有很大機會避免災(zāi)難性的氣候變化。YC表示，在氣候技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)將是一個千載難逢的機會，有以下五個領(lǐng)域值得關(guān)注：能源相關(guān)、科學(xué)需求、氣候適應(yīng)、綠色金融科技以及碳核算和碳抵消。
這些領(lǐng)域的建設(shè)蘊藏著巨大的機會：YC估計將會產(chǎn)生 3-10 萬億美元的 EBITDA （稅息折舊及攤銷前利潤）。最近的立法也將顯著加速現(xiàn)有趨勢：10 年內(nèi)，《通脹削減法案》僅在美國就將花費 8000億美元。從這個角度看，它幾乎是2008年900億美元法案的10倍，該法案催生了美國太陽能、電池和電動汽車行業(yè)。
07.
商業(yè)開源公司
開源公司比閉源公司行動得更快。對于開發(fā)者工具來說，開源是吸引開發(fā)者使用的有效方式，這也是初創(chuàng)公司成熟并更快向企業(yè)出售產(chǎn)品的好方法。當(dāng)開源公司成為軟件工程師的首選時，它們就會成功。
技術(shù)型創(chuàng)始人在這里具有強大的優(yōu)勢，因為這類產(chǎn)品更多地依賴于項目的技術(shù)優(yōu)點，而并非強大的銷售策略。對于技術(shù)創(chuàng)始人來說，與像他們一樣的工程師用戶交談會更自然，而且公司可以通過開源社區(qū)獲取反饋，從而實現(xiàn)更快地迭代。YC 已資助超過 150 家開源公司，包括 Gitlab 、Docker、Apollo 、Supabase 等。
空間計算
08.
AR和VR 作為新的個人計算平臺已經(jīng)醞釀了十多年。但直到去年Apple Vision Pro 和 Meta Quest 3 的發(fā)布，人們才距離這個目標(biāo)越來越近。AR和VR 的用戶體驗越來越好，渲染能力越來越強，手眼追蹤也得到了顯著改善——但仍有更長的路要走。
YC希望看到一批新的初創(chuàng)公司在AR和VR 設(shè)備上設(shè)計軟件，除游戲以外，可以設(shè)計出更多用戶體驗友好和用戶界面友好的AR/VR 軟件產(chǎn)品。
09.
全新企業(yè)資源規(guī)劃軟件
隨著規(guī)模的擴大，公司最終會采用一些軟件套件來幫助運營業(yè)務(wù)，這些軟件被稱為“ERP”（企業(yè)資源規(guī)劃軟件），可以將該軟件視為企業(yè)運行的操作系統(tǒng)。
眾所周知，ERP 因成本高昂且不易使用而不受用戶歡迎，但它絕對必要，YC鼓勵初創(chuàng)公司開發(fā)幫助企業(yè)運營的軟件。
理想情況下，這類軟件應(yīng)該極其靈活性以及便于使用。YC十分看好全新的企業(yè)資源規(guī)劃軟件，并預(yù)測將會出現(xiàn)數(shù)十家全新且成功的供應(yīng)商。
基于現(xiàn)有內(nèi)部工具的開發(fā)者工具
10.
如果開發(fā)人員在一家公司工作并取得了一定的成功，他們很可能用過由該公司程序員構(gòu)建的工具或框架，以幫助解決他們特別困難或重復(fù)出現(xiàn)的問題。這些工具往往有有趣的內(nèi)部昵稱，而且大多數(shù)都從未面世。
當(dāng)有抱負的創(chuàng)始人試圖提出新的創(chuàng)業(yè)想法時，他們常常沒有意識到，在之前工作中使用的內(nèi)部工具是獲取靈感的絕佳來源。
YC認為，更多初創(chuàng)公司應(yīng)該受到這類內(nèi)部工具的啟發(fā)。因為如果它對一家公司非常有用，那么它很有可能對其他公司也非常有用。
11.
可解釋人工智能
你會信任人工智能為你進行醫(yī)療診斷嗎？你能發(fā)誓人工智能模型沒有偏誤嗎？或者更簡單地說，我們?nèi)绾未_定人工智能模型不會產(chǎn)生虛假的答案？
理解人工智能模型的表現(xiàn)非常具有挑戰(zhàn)性，但YC堅信，在信任度至關(guān)重要的情況下，人工智能模型必須是可解釋的，模型的反應(yīng)也必須是可以解釋的。
為了讓社會充分受益于人工智能，YC認為有需要在可解釋人工智能方面開展更多工作。
用于傳統(tǒng)企業(yè)人工后臺辦公流程的大語言模型(LLMs)
12.
在幾乎所有老牌大公司中，都有龐大的團隊在執(zhí)行人工流程。他們遠離最終的客戶，所以我們在日常生活中并不經(jīng)常接觸到他們。
在大語言模型(LLMs)出現(xiàn)之前，通常這些任務(wù)由于其模糊性很難被自動化。在其他情況下，軟件工程師甚至從未接觸過這些流程，因此從未認真考慮過自動化這些流程。幾十年來，人們?nèi)栽谝酝瑯拥姆绞綇氖逻@些重復(fù)性工作。
現(xiàn)在LLMs 已經(jīng)可以使這所有人工流程實現(xiàn)自動化。在語言模糊或需要進行一定程度的主觀評價的情況下，LLMs就能大顯身手。
對于大多數(shù)軟件工程師來說，問題在于他們以前從未接觸過這類后臺工作流程，最大的障礙往往是發(fā)現(xiàn)其中一個需要解決的流程。
13.
用于構(gòu)建企業(yè)軟件的人工智能
對于聰明的程序員來說，編寫企業(yè)軟件素來枯燥乏味。由于每個潛在客戶的需求都略有不同，而你必須做好銷售，最終只能編寫臃腫的軟件來取悅他們。
但是，如果人工智能能夠改變企業(yè)軟件的構(gòu)建和銷售方式呢？每個客戶想要的核心內(nèi)容都是一樣的，他們只是想要在一些小的非核心功能上進行定制。
人工智能擅長編寫代碼，尤其是當(dāng)你給它一個現(xiàn)有的代碼庫供其學(xué)習(xí)。那么，如果不用經(jīng)歷漫長的銷售周期，而只給客戶提供一個簡單的入門產(chǎn)品，讓他們告訴人工智能想要如何定制，會怎么樣呢？未來，每個企業(yè)都可以擁有自己定制的 ERP（企業(yè)資源管理系統(tǒng)）、CRM（客戶關(guān)系管理系統(tǒng)） 或 HRIS（人力資源資訊系統(tǒng)），并隨著公司自身的變化而不斷自我更新。
構(gòu)建這種人工智能是一項有趣的技術(shù)挑戰(zhàn)，如果你對構(gòu)建會編碼的人工智能感興趣，那么企業(yè)軟件會是最有利可圖的軟件。
穩(wěn)定幣金融
14.
YC觀察到PayPal 最近發(fā)行了自己的穩(wěn)定幣，各大銀行也開始提供托管服務(wù)，并放出了打算發(fā)行自己的穩(wěn)定幣的消息。迄今為止，全球已經(jīng)發(fā)行了價值 1360 億美元的穩(wěn)定幣，但仍有巨大的發(fā)展空間，目前只有約 700 萬人使用穩(wěn)定幣進行過交易，而有超過 5 億人生活在通貨膨脹率超過 30% 的國家。美國銀行持有 17萬億美元的客戶存款，這些存款也都將會被穩(wěn)定幣發(fā)行商爭奪。然而，主要的穩(wěn)定幣發(fā)行商用一只手就能數(shù)過來，主要的流動性提供商也可以用幾根手指就能數(shù)過來。
15.
終結(jié)癌癥
早期診斷癌癥的技術(shù)已經(jīng)存在，我們所說的就是核磁共振成像。由于現(xiàn)在大多數(shù)癌癥只要及早發(fā)現(xiàn)就可以治療，現(xiàn)代核磁共振成像的靈敏度足以檢測出小至一毫米的癌癥腫塊。因此，如果這項技術(shù)能夠以更實惠的價格推廣，就能大大降低癌癥死亡率。
一些公司已經(jīng)在小范圍內(nèi)取得了成功，以高昂的價格向患者提供核磁共振成像。然而，核磁共振成像偶然也會存在假陽性誤報的問題，從而耗費寶貴的醫(yī)療資源來進行復(fù)篩，因此醫(yī)療界對此也有所反彈。
要想實現(xiàn)這一目標(biāo)，全世界的核磁共振成像掃描次數(shù)至少需要增加 100 倍。要做到這一點，需要在核磁共振成像硬件、解釋掃描、減少誤診的人工智能算法、商業(yè)模式和消費者營銷方面進行創(chuàng)新，使其成為一項可行的業(yè)務(wù)。
生物系統(tǒng)的基礎(chǔ)模型
16.
絕大多數(shù)科學(xué)創(chuàng)新都以失敗告終——要么是在早期實驗中失敗，要么是在臨床試驗中失敗。
依靠我們現(xiàn)有通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而形成的基礎(chǔ)模型，不僅能讓科學(xué)家比以前更快地知道該走哪條路，而且有可能開啟治療疾病的新科學(xué)方法。圍繞文本和圖像建立的基礎(chǔ)模型為下一代消費產(chǎn)品提供了可能；YC認為，圍繞生物系統(tǒng)建立的基礎(chǔ)模型也將為醫(yī)療保健領(lǐng)域帶來同樣的效果。
17.
醫(yī)療保健管理服務(wù)組織模式
私募基金正在吞噬全國各地大大小小的私人診所。當(dāng)初級醫(yī)護人員拿到工資時，他們的收入只相當(dāng)于診所收入的一小部分。這導(dǎo)致醫(yī)護人員工作過度，但工資卻很低，因為大部分都用于管理費用和流向了診所的私募股權(quán)所有者。
一種新的創(chuàng)業(yè)模式已經(jīng)出現(xiàn)，作為PE所有權(quán)的替代品：MSO（管理服務(wù)組織）模式。MSO 模式能通過以下方式讓醫(yī)生經(jīng)營自己的診所：(1) 向醫(yī)生提供可處理賬單和日程安排等后臺任務(wù)的軟件；(2) 向醫(yī)生輸送病人。 參與 MSO 模式的醫(yī)生可以繼續(xù)經(jīng)營小型診所，同時與由 PE 擁有的大型企業(yè)集團競爭。
YC已經(jīng)資助了在不同垂直領(lǐng)域做這件事的幾家公司：Nourish（營養(yǎng)師）、LunaJoy（女性心理健康）、Finni Health（兒童自閉癥護理）等。
消除醫(yī)療保健領(lǐng)域的中間環(huán)節(jié)
18.
美國在醫(yī)療保健方面的人均花費比任何其他發(fā)達國家都要高，但患者的治療效果卻并不理想。在YC看來，大部分開支都用于支付給了中間商，這包括所有不直接為患者提供醫(yī)療服務(wù)的人。
最近一份關(guān)于醫(yī)療保險藥品支出的報告發(fā)現(xiàn)，70%的支出流向了中間商（主要是藥品福利管理者、批發(fā)商和藥店），只有30%流向了生產(chǎn)藥品的制藥公司。在醫(yī)院護理、醫(yī)療設(shè)備、保險等其他各個領(lǐng)域也存在類似的情況。
初創(chuàng)企業(yè)有很多方法可以解決這些低效問題，從利用人工智能將重復(fù)性的工作自動化，到探索新的、更好的醫(yī)療服務(wù)商業(yè)模式，不一而足。
19.
更好的企業(yè)“粘合代碼”
大多數(shù)企業(yè)軟件都需要客戶編寫大量的自定義代碼。像甲骨文、Salesforce 和 Netsuite 等大型供應(yīng)商都各自支持一個由顧問和獨立軟件供應(yīng)商（ISVs）組成的、價值數(shù)十億美元的生態(tài)系統(tǒng)，這些供應(yīng)商幫助客戶定制這些產(chǎn)品，并代表客戶將它們與其他軟件連接起來。
這些 “粘合代碼”——ETL管道、集成和自定義工作流——是企業(yè)軟件宇宙中的黑暗物質(zhì)。YC 已資助了該領(lǐng)域的多家公司，包括Zapier、Fivetran和Airbyte。
通過為不常見、公司特定的用例生成自定義代碼，大型語言模型LLM有潛力完全消除對粘合代碼的需求，YC希望更多初創(chuàng)公司致力于解決這一問題。
小型微調(diào)模型替代巨型通用模型
20.
擁有大量參數(shù)的巨型通用模型令人印象深刻，但它們的成本也很高，而且經(jīng)常會遇到延遲和隱私方面的挑戰(zhàn)。幸運的是，Llama2 和 Mistral 等較小的開源模型已經(jīng)證明，如果使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)對其進行微調(diào)，它們能以極低的成本獲得類似的結(jié)果。
此外，隨著新硬件不斷集成到我們的手機和筆記本電腦中，在邊緣運行這些模型的前景變得越來越明朗，解鎖了大量新的案例。
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