Y Combinator带着2024年最值得关注的20个创业方向来了
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Y Combinator (YC)在本月发布了2024年创业者值得关注的20个方向。“创业公司征集请求”（Requests for Startups）是YC坚持十多年的一个项目，是YC基于对市场趋势、技术发展和全球环境的理解和判断，盘点出每年值得全球创业者关注并探索的领域，进而促进对社会有重大影响的技术革新。HKXF团队翻译了这篇具前瞻性的文章，希望能给创业者带来启发。
01.
将机器学习运用于机器人技术
YC认为，机器人技术尚未迎来 GPT 时刻，但离这个时刻已经非常接近。
一直以来，人们都普遍认为机器人是未来，正如科幻小说所描绘的那样。但这个未来迟迟没有到来，这是因为前几代机器人十分昂贵，而且只能在特定环境中正常运行。随着基础模型技术的快速迭代，开发具备人类水平的感知力和判断力的机器人——也就是我们常说的通用机器人，将成为可能。
虽然面向消费者的机器人在科幻小说中占据重要地位，但YC认为，可以快速落地却被忽视的实际上是面向企业的机器人。例如由 Gecko Robotics 开发，在工业场景应用的检查机器人；以及由Bear Flag Robotics 为农业场景设计的自动驾驶拖拉机，这间农业机器人公司已经被John Deere（美国农业机械制造商约翰迪尔）收购。
运用机器学习来模拟物理世界
02.
许多重要的软件都是通过使用已知的物理和化学原理来模拟世界。天气预报、用于设计火箭和飞机的计算流体动力学，以及预测分子相互作用的药物——如今，其中许多功能都是基于对世界的完整物理模拟。这些计算量非常大，因为它们需要求解复杂的多元数学方程。
事实证明，人工智能模型可以解决和预测此类问题，而无需完全了解物理学。这大大降低了计算成本，使得预测可以在较小的计算机上用几分钟甚至几秒内完成，而不是在超级计算机上花费几天乃至数周的时间。
03.
新的国防科技
国防技术受限于承包商数十年的成本加成合同，发展缓慢、效率低下。
硅谷诞生于20世纪初，最初是美国军方的研发区。早期的硅谷公司主要由美国国防部资助，并通过制造军用雷达、密码破译设备和原子弹组件在二战中发挥了关键作用。
SpaceX 向世界展示了一家私营航天公司可能比公共资助的联合发射联盟更有效。Palantir 和 Anduril 等向美国国防部出售产品的创业公司同样以行动表明，国防技术也是如此。
制造业自动化
04.
基于机器学习的新机器人系统使得制造业自动化成为可能，这将减少劳动力套利成本。像 SpaceX 和特斯拉这样的公司已经培训了整整一代工程师如何建立一家生产实体产品、同时又像初创公司一样运营的公司。
YC认为，制造业应该与这些领先的公司合作：例如总部位于美国老工业中心匹兹堡的Gecko Robotics ，设计并生产了进行工业检查的机器人；又如总部位于休斯顿一家大型工厂的Solugen，用可再生能源生产工业化学品，减少了环境污染。
05.
新太空公司
自 SpaceX 2006 年首次发射火箭以来，进入太空的成本已下降了 10 倍以上，初创公司现在只需一轮种子轮的融资即可建造和发射一颗卫星。
如果我们正在进入一个全新的未来，进入太空就像坐飞机、坐船、坐火车一样普遍……这会开启哪些新业务？
建立一家太空公司可能会因为看起来过于雄心勃勃而吓到创始人，但事实上，建立一间太空公司并不一定比建立一家软件公司更难。YC 资助了许多太空公司——Astranis、Relativity Space、Stoke 等等，这些公司的成功率并不比YC投资的其他公司低，甚至可能更高。
改善气候的技术
06.
如果初创公司提供商业解决方案来实现社会减碳、脱碳，人类就有很大机会避免灾难性的气候变化。YC表示，在气候技术领域创业将是一个千载难逢的机会，有以下五个领域值得关注：能源相关、科学需求、气候适应、绿色金融科技以及碳核算和碳抵消。
这些领域的建设蕴藏着巨大的机会：YC估计将会产生 3-10 万亿美元的 EBITDA （税息折旧及摊销前利润）。最近的立法也将显著加速现有趋势：10 年内，《通胀削减法案》仅在美国就将花费 8000亿美元。从这个角度看，它几乎是2008年900亿美元法案的10倍，该法案催生了美国太阳能、电池和电动汽车行业。
07.
商业开源公司
开源公司比闭源公司行动得更快。对于开发者工具来说，开源是吸引开发者使用的有效方式，这也是初创公司成熟并更快向企业出售产品的好方法。当开源公司成为软件工程师的首选时，它们就会成功。
技术型创始人在这里具有强大的优势，因为这类产品更多地依赖于项目的技术优点，而并非强大的销售策略。对于技术创始人来说，与像他们一样的工程师用户交谈会更自然，而且公司可以通过开源社区获取反馈，从而实现更快地迭代。YC 已资助超过 150 家开源公司，包括 Gitlab 、Docker、Apollo 、Supabase 等。
空间计算
08.
AR和VR 作为新的个人计算平台已经酝酿了十多年。但直到去年Apple Vision Pro 和 Meta Quest 3 的发布，人们才距离这个目标越来越近。AR和VR 的用户体验越来越好，渲染能力越来越强，手眼追踪也得到了显著改善——但仍有更长的路要走。
YC希望看到一批新的初创公司在AR和VR 设备上设计软件，除游戏以外，可以设计出更多用户体验友好和用户界面友好的AR/VR 软件产品。
09.
全新企业资源规划软件
随着规模的扩大，公司最终会采用一些软件套件来帮助运营业务，这些软件被称为“ERP”（企业资源规划软件），可以将该软件视为企业运行的操作系统。
众所周知，ERP 因成本高昂且不易使用而不受用户欢迎，但它绝对必要，YC鼓励初创公司开发帮助企业运营的软件。
理想情况下，这类软件应该极其灵活性以及便于使用。YC十分看好全新的企业资源规划软件，并预测将会出现数十家全新且成功的供应商。
基于现有内部工具的开发者工具
10.
如果开发人员在一家公司工作并取得了一定的成功，他们很可能用过由该公司程序员构建的工具或框架，以帮助解决他们特别困难或重复出現的问题。这些工具往往有有趣的内部昵称，而且大多数都从未面世。
当有抱负的创始人试图提出新的创业想法时，他们常常没有意识到，在之前工作中使用的内部工具是获取灵感的绝佳来源。
YC认为，更多初创公司应该受到这类内部工具的启发。因为如果它对一家公司非常有用，那么它很有可能对其他公司也非常有用。
11.
可解释人工智能
你会信任人工智能为你进行医疗诊断吗？你能发誓人工智能模型没有偏误吗？或者更简单地说，我们如何确定人工智能模型不会产生虚假的答案？
理解人工智能模型的表现非常具有挑战性，但YC坚信，在信任度至关重要的情况下，人工智能模型必须是可解释的，模型的反应也必须是可以解释的。
为了让社会充分受益于人工智能，YC认为有需要在可解释人工智能方面开展更多工作。
用于传统企业人工后台办公流程的大语言模型(LLMs)
12.
在几乎所有老牌大公司中，都有庞大的团队在执行人工流程。他们远离最终的客户，所以我们在日常生活中并不经常接触到他们。
在大语言模型(LLMs)出现之前，通常这些任务由于其模糊性很难被自动化。在其他情况下，软件工程师甚至从未接触过这些流程，因此从未认真考虑过自动化这些流程。几十年来，人们仍在以同样的方式从事这些重复性工作。
现在LLMs 已经可以使这所有人工流程实现自动化。在语言模糊或需要进行一定程度的主观评价的情况下，LLMs就能大显身手。
对于大多数软件工程师来说，问题在于他们以前从未接触过这类后台工作流程，最大的障碍往往是发现其中一个需要解决的流程。
13.
用于构建企业软件的人工智能
对于聪明的程序员来说，编写企业软件素来枯燥乏味。由于每个潜在客户的需求都略有不同，而你必须做好销售，最终只能编写臃肿的软件来取悦他们。
但是，如果人工智能能够改变企业软件的构建和销售方式呢？每个客户想要的核心内容都是一样的，他们只是想要在一些小的非核心功能上进行定制。
人工智能擅长编写代码，尤其是当你给它一个现有的代码库供其学习。那么，如果不用经历漫长的销售周期，而只给客户提供一个简单的入门产品，让他们告诉人工智能想要如何定制，会怎么样呢？未来，每个企业都可以拥有自己定制的 ERP（企业资源管理系统）、CRM（客户关系管理系统） 或 HRIS（人力资源资讯系统），并随着公司自身的变化而不断自我更新。
构建这种人工智能是一项有趣的技术挑战，如果你对构建会编码的人工智能感兴趣，那么企业软件会是最有利可图的软件。
稳定币金融
14.
YC观察到PayPal 最近发行了自己的稳定币，各大银行也开始提供托管服务，并放出了打算发行自己的稳定币的消息。迄今为止，全球已经发行了价值 1360 亿美元的稳定币，但仍有巨大的发展空间，目前只有约 700 万人使用稳定币进行过交易，而有超过 5 亿人生活在通货膨胀率超过 30% 的国家。美国银行持有 17万亿美元的客户存款，这些存款也都将会被稳定币发行商争夺。然而，主要的稳定币发行商用一只手就能数过来，主要的流动性提供商也可以用几根手指就能数过来。
15.
终结癌症
早期诊断癌症的技术已经存在，我们所说的就是核磁共振成像。由于现在大多数癌症只要及早发现就可以治疗，现代核磁共振成像的灵敏度足以检测出小至一毫米的癌症肿块。因此，如果这项技术能够以更实惠的价格推广，就能大大降低癌症死亡率。
一些公司已经在小范围内取得了成功，以高昂的价格向患者提供核磁共振成像。然而，核磁共振成像偶然也会存在假阳性误报的问题，从而耗费宝贵的医疗资源来进行复筛，因此医疗界对此也有所反弹。
要想实现这一目标，全世界的核磁共振成像扫描次数至少需要增加 100 倍。要做到这一点，需要在核磁共振成像硬件、解释扫描、减少误诊的人工智能算法、商业模式和消费者营销方面进行创新，使其成为一项可行的业务。
生物系统的基础模型
16.
绝大多数科学创新都以失败告终——要么是在早期实验中失败，要么是在临床试验中失败。
依靠我们现有通过大量数据训练而形成的基础模型，不仅能让科学家比以前更快地知道该走哪条路，而且有可能开启治疗疾病的新科学方法。围绕文本和图像建立的基础模型为下一代消费产品提供了可能；YC认为，围绕生物系统建立的基础模型也将为医疗保健领域带来同样的效果。
17.
医疗保健管理服务组织模式
私募基金正在吞噬全国各地大大小小的私人诊所。当初级医护人员拿到工资时，他们的收入只相当于诊所收入的一小部分。这导致医护人员工作过度，但工资却很低，因为大部分都用于管理费用和流向了诊所的私募股权所有者。
一种新的创业模式已经出现，作为PE所有权的替代品：MSO（管理服务组织）模式。MSO 模式能通过以下方式让医生经营自己的诊所：(1) 向医生提供可处理账单和日程安排等后台任务的软件；(2) 向医生输送病人。 参与 MSO 模式的医生可以继续经营小型诊所，同时与由 PE 拥有的大型企业集团竞争。
YC已经资助了在不同垂直领域做这件事的几家公司：Nourish（营养师）、LunaJoy（女性心理健康）、Finni Health（儿童自闭症护理）等。
消除医疗保健领域的中间环节
18.
美国在医疗保健方面的人均花费比任何其他发达国家都要高，但患者的治疗效果却并不理想。在YC看来，大部分开支都用于支付给了中间商，这包括所有不直接为患者提供医疗服务的人。
最近一份关于医疗保险药品支出的报告发现，70%的支出流向了中间商（主要是药品福利管理者、批发商和药店），只有30%流向了生产药品的制药公司。在医院护理、医疗设备、保险等其他各个领域也存在类似的情况。
初创企业有很多方法可以解决这些低效问题，从利用人工智能将重复性的工作自动化，到探索新的、更好的医疗服务商业模式，不一而足。
19.
更好的企业“粘合代码”
大多数企业软件都需要客户编写大量的自定义代码。像甲骨文、Salesforce 和 Netsuite 等大型供应商都各自支持一个由顾问和独立软件供应商（ISVs）组成的、价值数十亿美元的生态系统，这些供应商帮助客户定制这些产品，并代表客户将它们与其他软件连接起来。
这些 “粘合代码”——ETL管道、集成和自定义工作流——是企业软件宇宙中的黑暗物质。YC 已资助了该领域的多家公司，包括Zapier、Fivetran和Airbyte。
通过为不常见、公司特定的用例生成自定义代码，大型语言模型LLM有潜力完全消除对粘合代码的需求，YC希望更多初创公司致力于解决这一问题。
小型微调模型替代巨型通用模型
20.
拥有大量参数的巨型通用模型令人印象深刻，但它们的成本也很高，而且经常会遇到延迟和隐私方面的挑战。幸运的是，Llama2 和 Mistral 等较小的开源模型已经证明，如果使用适当的数据对其进行微调，它们能以极低的成本获得类似的结果。
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明朗，解锁了大量新的案例。
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