Новый вектор YC: ИИ переходит от моделей к реальной экономике — 11 перспективных направлений

Публикация «Request for Startups» (RFS) — давняя традиция Y Combinator, цель которой — поделиться с предпринимателями по всему миру ключевыми проблемами, которые мы больше всего хотим видеть решёнными.

Однако эти направления представляют лишь малую часть нашей инвестиционной карты. Если какая-то из этих тем зажгла в вас страсть, рассматривайте это как нашу полную поддержку и действуйте решительно; но даже если ваш проект не входит в этот список, это нисколько не мешает вам подать заявку в YC.

Сейчас очевиден один значимый тренд: основное ограничение ИИ быстро выходит за рамки самих моделей.

Мы в восторге от новой волны стартапов. Они создают необходимое оборудование, инфраструктуру, финансовые системы и специализированное вертикальное программное обеспечение, чтобы внедрить передовые технологии ИИ в реальную экономику — от заводского производства и центров обработки данных до государственного управления и даже космического пространства.

Стартапы эпохи дешёвых космических запусков

Автор: Анкит Гупта (групповой партнёр YC)

SpaceX рисует ясную картину ближайшего будущего: в недалёкой перспективе Starship будет совершать до 10 000 запусков в год.

Уже сейчас даже стоимость запуска одноразового Starship почти сравнялась со стоимостью многоразового Falcon 9, а стоимость вывода килограмма на орбиту значительно снизилась.

По мере масштабирования технологии Starship и достижения полной многоразовости мы станем свидетелями снижения стоимости запуска килограмма полезной нагрузки на несколько порядков.

Это означает, что наступил золотой момент для системного осмысления предпринимательских возможностей в эпоху изобилия доступа в космос.

Какие бизнес-модели сегодня сдерживаются стоимостью запуска, но станут высокожизнеспособными, как только стоимость запуска упадёт более чем в 100 раз и орбитальная экономика полностью расцветёт?

Мы считаем, что такие компании должны стартовать уже сейчас. Если вы строитель, стремящийся исследовать эту область, YC с нетерпением ждёт вашей заявки.

Эксперт за 15 долларов в час: доступные профессиональные услуги на базе ИИ

Автор: Брэд Флора (групповой партнёр YC)

Большинство сегодняшних дискуссий об ИИ сосредоточено на том, как он заменит существующих работников. Однако нас по-настоящему воодушевляет совершенно противоположный путь: использование ИИ для превращения обычного работника в специалиста экспертного уровня.

Мы видим всё больше компаний, которые разрушают барьеры дипломов и сертификатов, нанимая обычных людей с высокой проницательностью и исполнительностью. Вооружённые передовым ИИ, они способны справляться со сложными задачами, которые раньше были под силу только опытным экспертам.

Представьте сотрудника службы поддержки с отличными коммуникативными навыками и умением умело использовать ИИ, который внезапно обретает способность консультировать по сложным слияниям и поглощениям (M&A), оптимизации цепочек поставок или соблюдению требований мировой торговли.

В таких сферах, как социальные пособия, налоговое планирование, страховые выплаты, медицинские счета, иммиграционные и визовые документы, существуют миллионы подобных рабочих мест.

Короче говоря, везде, где профессиональная квалификация является узким местом в предоставлении услуг, эта модель может проявить себя блестяще.

Прошлая промышленная революция создала обширный современный средний класс через рабочие места на заводах для «синих воротничков»; нынешняя технологическая трансформация способна сформировать новый средний класс через рабочие места доступных экспертов.

Мы хотим всемерно финансировать стартапы, стремящиеся реализовать это видение.

Роботы американского производства: возвращение аппаратного обеспечения домой

Автор: Диана Ху (групповой партнёр YC)

Сегодня передовые базовые модели робототехники уже начали осуществлять универсальный перенос навыков между разными формами и моделями. На мой взгляд, узкое место конкуренции в робототехнике стремительно смещается к физическому оборудованию.

В 2025 году в США было установлено 38 400 промышленных роботов, что на 12% больше, чем годом ранее. Однако подавляющее большинство роботов по-прежнему сильно зависит от импорта из Японии и Европы.

Даже роботы, собираемые в США, зачастую глубоко зависят от магнитов из Китая.

В 2024 году Китай произвёл 94% мирового объёма спечённых редкоземельных постоянных магнитов. Когда в апреле 2025 года были введены экспортные ограничения, некоторые автомобильные гиганты были вынуждены напрямую сократить производственные мощности.

К июлю 2025 года Федеральная комиссия по связи США (FCC) приостановила сертификацию новых подключённых мобильных роботов для выхода на рынок, если только эти роботы не были полностью произведены в США или не получили одно из крайне немногочисленных исключений.

Согласно действующим стандартам соответствия, более 65% стоимости компонентов робота должно приходиться на производство в США, а к 2029 году эта доля вырастет до 75%. Это означает, что простая локальная сборка из импортных деталей больше не является жизнеспособным путём.

Мы хотим всемерно поддерживать предпринимателей, которые самостоятельно разрабатывают роботов и всю их восходящую цепочку поставок на территории США.

Сюда входят редкоземельные магниты, двигатели, гармонические редукторы, энкодеры, датчики крутящего момента, концевые эффекторы, специализированные чипы, аккумуляторные батареи, а также высокоточные промышленные станки и производственное оборудование для изготовления этих компонентов.

Если вы глубоко погружены в эту область, мы ждём возможности обсудить её с вами подробно.

По-настоящему качественная и глубокая генерация текста в больших моделях

Автор: Джаред Фридман (групповой партнёр YC)

Пока большие языковые модели стремительно прогрессируют в программировании и математических рассуждениях, в качестве письменной речи и выразительности наблюдается регресс.

Это не ваше воображение: по сравнению с моделями 2024 и 2025 годов современные ведущие модели действительно звучат более скованно и механистично.

Похоже, это не случайный временный технический дефект, а глубокая структурная проблема.

Сигналы вознаграждения при обучении с подкреплением, настроенные для придания моделям первоклассных навыков программирования, в ходе фактического обучения сглаживают тональность, эмоциональные колебания и уникальный стиль текста.

Перед выбором при распределении исследовательских ресурсов ведущие ИИ-лаборатории, несомненно, отдадут приоритет вычислительным мощностям для генерации кода и рабочих процессов интеллектуальных агентов, жертвуя требованиями к качеству текста и стилю письма.

Именно это оставляет для стартапов огромный рыночный вакуум: создать модель, с которой людям действительно приятно взаимодействовать и которая пишет с теплотой и глубиной.

Если вы стремитесь добиться прорыва в этом направлении, мы с большим нетерпением ждём вашего сообщения.

«Plaid» для государственных пособий и социальной помощи: разрушение административных информационных барьеров

Автор: Густаф Альстрёмер (групповой партнёр YC)

Если вы когда-либо подавали заявление на государственные пособия, вы наверняка ненавидите этот громоздкий процесс: получить справку о доходах, подтвердить состав семьи, предоставить доказательство проживания. Затем, при переходе к следующей программе помощи, все документы нужно подавать заново; а при ежегодной переаттестации всё мучение повторяется снова.

У каждого государственного ведомства есть собственный отдельный портал, они не связаны между собой, а данные полностью изолированы.

Бесчисленное множество заявителей получают отказ только из-за отсутствия одного неключевого документа, а государственные служащие изо дня в день вынуждены вручную проверять расчётные листки.

По иронии судьбы, эта бюрократическая система, не пускающая честных граждан, полна дыр в защите от мошенничества.

По оценкам Управления по подотчётности правительства США (GAO), различные формы мошенничества с пособиями ежегодно обходятся федеральному правительству США почти в 500 миллиардов долларов. Хуже того, генеративный ИИ теперь может за считанные секунды создать фальшивый расчётный листок, который выглядит достаточно правдоподобно.

До появления финтех-инфраструктуры Plaid каждому финансовому приложению приходилось с огромным трудом подключаться к разным банкам; после появления Plaid пользователи получили возможность бесшовного подключения в один клик. Государственному управлению крайне необходим собственный уровень такой инфраструктуры.

С разрешения пользователя она сможет напрямую получать проверенные реальные данные о доходах, налогах и месте жительства из самых авторитетных официальных источников и синхронизировать их с различными государственными системами утверждения.

«Проверил один раз — действует везде». Это не только позволит действительно нуждающимся и заслуживающим доверия гражданам получать одобрение с молниеносной скоростью, но и в корне лишит мошенников возможности подделывать документы.

Начиная с 2027 года все штаты США будут обязаны каждые шесть месяцев заново проверять право на льготы миллионов получателей Medicaid.

В недалёком будущем ИИ-агенты полностью возьмут на себя подачу государственных заявок и проверку соответствия требованиям, но всё это возможно лишь при условии, что у ИИ будет полностью надёжный, защищённый от подделки источник базовых реальных данных.

Тот, кто построит этот канал данных, связывающий государственные процессы, фактически овладеет ключевой цифровой инфраструктурой современной системы социальной защиты. Если вы создаёте этот ключевой канал, мы ждём сотрудничества с вами.

«Уолл-стрит» эпохи большой инфраструктуры: новые механизмы капитала и структуры финансирования

Автор: Брэд Флора (групповой партнёр YC)

Стартовые затраты на разработку программного обеспечения очень низки, но затраты на механическое оборудование, кластеры GPU и крупные центры обработки данных — совсем другое дело.

Кто-то должен в первый же день запуска проекта выложить реальные деньги за тысячи тонн специальной стали и высокоточные кремниевые чипы. Однако на нынешнем финансовом рынке зрелые инструменты финансирования для таких активов практически отсутствуют.

Традиционные коммерческие банки при кредитной оценке по-прежнему оценивают дорогих передовых интеллектуальных роботов как обычные погрузчики с точки зрения амортизации.

Именно поэтому группа проницательных предпринимателей, сотрудничающих с YC, уже начала изобретать новые финансовые производные инструменты. Например, предоставлять новые виды кредитов роботам, способным приносить 500 000 долларов стабильного годового дохода, или разрабатывать специальные опционные контракты на будущие вычислительные мощности GPU.

Оглядываясь на историю, каждое великое инфраструктурное сооружение в реальном мире — будь то трансконтинентальная железнодорожная сеть, национальная электросеть или современная коммуникационная инфраструктура, раскинувшаяся по городам и весям, — в процессе своего возведения порождало финансовых гигантов сопоставимого масштаба.

Мы ищем основателей финансовых инноваций, способных создать специализированные кредитные организации, платформы лизинга активов, структуры ценных бумаг, обеспеченных активами (ABS), и инструменты хеджирования рисков для экономики физического ИИ.

Если вы глубоко понимаете как физические и промышленные закономерности материальных машин, так и базовую логику движения капитала, мы ждём углублённого диалога с вами.

Вертикальные базовые модели

Автор: Диана Ху (групповой партнёр YC)

Я считаю, что Jev удаётся точно попадать в болевые точки отрасли именно потому, что он напрямую выдаёт разработчикам строго типизированные структурированные решения и чёткие вероятности уверенности, а не генерирует бесконечный текст, одновременно полностью устраняя тяжёлое бремя отдельного обучения классификаторов для каждой подзадачи.

Я хотела бы видеть больше передовых исследовательских команд, создающих специализированные вертикальные базовые модели для таких отраслей, как производство, энергетика и науки о жизни. Эти модели должны точно работать в условиях нулевого или малого количества примеров.

Критерии оценки на этом направлении очень строги: необходимо достичь или превзойти точность универсальных больших моделей при затратах на вычислительные мощности для инференса на несколько порядков ниже, чтобы эти модели можно было бесшовно развёртывать на всех конечных устройствах с минимальными издержками.

TimesFM-3 от Google — чрезвычайно показательный пример в области прогнозирования временных рядов.

Эта компактная модель всего с 330 миллионами параметров без какой-либо тонкой настройки под конкретную задачу способна за один прямой проход делать полные прогнозы по нескольким связанным временным рядам. Модель достаточно обучить один раз, и каждый новый пользователь может напрямую предоставлять свои исторические данные в качестве контекста для её вызова.

Настоящая проблема вертикальных больших моделей заключается в получении высококачественных, отраслевых и математически проверяемых сигналов вознаграждения.

Стартап-командам необходимо не только иметь законные права на данные, но и демонстрировать подавляющее конкурентное преимущество над существующими экспертными моделями по точности прогнозов и энергопотреблению.

Если вы глубоко разбираетесь в какой-то конкретной вертикальной отрасли и обладаете способностью создать для неё специализированную модель, мы ждём вашего предложения.

ИИ-революция в мэриях и местных органах власти

Автор: Густаф Альстрёмер (групповой партнёр YC)

В США, если вы собираетесь построить дом или открыть магазин, первый шаг — получить административное разрешение в местном муниципалитете.

Бесконечные бланки заявлений, длительные проверки строительных чертежей, громоздкие выездные инспекции — всё это часто требует месяцев или даже более длительного ожидания. В некоторых городах время ожидания разрешения может превышать фактическую продолжительность строительства.

Чиновники мэрий тонут в горах крайне повторяющихся административных задач: сверять инженерные чертежи со строгими строительными нормами пункт за пунктом, дословно сопоставлять планируемое использование с правилами зонирования, многократно пересылать замечания между отделами.

Современные модели ИИ вполне способны выполнять всё это самостоятельно и эффективно.

Длительные задержки административных согласований влекут за собой чрезвычайно тяжёлые экономические издержки. Каждый дополнительный месяц ожидания резко взвинчивает стоимость застройки, и многие запланированные проекты могут даже погибнуть на полпути.

Примечательно, что каждое новое возведённое здание будет десятилетиями приносить городу налоговые поступления на недвижимость.

Мы грубо подсчитали экономический эффект: если бы сроки согласования всех разрешений на строительство в США удалось сократить до одной десятой от нынешних, американские города ежегодно получали бы дополнительно 16 миллиардов долларов бюджетных доходов.

Мы жаждем финансировать технологические компании, стремящиеся с помощью ИИ расширить возможности и перестроить повседневную работу мэрий. Точкой входа могут стать разрешения на строительные проекты, с постепенным распространением на городскую горячую линию 311, управление публичными записями, выдачу коммерческих лицензий и выездные проверки безопасности.

В США насчитывается более 19 000 городов и посёлков разного уровня, и подавляющее большинство из них по-прежнему полностью полагается на крайне примитивные ручные процессы для решения всех этих задач.

В венчурной среде существует традиционное убеждение: «Никогда не продавай программное обеспечение государственным органам».

Возможно, в прошлом это убеждение было оправданным, но сегодня оно полностью устарело. YC уже инвестировал в несколько стартапов, продающих ИИ-решения государственным структурам, и некоторые из них растут быстрее, чем любые традиционные корпоративные SaaS, которые мы видели.

Если вы развиваетесь в этой области, мы очень хотим услышать о вас.

Инновации в цепочке поставок ИИ-центров обработки данных: электроэнергия, охлаждение и подключение к сети

Автор: Джаред Фридман (групповой партнёр YC)

Разворачивающееся по всей территории США масштабное расширение ИИ-центров обработки данных — крупнейший единичный проект капитальных затрат в истории американского бизнеса.

Его инвестиционный масштаб уже превзошёл суммарные затраты на трансконтинентальную железную дорогу, сеть межштатных автомагистралей и Манхэттенский проект.

Столь беспрецедентный масштаб строительства порождает неисчислимые коммерческие возможности по всей производственной цепочке — сверху донизу.

Некоторые направления уже широко известны: спрос на передовые вычислительные GPU-чипы, базовое электроснабжение и высококвалифицированных электриков достиг беспрецедентной интенсивности.

Однако в тени скрываются малоизвестные, но способные полностью остановить прогресс отрасли невидимые узкие места.

В настоящее время срок поставки крупных высоковольтных силовых трансформаторов достигает целых трёх лет; низковольтное и высоковольтное распределительное оборудование, высоковольтные выключатели и передовые системы жидкостного охлаждения полностью распроданы на рынке.

Даже по ключевому сырью на входе уже бьют тревогу о дефиците: анизотропная электротехническая сталь, необходимая для изготовления сердечников трансформаторов, производится в США лишь на одном заводе, чьи мощности давно серьёзно перегружены.

Мы чрезвычайно хотим инвестировать в стартапы, способные расширить возможности и добиться прорыва в цепочках поставок для центров обработки данных. Если вы участвуете в этой битве, мы ждём вашей заявки.

ИИ в системах с физической изоляцией: оборона, секретность и среды высокой безопасности

Автор: Брэд Флора (групповой партнёр YC)

Самые ценные коммерческие тайны и стратегические данные в мире никогда не хранятся в публичных облаках.

Оборонные подрядчики, крупные коммерческие банки, ведущие медицинские учреждения и атомные электростанции держат свои жизненно важные данные за стенами физической изоляции. Из соображений строжайшей секретности и соблюдения нормативных требований они никогда не станут загружать эти данные в какие-либо сторонние ИИ-API.

Именно поэтому столь огромные базовые отрасли реальной экономики с оборотом в триллионы долларов до сих пор остаются вне ИИ-революции.

Многие основатели, с которыми мы сотрудничаем, снова и снова упираются в одну и ту же стену: целевые клиенты в восторге от возможностей ИИ-продукта, но единственное их требование — вся система должна быть на 100% развёрнута внутри их собственных зданий и не должна подключаться ни к каким публичным сетям.

Мы хотим всемерно финансировать тех, кто способен по-настоящему принести передовые ИИ-технологии внутрь этих стен физической изоляции.

Сюда входят полностью приватные локально развёртываемые большие модели, полный набор инструментов для развёртывания и эксплуатации, авторитетные системы сертификации безопасности и соответствия, а также узкоспециализированная аппаратная инфраструктура.

Циклы продаж и расширения на этом закрытом рынке действительно медленнее, а барьеры чрезвычайно высоки.

Но у медали есть и другая сторона: здесь самые щедрые бюджеты на закупки во всей отрасли, что неизбежно породит великие компании с самыми неприступными рвами. Если вы штурмуете эту стену, мы ждём углублённого диалога с вами.

Контролируйте свой собственный интеллект: приватные и открытые суверенные модели

Автор: Джон Сюй (приглашённый партнёр YC)

Сегодня почти все компании, создающие продукты на базе ИИ, по сути «арендуют» интеллект у внешних поставщиков.

Ваша система непрерывно отправляет токены нескольким ведущим ИИ-лабораториям, получает обратно сгенерированные результаты и оплачивает дорогие ежемесячные счета.

В прошлом такая сделка казалась само собой разумеющейся: возможности лучших закрытых моделей на годы опережали остальную экосистему открытых моделей, и сколько бы вы ни работали над своими собственными данными, этот разрыв поколенческого уровня было невозможно преодолеть.

Однако ветер радикально переменился.

Модели с открытыми весами уже продемонстрировали реальную мощь, достаточную для конкуренции с самыми передовыми закрытыми моделями, во многих ключевых бенчмарках, имеющих серьёзную коммерческую ценность.

По мере ускоренной эволюции ИИ в центральную нервную систему корпоративных операций всё больше компаний остро осознают свою высокую зависимость от внешних сервисов аренды моделей.

Мы верим, что в будущем всё больше предприятий будут стремиться по-настоящему «владеть» ключевыми моделями, от которых зависит их существование: непрерывно итерировать их на накопленных корпоративных частных данных, самостоятельно запускать на выбранной ими инфраструктуре и иметь абсолютный контроль над тем, когда обновлять и заменять модели.

Это особенно критично в отраслях с жёстким регулированием. При чрезвычайно строгих требованиях к суверенитету данных и физически изолированной сетевой архитектуре скрытые издержки продолжения аренды внешних моделей становятся крайне невыгодными по сравнению с фактической отдачей для бизнеса.

Однако между загрузкой публичной модели из сообщества открытого кода и тем, чтобы компания действительно обрела саморазвивающуюся систему собственного интеллекта, всё ещё существует огромный инженерный и когнитивный разрыв.

Требуются специалисты, которые помогут предприятиям преобразовать сложные бизнес-процессы в точные метрики оценки (Evals), дистиллировать неявный деловой опыт сотрудников в высококачественные обучающие данные, превращать случайные сбои в производственной онлайн-среде в питательную среду для непрерывной итерации моделей и бесшовно передавать эти ключевые активы при каждой итерации базовой модели.

При решении самых экстремальных и сложных универсальных неизвестных задач предприятия, возможно, по-прежнему будут арендовать публичные вычислительные мощности у ведущих лабораторий; но мы твёрдо убеждены, что подавляющее большинство компаний должно иметь собственные вертикальные специализированные модели.

Эти модели будут полностью кодировать механизмы работы самого бизнеса и эволюционировать по мере его развития, со временем только увеличивая свою ценность.

Если вы помогаете предприятиям из разных отраслей по-настоящему контролировать и владеть собственным интеллектом, мы ждём вашего сообщения.