近日，硅谷知名創(chuàng)業(yè)孵化器 Y Combinator 發(fā)布了 2026 年春季創(chuàng)業(yè)賽道指南（RFS）。作為全球最具影響力的創(chuàng)業(yè)加速器，這一傳統(tǒng)旨在讓創(chuàng)業(yè)者窺見 YC 希望他們解決的下一代問題。

RFS 的傳統(tǒng)可以追溯到 2008 年左右。每年 RFS 的變化都預示著風口，很多想法直接來自 YC 內(nèi)部合伙人或創(chuàng)始人的一線觀察。比如 2021 年全是 Web3 和遠程協(xié)作，2023 年是生成式 AI。

2026 年的清單不僅反映了 YC 的投資興趣，更揭示了他們對創(chuàng)業(yè)本質(zhì)變革的預判：AI 已經(jīng)跨越了加速現(xiàn)有工作流的階段，開始轉(zhuǎn)向重構(gòu)整個系統(tǒng)。因此，YC 的目光已從傳統(tǒng)軟件擴展到金融、政府、工業(yè)、能源和體力勞動，這些曾被認為對風險投資來說太慢、監(jiān)管太嚴或過于復雜的領(lǐng)域。

產(chǎn)品經(jīng)理的 Cursor：AI 不再只是“搬磚”，而是開始“出謀劃策”

YC 的出發(fā)點非常直白：AI 已經(jīng)讓編寫代碼變得異常簡單，但代碼從來不是構(gòu)建人們想要的產(chǎn)品中最難的部分。

像 Cursor 和Claude Code這樣的工具，在目標明確的情況下，能極大地提升構(gòu)建軟件的效率。但在現(xiàn)實的商業(yè)世界里，最難的其實不是怎么把東西造出來，而是搞清楚到底該造什么。很多公司折騰了半年，最后發(fā)現(xiàn)做出的功能根本沒人用，這才是最大的浪費。

YC 認為，這種方式現(xiàn)在已經(jīng)過時了。

他們提出要做一個“產(chǎn)品管理領(lǐng)域的 Cursor”。用戶上傳客戶訪談記錄和產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)，問一個簡單的問題，比如“我們下一步該建什么？”系統(tǒng)給出的不僅僅是一個頭腦風暴，它會輸出一個真實的功能大綱，并基于客戶反饋清晰地解釋為什么這個功能很重要。

AI 原生對沖基金：讓 AI 像巴菲特一樣思考，像機器人一樣執(zhí)行

這件事的本質(zhì)是把金融行業(yè)的“決策大腦”徹底換成 AI。

但現(xiàn)在的量化基金有一個瓶頸：雖然電腦算得快，但點子還得由人來出。通常是人類研究員先發(fā)現(xiàn)一個市場規(guī)律，然后寫成代碼讓電腦去執(zhí)行。人類的精力是有限的，能處理的信息量也有天花板。

“AI 原生對沖基金”想做的，是把發(fā)現(xiàn)規(guī)律和制定策略的過程也全權(quán)交給 AI?，F(xiàn)在的頂級傳統(tǒng)基金其實非常保守，機構(gòu)內(nèi)部不僅有老舊的交易系統(tǒng)，還有極其嚴苛的合規(guī)流程，甚至研究員想用個 ChatGPT 都要層層審批。

YC 認為，這種缺陷創(chuàng)造了機會。

這種模式追求的是由自主算法生成的超額收益，而非對人類已有策略的優(yōu)化，其目標是建立具備完全自主進化能力的金融系統(tǒng)。

AI 原生代辦機構(gòu)：把按人頭計費變成按成品收費

傳統(tǒng)咨詢、設計及法律服務代理機構(gòu)受限于“按人頭計費”的商業(yè)模式，存在毛利低、擴張難、交付周期長等問題。因為它們本質(zhì)上是在“賣命”。如果你想多賺一倍的錢，通常就得雇多一倍的人。因為人手有限，工作進度慢、毛利低，還得天天跟客戶扯皮工時，這種商業(yè)模式極難做大。

AI 打破了這個等式。

YC 的見解是，與其賣軟件給客戶幫他們干活，不如你自己使用軟件，直接把成品賣給客戶，價格甚至可以提高 100 倍。

在每個案例中，業(yè)務結(jié)構(gòu)都發(fā)生了變化。這些公司不再表現(xiàn)得像傳統(tǒng)的代辦機構(gòu)。它們開始看起來像恰好銷售服務的軟件公司，擁有可重復的流程、AI 驅(qū)動的生產(chǎn)以及高得多的利潤率。

這就是服務業(yè)的軟件化。未來的代辦機構(gòu)不再需要整層樓的員工，而是由少數(shù)核心專家?guī)е蝗?AI 智能體在工作。它們的規(guī)模不再受限于員工人數(shù)，而是取決于 AI 的算力。這種公司將擁有與軟件公司一樣極高的利潤率，并且能像滾雪球一樣，迅速吞掉那些還在靠人工慢吞吞干活的傳統(tǒng)市場。

穩(wěn)定幣金融服務：既要銀行的穩(wěn)又要比特幣的快

過去，金融世界被劃分為兩個陣營：一邊是傳統(tǒng)的銀行系統(tǒng)，雖然安全合規(guī)，但轉(zhuǎn)賬慢、手續(xù)費高、收益率低得可憐；另一邊是加密貨幣世界，雖然收益高、速度快，但缺乏監(jiān)管，普通人根本不敢碰。

而隨著《GENIUS》和《CLARITY》等法案的落地，穩(wěn)定幣已具備在合規(guī)框架內(nèi)運行的法律基礎。穩(wěn)定幣既有比特幣那種瞬間轉(zhuǎn)賬、全球無阻的超能力，又有像銀行存款一樣的價格穩(wěn)定。

YC 認為這開啟了一整類此前無法存在的金融服務。一方面，你擁有感覺安全但收益有限的受監(jiān)管金融產(chǎn)品；另一方面，非受監(jiān)管的加密產(chǎn)品承諾高回報但帶有真實風險。穩(wěn)定幣現(xiàn)在坐在這兩個世界之間，為結(jié)合兩者優(yōu)勢的服務創(chuàng)造了空間。

這可能意味著建立在穩(wěn)定幣之上的生息賬戶、獲取代幣化的現(xiàn)實世界資產(chǎn)，或者是能夠讓資金跨越國界移動得更快、更便宜且不違反合規(guī)界限的基礎設施。穩(wěn)定幣可以彌合差距，而不是強迫企業(yè)和個人在安全和機會之間做選擇。

YC 相信下一波金融科技不會來自花哨的消費者 App，而將來自讓資本更高效、合規(guī)且全球可達的沉靜基礎設施，以穩(wěn)定幣作為連接紐帶。

政務 AI 化：終結(jié)紙質(zhì)辦公，讓政府像互聯(lián)網(wǎng)公司一樣快

在第一波 AI 浪潮里，普通人和企業(yè)已經(jīng)用上了各種 AI 工具，填表、寫申請書的速度快得驚人。但尷尬的是，這些飛速生成的申請?zhí)峤簧先ズ?，卻掉進了政府辦公樓的“黑洞”里：那里的工作人員可能還在手敲錄入、打印紙張、蓋章流轉(zhuǎn)。一邊是 AI 時代的極速，一邊是 20 世紀的慢節(jié)奏，這種錯位讓政務窗口堆積如山。

“政務 AI 化”要做的，就是把這種不對稱的效率補齊。如果構(gòu)建得當，這些工具不僅能防止崩潰，還能讓公共服務變得更具成本效益和響應力。

YC 指向了愛沙尼亞等地，作為數(shù)字政府可以運作的早期證據(jù)。但這些例子仍然是孤立的。機遇在于采用這種模式并將其擴展到仍依賴碎片化系統(tǒng)和手動工作流的司法管轄區(qū)。

YC 特別提到，這類創(chuàng)業(yè)是勇敢者的游戲。因為賣產(chǎn)品給政府極其困難，流程繁瑣、周期長。但這個賽道有個巨大的誘惑：政府是一個超級大客戶，而且一旦他們開始依賴你的系統(tǒng)，就絕對不會輕易更換，合同金額往往大得驚人，穩(wěn)定性極強。

這就是數(shù)字政務的全球競賽。誰能開發(fā)出讓政府既覺得安全合規(guī)、又能極大提升辦事效率的 AI 工具，誰就掌握了一門極其穩(wěn)固、且利國利民的長期生意。

現(xiàn)代金屬加工廠：給笨重的重工業(yè)裝上“數(shù)字引擎”

這件事的本質(zhì)是用互聯(lián)網(wǎng)公司的效率去降維打擊傳統(tǒng)的金屬加工廠。

很多人覺得美國工廠不行是因為工人工資太高，但其實更大的問題在于操作系統(tǒng)的落后?，F(xiàn)在的美國金屬加工廠，很多還在用幾十年前的土辦法管理：你想買一批鋁材，居然要等半年（8 到 30 周）才能交貨。這不是因為沒活干，而是因為工廠的系統(tǒng)極其僵化。它們只管大批量生產(chǎn)，一旦你想改個規(guī)格或者插個單，整個系統(tǒng)就亂套了。

YC 認為，現(xiàn)在的軟件和能源技術(shù)已經(jīng)足夠成熟，可以重新構(gòu)思整個系統(tǒng)。

該方向主張通過 AI 驅(qū)動的生產(chǎn)調(diào)度規(guī)劃、實時制造執(zhí)行系統(tǒng)以及現(xiàn)代化的能源管理（如現(xiàn)場微網(wǎng)發(fā)電），重構(gòu)整個加工廠的運營邏輯。

通過將資深操作員的隱性經(jīng)驗算法化，該模式能顯著降低換產(chǎn)停機時間和物料浪費，在勞動力萎縮的背景下，實現(xiàn)高精度、短交期的本地化生產(chǎn)，將金屬加工這一傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域轉(zhuǎn)型為由軟件驅(qū)動的高利潤制造業(yè)

體力勞動的 AI 導航：給工人裝上“技能插件”

在《黑客帝國》中，尼奧在腦后插上一根電纜，醒來后平靜地說：“我會功夫了?！盰C 相信體力勞動正通過實時 AI 導航變得驚人地接近這種狀態(tài)。

比如，一個從未修過飛機的學徒，戴上智能眼鏡，AI 就能通過攝像頭同步看到他眼前的零件。AI 會直接在屏幕上圈出那個壞掉的螺絲，并在耳邊低聲說：“用 3/8 英寸的扳手擰開它，往左轉(zhuǎn)?！边@意味著，原本需要幾年培訓才能上崗的高級技工活，現(xiàn)在普通人戴上設備就能干。

YC 解釋了為什么這在現(xiàn)在突然可行。三股力量交匯了：首先，多模態(tài)模型跨越了可以可靠地感知現(xiàn)實環(huán)境并進行推理的門檻；硬件已經(jīng)大規(guī)模存在，智能手機、耳機和智能眼鏡；第三，技能人才短缺已使其成為經(jīng)濟上的必然，而非新奇事物，這有潛力為數(shù)百萬人創(chuàng)造更高薪的工作。

YC 相信，AI 最深遠的經(jīng)濟影響可能不是來自取代工作，而是來自壓縮物理世界的技能和培訓周期，將勞動力短缺轉(zhuǎn)化為機遇而非約束。

大空間模型：讓 AI 擁有“空間感”

現(xiàn)在的 AI 就像一個博學但沒出過門的盲人。它讀過全世界的書，能跟你聊宇宙爆炸，但如果你讓它在 3D 軟件里把一個零件翻轉(zhuǎn) 90 度并插進另一個槽位，它就容易抓瞎。

這種模型不僅是描述世界，它們可以對世界進行推理。它們可以設計現(xiàn)實世界的物體，理解物理環(huán)境，并以今天系統(tǒng)根本無法做到的方式操縱空間關(guān)系。YC 明確了賭注：成功者不會只是建立另一個應用層，而是將定義下一代 AI 基礎模型，規(guī)?？氨?OpenAI 或 Anthropic。

YC 相信 AI 的下一個真正飛躍不會來自更好的提示詞或更大的語言模型，而將來自能夠?qū)ξ锢硎澜绫旧磉M行推理系統(tǒng)，將空間、結(jié)構(gòu)和幾何變?yōu)樵悄?，而非事后的補丁。

政府反欺詐基建：基于 AI 的大規(guī)模資產(chǎn)回收系統(tǒng)

政府是地球上最大的客戶，每年支出數(shù)萬億美元。它也因欺詐損失了驚人的數(shù)額，光是美國的醫(yī)保系統(tǒng)，每年因為虛假申報、亂收醫(yī)藥費而損失的錢就有幾百億。

追回這些錢最有效的工具之一已經(jīng)存在：根據(jù)《虛假陳述法案》的“檢舉”條款，私人公民可以代表政府對欺詐公共計劃的公司提起訴訟。如果案件成功，舉報者將獲得追回資金的一定比例。

YC 則認為，現(xiàn)在可以利用 AI 技術(shù)去幫國家討債，然后按比例分提成。

“政府反欺詐基建”就是要用 AI 把這個過程縮短到幾天。我們需要一個超級智能系統(tǒng)，能自動解析海量的爛賬、追蹤背后復雜的空殼公司關(guān)系，并直接輸出一份嚴絲合縫的起訴書。只要你能幫政府把這些流失的萬億巨款追回來 10%，這不僅是一門極其賺錢的硬核生意，更是用技術(shù)手段在清理社會毒瘤。

但創(chuàng)始人背景至關(guān)重要。YC 明確表示，強大的團隊應包含至少一位經(jīng)歷過這個問題的創(chuàng)始人，前 FCA 律師、合規(guī)負責人或?qū)徲嫀煛?/strong>

讓 LLM 訓練變簡單：民主化模型開發(fā)

目前的模型訓練流程雖然處于技術(shù)前沿，但其底層工具鏈卻極其低效且不穩(wěn)定。即便是資深的開發(fā)團隊，在實際訓練擴散模型或大語言模型時，仍需耗費大量精力去處理不兼容的 SDK、頻繁宕機的 GPU 算力實例以及開源工具中隱藏的重大缺陷。這種高度碎片化且易出錯的現(xiàn)狀，極大地拉低了 AI 研發(fā)的效率。

這一方向的核心訴求是構(gòu)建一套標準化的基礎設施，將模型訓練的復雜底層邏輯進行高度抽象。

具體而言，它需要解決三個核心層面的問題：首先，提供能夠屏蔽底層硬件與環(huán)境配置復雜性的 API，讓開發(fā)者只需關(guān)注模型本身；建立能夠高效管理、檢索和可視化存儲 PB 級訓練數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)庫；最后，打造專為機器學習研發(fā)設計的集成開發(fā)環(huán)境，以替代目前拼湊而成的通用軟件工具。

隨著行業(yè)趨勢從“訓練通用大模型”轉(zhuǎn)向“垂直領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ汀钡奈⒄{(diào)與精煉，模型開發(fā)的門檻必須大幅降低。這些工具將不僅是輔助插件，而是會進化為未來軟件開發(fā)的底層基石。誰能率先交付穩(wěn)定、簡潔且高效的訓練全鏈路產(chǎn)品，誰就能掌握 AI 原生應用時代的開發(fā)定義權(quán)。

綜合來看，YC 2026 年給出的創(chuàng)業(yè)方向并非為了追逐潮流，而是為了重建根基。從產(chǎn)品的構(gòu)思方式，到資金的流動方式，再到政府的運作方式以及體力勞動的完成方式，YC 正在發(fā)出信號：最大的機遇現(xiàn)在存在于智能與現(xiàn)實世界約束交匯的地方。