學技工要熬好幾年，戴個智能眼鏡，AI教普通人直接上手高級活

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

RFS 的傳統可以追溯到 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 內部合伙人或創始人的一線觀察。比如 2021 年全是 Web3 和遠程協作，2023 年是生成式 AI。

2026 年的清單不僅反映了 YC 的投資興趣，更揭示了他們對創業本質變革的預判：AI 已經跨越了加速現有工作流的階段，開始轉向重構整個系統。因此，YC 的目光已從傳統軟件擴展到金融、政府、工業、能源和體力勞動，這些曾被認為對風險投資來說太慢、監管太嚴或過于復雜的領域。

產品經理的 Cursor：AI 不再只是“搬磚”，而是開始“出謀劃策”

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

像 Cursor 和Claude Code這樣的工具，在目標明確的情況下，能極大地提升構建軟件的效率。但在現實的商業世界里，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，最后發現做出的功能根本沒人用，這才是最大的浪費。

YC 認為，這種方式現在已經過時了。

他們提出要做一個“產品管理領域的 Cursor”。用戶上傳客戶訪談記錄和產品使用數據，問一個簡單的問題，比如“我們下一步該建什么？”系統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，像機器人一樣執行

這件事的本質是把金融行業的“決策大腦”徹底換成 AI。

但現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現一個市場規律，然后寫成代碼讓電腦去執行。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，是把發現規律和制定策略的過程也全權交給 AI。現在的頂級傳統基金其實非常保守，機構內部不僅有老舊的交易系統，還有極其嚴苛的合規流程，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化，其目標是建立具備完全自主進化能力的金融系統。

AI 原生代辦機構：把按人頭計費變成按成品收費

傳統咨詢、設計及法律服務代理機構受限于“按人頭計費”的商業模式，存在毛利低、擴張難、交付周期長等問題。因為它們本質上是在“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，業務結構都發生了變化。這些公司不再表現得像傳統的代辦機構。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 驅動的生產以及高得多的利潤率。

這就是服務業的軟件化。未來的代辦機構不再需要整層樓的員工，而是由少數核心專家帶著一群 AI 智能體在工作。它們的規模不再受限于員工人數，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市場。

穩定幣金融服務：既要銀行的穩又要比特幣的快

過去，金融世界被劃分為兩個陣營：一邊是傳統的銀行系統，雖然安全合規，但轉賬慢、手續費高、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，但缺乏監管，普通人根本不敢碰。

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

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管金融產品；另一方面，非受監管的加密產品承諾高回報但帶有真實風險。穩定幣現在坐在這兩個世界之間，為結合兩者優勢的服務創造了空間。

這可能意味著建立在穩定幣之上的生息賬戶、獲取代幣化的現實世界資產，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界限的基礎設施。穩定幣可以彌合差距，而不是強迫企業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、合規且全球可達的沉靜基礎設施，以穩定幣作為連接紐帶。

政務 AI 化：終結紙質辦公，讓政府像互聯網公司一樣快

在第一波 AI 浪潮里，普通人和企業已經用上了各種 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提交上去后，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。一邊是 AI 時代的極速，一邊是 20 世紀的慢節奏，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，作為數字政府可以運作的早期證據。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和手動工作流的司法管轄區。

YC 特別提到，這類創業是勇敢者的游戲。因為賣產品給政府極其困難，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，就絕對不會輕易更換，合同金額往往大得驚人，穩定性極強。

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

現代金屬加工廠：給笨重的重工業裝上“數字引擎”

這件事的本質是用互聯網公司的效率去降維打擊傳統的金屬加工廠。

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的落后。現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極其僵化。它們只管大批量生產，一旦你想改個規格或者插個單，整個系統就亂套了。

YC 認為，現在的軟件和能源技術已經足夠成熟，可以重新構思整個系統。

該方向主張通過 AI 驅動的生產調度規劃、實時制造執行系統以及現代化的能源管理（如現場微網發電），重構整個加工廠的運營邏輯。

通過將資深操作員的隱性經驗算法化，該模式能顯著降低換產停機時間和物料浪費，在勞動力萎縮的背景下，實現高精度、短交期的本地化生產，將金屬加工這一傳統工業領域轉型為由軟件驅動的高利潤制造業

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。”YC 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。

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。”這意味著，原本需要幾年培訓才能上崗的高級技工活，現在普通人戴上設備就能干。

YC 解釋了為什么這在現在突然可行。三股力量交匯了：首先，多模態模型跨越了可以可靠地感知現實環境并進行推理的門檻；硬件已經大規模存在，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濟上的必然，而非新奇事物，這有潛力為數百萬人創造更高薪的工作。

YC 相信，AI 最深遠的經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，將勞動力短缺轉化為機遇而非約束。

大空間模型：讓 AI 擁有“空間感”

現在的 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 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。它們可以設計現實世界的物體，理解物理環境，并以今天系統根本無法做到的方式操縱空間關系。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，規模堪比 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，而將來自能夠對物理世界本身進行推理系統，將空間、結構和幾何變為原生智能，而非事后的補丁。

政府反欺詐基建：基于 AI 的大規模資產回收系統

政府是地球上最大的客戶，每年支出數萬億美元。它也因欺詐損失了驚人的數額，光是美國的醫保系統，每年因為虛假申報、亂收醫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存在：根據《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，現在可以利用 AI 技術去幫國家討債，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，能自動解析海量的爛賬、追蹤背后復雜的空殼公司關系，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，更是用技術手段在清理社會毒瘤。

但創始人背景至關重要。YC 明確表示，強大的團隊應包含至少一位經歷過這個問題的創始人，前 FCA 律師、合規負責人或審計師。

讓 LLM 訓練變簡單：民主化模型開發

目前的模型訓練流程雖然處于技術前沿，但其底層工具鏈卻極其低效且不穩定。即便是資深的開發團隊，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狀，極大地拉低了 AI 研發的效率。

這一方向的核心訴求是構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境配置復雜性的 API，讓開發者只需關注模型本身；建立能夠高效管理、檢索和可視化存儲 PB 級訓練數據的新型數據庫；最后，打造專為機器學習研發設計的集成開發環境，以替代目前拼湊而成的通用軟件工具。

隨著行業趨勢從“訓練通用大模型”轉向“垂直領域專用模型”的微調與精煉，模型開發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的底層基石。誰能率先交付穩定、簡潔且高效的訓練全鏈路產品，誰就能掌握 AI 原生應用時代的開發定義權。

綜合來看，YC 2026 年給出的創業方向并非為了追逐潮流，而是為了重建根基。從產品的構思方式，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 正在發出信號：最大的機遇現在存在于智能與現實世界約束交匯的地方。