作者：出海去孵化器
創業的遊戲規則已經徹底改變。
在Y Combinator (YC) 最新發布的2026 春季「創業許願單」 (RFS) 中，我們看到了一個清晰的信號：AI 原生(AI-native) 不再是一個單純的營銷術語，而是構建下一代巨頭的基礎邏輯。現在的新創公司能以更快的速度、更低的成本，去挑戰那些曾經被認為「不可撼動」的領域。
這次，YC 不僅關注軟體，更將目光投向了工業體系、金融底層架構以及政府治理。如果說上一波AI 浪潮是關於“生成內容”，那麼下一波浪潮將是關於“解決複雜問題”和“重塑物理世界”。
以下是YC 正在密切關注、並渴望投資的10 大核心賽道。
1. 為產品經理打造的"Cursor"（Cursor for Product Managers）
在過去幾年裡，Cursor 和Claude Code 等工具徹底改變了程式碼編寫的方式。但這場繁榮掩蓋了一個更本質的問題：寫程式只是手段，弄清楚「到底該創造什麼」才是核心。
目前，產品發現的過程仍處於「石器時代」。我們依賴的是碎片化的使用者訪談、難以量化的市場回饋和無數的Jira 工單。這過程極度依賴人工，且充滿斷層。
市場急需一個AI 原生系統，它能像Cursor 輔助程式設計師一樣輔助產品經理。想像這樣一個工具：你上傳所有的客戶訪談錄音和產品使用數據，然後問它：“我們下一步該做什麼？”
它不會只給你一個模糊的建議，而是會輸出一份完整的功能大綱，並透過具體的客戶回饋來論證決策的合理性。更進一步，它甚至能直接產生UI 原型、調整資料模型，並拆解出具體的開發任務交給AI Coding Agent 去執行。
隨著AI 逐漸接管具體的程式碼實現，「定義產品」的能力將變得前所未有的重要。我們需要一個能打通「需求發現」到「產品定義」閉環的超級工具。
2. 下一代AI 原生對沖基金（AI-Native Hedge Funds）
在1980 年代，當少數基金開始嘗試用電腦分析市場時，華爾街對此嗤之以鼻。如今，量化交易已是標配。如果你現在還沒意識到我們正處於類似的轉折點，你可能會錯過下一個復興科技(Renaissance Technologies) 或橋水基金(Bridgewater)。
這波機會不在於將AI 「外掛」到現有的基金策略上，而是從零開始建構AI 原生的投資策略。
雖然現有的量化巨頭擁有龐大的資源，但在合規與創新的博弈中，他們的動作太慢了。未來的對沖基金將由成群的AI 智能體(Agents) 驅動——它們能像人類交易員一樣，24 小時不間斷地梳理10-K 財報、監聽財報電話會議、分析SEC 文件，並綜合各方分析師的觀點進行交易。
在這個領域，真正的Alpha 收益將屬於那些敢於讓AI 深度接管投資決策的新玩家。
3. 服務型公司的軟體轉型（AI-Native Agencies）
一直以來，無論是設計公司、廣告公司或律師事務所，所有的代理商(Agency) 模式都面臨一個死結：難以規模化。因為它們賣的是“人頭時間”，利潤率低，且成長必須依賴招募。
AI 正在打破這個死結。
新一代的代理商將不再向客戶兜售軟體工具，而是自行利用AI 工具，以100 倍的效率產出結果，然後直接出售最終成品。這意味著：
設計公司可以在簽約前就用AI 產生整套客製化方案，降維打擊傳統競爭對手。
廣告公司無需昂貴的實地拍攝，就能用AI 生成電影級影片廣告。
律師事務所可以在幾分鐘內而非幾週內完成複雜的法律文件。
未來的服務型公司在商業模式上將更像軟體公司：擁有軟體公司的高毛利，以及無限的可擴展性。
4. 穩定幣衍生的金融服務（Stablecoin Financial Services）
穩定幣(Stablecoins) 正迅速成為全球金融的關鍵基礎設施，但其之上的服務層仍是一片荒原。隨著GENIUS 和CLARITY 等法案的推進，穩定幣正處於DeFi (去中心化金融) 和TradFi (傳統金融) 的交匯點。
這是一個巨大的監管套利和創新窗口。
目前，用戶往往要在「合規但收益低的傳統金融產品」和「高收益但高風險的加密貨幣」之間做單選題。市場需要一種中間形態：基於穩定幣建構的、既合規又具備DeFi 優勢的新型金融服務。
無論是提供更高收益的儲蓄帳戶、代幣化的現實世界資產(RWA)，或是更有效率的跨國支付基建，現在是連結這兩個平行世界的最佳時機。
5. 重塑舊工業體系：現代金屬工廠（Modern Metal Mills）
當人們談論「美國再工業化」時，往往盯著勞動成本，卻忽略了一個房間裡的大象：傳統的工業系統設計極為低效。
以美國的鋁材或鋼管採購為例，8 到30 週的交貨週期是常態。這並非因為工人懶惰，而是因為整個生產管理系統是幾十年前設計的。這些老舊工廠為了追求“噸位”和“利用率”，犧牲了速度和靈活性。此外，高能耗也是一大痛點，而工廠往往缺乏現代化的能源管理方案。
重構機會已經成熟。
利用AI 驅動的生產計劃、即時的製造執行系統(MES) 以及現代化的自動化技術，我們可以從根本上壓縮交貨週期並提高利潤率。這不僅是讓工廠跑得更快，而是透過軟體定義的製造流程，讓本土金屬生產變得更便宜、更靈活、更賺錢。這是重建工業基礎的關鍵一環。
6. 政府治理的AI 升級（AI for Government）
第一波AI 公司已經讓企業和個人填寫表格的速度快得驚人，但這種效率在遇到政府部門時戛然而止。大量的數位化申請最終匯入的是一個個還得靠人工列印、手動處理的政府後台。
政府部門急需AI 工具來應對即將到來的資料洪流。雖然像愛沙尼亞這樣的國家已經展示了「數位政府」的雛形，但這套邏輯需要被複製到全世界。
向政府銷售軟體確實是一塊難啃的骨頭，但回報同樣豐厚：一旦你拿下了第一個客戶，往往意味著極高的客戶粘性和巨大的擴展潛力。這不僅是商業機會，更是提升社會運作效率的公益之舉。
7. 物理工作的即時AI 導師（AI Guidance for Physical Work）
還記得《駭客任務》裡Neo 插上管子瞬間學會功夫的場景嗎？現實版的「技能注入」正在到來，載體不是腦機接口，而是即時AI 指導。
與其整天討論AI 會取代哪些白領工作，不如看看它如何賦能藍領工作。在現場服務、製造業、醫療護理等領域，AI 雖然無法直接“動手”，但它可以“看見”並“思考”。
想像一下，戴智慧眼鏡的工人正在維修設備，AI 透過攝影機看到閥門，直接在他耳邊說：“關掉那個紅色閥門，用3/8 英寸的扳手，那個零件磨損了，需要更換。”
多模態模型的成熟、智慧硬體的普及（手機、耳機、眼鏡）以及熟練勞動力的短缺，三者疊加催生了這一巨大需求。無論是為現有企業提供培訓系統，或是建立一個全新的「超級藍領」勞動力平台，這裡都有巨大的想像空間。
8. 突破語言限制的空間大模型（Large Spatial Models）
大語言模型(LLM) 推動了AI 的爆發，但它們的智慧被局限在「語言」能描述的範圍內。要實現通用人工智慧(AGI)，AI 必須理解物理世界和空間關係。
目前的AI 在處理幾何、3D 結構、物理旋轉等空間任務時依然笨拙。這限制了它們與物理世界互動的能力。
我們要找的是能建構大型空間推理模型(Large Spatial Models) 的團隊。這類模型不應是將幾何視為語言的附屬品，而是將其作為第一原理。誰能讓AI 真正理解並設計物理結構，誰就有機會建立下一個OpenAI 等級的基石模型。
9. 詐欺獵人的數位化軍火庫（Infra for Government Fraud Hunters）
政府是世界上最大的買家，每年支出數兆美元，同時也因詐欺損失慘重。光是美國的醫療保險每年就因不當支付損失數百億美元。
美國的《虛假申報法》(False Claims Act) 允許私人公民代表政府起訴詐欺公司，並從追回的資金中獲得分成。這是打擊詐欺最有效的手段之一，但目前的流程極為原始：舉報人向律所提供線索，律所花費數年時間人工整理文件。
我們需要專門為此設計的智慧系統。它不是簡單的儀錶板，而是能自動解析混亂的PDF、追蹤複雜的空殼公司結構、並將零散證據打包成可訴訟文件的AI 偵探。
如果你能讓詐欺追討的速度提升10 倍，你不僅能建立一個龐大的商業帝國，還能為納稅人挽回數十億的損失。
10. 讓LLM 訓練變得簡單（Make LLMs Easy to Train）
儘管AI 熱火朝天，但訓練大模型的體驗依然糟糕得令人髮指。
開發者每天都在與破碎的SDK 鬥爭，花費數小時調試剛啟動就崩潰的GPU 實例，或者在開源工具中發現致命Bug。更不用說處理TB 級資料時的惡夢了。
正如雲端運算時代誕生了Datadog 和Snowflake，AI 時代也急需更好的「鏟子」。我們需要：
完全抽象訓練過程的API。
能輕鬆管理超大規模資料集的資料庫。
專為機器學習研究設計的開發環境。
隨著「後訓練」(Post-training) 和模型專業化變得越來越重要，這些基礎設施將成為未來軟體開發的基石。
