近日，硅谷知名創業孵化器 Y Combinator 發佈了 2026 年春季創業賽道指南（RFS）。作爲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 的變化都預示着風口，很多想法直接來自 YC 內部合夥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，這些曾被認爲對風險投資來說太慢、監管太嚴或過於複雜的領域。
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裏，最難的其實不是怎麼把東西造出來，而是搞清楚到底該造什麼。很多公司折騰了半年，最後發現做出的功能根本沒人用，這纔是最大的浪費。
長期以來，決定做什麼這件事一直高度依賴產品經理（PM）的大腦。PM 需要從成百上千小時的用戶訪談錄音、亂七八糟的後臺數據和堆積如山的市場反饋中，像大海撈針一樣找出用戶的真實痛點。然後，他們得熬夜寫出長達幾十頁的產品需求文檔，再拆成一個個任務丟給程序員。
YC 認爲，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“我們下一步該建什麼？”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，並基於客戶反饋清晰地解釋爲什麼這個功能很重要。
更酷的是，它不只是提建議，還會直接給出全套方案：新的交互邏輯長啥樣、後臺數據庫怎麼改，甚至連任務單都給你拆好了，直接對接給寫代碼的 AI 機器人。它幫團隊從低效率的文檔工作中解脫出來，把精力放在真正的價值判斷上。未來的競爭，不再是誰的代碼寫得快，而是誰能更精準地抓住用戶的心。
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。
我們可以回顧一下歷史：在 20 世紀 80 年代以前，買賣股票全靠基金經理看報紙、拍腦袋。後來，像文藝復興科技、橋水基金這些巨頭出現了，他們開始用計算機跑數學模型，靠強大的計算能力收割市場。在當時，這被視爲奇技淫巧，而現在，這叫“量化交易”，已經是所有大基金的標配了。
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，然後寫成代碼讓電腦去執行。然而，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 認爲，這種缺陷創造了機會。
AI 原生基金的本質是構建一個去中心化的智能體集羣，使其從底層邏輯上完全替代人類研究員和交易員的職能。這些智能體能夠實時、大規模地解析非結構化數據，如 10-K 文件、財報電話會議、監管備案及法律文件，並跨領域合成人類難以察覺的複雜投資策略。
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
傳統諮詢、設計及法律服務代理機構受限於“按人頭計費”的商業模式，存在毛利低、擴張難、交付週期長等問題。因爲它們本質上是在“賣命”。如果你想多賺一倍的錢，通常就得僱多一倍的人。因爲人手有限，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幹活，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。
YC 舉了幾個具體的例子。一家設計公司可以在簽署合同之前使用 AI 生成高質量的定製設計作品，使用成品而非方案演示來贏得交易；一家廣告公司可以創作精美的視頻廣告，而無需實地拍攝的時間、成本或物流；一家律師事務所可以在幾分鐘內生成法律文件，而不是幾周，從而壓縮了曾經定義該行業的週期。
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，擁有可重複的流程、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着一羣 AI 智能體在工作。它們的規模不再受限於員工人數，而是取決於 AI 的算力。這種公司將擁有與軟件公司一樣極高的利潤率，並且能像滾雪球一樣，迅速吞掉那些還在靠人工慢吞吞幹活的傳統市場。
穩定幣金融服務：既要銀行的穩又要比特幣的快
過去，金融世界被劃分爲兩個陣營：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。
而隨着《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 認爲這開啓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，爲結合兩者優勢的服務創造了空間。
這可能意味着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，以穩定幣作爲連接紐帶。
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 浪潮裏，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後，卻掉進了政府辦公樓的“黑洞”裏：那裏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，作爲數字政府可以運作的早期證據。但這些例子仍然是孤立的。機遇在於採用這種模式並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遊戲。因爲賣產品給政府極其困難，流程繁瑣、週期長。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爲工人工資太高，但其實更大的問題在於操作系統的落後。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。這不是因爲沒活幹，而是因爲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 認爲，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、實時製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爲由軟件驅動的高利潤製造業
體力勞動的 AI 導航：給工人裝上“技能插件”
在《黑客帝國》中，尼奧在腦後插上一根電纜，醒來後平靜地說：“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。
雖然大家都在擔心 AI 會取代寫代碼或寫文章的腦力勞動，但在修水管、修電機、做手術這些需要動手的領域，AI 目前還長不出真實的手腳。但這沒關係，它可以借用人類的手，充當人類的實時場外指導。
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，並在耳邊低聲說：“用 3/8 英寸的扳手擰開它，往左轉。”這意味着，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幹。
YC 解釋了爲什麼這在現在突然可行。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並進行推理的門檻；其次，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爲經濟上的必然，而非新奇事物，這有潛力爲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週期，將勞動力短缺轉化爲機遇而非約束。
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 軟件裏把一個零件翻轉 90 度並插進另一個槽位，它就容易抓瞎。
這是因爲現在的 AI（比如 GPT）本質上是在玩文字接龍，它並不真正理解什麼是長寬高，什麼是重力，什麼是物理遮擋。而大空間模型要做的，就是讓 AI 真正擁有立體感和幾何直覺。
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，並以今天系統根本無法做到的方式操縱空間關係。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、結構和幾何變爲原生智能，而非事後的補丁。
政府反欺詐基建：基於 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，每年因爲虛假申報、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 則認爲，現在可以利用 AI 技術去幫國家討債，然後按比例分提成。
“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、追蹤背後複雜的空殼公司關係，並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鉅款追回來 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於技術前沿，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，將模型訓練的複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複雜性的 API，讓開發者只需關注模型本身；其次，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；最後，打造專爲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。
隨着行業趨勢從“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，而是會進化爲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 年給出的創業方向並非爲了追逐潮流，而是爲了重建根基。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於智能與現實世界約束交匯的地方。
雖然 YC 強調創始人們不需要必須從事這些點子才能申請，但這份文件不僅僅是一個建議清單。它發揮着導向作用，指明瞭該機構認爲下一波突破性公司將出現的地方——初創公司不再僅僅是軟件公司，它們正在成爲系統公司，將 AI、監管、硬件、能源和人力勞動融合進全新的運營模型中。
參考鏈接：
1.https://www.ycombinator.com/rfs
排版：胡莉花
