YC:这些方向我们极其看好,如果你在做,赶紧来找我们拿钱!

从教小孩的 AI 私教到把数据中心搬去海上,还第一次收录了现任美国陆军部长的需求。
作者:Y Combinator07-23 · 10 分钟⚑ 大佬观点 · 个人立场
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  • 全球最有名的创业孵化器 YC(Airbnb、Stripe 都出自这里)亮出了 2026 秋季最想投的 13 个方向。潜台词就一句:这些我们极其看好,你在做就来拿钱。当然,不做也照样能申请。
  • 这一批有个统一主题:AI 从屏幕里走出来,进国防、养老、工地、海洋这些真实世界的场景;纯生成式 AI(文生图、文生视频、模型本身)这次几乎缺席。
  • 史上第一次,有一条方向是现任美国陆军部长亲自写的:他公开向创业者要低成本拦截器、要能插进军队开放架构的传感器和无人机,目标是把「每次击杀的成本」打下来。
  • 为什么押在现在:智能刚好够用(可以把 Agent 当成一个人来使唤),而成本正每年降 10 倍,YC 判断消费级的引爆点就在眼前。
  • 对创业者,这是一张现成的选题地图;对所有人,这是「全球顶级孵化器 2026 把钱往哪押」的官方风向标。
⚑ 这是 YC 与各位作者对外公开的征集口径,带明显的招募立场;文中每条方向的判断(哪个赛道被看好、为什么是现在)都出自作者本人,不是第三方中立评估。
1 这是什么

先搞清楚 YC 这份清单是什么

YC 是全球最有名的创业孵化器,Airbnb、Stripe、Coinbase 都从这里走出去。它靠押中下一家这样的公司赚钱。所以每隔一阵,它就会公开一张清单,亮出自己最想投的方向,潜台词就一句:你要是在做这个,赶紧来拿钱。

这张清单叫 RFS(Requests for Startups,创业需求列表)。2026 年秋天这批有 13 条,主题只有一个:让 AI 从屏幕里走出来,走进真实世界。每条由一位 YC 合伙人或一线创始人亲自写,说清楚痛点、机会,以及它想让人建个什么。

所以这份单子有两层意思:一层是给创业者指方向,另一层是 YC 自己在公开找项目。这些方向它极其看好,你在做就来拿钱和资源。它也把话说在前头,列出来只是分享我们在想什么,你哪怕一条都不做,照样能申请。

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这一批最反常的一条:13 个方向里,有一条的作者身份不同寻常:现任美国陆军部长 Daniel Driscoll(第 26 任,2025 年 2 月上任)亲自写的。一个政府高官跑到创业孵化器的页面上公开发榜要东西,这在 YC 的历史上还是头一回。
2 全景

13 个方向,摆在一张桌上看

13 条听着多,其实能归成四大类。先扫一眼整张地图,心里有个谱。

物理世界与硬件4 条
未来的美国国防
低成本拦截器、能插进军队开放架构的软硬件
海上算力
把数据中心搬去海上,绕开缺电缺地
物理世界的新操作系统
同时调度 AI、机器人和人这三种工人
真实世界的数据
用机器人、气象气球采物理世界的稠密数据
消费与社会4 条
The Primer
像顶级私教一样教小孩读写算的 AI
面向 10 亿人的消费 AI
下一个装进每部手机的 AI 产品
面向老龄社会的 AI
陪伴、监护、护理协调
证明你是人
重建互联网上「对面是真人」的信任层
AI 原生软件基建4 条
小软件的云
让小工具像 Google Doc 一样分享
多人协作的 AI
整个团队进同一个 Agent 会话
AI 原生的合规基建
自动盯监管、标异常、留审计痕迹
自我维护的 API
API 方派 Agent 直接帮你改好代码
加密金融1 条
现在是建 crypto 的最好时机
熊市里没人跟你抢,留下真做事的人
3 主线

为什么这一批全在讲物理世界

把 13 条连起来看,一条主线就浮出来了:过去几年,AI 的战场几乎都在屏幕里:写代码、生成文字和图片、在聊天框里答问题。这一批,YC 把筹码押到了屏幕之外。

前几年 屏幕里 写代码、生成图文 聊天框里一问一答 成果都在屏幕里 AI 重心在迁移 这一批 真实世界 国防 · 海上算力 工地 · 养老 · 教育 落到硬件和线下场景

国防、把算力搬上海、给工地做操作系统、采集物理世界的数据,这些都得跟硬件和线下场景硬碰硬。就连消费和社会那几条也带着强烈的线下味:养老离不开家里的监护和机器人,教育对着的是真实的孩子,「证明你是人」要解决的正是线上线下都在崩的信任。

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一个值得注意的缺席:这一批里,纯生成式 AI(做文生图、文生视频、或者模型本身)几乎一条都没有。占大头的是难啃的物理世界和面向企业的基础设施。做模型、做生成工具那波最热的方向,这次没被单列。这本身也是一种信号。
4 头条 · 教育

让 AI 像私教一样教小孩

这一批的头条方向,作者借了一本书来说。科幻小说《钻石时代》里有一本会「因材施教」的魔法书,叫《一位年轻女士的图文启蒙读本》。它看着是本识字书,实则远不止:它完全围着一个女孩转,用贴合她生活的故事,不只教她认字,还教她思考、推理,陪她长大,她长成什么样,书也跟着变成什么样。

这条方向的内核

最好的教育,从来都是一对一的私教。亚里士多德教亚历山大。但这份待遇,历来只属于极少数人。AI 第一次让「给每个孩子配一个私教」这件事,在原理上成了可能。

这条方向的作者 Andrew Miklas 亲自讲解 · 来源:Y Combinator(YouTube,英文,无中文字幕)

好的私教厉害在哪?不只是陪着刷题。它花上几年时间摸清一个孩子的脑子怎么转,然后教那些刷题刷不出来的东西:怎么思考、怎么推理,甚至怎么变得有智慧。今天的教育软件差的正是这一截:

今天的教育软件
  • 统一进度、统一题库
  • 本质是电子版的刷题和抽认卡
  • 不认识你的孩子是谁
YC 想要的 Primer
  • 像私教一样因材施教
  • 教读写算,做到私教的质量
  • 随孩子成长而变,帮老师、不取代老师

离真正造出《钻石时代》那本书还很远,但今天可以先起步。YC 现在想要的,是一个能像尽心私教一样、教小孩读写算,又能做到消费级价格、人人用得起的产品。

野心不止于此

它一开始会是家长掏钱、给孩子补基础技能的小东西。但这只是入口。做对了的公司可以一路往那本魔法书的方向长。哪怕只实现了那个愿景的一小部分,也足以深刻改变社会。

5 新闻 · 国防

陆军部长直接来要东西

13 条里最反常的一条,来自现任美国陆军部长 Daniel Driscoll。他给出的理由是:战争正处在拐点,而军队老一套的采购流程,跟不上今天变化的威胁。所以他们「撕掉了旧的采购剧本」,直接跑来向创业者要东西。

现代战争要的是商业化开发、模块化的开放系统方案,这正是我们撕掉旧采购剧本的原因。Daniel P. Driscoll,美国陆军部长
美国陆军部长 Daniel Driscoll 出镜讲这条方向 · 来源:Y Combinator(YouTube,英文,无中文字幕)

他要的东西很具体,也第一次把军费的算盘明明白白摆到了创业者面前:

低成本拦截器
用便宜的东西拦下敌方目标,把「每次击杀的成本」压到最低,或者任何能帮着压低这个成本的部件
能插进开放架构的软硬件
下一代传感器、软件、载荷等硬件,要能直接接进军队的开放系统架构
抗极端气候的装备
前沿无人机、有韧性的后勤、先进制造,还得在从北极到群岛、从太空到地下的极端环境里撑得住
承诺:给钱 + 给试验场
「把你的想法带来,我们给你资本,也给你可以放手扩产的练兵场」

这里有两个词值得先讲明白:

低成本拦截器 / cost per kill(每次击杀的成本)
敌方的无人机可能很便宜,你不能每次都用一枚天价导弹去换。所以军方要的是用尽量低的花费拦下一个目标,把这笔单价打下来。
模块化开放系统架构
军方不想被单一供应商锁死。他们要装备像搭乐高:接口是开放的、零件能随时换、新东西能直接插进去,而不是买一整套黑箱。
6 最大胆 · 算力

把数据中心搬到海上

这条听着最异想天开,但它对着的其实是个真问题。起点是一个真实的瓶颈:AI 快没算力了,而数据中心快没电、没地了。

问题出在陆地上盖数据中心:审批要拖好几年,还得凑够足够的电,最后可能被地方政府一句反对就否掉。社区对占地越来越抵触,可海面一直是敞开的。而且海上正好把三个卡点各解一个:

陆上数据中心
  • 审批动辄拖几年
  • 缺电,又缺地
  • 可能被地方政府一票否掉
搬到海上
  • 不用走地面的审批流程(解决地和审批)
  • 阳光足,可就地用太阳能发电(解决电)
  • 海水本身就是天然散热器(解决散热)
70%
海洋占地球表面积,空间几乎是敞开的
数年
陆上新建数据中心的审批周期,还可能被地方政府否掉

作者把这套设想叫「算力舰队」(compute flotillas):许多标准化、模块化的船只编队协同,当成一朵统一的全球云来用。想法确实大胆,但它对着的是一个此刻真实卡住 AI 的东西:电和地。

这条方向的作者 Francois Chaubard 亲自讲解 · 来源:Y Combinator(YouTube,英文,无中文字幕)
7 消费与社会

消费和社会,押了这三件

除了教育那条头条,消费和社会这一类还有三个方向。它们的共同点是:面对的都是天大的市场,却一直没被好好服务。

A面向 10 亿人的消费 AI

每次平台大迁移都会诞生消费巨头:Web 出了 Google,移动出了 Instagram。可 AI 都三年了,你手机上唯一的新图标还只有 ChatGPT。

为什么是现在?智能刚好够用(可以把一个 Agent 当成一个人来使唤),而且马上会足够便宜:今天让这套魔法跑起来,每个用户每月要烧约 1000 美元 token,但这个数字每年降 10 倍。顺着曲线往下推,消费级的引爆点就要到了。谁现在动手,谁占住。

B面向老龄社会的 AI

2030 年,每 5 个美国人就有 1 个超过 65 岁,照护的人手远远不够,护理岗位缺口以百万计,已经有 5300 万家人在无偿干这件事。可几乎没有真正为老人做的科技,连 Alexa、Google Home 老人都用得一头雾水。

AI 让一批新产品成为可能:能真正对话的语音界面、帮老人安全独立生活的监护、能搭把手做家务的机器人,以及帮家人协调看护、预约和急事的软件。这是全世界最大、又最被冷落的市场之一,而且每天都在变大。

C证明你是人

有一个真实案例:一名财务人员参加了一场和「CFO 及几位同事」的视频会,会后转出了 2500 万美元。事后才发现,那场会里除了他自己,每个人都是 deepfake(AI 换脸换声)。声音克隆和假视频通话正变得又便宜又逼真,这类诈骗在暴涨。

吓人的地方在于:我们已经没有好办法判断对面是不是真人了。过去「看见脸、听见声」就够,现在不够了。所有信任信号,都是在「假冒一个人很贵」的年代建起来的,那个年代已经过去。YC 要的是重建互联网的信任层:知道电话、消息、交易那头是一个验证过的真人,最好还不用大家交出隐私。谁做成,谁就成了那一层:每家银行、每个 App、每通视频,在信任对方之前都先来这里查一下。

8 物理世界 · 续

物理世界还剩两条

回到物理世界这一类,除了国防和海上算力,还有两条对着「线下的活」和「真实的数据」。

D物理世界的新操作系统

全球 80% 的劳动力不坐办公室。可工地、维修、车队用的软件 20 年没大变,翻来覆去就是那几件事:派活、追踪人、管资产、给客户开账单。

AI 把这套彻底改了。现在工地上有了三种工人:会报价、会排班的 AI Agent;真的下场干活的机器人;以及戴着可穿戴设备、把一切都记录下来的人。老软件从来不是为「同时管这三种工人」设计的。一份活该派给 Agent、机器人还是人?人和机器人肩并肩干活时安全怎么算?这些全是新机会。而且这些行业花在人力上的钱,是花在软件上的 10 到 100 倍。

E真实世界的数据

AI 学软件、语言、图像的数据已经练到超人水平,但物理世界的数据还很稀:我们还在用一堆为人(不是为 AI)设计的遥感器采集零星数据。

随着基础模型变强、传感器越来越便宜,稠密采集物理世界数据第一次变得可行。有人用机器人去人到不了的地方采数据、建预测模型;作者自己的公司 Sorcerer 则用自主气象气球采集大气数据,美国政府拿它来改进天气预报。能源、农业、物流、建筑这些最大的行业,至今还靠有限数据和拍脑袋的经验。数据够密就能建模,能建模就能控制。

9 软件基建

软件时代要补的四块地基

还有一整类方向,是给 AI 时代的软件补基础设施,都是「现在做起来突然变得可能、以前不值得做」的活。

F小软件的云

用 Agent 给自己造一个只有一两个人用的小工具,现在很容易也很好玩。可造出来之后,部署和分享还是很难。AWS、Azure 这些云是为「能扛很多用户的大软件」设计的,代价就是复杂。

一朵专为小软件设计的云,能砍掉大半复杂度,让分享一个小工具,像分享一份 Google Doc 一样简单。当然也有硬骨头:每家公司都想定制运行环境,权限和鉴权很难,让不懂技术的人安全地分享任意代码也很棘手。

G多人协作的 AI

过去 20 年最好的工具都靠「多人化」赢:Google Docs 干掉了 Word,Figma 干掉了 Photoshop。可 AI 至今还是单人游戏:你开个聊天框、发个 prompt、答案在一个只有你看得见的框里。想跟同事一起用,最多发个只读记录的链接。

当 Agent 开始跑几小时、几天甚至几周的长任务,这种活本就不该一个人干。团队里任何人都该能随时进同一个 Agent 会话,看它干、给它纠偏、把活接过来,就像跟一个人类同事协作那样。工程、销售、客服、法务、分析、市场,凡是一群人围着一个问题的地方,都该有个大家共享的 Agent。

HAI 原生的合规基建

金融合规到今天还是靠 Excel、一堆各管一段的工具、外加高薪养的人硬堆出来的。公司请首席合规官、拼一摞点状工具,就为搞清楚「底下到底在发生什么」。业务一扩张到新市场,复杂度翻倍,合规成本涨得比营收还快。

可合规的大部分工作(盯着监管变化、标出异常、生成报告、留审计痕迹)恰恰是 AI 干得又快又便宜的活。最好的版本会更进一步:不满足于把现有流程搬上自动化,而是重新想象「当 AI 是默认劳动力时,合规该长什么样」。跨州牌照、续期、审计这类最零碎的地方,痛点也最集中。

I自我维护的 API

作者过去一年跟 50 多家 API 供应商打过交道,发现一个通病:API 之间的「沟通」是坏的。破坏性变更几乎没预警就上线,有用的新功能悄悄发布没人注意,更新日志(changelog)没人读。他在 AWS 时,超过 30% 的服务宕机,是外部 API 或依赖库变了却没人察觉造成的。

既然大家已经愿意把代码库权限交给 Claude Code、Devin 这类工具,那 API 提供方就不该只「通知」你有变更,该直接把变更给你应用上。Stripe 一发布破坏性改动或新功能,就该有个 Agent 扫一遍客户代码、找出受影响的地方、直接改好并提交给你(开一个修复 PR)。可以是每家自带的更新 Agent,也可以是一个跨供应商的中立服务,就像 Dependabot(GitHub 上自动帮你升级依赖库的工具)那样,只不过管的是 API。

10 加密

为什么现在是建加密的最好时机

最后一条最反直觉。现状确实不好看:币价跌、热门叙事一个个哑火、不少人正在离场。可 YC 说,他们比以往任何时候都更看好。理由和价格无关,全看谁还留在场上。

牛市 · 最差的建设期
  • 价格和现实脱钩,泡沫喧嚣
  • 要跟「提供无限收益」的骗子抢用户
  • 吸引来的是冲着套现来的人
熊市 · 真项目才活得下来
  • 没人跟你抢,能安心打磨
  • 留下的是更想做事、不急着套现的创始人
  • 监管终于清晰,稳定币被大机构采用

YC 说它已经投了 100 多家加密公司,还预期这个数字会大涨,它甚至判断,未来几乎每家 YC 创业公司都会用上加密的底层管道(从融资到收付款),只是大多数人自己都不会察觉。它点名看好的方向包括:融资、新的稳定币及其应用、Agent 直接用加密网络当金融管道、交易、面向机构的产品,以及可扩展又保护隐私的区块链。

11 怎么读

这份清单,你该怎么读

13 条看下来,别把它当成必须照做的标准答案,YC 押的方向也常常落空。它真正的分量在于:一家靠押中未来吃饭的机构,把真金白银的投资意向摆到了明面上。你至少知道了,2026 年秋天,聪明的钱正朝哪个方向使劲。

而这个方向,13 条几乎异口同声:AI 最热闹的战场,正在从屏幕里,搬到国防、海洋、工地、养老这些你我脚下的真实世界。

来源
Requests for Startups(Fall 2026)
Y Combinator·ycombinator.com/rfs
本站说明
全文所有方向、数据与引述均来自 YC 官方 RFS 页面;页面本身无配图,文中所有图表、对照与数字网格均为本站为帮助理解而绘制。陆军部长身份(第 26 任、2025 年 2 月就任)、2500 万美元 deepfake 诈骗案(英国工程公司 Arup 香港办公室,2024 年 2 月)经独立核实。
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