知名创业孵化器Y Combinator（以下简称：YC）日前公布了2024年度的最新初创公司请求清单（RFS）。在YC 董事总经理 Dalton Caldwell的博客文章中，YC介绍了最新的RFS（Request for Startups），这代表着YC目前呼吁其想要资助的初创公司方向。RFS始于2009年，一直持续到2019年，后来因为疫情暂停更新了几年。
我们为此编译了YC最新发布的2024年初创公司请求清单，希望给创业路上的人们带去启发，enjoy it：
YC每周都会开会讨论当前的产品，其中讨论的一个常见领域是：想法——这些创始人最有机会的是哪种想法？他们正在远离哪些想法？
这些讨论也很好地帮助我们注意到差距。那些应该成为现实的想法，那些我们愿意资助的想法！——但我们并没有看到很多人致力于研究或应用这些想法。在最近的一次这样的讨论中，我们意识到是时候提出一个全新的初创公司请求了。
RFS 是 YC 的一项传统——你可以找到早在 2009 年就已出现的例子。每个RFS都提供了我们希望在未来几十年内有可能实现的想法。世界上到处都是拥有专业知识的创始人，他们可以将这些专业知识用于创造新的、伟大的事物。我们希望这份清单能激励其中一些人这样做——或者如果你们已经在建设，欢迎申请加入 YC。
新的 RFS列出了 20 个类别，每个类别均由至少一位 YC合伙人提供建议和解释：
1、将机器学习应用于机器人技术
– Diana Hu（YC合伙人） and Jared Friedman（YC合伙人）
机器人技术还没有迎来它的GPT时刻，但我们认为它已经很接近了。
YC已经密切关注机器人技术20年了。事实上，YC的创始人之一Trevor Blackwell是一位开创性的机器人学家，他建造了第一个动态平衡的双足机器人。
几十年来，每个人都知道机器人是未来，任何科幻小说都会显示这一点。但这个未来证明是难以捉摸的，因为前几代机器人昂贵且脆弱，需要受控条件。随着基础模型的快速改进，现在终于可以制造出具有人类水平感知和判断的机器人。这就是缺失的部分。
虽然消费者用例在科幻小说中占据重要地位，但一些被忽视的、最直接可解决的机器人应用是B2B。具体来说，我们认为有希望的领域是工业用例，如Gecko Robotics（W16）它制造检查机器人，以及农业用例，如Bear Flag Robotics（W18）它制造自动驾驶拖拉机，后来被John Deere（美国农业机械制造商约翰迪尔）收购。
我们对资助那些制造软件工具帮助其他人制造机器人的人，以及那些制造机器人本身的人感兴趣。
2、让机器学习来模拟物理世界
– Diana Hu（YC合伙人） and Jared Friedman（YC合伙人）
许多重要的软件工具通过使用已知的物理和化学原理来模拟世界。天气预报、用于设计火箭和飞机的计算流体力学、预测分子相互作用的药物发现工具——今天许多这些工具都是基于运行一个完整的物理世界模拟。这些工具计算量很大，因为它们需要解决复杂的多元数学方程。
事实证明，AI模型是通用的函数近似器，也可以解决和预测这些问题，而不需要明确了解物理学。这导致预测的计算成本大大降低，可以在几分钟或几秒钟内在更小的计算机上完成，而不是需要几天或几周的时间在超级计算机上完成。
我们对用基于ML的模拟替换现有模拟的公司感兴趣，以及关注使用基于ML的模拟来开辟目前无法解决的新市场的公司。
3、新防御技术
– Jared Friedman（YC合伙人） and Gustaf Alströmer（YC合伙人）
美国目前在多个地区卷入大规模冲突，这些冲突威胁和改变我们的世界。虽然美国历史上在国防技术方面领先世界，但它依赖的国防承包商已经变得缓慢和效率低下，数十年的成本加成合同使其臃肿。
SpaceX向世界展示了私人太空公司可以比公共资助的联合发射联盟有效得多。像Palantir和Anduril这样向国防部销售的新公司表明，国防技术也是如此。
硅谷在20世纪初作为美国军队的研发区诞生。早期的硅谷公司主要由国防部资助，在二战期间发挥了关键作用，建造了军事雷达、密码破译设备和原子弹的组件。
这个十年是时候让硅谷回归这些根源了。
4、将制造业带回美国
– Jared Friedman（YC合伙人）
英国在19世纪成为世界上最富有的国家，是世界工厂。美国在20世纪也做了同样的事情。但在最近几十年里，我们放弃了这一角色。美国制造业的空心化导致了社会和政治的分裂，使我们在地缘政治上处于危险境地。
将制造业带回美国是两党之间最大的共识之一，2022年通过的CHIPS法案证明，美国政府将投入大量资金支持这一目标。
世界其他地方的变化也为美国制造业的复兴奠定了基础。基于ML的新型机器人系统将使自动化成为可能，这将减少劳动力成本套利，在过往是因为劳动力成本推动制造业转移到了其他国家。像SpaceX和Tesla这样的公司已经训练了很多制造业工程师，他们知道如何建立一家制造实物产品的美国公司，就像初创公司一样运营。
我们知道这是有效的，因为YC与这一领域的领先公司合作过。Astranis（W16）在旧金山市中心制造通信卫星，这座建筑曾在二战期间为美国海军建造战舰。Gecko Robotics（W16）位于美国旧工业中心匹兹堡，主要制造进行工业检查的机器人。Solugen（W17）在休斯顿的大型工厂生产工业化学品。
5、新太空公司
– Jared Friedman（YC合伙人） and Dalton Caldwell（YC合伙人）
到达轨道的成本正在迅速下降，自2006年SpaceX首次发射以来已经下降了10倍以上。现在一家初创公司可以在种子轮就能建造和发射一颗卫星。
如果你想想今天有多少公斤的载荷被发射到太空，再想象一下1年后、5年后、10年后等等会有多少被发射？
如果我们正在进入一个太空访问变得像商业航空旅行、航运或卡车运输一样常规和廉价的未来，那么这会解锁哪些新业务？
建立一家太空公司可能会让创始人感到过于雄心勃勃，但出人意料的是，它并不一定比建立一家软件公司更难。YC已经资助了许多太空公司——Astranis、Relativity Space、Stoke等——而且他们的成功率并不低于，甚至可能高于我们的其他公司。
6、气候技术
如果我们提供商业解决方案来帮助社会减碳或从大气中去除碳，我们就有很大的机会避免灾难性的气候变化。
我们对资助那些在五个顶级类别中构建的项目感兴趣：能源相关（如新能源、能源管理、建筑电气化、电动汽车产业链、电池、储能、能源生产、关键矿物质等）、科学需求（如碳去除和碳捕获、可再生燃料、先进的能源发电、工业/农业/建筑业等应用）、气候适应（如气候情报、野火和火灾、干旱/水等）、绿色金融科技（如风险承保模型、绿色银行、绿色项目和融资方案等）、碳核算及碳抵消（如碳核算软件、碳抵消及碳中和市场等）。
在这个领域的商业机会是巨大的：估计有3-10万亿美元的EBITDA将可供争夺。最近的立法也将显著加速现有的市场趋势。预计10年内《通货膨胀减少法案》将使美国花费约8000亿美元。从这个角度看，它几乎是2008年900亿美元法案的10倍，该法案催生了美国太阳能、电池和电动汽车行业。
Y Combinator已经资助了100多家气候技术初创公司，它们的总价值超过100亿美元。在气候技术领域创业是一个千载难逢的机会。
7、商业开源公司
– Nicolas Dessaigne （YC合伙人）and Diana Hu（YC合伙人）
开源公司比闭源公司发展得更快。对于开发者工具来说，开源是获得开发人员采用的有效方式。但这也是初创公司成熟并更快向企业出售产品的好方法。最终，当开源公司成为软件工程师的标准选择时，它们就会成功。
技术型创始人拥有强大的优势，因为销售动作更多地依赖于项目的技术优点而不是强大的销售策略。对于技术型创始人而言，与和他们一样是工程师的用户交谈更加自然，而且由于他们会从开源社区获得反馈，因此他们可以更快地迭代。
YC已经资助了超过150家开源公司，包括Gitlab（W15）、Docker（S10）、Apollo（S11）、Supabase（S20）等，我们希望资助更多。
8、空间计算
– Diana Hu（YC合伙人）
AR/VR作为新的个人计算平台，已经发展了十多年。但直到最近，随着苹果Vision Pro和Meta Quest 3的推出，我们才接近目标。用户体验正在持续改善，渲染能力在增强，手部/眼部追踪的效果也有了显著提升——但仍有待完成的工作。
我们希望看到一批新的初创公司在这些设备上开发软件，解决游戏以外领域的实际用例。在发现最佳用例、最佳UX/UI实践等方面，仍有许多挑战需要解决——YC很高兴能与处于这项技术前沿的创始人一起工作。
9、新的企业资源规划软件 (ERP)
– Dalton Caldwell（YC合伙人）
随着公司变得越来越大，它们最终会采用某些软件套件来帮助运营其业务。这种软件广泛被称为“ERP”，即企业资源规划软件。你可以将这款软件视为企业运行的操作系统。
ERP通常被认为是昂贵的、难以实施的，并且不受用户喜欢，但它们绝对必要，对其客户来说是业务至关重要的支撑。
我们希望看到新的初创公司，构建帮助企业运行的软件。理想情况下，这种软件会因其灵活性和易用性而受到客户的喜爱。这类软件如此有价值和重要，以至于我们可以想象有机会出现数十个新的获得巨大成功的供应商。
10、受现有内部工具启发的开发者工具
– Dalton Caldwell（YC合伙人）
如果开发者在某家公司工作并且取得了一定的成功，他们很可能遇到过由公司的程序员构建的工具或框架，用以解决自己特定的痛点或重复性问题。这些工具往往有着有趣的内部昵称，并且大多数情况下永远不会对外推出。
当有抱负的创始人试图想出新的创业想法时，他们常常没有意识到，在之前的工作中使用的内部工具是获取灵感的绝佳来源。
我们希望看到更多由这类自制工具启发的初创公司诞生，因为如果某个工具在一家公司非常有用，那么在其他公司也很可能非常有用。所有软件工具的血统往往可以追溯到程序员构建的某个工具，以完成他们的工作，没有理由怀疑这一点将继续成立。
11、可解释的人工智能
– Diana Hu（YC合伙人） and Nicolas Dessaigne（YC合伙人）
你会信任AI来诊断你吗？你会发誓一个模型是公正的吗？或者更简单地说，我们如何确定一个模型不会凭空想象出一个答案？
理解模型行为非常具有挑战性，但我们认为在信任至关重要的情境中，AI模型需要具有可解释性。它的响应需要是可解释的。
为了社会能够充分受益于AI，需要做更多关于可解释AI的工作。我们对资助那些构建新的可解释模型或工具来解释现有模型输出的项目感兴趣。
12、用LLMs优化传统企业手动流程
– Tom Blomfield（YC合伙人）
在几乎所有老牌大公司中，都有大量的人在运行手动流程。他们远离最终客户（因此是“后台”而不是“前台”），所以我们通常在日常生活中不会经常遇到他们。
在这些任务中，往往存在足够的模糊性，以至于在LLMs出现之前，它们很难被自动化。在其他情况下，软件工程师从未接触过这些流程，因此自动化从未被认真考虑过。人们继续以几十年来相同的方式做着重复性的工作。
LLMs允许整个类别的手动流程以最近才可能的方式被自动化。当存在语言模糊性或需要一定程度的主观评估的情况下，LLMs能够发挥其作用。
举些例子比如：
- 客户服务聊天的质量保证和合规审查
- 找出医院的医疗账单代码和保险报销
- 评估抵押贷款或商业贷款的申请
- 交易监控、制裁筛查和反洗钱调查
- 经销商出售汽车后向州当局提交文件
对于大多数软件工程师来说，他们之前从未遇到过这些类型的后台流程。最大的障碍往往是发现其中一个需要解决的流程。
13、人工智能构建企业软件
– Harj Taggar（YC合伙人）
企业软件在聪明的程序员中有一个共识，那就是它很无聊。你不得不做销售，因为每个潜在客户都想要一些稍微不同的东西，你最终会写一些臃肿的软件来试图取悦所有人。
但是，如果AI可以改变企业软件的构建和销售方式呢？每个客户的核心需求都是相同的——他们只是希望在边缘进行定制。
AI擅长写代码——尤其是当你给它一个现有的代码库来学习时。所以，如果你给客户一个简单的入门产品，并让他们告诉你的AI他们想要如何定制呢？在未来，每个企业都可以拥有自己的定制ERP、CRM或HRIS，这些系统会随着公司的变化而不断更新。
基于这一前提的产品将对大型企业造成极大的破坏，因为现在他们不能仅仅通过复制你并添加另一个功能到他们的臃肿软件中来取胜。现在他们必须完全改变他们构建软件的整个理念方法。
也许AI会变得如此出色，以至于它可以想出新的企业软件类型，这些类型甚至还不存在。构建这样的AI将是一个有趣的技术挑战，如果你对构建可以编码的AI感到兴奋，那么企业软件是最有利可图的业务。
14、稳定币金融
– Brad Flora（YC合伙人）
稳定币是一种与某些外部参考物挂钩的数字货币。这通常是美元，但也可以是其他法定货币、资产，甚至是其他数字货币。它们的交易记录在数字账本上，通常是区块链。这意味着它们可以在任何时间在同一网络上的任何两个钱包之间进行交易，交易在几秒钟内完成结算，费用仅仅是传统金融的一小部分。
关于区块链技术的实用性有很多争论，但似乎很明显的是，稳定币将是未来货币的重要组成部分。我们知道这一点，是因为YC多年来一直在有效地将稳定币纳入其运营中——用于跨境支付、减少交易费用和欺诈、帮助用户保护储蓄免受恶性通货膨胀的影响。这种实用性如此直接，似乎传统金融也会效仿。
事实上，我们看到了这种迹象。PayPal最近发行了自己的稳定币。主要银行已经开始提供托管服务，并开始讨论发行自己的稳定币。
这一切看起来有点像数字音乐从2000年代初的非法文件共享领域向成为常态的转变，随着苹果等玩家进入市场。重要的是，那些主要玩家最终都被Spotify所超越，这是一家在同一转型时期成立的新创公司。
截至目前，已经发行了价值1360亿美元的稳定币，但机会似乎更加巨大。到目前为止，只有大约七百万人与稳定币进行了交易，而超过五亿人生活在通货膨胀率超过30%的国家。美国银行持有17万亿美元的客户存款，这些存款也都可以被争夺。然而，主要的稳定币发行者可以用一只手数得过来，主要的流动性提供者也可以用几根手指数得过来。
我们希望资助那些在稳定币基础上构建B2B和消费者产品的优秀团队，以及那些使稳定币金融成为可能的工具和平台，以及更多的稳定币协议本身。
15、终结癌症的方法
– Surbhi Sarna（YC合伙人）
用于早期癌症诊断的技术已经存在。由于大多数癌症如果及早发现都是可以治疗的，因此如果广泛且经济地推广这种技术，将大大减少癌症死亡率。
我们所讨论的技术是MRI（核磁共振）。现代MRI足够敏感，可以检测到小至一毫米的癌症肿块。一些公司已经在小规模上取得了成功，为患者提供MRI扫描，但需要支付高额现金。然而，医疗界对此也有争论，因为MRI也会产生偶然发现（或假阳性），这会浪费我们的医疗系统宝贵的时间和金钱来调查。
为了实现减少癌症的目标，世界需要将MRI扫描的数量至少增加100倍。要做到这一点，需要对MRI硬件、解释扫描和减少假阳性的AI算法以及商业模式和消费者营销进行创新，以使其成为一个可行的业务。我们对资助那些致力于解决这些问题的公司感兴趣。
尽管在癌症治疗方面取得了许多令人兴奋的进展，但及早发现癌症，以便我们的现有疗法可以治愈，可能是最具潜在影响的机会。
16、生物系统的基础模型
– Surbhi Sarna（YC合伙人）
绝大多数科学创新都失败了——要么在实验台上的早期实验中失败，要么在临床试验中失败。
围绕我们现在拥有的海量数据构建的基础模型不仅将使科学家比以前更快地知道该走哪条路，而且还有可能解锁新的科学方法来治疗疾病。围绕文本和图像构建的基础模型正在推动新一代消费者产品的发展；我们认为围绕生物系统构建的基础模型也将为医疗保健带来同样的效果。
我们对资助在生物学或医学的任何部分从头开始构建基础模型的技术型创始人感兴趣。
17、医疗保健管理服务组织模型
– Surbhi Sarna（YC合伙人）
私募股权正在全国范围内投资小型和大型的私人诊所。更多的初级医疗工作者在拿到工资时，他们只赚取他们账单的一小部分。这导致他们工作过度但薪酬过低，因为大部分收入都归属了运营成本和诊所的私募股权所有者。
一种新的创业模式已经出现，作为PE所有权的替代品：MSO（管理服务组织）模式。MSO模式使医生能够通过下面的方式经营自己：（1）为他们提供可以处理后台任务（如计费和安排）的软件；（2）将患者引导到他们那里来运行自己的诊所。
这些功能是此前PE所有权提供的主要内容。参与MSO模型的医生可以继续经营小型、医生自有的诊所，同时与大型、PE拥有的集团展开竞争。
YC已经资助了在不同垂直领域做这件事的几家公司：Nourish（营养师）、LunaJoy（女性心理健康）、Finni Health（儿童自闭症护理）等。我们对投资医疗保健领域每个垂直领域的MSO（管理服务组织）模式感兴趣。
18、消除医疗保健中间商
– Surbhi Sarna（YC合伙人）
美国在医疗保健上的人均支出比任何其他发达国家都要多，但我们的患者治疗结果并没有更好。我们的大部分支出都用于支付中间人——在我们看来，这包括所有不直接为患者提供护理的人。
最近一份关于医疗保险在药品支出的报告发现，70%的支出用于中间人（主要是PBMs、批发商和药店），只有30%用于制造药品的制药公司。在医院护理、医疗设备、保险等其他垂直领域也都类似。
初创公司可以通过多种手段来解决这些低效和浪费问题，从利用AI来自动化做重复性的人工工作，到探索提供新型的和更好的护理商业模式等。本着杰夫·贝索斯的“你的利润就是我的机会”的精神，我们认为有可能建立一个高度盈利的业务，同时使系统更加高效。
19、更好的企业粘合剂
– Pete Koomen（YC合伙人）
大多数企业软件都需要客户编写大量的自定义代码。像Oracle、Salesforce和Netsuite这样的大型供应商各自支持一个由顾问和独立软件供应商（ISVs）组成的、价值数十亿美元的生态系统，这些供应商帮助定制这些产品并将它们与其他软件连接起来，以代表他们的客户。
这种“粘合代码”——ETL管道、集成和自定义工作流程——是企业软件宇宙的暗物质。YC已经在这个领域资助了不少成功的公司，包括Zapier（S12）、Fivetran（W13）和Airbyte（W20）。这些产品帮助公司为常见用例构建粘合代码。
通过为不常见、公司特定的用例生成自定义代码，大型语言模型LLM有潜力完全消除对粘合代码的需求。我们希望看到更多初创公司致力于解决这个问题。
20、小型微调模型作为大型通用模型的替代品
– Nicolas Dessaigne（YC合伙人）
具有大量参数的大型通用模型令人印象深刻。但它们也非常昂贵，并且经常伴随着延迟和隐私挑战。幸运的是，像Llama2和Mistral这样的小型开源模型已经证明，当用适当的数据精细调整时，它们能够以更小的成本达到类似的效果。
此外，随着新硬件不断集成到我们的手机和笔记本电脑中，在边缘运行这些模型的前景变得越来越可行，解锁了大量新的用例。
我们渴望支持那些致力于开发或精细调整此类专业模型或创建工具以促进其构建的公司。
当然上面这些绝不是我们会接受的唯一想法：许多最好的想法是我们从未想到的，但如果您不确定自己想要做什么，这些 RFS 可以提供一个有用的起点开始你的构思过程。