## 780｜顶级创业孵化器YC押注的这四个方向，藏着AI的下半场趋势

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知名投资机构与创业孵化器Y Combinator（简称YC），不久前发布了2026年春季的创业需求清单（RFS，Requests for Startups），这也是YC的最新投资方向。而在这份清单里面，出现了金属加工厂的身影，这件事挺反常的。要知道，YC是孵化了Airbnb、Stripe、Dropbox的顶级创业孵化器，他们的投资决策主要靠的是对未来科技的趋势判断。

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过去两年，他们想投的方向都在屏幕里，比如更好的代码补全与AI编程、更聪明的写作助手、为现有软件加装AI侧边栏，还有这两年爆火的智能体，他们也早就在投资了。但在这次公布的创业需求清单里，我看到钢铁厂、蓝领工人、政府政务系统等关键词，成了显眼的新焦点。

乍一看，这些赛道和YC以往的投资风格有很大差别，但仔细一想，这可能恰恰释放出一个关键信号：AI的上半场在屏幕里，下半场要杀进真实世界了。

我从这份投资清单里筛选出四个方向，和你聊聊我的理解，希望能给你带来一些实用参考。

第一个方向是我觉得最颠覆认知的：AI原生服务公司。这是啥意思呢？说白了，这类公司就是AI乙方。

有过创业经历或者在甲方企业工作过的人都清楚，传统风投机构最不看好的生意类型之一，就是“乙方服务公司”。不管是设计外包、广告代理，还是客服中心，这类生意的核心逻辑都是靠堆人力，雇佣大量员工完成工作，从中赚取差价。利润薄，规模化难度极大，顶尖风投向来不看好这类模式。

但这一次，YC明确表示：我们现在想投这类公司。当然，条件是，你得用AI来干活。

背后逻辑很清晰：企业内部用AI继续完成90%的业务交付工作，边际成本接近于零；对外依旧按照行业标准收取高额服务费用，把原本靠人力堆起来的薄利生意，硬生生直接做成高利润模式。这个商业逻辑我觉得挺有冲击力的，因为它意味着整个服务业的竞争格局可能要重写。

和你分享一个最新的真实案例。一家叫14.ai的公司，YC刚刚领投了它300万美元的种子轮融资。这家公司总共只有6名员工，全都是AI工程师。他们干的事情是什么？是直接接管企业的客服部门。注意，不是向企业售卖一套客服软件，而是把你的客服部门整个外包给他们，比如邮件、电话、在线聊天、TikTok、WhatsApp等全渠道客服工作一并外包。

他们合作了一家男性健康补剂公司，客户方原本在菲律宾有一整个客服团队。在一个周四上午，14.ai接手客服业务，当天下午，所有渠道的积压工单就全部清空了。团队只花了不到一天，就干掉了原本一个跨国客服团队的活。当然，这家公司目前还处于发展早期，咱们国内大部分企业暂时也都用不上，但这个行业趋势已经不可阻挡。

YC的合伙人汤姆·布隆菲尔德（Tom Blomfield）表示，通过正确的集成，目前AI可以自动处理60%的任务，剩余40%的工作需要人工介入。他还表示，随着AI承担越来越多的工作，AI和人类之间的平衡将随着时间的推移而改变。这个言外之意就是，这个60%，迟早会提升到80%甚至90%。

说实话，这个模式对普通人的意义，我觉得远比“AI会不会取代我的工作”这个问题更值得思考。它传递出一个核心事实：如果你熟练掌握AI工具，1到3人的小团队，完全可以承接过去需要几十甚至上百人才能做的生意。服务业的入行门槛，正在被彻底打碎。

咱们学习圈的同学都是实干家，不用陷入那些无谓的焦虑，反而要抓住这个关键时刻，去想“这么大一个全球机会到来，我要做点儿什么？”

第二个方向，可能会让很多人意外——物理世界里的AI指导。

过去两年，大家讨论AI最多的话题是什么？大多集中在白领饭碗不保、程序员岗位受冲击、AI自动生成PPT和方案这些内容……焦虑的核心群体，基本都是坐在办公室对着屏幕工作的人。

但YC重点押注的这个方向，主角是蓝领工人。更准确地说，是蓝领工人的严重短缺。

这个问题在美国已经是一个结构性问题了。根据美国劳工统计局的数据，2024年到2034年期间，电工这个职业每年会产生约81000个职位空缺。与此同时，行业内还面临人才断层的困境：5个有经验的老师傅退休，只有2个新人进来补位，5比2的人才缺口，根本不是靠多培训几个人就能填上的。

更麻烦的是，AI行业的快速发展，正在持续放大这个缺口。数据中心建设迎来热潮，正在大量消耗技工资源。比如数据中心要用电，要散热，要盖机房……这些活都需要大量的电工、水管工、空调技师。也就是说，AI越发展，蓝领的缺口反而越大。这不是AI在抢蓝领的饭碗，而是在给蓝领制造更多饭碗。

那么YC看中的机会到底在哪里？就是让AI来“教”这些蓝领。

具体应用场景是这样的：一名新手技工戴上AR智能眼镜，站在一台他从没接触过的工业设备前，眼镜摄像头实时“看到”设备运行状态，AI通过耳机实时指导他：“下一步，请拧开左上角的红色阀门。”

这件事的核心价值，并不是替代工人，而是大幅压缩技工的培训成长周期。一个原本需要三五年实操才能熟练上手的技术工种，借助AI实时指导，新手可能几周就能独立作业。YC把这种模式称为“技能即时下载”，我觉得这个说法十分形象。

当然，这个赛道目前还处于发展初期，产品落地面临硬件适配、实操场景优化等不少挑战，但赛道的核心逻辑十分清晰：蓝领技工短缺是真实存在的供需矛盾，AI刚好有能力填这个坑。聪明的钱，正在往这里流。

第三个方向，是整份清单里我觉得最“硬核”、也最出乎意料的——现代金属加工厂。

YC明确表示，他们想投的是“软件定义的现代化工厂”。这句话的行业背景是，如今在美国采购轧制铝或钢管，8到30周的交付周期已成常态，多数采购方甚至无法直接向钢厂下单。哪怕产品售价居高不下，钢厂的利润空间还是非常微薄。

而且很多金属加工厂自动化升级严重滞后。比如工厂的生产规划、排程、报价与落地执行各环节相互割裂；工厂的运营优化始终以产量吨位和设备利用率为核心，而不是交付速度、生产灵活性或利润空间；小批量生产与产品规格调整，都被视为生产流程中的干扰因素。甚至说，现在很多金属制造厂、钢厂、铝厂的生产调度工具是什么？Excel表格。这并不是夸张说法，而是行业内普遍存在的真实情况。

YC提到，当前软件技术和能源技术已经足够强大，足以支撑我们来对工厂整套低效过时的体系架构进行彻底改造。由AI驱动的生产规划、实时制造执行系统（MES），再加上现代自动化生产线，能够实现交付周期的压缩与利润空间的提升。

你看，越是没人动过的地方，效率洼地越深，改造的空间也就越大。

对于咱们国内从业者来说，这件事同样值得重点关注。中国制造业体量远比美国大，同样有大量“在靠Excel管工厂”的中小企业。YC愿意为这个方向下注，某种程度上也是在告诉我们：工业软件+AI的组合，还有巨大的市场空白等待填补。

第四个方向，和我的工作关联最紧密，我想多展开聊聊：产品经理版Cursor。

先和你简单介绍下Cursor，这是一款近两年爆火的AI编程工具，能够帮助程序员写代码、改代码、理解代码。值得注意的是，它的增长速度十分惊人：2024年Cursor全年营收1亿美元，2025年营收直接飙升至12亿美元，一年涨幅超过1000%，目前估值已经达到293亿美元。

Cursor的爆发式增长，本质上印证了一个行业趋势：当AI能写代码之后，程序员的工作重心变了。过去花大量时间在“怎么写”上，现在这部分被AI承接了大半，反而是“写什么”变得更重要了。

YC判断，这个逻辑会向上游传导，传到产品经理这里。

作为一个做了多年产品的人，我对这个判断有很强的共鸣。要知道，以前我每次要写产品需求文档时，我都要先花一两个小时，把散落在五六个地方的信息手动整合，然后才能开始真正思考。用户访谈的录音、客服工单、项目开发进度、需求文档、设计稿等资料，分散在不同系统里，没有任何一个工具能把它们高效串联起来，整个工作过程就像拼一幅没有参考图的拼图，找碎片的时间，比真正拼的时间还长。

YC希望出现的工具是这样的：能自动把所有渠道的用户反馈吸进来，提炼出核心痛点，直接生成有理有据的需求文档，然后把任务直接喂给AI程序员去执行。整个链路从“用户声音”到“功能上线”，尽可能地自动化运转。

这个方向目前还没有跑出来一个明确的赢家，我也试过市面上几款针对产品经理的尝鲜产品，但都还处于早期阶段，功能不够成熟完善。

我自己也常在想，如果真的出现了一个这样的工具，我会怎么用它？

这款工具最大的价值，可能并不是帮我来写需求文档。因为过去产品经理需要撰写规范需求文档，核心原因是人与人之间沟通成本高，大家需要靠一份文档来统一共识。但现在AI的理解和记忆能力足够强大，再加上AI技术发展，团队规模还会进一步精简，所以当年那种冗长繁琐的需求文档，已经失去了原本的价值。

这个AI能真正帮到我的，其实是“不遗漏”——不遗漏任何一个角落里的用户声音。很多优质产品需求都是这样消失的：比如某个用户在应用商店的评论里提出了建议，因为没有专人盯着，这条反馈直接被淹没，再也没人看过它。而被忽视的用户声音，往往不会引发用户投诉和愤怒，而是用户的默默离开，这才是最大的损失。而且用户离开你了，你还不知道。所以我期待AI工具，未来能帮产品经理完成这个现阶段几乎无法实现的工作。

说到这里，咱们可以把这四个方向放在一起看看：

把这四个方向连起来，我看到的是同一件事：AI正在从软件世界大规模溢出，往那些过去大家都觉得“AI进不来”的地方渗透。金属加工厂的管理、企业全渠道客服、蓝领技工作业指导、产品经理的工作台……这些领域和工作场景都在被AI重新定义、重新改造。

YC的这份创业需求清单，本质上是一群见证过无数创业成功案例的人，在告诉我们他们认为接下来钱会往哪儿流。当然，这些方向只是预测，不一定全对，但这份清单的参考价值极高，值得认真对待。

对于咱们普通人来说，我觉得这份清单最大的价值，不是盲目追逐风口，而是读懂背后的核心逻辑：AI带来的真正机遇，往往不在行业最热闹的地方，反而藏在那些效率最低、长期没有被优化改造的领域里。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> YC的RFS清单：
> https://www.ycombinator.com/rfs

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