Nhìn lại Sâu Hội thảo YC W26 Demo Day: Sự Thật Khởi Nghiệp của 200 Công Ty, Copilot Đã Chết, AI Agent Đã Tiếp Quản toàn bộ

原文標題：Những Gì Tôi Học Được Từ 199 Bài Thuyết Trình tại Ngày Trình Diễn YC W26
Người Tác Giả Gốc：Rathin Shah, Cựu Sáng Lập Spenny
Bản Dịch：TechFlow Sâu Thẳm

Điểm Đầu：Đây không phải là một báo cáo quan sát Demo Day đơn giản. Sau khi nghe trực tiếp 199 lần trình diễn, tác giả đã tiết lộ dưới đây với dữ liệu và ví dụ về logic cơ bản của khởi nghiệp AI hiện nay: tại sao 60% các công ty tập trung vào AI, tại sao khái niệm copilot gần như biến mất, tại sao những người sáng lập có doanh số thu vào nhanh nhất là những người "bán lại cho công ty cũ".

Quan trọng hơn, ông đã chỉ ra những nguy cơ chết người đằng sau những con đường đồng tình dường như đang nổi, cũng như những lĩnh vực trắng tưởng có thể tạo ra một huyền thoại mới bị lơ là bởi mọi người.

Tôi đã tham gia Ngày Trình Diễn Mùa Đông YC 2026. 199 công ty. Dưới đây là toàn bộ quan sát của tôi: dữ liệu, mẫu và tất cả những gì mà bạn, những người sáng lập tương lai, cần biết.

Bài Học Lõi Dành Cho Người Sáng Lập

Về Thị Trường/Phát Biểu Vấn Đề

1. AI không phải là một loại sản phẩm, mà nó là cơ sở hạ tầng. 60% của các batch là AI nguyên sinh. 26% còn lại là AI kích hoạt. Chỉ có 14% không có AI. Vấn đề không phải là "Bạn có sử dụng AI không?" mà là "AI của bạn đã thực hiện những công việc nền tảng mà mô hình mặc định không thể thực hiện?"

2. Thay vì làm bổ sung, hãy làm thay thế. Chủ đề cốt lõi là "Nhân viên AI", không phải là copilot, không phải là trợ lý. Câu chuyện như vậy luôn là "Chúng tôi thay thế từ đầu đến cuối [vai trò lao động đắt tiền]". Gía cảnh của họ chỉ là một phần nhỏ của mức lương của người đó. Copilot là phụ trợ. Đại lý là hành động. Ngành công nghiệp đã tiến lên.

3. Tìm "Mã Claude" cho lĩnh vực của bạn. Mỗi ngành nghề đều có đầu ra có cấu trúc mà AI hiện có thể tạo ra: hợp đồng, tài liệu CAD, mô hình tài chính, kế hoạch phẫu thuật, bảng thông số kỹ thuật. Tìm một người làm nghề có mức lương từ 100-500 đô la/giờ hoặc cao hơn, công cụ đã tồn tại từ 10-30 năm và có bước xác minh rõ ràng. Các lĩnh vực rộng lớn: kế hoạch thuế, kỹ sư xây dựng, tư vấn quản lý, thử nghiệm lâm sàng, soạn thảo bằng sáng chế, sản xuất âm nhạc.

4. Xem xét mô hình dịch vụ. Khoảng 20% của các batch đang xây dựng các công ty dịch vụ AI gốc (luật pháp, tuyển dụng, kế toán, bảo hiểm), tính phí theo kết quả nhưng hưởng lợi từ tỷ suất lợi nhuận phần mềm. Họ đã thể hiện tốc độ tăng thu nhập nhanh nhất trong batch. Mô hình là: Khởi đầu từ dịch vụ → Kiếm thu nhập và dữ liệu → Phát hành tự động → Nâng cấp thành nền tảng.

5. Ưu tiên B2B. Đại lí AI thay thế cho công nhân kiến thức B2B. 87% là B2B. Chỉ có 14 công ty phục vụ người tiêu dùng (khoảng 7%). Năng lực AI hiện tại mở khóa sự hoàn hảo cho quy trình làm việc thương mại. Điều này là một giao dịch tốt, nhưng công ty huyền thoại trong lô này có thể là những công ty lạ lùng như: công ty tìm quặng uranium, khách sạn trên Mặt Trăng, người chăn bò robot, công ty thuốc chống ký sinh trùng.

6. Xây dựng chu trình dữ liệu. Mỗi tương tác của khách hàng phải làm cho sản phẩm của bạn tốt hơn. LegalOS dựa trên việc huấn luyện 12,000 đơn xin visa → Tỷ lệ phê duyệt 100%. Cải thiện hoàn hảo theo mỗi lần thuê mướn. Nếu không có chu trình dữ liệu, bạn chỉ là một người đóng gói.

7. Không nên xây dựng một người đóng gói AI tổng quát. "AI cho tất cả" thua "AI thay thế một vị trí công việc cố định có mức lương hàng năm là 80,000 USD". Đào sâu vào một ngành không hấp dẫn. Cơ hội tốt nhất nằm trong ngành mà bạn sẽ không bao giờ giới thiệu tại một bữa tiệc cocktail.

8. Vắng mặt của người tiêu dùng là tín hiệu cơ hội. Công ty không rõ. Mạng xã hội không rõ. Y tế tâm lý/thể chất không rõ. Công nghệ chính phủ không rõ. Lĩnh vực có lượng vốn ít nhất trong lịch sử tạo ra lợi nhuận bất thường lớn nhất. Người sáng lập giải mã cho giải trí, mạng xã hội hoặc giáo dục AI nguyên bản sẽ chiếm toàn bộ lĩnh vực đó.

9. Vật lý đã trở lại. 18% trong lô có thành phần vật lý (robot, máy bay không người lái, thiết bị đeo, công nghệ vũ trụ). Điều này tăng đáng kể so với lô gần đây. Các công ty sản xuất sản phẩm vật lý được thành lập bởi cựu sinh viên của SpaceX/Tesla là những công ty có sự khác biệt nhất trong lô.

Về Kênh Phân Phối

10. Kênh phân phối là điều kiện tiên quyết, không phải ý tưởng sau cùng. 60% trong số 15 công ty tăng trưởng nhanh nhất đã thu được khách hàng thông qua mạng lưới của nhà sáng lập hoặc mạng lưới YC. Nếu 20 khách hàng đầu tiên của bạn cần "tìm hiểu kênh phân phối", bạn đã chọn sai thị trường.

11. Người làm việc trước đây của bạn chính là thị trường đầu tiên của bạn. Hành động GTM chi phối (khoảng 35% là B2B): Người sáng lập đã làm việc trong ngành này trong nhiều năm, rời khỏi, sau đó quay lại và tận dụng mạng lưới của họ. Danh thiếp của họ chính là kênh phân phối.

12. Kênh mua lại của PE bị đánh giá thấp. Ressl AI và Robby độc lập phát hiện ra rằng PE đang hỗ trợ các giao dịch mua lại cần cải thiện lợi nhuận gấp. Một giao dịch PE = 50-200 điểm bán hàng.

13. Chọn một thị trường mà bạn đã có mạng lưới phân phối. Các công ty gặp khó khăn với GTM gần như luôn là những người đã tạo sản phẩm trước rồi hỏi "Chúng ta phải bán thế nào?" Người chiến thắng là những người hỏi "Tôi đã có thể tiếp cận với ai, họ cần gì gấp?"

Về Đội Ngũ

14. Người Sáng Lập - Sự Phù Hợp với Thị Trường là Yếu Tố Dự Báo Mạnh Mẽ nhất về Tốc Độ Thu Nhập. Những người sáng lập thực sự đã làm công việc họ đang cố tự động hóa sẽ có thể thực hiện giao dịch trong vài ngày. Những người khác có thể mất vài tháng. Proximitty (Dưới 3 tuần 700,000 USD ARR): CEO từng là Cố Vấn Rủi Ro Ngân Hàng McKinsey. Corvera (Trong vòng 4 tuần 3,300 USD MRR): CEO điều hành thương hiệu CPG.

15. Mối Quan Hệ Liên Sáng Lập của Bạn chính là Lòng Chảo của Bạn. 46% các nhóm tham gia là nhóm 2 người. Sự hợp tác mạnh mẽ nhất đến từ những người đã làm việc cùng nhau trong nhiều năm: đồng nghiệp cũ, bạn cùng học, anh chị em, liên sáng lập lặp lại. Nếu bạn chưa từng phát hành bất kỳ sản phẩm nào cùng liên sáng lập, bạn chưa xác minh phần quan trọng nhất của việc khởi nghiệp.

16. Kiến Thức Chuyên Môn trong lĩnh vực vượt trội so với bằng cấp. Người sáng lập thuyết phục nhất là những người đã trải qua vấn đề một cách trực tiếp: bác sĩ nha khoa xây dựng AI phẫu thuật, giám đốc bảo trì máy bay xây dựng công cụ cơ khí, ủy viên lời khuyên xây dựng AI chính sách. "Từng làm việc tại công ty lớn trước" là yếu tố cơ bản, không phải là yếu tố khác biệt.

Về Thuyết Trình

17. Lời Kết Thúc Cuồng Nhiệt rất quan trọng. Khi 199 công ty tham gia chương trình thuyết trình trong một ngày, bạn cần trở thành người họ nhắc đến khi họ uống rượu. "Lễ trao giải AI đầu tiên sẽ được tổ chức tại Martini." "Bạn có thể đặt phòng trong khách sạn trên Mặt Trăng năm 2032." Hãy làm cho tầm nhìn của bạn cụ thể, có thể chứng minh, có thể trích dẫn.

Về Những Điều Cần Tránh

18. Tránh Cơ Sở Hạ Tầng Đại Lý không có Đặc Điểm Riêng. 8-10 công ty đưa ra sự giám sát/kiểm thử/nén của đại lý. Nhà cung cấp mô hình cơ bản sẽ xây dựng những dịch vụ này ngay từ đầu. Nếu mô tả "DevOps hiện có nhưng dành cho đại lý AI" mô tả bạn, đó là vùng nguy hiểm.

19. Tránh Dịch Vụ AI Nguyên Gốc không có Lòng Cối Xay Dựa trên Dữ Liệu. Thu nhập nhanh nhất nhưng phòng thủ thấp nhất. Công nghệ cốt lõi có thể được sao chép trong vài tuần. Công ty truyền thống sẽ thực hiện AI trong 12-18 tháng. Nếu không có dữ liệu độc quyền hoặc phân phối nhúng, lòng cối xay dựa sẽ rất mỏng.

20. Tránh Bao Bì Luồng Công Việc Hóa Sản Phẩm. AI thực hiện một nhiệm vụ được xác định rõ, trong khi GPT-5 có thể tự nhiên thực hiện cùng một nhiệm vụ trong 6 tháng.

Trực Tiếp

199 chương trình thuyết trình. Các công ty mới nổi từ lò nướng YC mang một mùi riêng biệt. Hào hứng, năng lượng cao, không bao giờ u ám.

Một số khoảnh khắc đáng nhớ:

Một startup giới thiệu khách sạn đầu tiên trên Mặt Trăng, có lời mời từ Nhà Trắng và đơn đặt hàng ý định trị giá 500 triệu đô la

Người Hạt Rodeo Robot sử dụng drone tự lái để chăn bò

Một công ty Demo AI tạo ra bản trình bày thuyết trình của chính mình trong thời gian thực trong buổi demo

Một công ty phóng to bản đồ vệ tinh một cách ngẫu nhiên đến Tehran, Iran (cả phòng đều im lặng)

Người sáng lập Martini kết thúc với câu: "Martini sẽ giành giải Oscar đầu tiên dành cho bộ phim được tạo ra bởi AI!" Câu thoại này khiến nhà đầu tư hoặc nhăn mày hoặc rút sổ hộ khẩu

Khu vực Trình diễn Phần cứng ồn ào: Robot, drone, kính hiển vi chứa protein khoa học sống, radar xe hơi. Những thứ vật lý thực sự, bạn có thể chạm vào. Điều này không chỉ là một bảng điều khiển SaaS hàng loạt.

Sau khi nghe 199 bản trình diễn, bạn sẽ không còn nghe về các công ty cụ thể mà sẽ bắt đầu nhận ra các mẫu. Dưới đây là những phát hiện của tôi.

Tổng quan toán học

Tổng số công ty: 199

Mô hình kinh doanh:

· B2B: 174 (87%)

· B2C: 14 (7%)

· B2B2C: 11 (6%)

Loại sản phẩm:

· Phần mềm thuần túy: 163 (82%)

· Phần cứng + Phần mềm: 24 (12%)

· Phần cứng thuần túy: 12 (6%)

Phân loại AI:

· AI nguyên thuỷ (AI là sản phẩm): 120 (60%)

· AI hỗ trợ (Luồng công việc hiện có + AI): 52 (26%)

· Không phải AI: 27 (14%)

Tính hấp dẫn:

· Ước tính ARR trung bình: Khoảng 5-10 nghìn USD

· Ước tính tăng trưởng trung bình: Khoảng 30-50% mỗi tháng

· Các công ty có ARR>1 triệu USD: Khoảng 5%

· Không có doanh thu: Khoảng 50%

Ngành chính: Phần mềm B2B (59%), Công nghiệp (15%), Y tế (10%), Công nghệ tài chính (8%), Người tiêu dùng (4%)。

Chỉ có 14 công ty hướng đến người tiêu dùng, trang web chính thức của Y Combinator chỉ xem 7 công ty đó là "Người tiêu dùng". Các công ty còn lại là các sản phẩm tiêu dùng được gắn nhãn doanh nghiệp, được phân vào B2B, Y tế hoặc Công nghệ tài chính.

Mười Chủ Đề Chính

1. AI Agent Thay Thế Toàn Bộ Chức Năng Công Việc

Chủ đề cốt lõi.

Không phải là copilot, mà là thay thế hoàn toàn.

· Beacon Health thay thế nhân viên hành chính có thẩm quyền trước

· Perfectly thay thế nhân sự tuyển dụng từ đầu đến cuối

· Lance thay thế lễ tân ở hơn 50 khách sạn Marriott/Hilton/Hyatt

· Mendral (đồng sáng lập Docker) thay thế kỹ sư DevOps

· Canary thay thế QA

Khung "copilot" đã giảm xuống từ khoảng 4% vào đầu năm 2025 xuống còn 1% vào W26.

2. "Claude Code của lĩnh vực X"

Claude Code và Cursor đã chứng minh rằng AI hóa agent hiệu quả với mã. Các nhà sáng lập trong W26 đang áp dụng cùng một mô hình cho mọi ngành nghề có đầu ra có cấu trúc:

· REV1 cho Kỹ sư Cơ khí (3D → Bản vẽ 2D)

· Avoice cho Kiến trúc sư (Thông số kỹ thuật, Tài liệu)

· Synthetic Sciences cho Nghiên cứu Khoa học

· Maywood cho Ngân hàng đầu tư

· Alt-X cho Phát hành Bất động sản (Làm việc trực tiếp trong Excel)

· Cardboard cho Biên tập video

Mango Medical tạo kế hoạch phẫu thuật trong vài phút chứ không phải vài ngày

3. Dịch Vụ Chuyên Nghiệp AI Cốt Lõi (「Dịch vụ Kinh doanh, Kinh tế học Phần mềm」)

Không phải xây dựng công cụ cho các công ty hiện tại, mà là xây dựng các công ty AI cạnh tranh với họ:

Bốn văn phòng luật sư AI (Arcline, General Legal, Vector Legal, LegalOS)

· Công ty tuyển dụng AI (Perfectly)

· Kế toán AI (Balance)

· Môi giới bảo hiểm AI (Panta)

· Tư vấn chính sách AI (Fed10, do ba cựu lãnh đạo thành lập)

Panta rõ ràng nói: "Một dịch vụ kinh tế phần mềm." Tính phí dựa trên kết quả, hoạt động dựa trên lợi nhuận phần mềm, vì AI thực hiện 80% công việc con người và 20% công việc con người. Arcline có hơn 50 khách hàng khởi nghiệp. LegalOS có tỷ lệ duyệt visa 100%.

Lý do bi quan: Con người trong quy trình sẽ hạn chế lợi nhuận trong khoảng 60-80%. Trách nhiệm là thực sự. Vấn đề bảo vệ: Nếu công nghệ cốt lõi là "LLM + Gợi ý lĩnh vực + xem xét bởi con người", điều gì ngăn chặn việc sao chép? Câu trả lời mới nổi: Bắt đầu từ dịch vụ → Tạo ra tự động hóa → Nâng cấp thành nền tảng. Dịch vụ là điểm bắt đầu; phần mềm là bao vệ.

4. Cơ sở hạ tầng của Thời đại Đại lý

Mỗi tầng công nghệ đều đang tái tạo cho đại lý:

· Agentic Fabriq = "Okta của Đại lý"

· Sponge (Người đứng đầu mã hóa trước của Stripe) = Cơ sở hạ tầng tài chính của đại lý

· Moda/Sentrial = Datadog về độ tin cậy của đại lý

· Salus = Hàng rào thời gian chạy

· 21st (1,4 triệu nhà phát triển) = Các thành phần React ưu tiên AI trên giao diện người dùng

Zatanna biến SaaS trước LLM thành cơ sở dữ liệu có thể truy vấn của đại lý

Rủi ro: Nhà cung cấp mô hình cơ bản xây dựng nền tảng này. Khoảng 30% sự trùng lặp cạnh tranh ở tầng này chứng tỏ nó rất đông đúc.

5. AI Dọc theo Ngành "Không Cuốn Hút"

ROI lớn nhất trong những ngành mà công nghệ ít quan tâm:

· Zymbly tự động hóa công việc giấy tờ bảo dưỡng máy bay (1 giờ sửa chữa cần 45 phút tài liệu)

· GrazeMate xây dựng người đàn ông-cowboy robot, tự động hóa việc chăn nuôi drone tự lái. Khi họ trình diễn, bạn không thể nhịn cười. Nghe có vẻ ngớ ngẫn, cho đến khi bạn biết rằng người sáng lập lớn lên trên trang trại 6000 con bò.

· OctaPulse là công nghệ thị giác máy tính cho ngành nuôi cá

· Squid giải quyết vấn đề quy hoạch lưới điện (mỗi năm lãng phí 760 tỷ USD, vẫn sử dụng bảng tính)

Những người sáng lập này đã đi sâu vào ngành của họ. Người sáng lập của Scout Out là thế hệ thứ tư trong ngành xây dựng. Cùng sáng lập của LegalOS lớn lên trong một văn phòng luật di trú gia đình (mỗi người từ 12 tuổi đã vượt qua hơn 10.000 giờ làm việc). Cùng sáng lập của Zymbly là quản lý bảo dưỡng máy bay của Virgin Atlantic. Cơ hội tốt nhất luôn nằm trong ngành mà bạn sẽ không bao giờ được giới thiệu trong một buổi tiệc cocktail.

6. Hồi sinh AI/Robot Thực thể

18% batch có thành phần phần cứng:

· Remy AI và Servo7 xây dựng robot kho học từ biểu diễn của con người (80% kho hàng chưa tự động hóa)

· Origami Robotics xây dựng tay robot

· RoboDock triển khai MVP trong 60 ngày thành công, chiến được hợp đồng 100.000 USD của Waymo

· Fort (ba cựu kỹ sư của Tesla) theo dõi huấn luyện sức mạnh, Whoop/Oura vẫn chưa thực hiện được

· Pocket đã giao hàng hơn 30.000 thiết bị, doanh thu hàng năm 27 triệu USD

Khu trình diễn phần cứng là phần sôi động nhất trong ngày.

7. Bảo vệ Quốc phòng và An ninh Quốc gia

Milliray (ba tiến sỹ từ trường Oxford/St Andrews) xây dựng radar phát hiện không người lái cho NATO (batch bán được 470.000 USD)

Seeing Systems xây dựng drone tấn công AI cho Lực lượng đặc biệt Hải quân Hoàng gia Anh

DAIVIN! xây dựng trang bị lặn không bình cho Lực lượng đặc biệt Hoa Kỳ

Ngân sách Quốc phòng lớn, hợp đồng dài hạn, uy tín có thể chuyển nhượng sang thương mại.

8. Dữ liệu là cung điện

Khi mọi người đều có cùng một mô hình cơ bản, dữ liệu độc quyền là phòng thủ chính:

· Shofo: Thư viện video lớn nhất thế giới

· Human Archive: Từ bỏ học tại Stanford/Berkeley, chuyển đến châu Á, thu thập dữ liệu từ hàng nghìn gia đình để sử dụng cho robot hình người

· LegalOS: 12000 Đơn Đăng Ký Visa Thành Công → Tỷ Lệ Phê Duyệt 100%

Mô Hình: Mỗi Tương Tác Khách Hàng Đều Làm Cho Sản Phẩm Tốt Hơn. Không Có Vòng Dữ Liệu, Bạn Chính Là Người Đóng Gói.

9. Công Nghệ Cứng và Vũ Trụ

Trình Diễn Táo Bạo Nhất. GRU Space Đang Xây Dựng Khách Sạn Đầu Tiên Trên Mặt Trăng Trước Năm 2032. Khi họ trình diễn, phòng đã được điều chỉnh lại: Một nửa nghĩ họ điên rồ, một nửa nghĩ họ có thể làm được. 500 Triệu USD Thư Chú Ý, Lời Mời Từ Nhà Trắng, Hơn 10 Tỷ Lượt Xem. Beyond Reach Labs Xây Dựng Mảng Năng Lượng Mặt Trời Trên Quỹ Đạo Cỡ Sân Bóng Đá (Nhu Cầu Năng Lượng Tăng 500 Lần Trước Năm 2030). Terranox Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Phát Hiện Mỏ Uranium (Mỗi Phát Hiện = Từ 2-7 Tỷ USD).

Ditto Biosciences Có Thể Là Điểm Ý Tưởng Sáng Tạo Nhất: Sâu Bọ Tiến Hóa Ra Có Protein Kiểm Soát Hệ Miễn Dịch Con Người, Sau Hàng Triệu Năm. Ditto Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Nhận Dạng Chúng và Thiết Kế Phương Pháp Điều Trị Miễn Dịch Tự Thân. Tiến Hóa Đã Giải Quyết Vấn Đề, Họ Chỉ Đang Đọc Câu Trả Lời.

10. Nghiên Cứu và Khoa Học AI

Talking Computers Triển Khai Đội Xe Của Các Nhà Khoa Học AI (Quỹ ARR Vượt 100 Triệu USD)

Aemon (Anh Em Sinh Đôi, Đã Xuất Bản Bài Báo Tại ICLR/EMNLP Trước 20 Tuổi) Sử Dụng Dưới 10 USD Tính Toán Để Tạo Kỷ Lục Thế Giới Trên Vấn Đề Toán Học NP Khó, Vượt Qua Google DeepMind

Ndea, Do Mike Knoop của Zapier và Người Sáng Tạo Của Keras François Chollet Thành Lập, Rõ Ràng Thiết Lập AGI Có Thể Đổi Mới

Người Sáng Lập: Mẫu Hình Từ 429 Người

Dân Số Thống Kê:

· Khoảng 60% Di Dân/Quốc Tế

· 86% Nam, 14% Nữ

· Trường Top: Berkeley (Khoảng 45), Stanford (Khoảng 35), MIT (Khoảng 20), Waterloo (Khoảng 15)

· 55% Học CS; 45% Không Học

Quá Trình Học Tập:

· Khoảng 30% Từ Công Ty Lớn Trước Đây

· Khoảng 25% Có Kinh Nghiệm Khởi Nghiệp Trước Đó

· Khoảng 12% Từ Ngành Tài Chính/Giao Dịch (Citadel, Jane Street, Jump)

· Chỉ có khoảng 12 người sáng lập tại SpaceX, hầu hết đều chuyên về phần cứng và hàng không vũ trụ

Đội ngũ:

46% là đội ngũ 2 người, 15% là 1 người

Nguyên mẫu phổ biến nhất: hai nhà sáng lập kỹ thuật với chuyên môn khác nhau (khoảng 35%), không phải là cặp "hacker + bán hàng" cổ điển

19% các công ty có ít nhất một người sáng lập có bằng tiến sĩ

Cách họ gặp nhau: khoảng 35% là bạn cùng trường, khoảng 25% là đồng nghiệp cũ, khoảng 15% là các nhà sáng lập lặp lại, khoảng 10% là gia đình/anh chị em

Người có kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực trở thành nhà sáng lập có sức thuyết phục nhất: Adrian Kilian (nha sĩ→Mango Medical - Trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật), Robbie Bourke (25 năm trong ngành hàng không→Zymbly), Pamir Ehsas (Cố vấn pháp lý bên ngoài của OpenAI→Arcline), Conor Jones (Nhiều năm tại Tổng công ty Điện lực Quốc gia→Squid).

Một số quan sát:

Khi kết hợp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực với khả năng xây dựng, các nhà sáng lập kỹ thuật là nhóm mạnh nhất trong batch

Đội ngũ thành công nhất entweder trước đây đã xây dựng và bán công ty cùng nhau, hoặc đã làm việc bên cạnh nhau tại cùng một công ty để giải quyết vấn đề mà họ đang giải quyết

31% các công ty có ít nhất một người nhà sáng lập có bằng tiến sĩ hoặc nhà nghiên cứu, chủ yếu tập trung trong lĩnh vực y tế/công nghệ sinh học, công nghệ cứng và cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo

Làm thế nào họ tìm thấy thị trường

B2B (88% của batch)

"Tôi đã trải qua cái đau này" (khoảng 40%): Mẫu mạnh nhất. Người sáng lập End Close đã dành 6 năm xử lý hơn 1 nghìn tỷ đô la thanh toán tại Modern Treasury. Người sáng lập Squid đã làm việc tại Tổng công ty Điện lực Quốc gia nhiều năm. Họ không cần tìm kiếm khách hàng, họ chính là khách hàng.

"Tôi đã xây dựng nền tảng này để thay thế" (khoảng 20%): Docker đã xây dựng Mendral. Nhà khoa học ML của TikTok đã xây dựng Perfectly. Họ có kiến thức sâu rộng về cấu trúc và nhận ra nơi mà trí tuệ nhân tạo tạo ra sự tiến bộ đột phá.

"50 cuộc trò chuyện tìm kiếm" (khoảng 15%): Phát hiện hệ thống. Ritivel đã có hơn 50 cuộc trò chuyện trong ngành dược trước khi viết mã. Ressl AI bắt đầu từ việc tư vấn, phát hiện giao dịch có nhiều công việc kết dính nhất.

“Tiên đoán Cơ sở hạ tầng” (Khoảng 15%): Định kiến Điều khiển. “Nếu có tồn tại agent, họ cần xác thực” → Agentic Fabriq. Rủi ro: Xây dựng cho tương lai 2-3 năm sau.

“Nghiên cứu → Thương mại hóa” (Khoảng 10%): CellType (Giáo sư Yale + Google DeepMind). Đồng sáng lập Valgo thực sự viết một cuốn sách giáo trình về hệ thống an ninh quan trọng.

B2C (7% của batch)

“Tôi chính là người dùng” (Khoảng 50%): Người sáng lập Fort thất vọng với thiết bị đeo và tập luyện. Người sáng lập Doomersion xem video ngắn và học ngôn ngữ, kết hợp chúng lại với nhau.

“Chuyển đổi định dạng” (Khoảng 25%): Hành vi hiện tại + Phương tiện mới. Pax Historia: Sự đam mê game chiến thuật + AI thay thế lịch sử.

“Mỏ cưa phần cứng” (Khoảng 25%): Tạo ra sản phẩm vật lý tạo ra vòng lặp dữ liệu mà phần mềm không thể sao chép.

Bài học nguyên: Không có công ty W26 thành công nào được sinh ra từ hackathon hoặc ý tưởng “Nếu chúng ta sử dụng AI để...”. Mỗi công ty đều bắt nguồn từ kinh nghiệm cá nhân sâu sắc hoặc khám phá khách hàng đam mê.

Làm thế nào họ tìm đến kênh phân phối

Dữ liệu rõ ràng: Mạng lưới của người sáng lập là cơ chế #1 tăng trưởng cho các công ty B2B tăng trưởng nhanh nhất. 60% trong 15 công ty hàng đầu về tốc độ tăng trưởng đã có được khách hàng đầu tiên thông qua mạng lưới người sáng lập hoặc YC.

Mô hình B2B:

“Bán cho đồng nghiệp cũ” (Khoảng 35%): Ba người đưa lời giới thiệu từ Fed10, danh thiếp của họ chính là kênh phân phối

“YC là nơi phóng tên lửa” (Khoảng 25%): Cardinal đã thực hiện cuộc gọi quảng cáo cho hơn 40 công ty YC, Palus Finance đã ký hợp đồng với 33 công ty trong vài tuần

“Mã nguồn mở” (Khoảng 10%): 21st có 1,4 triệu nhà phát triển, chỉ hiệu quả đối với cơ sở hạ tầng

“Kênh M&A PE” (Khoảng 8%): Một giao dịch = 50-200 chi nhánh

“Cuộc gọi quảng cáo có hệ thống” (Khoảng 15%): Danh sách giới hạn của người mua có điểm đau có thể đo lường

“Sản phẩm mỏ cưa” (Khoảng 7%): Tiếp cận hẹp, mở rộng tổng thể

B2C: Sản phẩm chính là kênh phân phối. Doomersion 2 đạt được 15,000 lượt tải trong vòng 2 tuần, tiếp thị miễn phí. Pax Historia đã xây dựng hàng ngàn DAU, phát triển tự nhiên. Người sáng lập phần cứng đã đặt cược vào sự tồn tại vật lý để tạo ra uy tín.

Thủ lợi lớn nhất: Các công ty đầy khó khăn với GTM thường là những công ty đầu tiên tạo ra sản phẩm sau đó mới hỏi "Chúng ta bán sản phẩm như thế nào?" Những người chiến thắng hỏi "Tôi đã có thể tiếp cận với ai, họ cần điều gì cấp bách?" và sau đó xây dựng trên cơ sở đó.

Phân tích Roadshow Xuất sắc

Bảy phần cấu thành sẽ phân biệt một buổi trình diễn tuyệt vời với một buổi trình diễn mập mờ:

1. Móc

Ba loại mẫu hiệu quả:

Dữ liệu gây sốc: "Đưa một loại thuốc ra thị trường cần 500 ngày. Chúng tôi muốn giảm còn 5 ngày" (Rhizome AI)

Khung hình mới: "Mỗi tệp bạn tải lên sử dụng giao thức năm 1974" (Byteport)

"Tôi là vấn đề": "Tôi đã dành 6 năm ở Modern Treasury xây dựng phân kỳ, xử lý 1 nghìn tỷ đô la" (End Close)

2. Vấn đề (Cụ thể, không phải trừu tượng)

"Nửa thời gian của kỹ sư dành cho công việc văn phòng" (Zymbly) tốt hơn "Chúng tôi tự động hóa luồng công việc phía sau".

3. Đội ngũ (Một câu danh tiếng)

"Andrea đã viết dòng code đầu tiên cho Docker" (Mendral). "Đội ngũ của chúng tôi phát minh ra tiêu chuẩn MPIC bảo vệ mỗi kết nối HTTPS trên Internet" (Crosslayer Labs).

4. Thị trường (Không thể tránh, không chỉ là lớn)

"Nhu cầu năng lượng vệ tinh: Tăng gấp 500 lần trước năm 2030" (Beyond Reach Labs). Phần giới thiệu thị trường mạnh mẽ nhất là lý do tại sao là bây giờ và tại sao điều đó không thể tránh khỏi, không chỉ về quy mô TAM.

5. Sức mạnh tấn công (Tốc độ > Chỉ số tuyệt đối)

"Từ 0 đến 4 tuần, 3.3 nghìn đô la MRR" (Corvera) tốt hơn "10 nghìn đô la ARR" không có khung thời gian.

6. Hiểu biết độc đáo

「Sâu lưng họ đã tiến hóa ra điều khiển protein hệ miễn dịch của con người. Chúng ta sẽ đọc câu trả lời từ chúng」 (Ditto Bio).「Công ty bảo hiểm không thể định giá cho hệ thống tự động vì dữ liệu yêu cầu lịch sử không tồn tại」 (Valgo).

7. Kết Thúc Điên Rồ

「Lễ trao giải AI đầu tiên sẽ diễn ra tại Martini.」「Đặt phòng khách sạn Mặt Trăng năm 2032」 (GRU Space).

Trình diễn mập mờ: Phổ biến 「AI cho [lĩnh vực]」, đội ngũ không liên quan đến kinh nghiệm và vấn đề, và (quan trọng) không có kết thúc điên rồ.

Sự Chồng Chéo Cạnh Tranh: YC và việc đặt cược nhiều lần

Khoảng 30% số công ty trong batch có đối thủ cạnh tranh trực tiếp. Chỉ có khoảng 5% phải đối mặt với chồng chéo thực sự.

Chồng chéo cao: Nén ngữ cảnh LLM (Công Ty Token vs. Compresr), tài liệu pháp lý y tế (Wayco vs. Docura Health), dữ liệu robot (Hồ Sơ Con Người vs. Asimov)

Trung bình: Pháp lý khởi nghiệp (Arcline vs. General Legal vs. Vector Legal), AI SRE (IncidentFox vs. Sonarly), giám sát agent (Sentrial vs. Moda), ủy quyền trước (Ruma Care vs. ClaimGlide vs. Beacon Health)

Nó nói với bạn điều gì: YC đang cược vào thị trường, không phải là công ty. Ba công ty luật tạo ra thị trường dường như thực và đủ lớn để chứa nhiều người chiến thắng. Hai công ty trông giống nhau ở Demo Day, nhưng đến vòng gọi vốn A sẽ hoàn toàn khác nhau. Các công ty có sự khác biệt nhất không chồng chéo: Terranox, Zymbly, GrazeMate, Ditto Bio. Trong mọi trường hợp, kiến thức chuyên môn của người sáng lập là bức tường thành hào phòng.

Thiếu Rõ Ràng

· Không có công ty giáo dục

· Không có công nghệ chính phủ

· Không có mạng xã hội tiêu dùng

· Không có sức khỏe tâm lý/Thể chất

· Gần như không có thị trường

· Gần như không có tiền mã hóa tinh khiết (Blockchain được sử dụng làm ống dẫn, không bao giờ được nêu là lập luận sản phẩm)

· Người tiêu dùng ở mức thấp lịch sử (tổng cộng 14 công ty, chỉ có 7 công ty được phân loại chính thức)

Công nghiệp từ 3,6% ở tuần 24 nhảy lên 14,1% ở tuần 26, tăng gấp 4 lần.

「Nguyên Tử vs Bít」 sự chuyển đổi trong nội bộ YC là thật.

Đọc ngược: B26 là bản chụp nhanh của những thứ có thể được tài trợ ngay bây giờ, không phải là những thứ có giá trị sau 10 năm. Các công ty huyền thoại thiếu trong lô này là những người sáng lập tiêu dùng và mạng xã hội, họ sẽ đến sau 2-3 lô, một khi khả năng AI đuổi kịp tham vọng của họ.

Cái gì có thể thất bại

Hạ tầng đặc quyền agent không khác biệt. 8-10 công ty thực hiện theo dõi/kiểm tra/nén agent. Nhà cung cấp mô hình cơ sở sẽ xây dựng chúng từ đầu. Người mua doanh nghiệp mặc định là nhà cung cấp hiện tại.

Không có dịch vụ AI bảo vệ dữ liệu. Tăng trưởng doanh thu nhanh nhất, phòng thủ yếu nhất. Công nghệ cốt lõi có thể được sao chép trong vài tuần. Công ty truyền thống mất 12-18 tháng để áp dụng AI.

Người sáng lập công nghệ đơn lẻ trong thị trường bán hàng dựa vào mối quan hệ. Xây dựng, bảo hiểm, vận tải: Nếu không ai có thể đến một công trường và nói chuyện với họ, mọi thứ sẽ đứng lại.

Không có sâu sắc về lĩnh vực của "AI cho [ngành]". Đặc điểm: Mô tả bắt đầu bằng "Chúng tôi sử dụng agent LLM tiên tiến..." thay vì vấn đề cụ thể của khách hàng.

Công nghệ sâu không có doanh thu dài hạn. Về mặt ý tưởng không sai, nhưng mô hình thất bại là đốt tiền.

Bao bì quy trình làm việc thương mại hóa. AI đơn nhiệm vụ, GPT-5 có thể tự nhiên thực hiện cùng một công việc trong vòng 6 tháng.

Các đặc điểm chung của Công ty Nhanh nhất

1. Bán kết quả, chứ không phải công cụ

2. Người sáng lập có mối quan hệ khách hàng trước khi sản phẩm tồn tại

3. Thu phí từ ngày thứ nhất: Không có tầng miễn phí, không có thử nghiệm thực địa

4. Khách hàng bị tuyệt vọng, không phải tò mò (Proximitty: Ngân hàng có hơn 20 tỷ USD nợ xấu; Ruma Care: Phòng khám từ chối 15 nghìn USD bồi thường)

5. MVP cụ thể đơn giản: Họ mô tả kết quả, không phải cấu trúc

Sự chênh lệch giữa "Phát hành và Học hỏi" và "Xây dựng và Hi vọng" là nơi mà hầu hết sự sụp đổ trong lô này sẽ xảy ra.

Thật là thú vị phía trước! Chưa bao giờ xây dựng là thích hợp nhất.

Liên kết Gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia