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  • 01. 将 ML 应用在机器人技术上
  • 02. 使用 ML 来模拟物理世界
  • 03. 新的国防技术
  • 04. 推动制造业回流
  • 05. 太空公司
  • 06. 气候技术
  • 07. 商业开源公司
  • 08. 空间计算
  • 09. 新的 ERP 软件
  • 10. 新的开发人员工具
  • 11. 可解释的 AI
  • 12. LLM 优化传统企业手动流程
  • 13. AI 构建企业软件
  • 14. 稳定币金融
  • 15. 终结癌症的方法
  • 16. 生物系统基础模型
  • 17. 医疗保健管理服务组织模型(不懂这个,直接放的原文。)
  • 18. 消除医疗保健中间商
  • 19. LLM 自动化定制开发与软件集成
  • 20. 通用模型的替代品
「知识库」YC 发布了 2024 年关注的 20 个创业方向
2024/02/17知识库, 创业

「知识库」YC 发布了 2024 年关注的 20 个创业方向

探索 YC 发布了 2024 年关注的 20 个创业方向,深入了解如何这些方向将塑造未来的技术和商业景观。从 AI 到气候技术,了解哪些领域将成为下一个创业热点。 在这个不断变化的世界中,创新和技术的发展速度比以往任何时候都要快。Y Combinator (YC),作为全球领先的创业孵化器,一直致力于发现和支持最具潜力的创业项目。最近,YC 发布了 2024 年关注的 20 个创业方向,这些方向不仅展示了技术发展的前沿,也为创业者和投资者提供了宝贵的指导。本文将深入探讨这些创业方向,为您揭示未来的商业机会和技术趋势。

1,279次点击12分钟阅读

Y Combinator (YC) 的“初创公司要求”(Request for Startups,RFS)是鼓励创业者关注并探索特定领域或问题的一种方式。

Screenshot

中文翻译:YC 发布了 2024 年关注的 20 个创业方向,覆盖 AI、机器人、空间计算、企业服务、开源软件、自动化.... (qq.com)

原文链接:Requests for Startups | Y Combinator

下面是 YC 最新发布的20个 RFS 2024 创业方向:

01. 将 ML 应用在机器人技术上

YC 提到最容易立即应用的机器人,实际上是 2B 的,比方说在工业和农业领域。举例,Geck Robotics (W16) 的检查机器人,以及农业领域的 Bear Flag Robotics (W18) 开发的自动驾驶拖拉机,目前已经被 John Deere 收购了。

YC 最看重那些开发软件工具以帮助他人制造机器人的人,或者是那些直接构建机器人本身的人。

02. 使用 ML 来模拟物理世界

AI 模型作为一个通用的函数模拟器,可以解决在无需了解物理学的情况加解决这类问题。回避传统预测的计算成本更低,速度更快。

YC 感兴趣的是用基于 ML 的模拟取代现有模拟的公司,以及使用基于 ML 的模拟来打开目前无法进入的新市场的公司。

03. 新的国防技术

现有的美国国防承包商发展缓慢,效率低下。私营公司会有更高的效率。举例,硅谷最初就在帮美国军方研发制造军用雷达、密码破译设备和原子弹组件。类似的还有 SpaceX 这种私营航空公司,Palantir 和 Anduril 等向国防部出售产品的新公司。

04. 推动制造业回流

使用基于 ML 的机器人系统,降低成本,增加自动化,减少劳动力成本来套利。比如,Astranis (W16) 正在旧金山市中心建造电信卫星,该建筑曾在二战期间为美国海军建造军舰。Gecko Robotics (W16) 总部位于美国老工业中心匹兹堡,生产进行工业检查的机器人。Solugen (W17) 在休斯顿的一家大型工厂生产工业化学品。

05. 太空公司

理由很简单直接,降低进入太空的成本。

YC 资助的一些太空公司——Astranis、Relativity Space、Stoke 等等

06. 气候技术

没啥好说的,ESG领域目前已经成为共识的一部分。

07. 商业开源公司

开源公司比闭源公司可以更快迭代。对于开发者工具来说,开源是也是获得用户(开发者)的有效方式。对技术创始人来说,因为可以与像他们一样的工程师用户顺利交谈,他们可以更快从开源社区获得反馈和迭代。

案例:Gitlab (W15)、Docker (S10)、Apollo (S11)、Supabase (S20)等。

08. 空间计算

这是一个全新场景的全新机会。初创可以在这些设备上构建软件,解决游戏以外的实际用例。在发现最佳用例、最佳用户体验/用户界面实践。

09. 新的 ERP 软件

ERP 通常成本高昂且不受用户欢迎,但又对业务非常关键。

YC 希望看到它们因灵活性和易用性而受到客户的喜爱。最好的例子就是 Zoom,当时所有的视频会议软件都非常难用,Zoom 靠着简单易用的界面直接杀出重围。

10. 新的开发人员工具

如果 LLMOps 对一家公司非常有用,那么它可能对其他公司也非常有用。有些好用的内部软件只在公司内部流通,如果面世实际上会有很多人愿意付费。

11. 可解释的 AI

解决 LLM 目前都是黑箱的问题,让他的行为更加可控。

12. LLM 优化传统企业手动流程

将模糊的任务通过大模型自动化。以前因为软件工程师从未接触过这些流程,所以从未认真考虑过自动化。一旦这些东西存在语言歧义或需要一定程度的主观评估时, LLM 就可以发挥作用。

例子:

  • 客户服务聊天的质量保证和合规性审查
  • 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

大多数软件工程师面临的问题是他们以前从未遇到过此类后台流程。最大的障碍往往是发现其中一个需要解决的流程。

13. AI 构建企业软件

使用 AI 来做定制化开发,因为每个潜在客户想要的东西都有点不一样,在销售过程中总会写一个臃肿的软件来试图取悦他们所有人。

这个过程中可以用AI来做这些简单的边缘需求,免除漫长的企业销售周期。每个企业都可以拥有自己的定制 ERP、CRM 或 HRIS,而且可以随着公司本身的变化而不断更新。

挺颠覆性的,因为这样大厂就无法通过复制功能来超越初创公司。他们必须彻底改变构建软件的整个概念方法。

而且 AI 有可能会在这方面变得非常擅长,因为它可以想出尚不存在的新型企业软件。

14. 稳定币金融

稳定币是一种将其价值与某些外部参考挂钩的数字货币。YC 公司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。这种实用性是如此简单,传统金融似乎不可避免地会效仿。

15. 终结癌症的方法

医疗领域的 idea。 比如目前最有希望的一种方法就是搞

  • MRI 硬件
  • 解释扫描和减少误报的 AI 算法
  • 创新的商业模式

解决了什么问题:因为 MRI 会误报,如果有AI算法的话,可以节约大量成本和时间。

16. 生物系统基础模型

早期实验和临床试验中绝大多数创新都没用。目前看来唯一最好减少成本的方法就是通过大量数据建立起一个模型,让科学家比以前更快做测试、研发和排除错误选项。

17. 医疗保健管理服务组织模型(不懂这个,直接放的原文。)

私募股权正在消耗全国各地大大小小的私人诊所。当更多的初级医护人员拿到工资时,他们的收入只是其账单的一小部分。这导致他们工作过度,但工资却过低,因为大部分收入都用于管理费用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 所有权的替代方案:MSO(托管服务组织)模式。MSO 模型使医生能够通过以下方式经营自己的诊所:(1) 向他们提供可以处理计费和调度等后台任务的软件,以及 (2) 将患者引导给他们。

这些功能很大程度上是 PE 所有权所提供的。属于 MSO 模式的医生可以继续经营医生拥有的小型诊所,同时成功地与私募股权拥有的大型企业集团竞争。

YC 已经资助了几家在不同垂直领域开展此类活动的公司:Nourish(营养师)、LunaJoy(女性心理健康)、Finni Health(儿童自闭症护理)等。YC 有兴趣在医疗保健的各个垂直领域投资这种 MSO(托管服务组织)模式。

18. 消除医疗保健中间商

美国在医疗保健上的人均支出比任何其他发达国家都多,但 YC 的患者治疗效果却好不到哪儿去。YC 的大部分支出都支付给了中间人—— YC 认为这包括所有不直接向患者提供护理的人。

最近一份关于药品医疗保险支出的报告发现,70% 的支出流向了中间商(主要是 PBM、批发商和药房),只有 30% 流向了生产药品的制药公司。类似的动态也存在于其他各个垂直领域——医院护理、医疗设备、保险等。

初创公司可以通过多种方式来解决这些低效率问题,从使用 AI 来自动化重复性的人类工作,到探索新的、更好的提供护理的商业模式。本着杰夫·贝索斯“你的利润就是我的机会”的精神, YC 相信建立高利润业务的同时使系统更加高效是可能的。

19. LLM 自动化定制开发与软件集成

大多数企业软件需要客户编写大量自定义代码。Oracle、Salesforce 和 Netsuite 等大型供应商均都有围绕他们自己几十亿美元的生态。各种独立软件供应商 (“ISV”) 会帮助企业定制这些产品,比如编写 ETL 管道、集成和自定义工作流程。

LLM 可以让这个流程速度和效率更高。

举例:Zapier (S12)、Fivetran (W13) 和 Airbyte (W20)。

20. 通用模型的替代品

现有大模型的成本非常高,且隐私和延迟上也不尽人意。像 Llama2 和 Mistral 这样的小型开源模型如果用法合适,不会比主流 LLM 效果差。

在边缘场景、开发微调专业模型和创建模型工具的橱窗都是不错的场景。

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