對(duì)于 AI 創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，相比于卷技術(shù)，找到一個(gè)精準(zhǔn)的創(chuàng)業(yè)方向可能更重要。

Substack 作者 Harshit Tyagi 分析了 YC 2025 年 400 多家創(chuàng)企的情況，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的 AI 創(chuàng)業(yè)者都在過(guò)度飽和的市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)，僅開發(fā)者工具領(lǐng)域就有 94 家公司，相當(dāng)于每 4 天就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。AI 編程市場(chǎng)已經(jīng)過(guò)度飽和了，但一些價(jià)值數(shù)十億美元的行業(yè)幾乎無(wú)人問(wèn)津，沒(méi)有 AI 創(chuàng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。比如：

• 政府科技領(lǐng)域，有超過(guò) 6000 億美元的支出，但 YC 的項(xiàng)目中僅有 1 家相關(guān)公司；

• 保險(xiǎn)行業(yè)每年處理的業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá) 1.4 萬(wàn)億美元，但幾乎沒(méi)有 AI 初創(chuàng)公司涉足；

• 建筑業(yè)每年因工期延誤而浪費(fèi)的資金高達(dá) 2 萬(wàn)億美元，而 AI 完全可以改善這些情況；

數(shù)據(jù)來(lái)源：https://7535816800885.gumroad.com/l/yc_data_2025

Harshit Tyagi 的這篇分析文章，基于 400 多家創(chuàng)企數(shù)據(jù)，分析了當(dāng)前哪些 AI 市場(chǎng)已經(jīng)過(guò)度飽和、哪些可以差異化競(jìng)爭(zhēng)，以及哪些是潛力巨大的藍(lán)海市場(chǎng)。同時(shí)，盤點(diǎn)了當(dāng)前創(chuàng)業(yè)者在做哪些種類的 AI Agent，以及給出了市場(chǎng)定位的實(shí)用策略，以及未來(lái)的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目方向。

如果你正在進(jìn)行 AI 創(chuàng)業(yè)，這篇分析所帶來(lái)的信息將非常有價(jià)值，值得細(xì)讀。

原文章：https://highsignalai.substack.com/p/inside-ycs-2025-batches-complete

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01全景分析：B2B 模式占八成，投資更關(guān)注 AI 員工

AI與非 AI 公司占比情況

近 90%的公司都在進(jìn)行 AI 相關(guān)的開發(fā)，這說(shuō)明，利用 AI 技術(shù)解決問(wèn)題已經(jīng)成為創(chuàng)業(yè)的默認(rèn)選項(xiàng)。

YC 更關(guān)注的不是 AI 助手（assistants）類應(yīng)用，而是那些能夠完全取代昂貴工種的 AI 產(chǎn)品，例如法律分析、會(huì)計(jì)或客戶服務(wù)。

按商業(yè)模式分布（Distribution by Business Model）

數(shù)據(jù)顯示，B2B 模式的初創(chuàng)公司在 Y Combinator 的生態(tài)中占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，占比接近九成。因?yàn)?B2B 模式提供了清晰的企業(yè)級(jí)變現(xiàn)路徑，這也反映了當(dāng)前企業(yè)級(jí)解決方案的趨勢(shì)，服務(wù)企業(yè)而不是直接面向消費(fèi)者。

B2B公司 （共 353 家）

• Modelence：面向初創(chuàng)公司的一站式 TypeScript 平臺(tái)（開發(fā)者工具，基礎(chǔ)設(shè)施）

• Avelis Health：為自保雇主和健康計(jì)劃提供 AI 醫(yī)療索賠審計(jì)服務(wù)

• PARES AI：幫助商業(yè)地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人尋找并完成更多交易的 AI 平臺(tái)

• Pangolin：用于訪問(wèn)私有網(wǎng)絡(luò)（private networks）的開源安全網(wǎng)關(guān)

• Golpo：可根據(jù)文檔生成解說(shuō)視頻的 AI 視頻生成模型

B2C公司 （共 36 家）

• April：無(wú)需動(dòng)手即可管理電子郵件和日歷的語(yǔ)音 AI 助手

• Riff：面向資深制作人和業(yè)余愛(ài)好者的 AI 音樂(lè)編輯器

• Pingo AI：用于語(yǔ)言學(xué)習(xí)的 AI 伴侶

• RealRoots：通過(guò) AI 匹配保證女性建立終身友誼的產(chǎn)品

• Opennote：提供個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)的交互式 AI 導(dǎo)師

混合模式公司 （共 16 家）

• Pond：可與 iMessage 等配合使用的 AI 原生消息應(yīng)用

• Vulcan Technologies：為政府法規(guī)起草和行業(yè)合規(guī)提供 AI 服務(wù)

• Wisp AI：面向普通用戶、小企業(yè)主和員工的行政助理

• Veritus Agent ：用于貸款服務(wù)的 AIAgent 平臺(tái)（服務(wù)于貸方和消費(fèi)者）

• Pally：服務(wù)于消費(fèi)者和企業(yè)市場(chǎng)的 AI 關(guān)系管理平臺(tái)

B2G 公司 （共 1 家）

• Closure：幫助執(zhí)法部門偵破案件。

02AI 編程已過(guò)度飽和，真正的藍(lán)海在 AI+傳統(tǒng)行業(yè)2.1過(guò)度飽和的市場(chǎng)

開發(fā)者工具與基礎(chǔ)設(shè)施 （94 家公司， 26.2%）

為何飽和：大量 AI 編程助手、部署工具和基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)涌入。

案例：

• Embedder：硬件感知的編程 Agent

• Herdora：利用 CUDA kernels 優(yōu)化 PyTorch

• Channel3：面向開發(fā)者的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)

• 以及其他 91 家 AI 編程 copilot 和部署平臺(tái)

YC 建議：不要再做 AI 編程助手了，應(yīng)該構(gòu)建能夠完全取代年薪 10 萬(wàn)美元以上工程師崗位的 AI 員工，實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化，而不是僅僅是 AI 輔助。

生產(chǎn)力與工作流 （61 家公司， 17.0%）

為何飽和：所有人都在開發(fā)「AI 助手」和工作流自動(dòng)化工具。

案例：

• Dash：用于集成 G-Suite、Slack、Notion 的通用 Agent

• 多款 AI 日歷/郵件助手

• 工作流自動(dòng)化平臺(tái)

YC 建議：應(yīng)該構(gòu)建能將「待辦事項(xiàng)」變?yōu)椤敢淹瓿伞沟?AI 個(gè)人員工，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的自動(dòng)化，而不僅僅是工作流輔助。目標(biāo)是價(jià)值超過(guò) 500 億美元的個(gè)人服務(wù)市場(chǎng)。

銷售與市場(chǎng)營(yíng)銷 （39 家公司， 10.9%）

為何飽和：清晰的 ROI 使得這類公司非常有吸引力，從而導(dǎo)致該領(lǐng)域非?！笓頂D」。

案例：

• 多款 CRM AI 助手

• 潛在客戶生成與線索挖掘工具

• AI 銷售自動(dòng)化平臺(tái)

YC 建議：用與人類沒(méi)有區(qū)別的語(yǔ)音 AI 機(jī)器人完全取代人類銷售團(tuán)隊(duì)，目標(biāo)是每年超過(guò)萬(wàn)億美元規(guī)模的企業(yè)電話通話市場(chǎng)。

2.2 中度競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)（差異化定位仍有機(jī)會(huì)）

醫(yī)療健康與生命科學(xué) （23 家公司， 6.4%）

市場(chǎng)驗(yàn)證情況：需求強(qiáng)勁，但仍有專業(yè)化空間。

案例：

• AvelisHealth：醫(yī)療索賠審計(jì)

• Parachute：面向醫(yī)院的 AI 醫(yī)療質(zhì)量與安全監(jiān)控平臺(tái)

• WorkDoneHealth：面向醫(yī)療行業(yè)的 AI 合規(guī) copilot

YC 建議優(yōu)先考慮的創(chuàng)業(yè)方向：醫(yī)療行政自動(dòng)化

• 瞄準(zhǔn)超過(guò) 1 萬(wàn)億美元的醫(yī)療行政支出，其中大部分現(xiàn)在可以由 LLMs 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

• 構(gòu)建能夠從 PDF/遺留系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)并錄入其他系統(tǒng)的 AI 員工。

• 用能夠端到端處理保險(xiǎn)索賠的 AI 系統(tǒng)，取代醫(yī)療計(jì)費(fèi)團(tuán)隊(duì)。

• 通過(guò) AI 中間件解決醫(yī)療系統(tǒng)之間的互操作性問(wèn)題。

• 市場(chǎng)驗(yàn)證情況：受監(jiān)管行業(yè)，存在高價(jià)值用例。

• 案例：

• • ApprovalAI：抵押貸款 copilot

  • Veritus Agent：貸款服務(wù)與催收 Agent

  • 多款交易和金融分析工具：Scalar Field、Trata、finbar、Axiom、Demeter

• YC 建議優(yōu)先考慮的創(chuàng)業(yè)方向：全棧式金融AI

• • 直接創(chuàng)辦 AI-first 的金融服務(wù)公司，而不是向銀行銷售軟件。

  • 用 AI 員工取代昂貴的金融分析師（年薪 12 萬(wàn)美元以上）。

  • 建立完全由 AI Agent 組成的自動(dòng)化交易公司。

  • 瞄準(zhǔn)個(gè)人金融服務(wù)，如 AI 稅務(wù)會(huì)計(jì)師、財(cái)務(wù)顧問(wèn)、抵押貸款經(jīng)紀(jì)人。

• 市場(chǎng)驗(yàn)證情況：是普遍需求，但通用分析領(lǐng)域已接近飽和。

• 案例：

• • Omnara：一個(gè)為自主 Agent 打造的人機(jī)協(xié)同管控平臺(tái)，允許團(tuán)隊(duì)通過(guò)統(tǒng)一的儀表盤進(jìn)行監(jiān)督和干預(yù)

  • DeepAwareAI：用于 GPU 數(shù)據(jù)中心的 AI 驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化系統(tǒng)，配合強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）調(diào)度器和統(tǒng)一儀表盤

  • CareSwift：用于救護(hù)車報(bào)告系統(tǒng)的實(shí)時(shí) AI 助手，具備錯(cuò)誤標(biāo)記功能

  • dScribeAI：基于3D 視覺(jué)技術(shù)的自主無(wú)人機(jī)，用于農(nóng)業(yè)/礦業(yè)的大宗庫(kù)存追蹤

  • Parsewise：面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的商業(yè)分析工具，可自動(dòng)化分析和報(bào)告工作流

• 創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)：某個(gè)行業(yè)特定的分析、實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)分析。

法律與合規(guī) （3 家公司， 0.8%）

為何未被充分探索：復(fù)雜的監(jiān)管要求，且客戶在采購(gòu)決策上極其謹(jǐn)慎。

現(xiàn)有玩家：

• Vulcan Technologies：為政府提供法規(guī)起草服務(wù)

• Third Chair：知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)發(fā)現(xiàn)

• Vesence：「律師界的 Cursor」

巨大的未開發(fā)機(jī)遇（與 YC 的投資方向一致）：

• 創(chuàng)辦一家 AI 律師事務(wù)所，而不是向現(xiàn)有律所銷售軟件。

• 建立完全由 AI 員工組成的法律自動(dòng)化企業(yè)。

• 用能夠處理合同審查、盡職調(diào)查和研究的 AI 系統(tǒng)取代年薪 15 萬(wàn)美元以上的法律分析師。

• 瞄準(zhǔn)行動(dòng)遲緩的傳統(tǒng)法律機(jī)構(gòu)，AI 能在這些領(lǐng)域帶來(lái)巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

YC 建議：不要只是賣法律工具，而是創(chuàng)辦 AI-first 的法律企業(yè)。用不到 10 人的團(tuán)隊(duì)取代整個(gè)律所部門，實(shí)現(xiàn) 1000 萬(wàn)美元的年收入。

電子商務(wù)與零售 （4 家公司， 1.1%）

為何未被充分探索：市場(chǎng)分散，庫(kù)存/供應(yīng)鏈要求復(fù)雜。

現(xiàn)有玩家：

• Channel3：產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)

• KiranaAI：AI 商店經(jīng)理

• Reacher：創(chuàng)作者合作關(guān)系管理

巨大機(jī)遇：

• AI 商品銷售規(guī)劃

• 動(dòng)態(tài)定價(jià)優(yōu)化

• 供應(yīng)鏈自動(dòng)化

• 客戶服務(wù)自動(dòng)化

• 庫(kù)存預(yù)測(cè)

• 為何未被充分探索：人力資源技術(shù)曾被認(rèn)為是「已解決」的問(wèn)題，但 AI 創(chuàng)造了新的可能性。

• 現(xiàn)有玩家：

• • Contrario：托管式招聘網(wǎng)絡(luò)

  • Spott：AI 原生的 ATS/CRM 系統(tǒng)

  • VoraAI：AI 招聘專員

• 巨大機(jī)遇：

• • 基于技能的匹配

  • 績(jī)效預(yù)測(cè)

  • 文化契合度評(píng)估

  • 自動(dòng)化入職流程

  • 員工保留率預(yù)測(cè)

在 407 家 YC 公司中，有 139 家（34%）都正在專門構(gòu)建 AI Agent 產(chǎn)品或服務(wù)。

• 垂直行業(yè) Agent （22 家公司）：為特定行業(yè)構(gòu)建、具備深厚領(lǐng)域知識(shí)的 Agent

• • Channel3:電子商務(wù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù) Agent

  • Comena:面向分銷商/制造商的訂單錄入 Agent

  • Rebolt:用于退款/招聘的餐廳管理 Agent

  • Ovlo:供應(yīng)鏈工作流 Agent

  • Macadamia:工程項(xiàng)目自動(dòng)化 Agent

• 基礎(chǔ)設(shè)施/平臺(tái) Agent （18 家公司）：用于構(gòu)建、部署和管理其他 Agent 的工具和平臺(tái)

• • Blaxel:為 AI Agent 提供動(dòng)力的云基礎(chǔ)設(shè)施

  • TruffleAI:用于將 Agent 集成到應(yīng)用中的 APIs

  • AgentHub:Agent 的模擬和評(píng)估引擎

  • Omnara:自主 Agent 的遠(yuǎn)程監(jiān)督與干預(yù)平臺(tái)

  • A1Base:「AI Agent 領(lǐng)域的 Twilio」，通信平臺(tái)

• 開發(fā)者/代碼 Agent （12 家公司）：能夠編寫、測(cè)試和調(diào)試代碼的 Agent

• • Embedder:硬件感知的編程 Agent

  • BootLoop:首個(gè)能在真實(shí)硬件上運(yùn)行固件的 AIAgent

  • nao Labs:與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集成的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)編程 Agent

  • Jazzberry:調(diào)試工作流編排 Agent

  • StarSling:編碼后的部署和事件管理

• 工作流自動(dòng)化 Agent （12 家公司）：用于業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的通用 Agent

• • Dash:連接 G-Suite、Slack、Notion、Linear 的通用 Agent

  • Capacitive:面向知識(shí)工作者的 AIAgent 平臺(tái)

  • Den:「知識(shí)工作者領(lǐng)域的 Cursor」——通用 Agent

  • Cactus:面向個(gè)體創(chuàng)業(yè)者的行政工作自動(dòng)化

• 銷售與市場(chǎng)營(yíng)銷 Agent （11 家公司）：專注于創(chuàng)收活動(dòng)的 Agent

• • Orange Slice:尋找有購(gòu)買意向客戶的 Agent

  • throxy:面向傳統(tǒng)行業(yè)外聯(lián)的垂類 Agent

  • Lyra:用于銷售電話的實(shí)時(shí) AIAgent

  • Ergo:跨平臺(tái)通信監(jiān)控 Agent

  • FuseAI:一站式營(yíng)銷獲客自動(dòng)化 Agent

• 醫(yī)療健康/醫(yī)療 Agent （11 家公司）：醫(yī)療健康領(lǐng)域的特定工作流和運(yùn)營(yíng) Agent

• • BitBoard:用于醫(yī)療運(yùn)營(yíng)的行政工作 Agent

  • Kaelio:臨床、運(yùn)營(yíng)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù) Agent

  • Aegis:用于健康險(xiǎn)拒賠申訴的 AI Agent

  • careCycle:面向 MedicareAgent 機(jī)構(gòu)的語(yǔ)音 AI Agent 團(tuán)隊(duì)

  • ParatusHealth:前臺(tái)和患者入院登記 Agent

自主運(yùn)營(yíng) Agent （Autonomous Operations Agents）

• Chestnut:實(shí)現(xiàn)抵押貸款業(yè)務(wù)的端到端自動(dòng)化

• Convexia:AI 虛擬制藥公司，自主完成新藥研發(fā)、臨床試驗(yàn)及市場(chǎng)銷售全流程

• Rocketable:專注于企業(yè)收購(gòu)，并在投后采用 AI 全面接管并優(yōu)化被投企業(yè)的運(yùn)營(yíng)

語(yǔ)音/通信 Agent （Voice/Communication Agents）

• Veritus Agent:用于貸款服務(wù)和催收的語(yǔ)音 Agent

• CertusAI:餐廳的 AI 電話接線員，自動(dòng)處理預(yù)訂、外賣和客戶咨詢。

• Trapeze:專為醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)的 AI 語(yǔ)音客服，用于分診、預(yù)約及患者溝通。

瀏覽器/網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)化 Agent （Browser/Web Automation Agents）

• Cyberdesk:可模擬人類操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng) Windows 桌面應(yīng)用的自動(dòng)化控制

• Browser Use:知名的開源瀏覽器自動(dòng)化工具（GitHub star 數(shù)達(dá) 5 萬(wàn)）

• CopyCat:基于 Web 的工作流自動(dòng)化 Agent

實(shí)體/機(jī)器人 Agent （Physical/Robotics Agents）

• Zeon Systems:控制機(jī)械臂的實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化 Agent

• Boost Robotics:數(shù)據(jù)中心巡檢和維護(hù)機(jī)器人

• dScribeAI:自主無(wú)人機(jī)庫(kù)存追蹤 Agent

• 垂直化專業(yè)分工是制勝法寶：垂直行業(yè) Agent（22 家）在所有 Agent 類別中領(lǐng)先，證明了領(lǐng)域?qū)ｉL(zhǎng)比通用能力更重要。

• 基礎(chǔ)設(shè)施層正在興起：18 家公司正在構(gòu)建 Agent 平臺(tái)/基礎(chǔ)設(shè)施，表明市場(chǎng)正在成熟，已經(jīng)不再是僅構(gòu)建單個(gè) Agent 的階段。

• 語(yǔ)音 Agent 仍處于早期：僅有 3 家純語(yǔ)音 Agent 公司，表明語(yǔ)音交互界面領(lǐng)域存在巨大機(jī)會(huì)。

• 與物理世界融合：10 家機(jī)器人/實(shí)體 Agent 公司表明，AI 正從數(shù)字世界走向物理世界的自動(dòng)化。

04精準(zhǔn)定位市場(chǎng)比技術(shù)優(yōu)勢(shì)更重要

如何在擁擠市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)差異化？

4.1 三大制勝定位策略

1. 垂直化專業(yè)分工 （Vertical Specialization） （有效性：9.8/10）

• throxy:專注于制造業(yè)、物流等傳統(tǒng)行業(yè)，而不是通用行業(yè)

• CareSwift:專注于救護(hù)車機(jī)構(gòu)這一細(xì)分場(chǎng)景，而不是整個(gè)醫(yī)療市場(chǎng)

• BootLoop:專注于固件/硬件編程，而不是通用編程賽道

工作流專業(yè)化 （Workflow Specialization） （有效性：9.2/10）

• Jazzberry:專注于調(diào)試工作流環(huán)節(jié)，而端到端的通用開發(fā)

• Orange Slice:專注于客戶購(gòu)買意圖識(shí)別，而不是通用銷售流程

• Crimson:專注于訴訟流程管理，而不是通用法律服務(wù)

客戶群體聚焦 （Customer Segment Focus） （有效性：8.5/10）

• Cactus:專注于個(gè)體創(chuàng)業(yè)者，而不是所有小企業(yè)

• careCycle:專注于 Medicare Agent 機(jī)構(gòu)，而不是所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)

• WispAI:專注于服務(wù)「小企業(yè)主」，而不是功能冗余的企業(yè)級(jí)解決方案

上圖數(shù)據(jù)清晰表明，AI 目前處于市場(chǎng)擴(kuò)張階段，而不是技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)階段。市場(chǎng)定位的價(jià)值高于技術(shù)本身。

價(jià)值創(chuàng)造的悖論 （The Value Creation Paradox）

• 創(chuàng)始人感知的價(jià)值來(lái)源 ≠ 市場(chǎng)的實(shí)際價(jià)值來(lái)源

• 創(chuàng)始人的認(rèn)知：競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)源于技術(shù)架構(gòu)和產(chǎn)品功能。

• 市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)：真正的價(jià)值源于對(duì)行業(yè)的深刻理解和對(duì)工作流的優(yōu)化。

• 認(rèn)知差距：大多數(shù) AI 創(chuàng)始人傾向于解決技術(shù)問(wèn)題，而不是客戶的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

客戶購(gòu)買行為 （Customer Buying Behavior）

• 數(shù)據(jù)模式表明，AI 客戶購(gòu)買的是問(wèn)題解決方案，而不是技術(shù)本身。

• 大氣泡代表：解決客戶痛點(diǎn)的策略（如：行業(yè)專長(zhǎng)、工作流知識(shí)）。

• 小氣泡代表：側(cè)重技術(shù)實(shí)現(xiàn)的策略（如：架構(gòu)、功能）。

資源分配的真相 （Resource Allocation Truth）

• 成功的 AI 公司應(yīng)優(yōu)先聘用行業(yè)專家，而不是僅僅是 AI 工程師。

• 高成功率的策略更依賴市場(chǎng)專業(yè)知識(shí)，而不是技術(shù)能力。

• 垂直領(lǐng)域的公司能獲得更高的定價(jià)，同時(shí)客戶獲取成本更低。

• 通用領(lǐng)域的公司則面臨同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)和高昂的營(yíng)銷成本。

競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài) （Competitive Dynamics）

• AI 的競(jìng)爭(zhēng)核心在于市場(chǎng)定位，而不是產(chǎn)品能力。

• 垂直化策略的優(yōu)勢(shì)在于，行業(yè)知識(shí)比技術(shù)特性更難復(fù)制。

• 技術(shù)差異化難以維持，因?yàn)楹诵?AI 能力可以被購(gòu)買或復(fù)制。

• 護(hù)城河的現(xiàn)實(shí)：在 AI 當(dāng)前階段，行業(yè)知識(shí)的壁壘高于技術(shù)知識(shí)。

戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù) （The Strategic Imperative）

• AI 市場(chǎng)獎(jiǎng)勵(lì)的是以 AI 為工具的領(lǐng)域?qū)＜?，而不是尋找?yīng)用領(lǐng)域的 AI 技術(shù)專家。

05四種突破性的 AI 項(xiàng)目

四種突破性的 AI 項(xiàng)目，如下圖：

06六大創(chuàng)業(yè)藍(lán)海方向六個(gè)創(chuàng)業(yè)藍(lán)海方向：

基于數(shù)據(jù)的 YC 成功公式：

現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)，該怎么做？

1. 選擇一個(gè)你認(rèn)為自己最有能力解決的現(xiàn)有問(wèn)題。

2. 訪談該行業(yè)內(nèi) 20 位以上的潛在客戶。

3. 構(gòu)建一個(gè)專注于某個(gè)特定流程/工作流的 MVP（最小可行產(chǎn)品）。

4. 收集初步的用戶增長(zhǎng)數(shù)據(jù)，然后申請(qǐng) YC。

請(qǐng)記?。合啾扔诩夹g(shù)優(yōu)先、后找應(yīng)用場(chǎng)景的公司，YC 更青睞那些問(wèn)題優(yōu)先、解決真實(shí)痛點(diǎn)的公司。

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