Y Combinatorは、2025年に次に資金を提供したいスタートアップを発表したばかりです。

彼らは1000億ドル（以上）の価値がある10人規模の企業を望んでいます。

AIを活用した職業訓練問題：AIインフラストラクチャには熟練した職人（電気工、溶接工、暖房・冷房技術者）が必要だが、訓練に数年かかる機会：マルチモーダルAI、AR/VRを使用して、数ヶ月で労働者を訓練する収益モデル：企業は熟練した労働者に支払う；AI教師は無限に拡大する
ビデオ生成としてのコンピューティングの原語現実：GoogleのVeo 3は、8秒間の写実的なクリップを数ドルで生成する；コストは0に近づく応用：パーソナライズされたコンテンツ（1人の視聴者向けのTikTok、キャンセルされたTV番組の復活）コマース（トライオン体験、自動ステージングされたアパート）ゲーム（ゲームエンジンは必要ない、無限のロボットトレーニングデータ）焦点：無制限で低遅延のビデオのためのインフラストラクチャを構築する
10人、1000億ドルの会社変化：15年前のクラウドコンピューティングのように、AIは大規模チームの必要性を排除する重要な指標：従業員あたりの収益が重要な最適化ターゲットになる利点：政治的対立が少ない、ミーティングが少ない、より迅速な実行目標：500万ドルのYC資金で1000億ドルの会社を築く
マルチエージェントシステムインフラストラクチャ進化：AIエージェントは単一スレッドから分散ワークフローに移行し、数千のサブエージェントを抱える課題：伝統的な分散システムの問題に加えて、新しい問題（プロンプトエンジニアリング、監視、信頼できないコンテキスト）が生じる機会：エージェントのフリートを操作することを、ウェブサービスを展開するのと同じようにする
AIネイティブの企業ソフトウェア歴史的なパターン：SalesforceとServiceNow（両社とも100億ドル以上の収益、2000億ドル以上の時価総額）は、25年前にクラウドの波に乗って既存の企業を打ち破った今日の機会：AIは、同じような一度きりの機会を提供するビジョン：「セールス、人事、会計のためのカーソル」- システムの記録だけでなく、AIを全体に埋め込む利点：既存の企業はAIを中心に再構築するのに苦労する
政府コンサルティングのLLMによる置き換え市場規模：米国政府は年間100億ドル以上をコンサルティング（Deloitte、Accenture）に費やしている推進要因：浪費を削減するための政治的圧力、LLMはすでにコンサルティング業務を行うことができる例：FedRAMP承認の自動化、規制遵守のチェック機会：伝統的なコンサルティング機能を置き換えるLLMソフトウェアを構築する

YCが求めるもの：特定の垂直市場における深いドメインの専門知識、人間の支援ではなく完全な自動化、明確なB2B収益パス、AIの拡大を助けるインフラストラクチャ/ツール、AIを原始的なビルディングブロックとして扱うゲスト投稿：グレッグ

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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