Y Combinator เพิ่งประกาศแล้วว่าพวกเขาต้องการให้ทุนกับสตาร์ทอัพไหนต่อไปในปี 2025

พวกเขาอยากได้บริษัทที่มีพนักงาน 10 คน มีมูลค่า 100,000 ล้านดอลลาร์ (หรือมากกว่า)

การฝึกอบรมอาชีพโดยใช้ AI ปัญหา: โครงสร้างพื้นฐาน AI ต้องการช่างฝีมือที่มีทักษะ (ช่างไฟฟ้า ช่างเชื่อม ช่างซ่อมเครื่องปรับอากาศ) แต่การฝึกอบรมใช้เวลาหลายปี โอกาส: ใช้ AI แบบหลายรูปแบบ AR/VR เพื่อฝึกอบรมพนักงานภายในไม่กี่เดือน ไม่ใช่หลายปี โมเดลรายได้: ผู้จ้างจ่ายค่าแรงพนักงานที่ได้รับการฝึกอบรมอย่างดี อาจารย์ AI สามารถขยายได้อย่างไม่มีขีดจำกัด
การสร้างวิดีโอเป็นรูปแบบการประมวลผลขั้นพื้นฐาน ความเป็นจริง: Veo 3 ของ Google สร้างคลิปวิดีโอแบบถ่ายทอดสด 8 วินาทีสำหรับดอลลาร์ ค่าใช้จ่ายใกล้จะถึง 0 การใช้งาน: เนื้อหาที่เป็นส่วนตัว (TikTok สำหรับผู้ชมหนึ่งคน การฟื้นฟูรายการโทรทัศน์ที่ถูกยกเลิก) การค้า (ประสบการณ์ลองสวม เสื้อผ้าอพาร์ตเมนต์ที่จัดเตรียมไว้) เกม (ไม่ต้องการเครื่องมือสร้างเกม ข้อมูลการฝึกอบรมหุ่นยนต์ไม่มีขีดจำกัด) จุดมุ่งเน้น: สร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับวิดีโอที่ไม่มีขีดจำกัดและความหน่วงต่ำ
บริษัท 10 คน มูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ การเปลี่ยนแปลง: เช่นเดียวกับการประมวลผลบนคลาวด์ 15 ปีที่แล้ว AI ขจัดความจำเป็นในการมีทีมงานขนาดใหญ่ ค่าสำคัญ: รายได้ต่อพนักงานกลายเป็นเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญ ข้อได้เปรียบ: ไม่มีการเมือง การประชุมน้อยลง การดำเนินการที่เร็วขึ้นเมื่อเทียบกับบริษัทที่มีอยู่ที่มีขนาดใหญ่ เป้าหมาย: บริษัทมูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ โดยมีการสนับสนุนจาก YC เพียง 500,000 ดอลลาร์
โครงสร้างพื้นฐานระบบหลายตัวแทน การเปลี่ยนแปลง: ตัวแทน AI กำลังย้ายจากกระบวนการทำงานแบบ single-threaded ไปเป็นกระบวนการทำงานแบบกระจายพร้อมกับ sub-agent หลายพันราย ปัญหา: ปัญหาแบบดั้งเดิมของระบบกระจายพร้อมกับปัญหาใหม่ๆ (วิศวกรรมคำสั่ง การตรวจสอบ บริบทที่ไม่น่าเชื่อถือ) โอกาส: ทำให้การดำเนินการตัวแทนเป็นเรื่องปกติเช่นเดียวกับการใช้บริการเว็บ
ซอฟต์แวร์องค์กรที่มี AI เป็นพื้นฐาน รูปแบบทางประวัติศาสตร์: Salesforce และ ServiceNow (ทั้งสองมีรายได้มากกว่า 10 พันล้านดอลลาร์ และมูลค่าตลาดมากกว่า 200 พันล้านดอลลาร์) ขี่คลื่นบนคลาวด์ 25 ปีที่แล้วเพื่อเอาชนะบริษัทที่มีอยู่ โอกาสในปัจจุบัน: AI นำเสนอโอกาสที่เหมือนกันในหนึ่งรุ่น วิสัยทัศน์: "เคอร์เซอร์สำหรับการขาย HR และการบัญชี" - AI ที่ฝังตัวทั่วทั้งระบบ ไม่ใช่แค่ระบบบันทึก ข้อได้เปรียบ: บริษัทที่มีอยู่จะดิ้นรนในการสร้างใหม่รอบๆ AI
การแทนที่การให้คำปรึกษาด้านรัฐบาลด้วย LLMs ขนาดตลาด: รัฐบาลสหรัฐฯ ใช้จ่ายมากกว่า 100 พันล้านดอลลาร์ทุกปีในการให้คำปรึกษาด้านการบริหาร (Deloitte, Accenture) ปัจจัยขับเคลื่อน: ความกดดันทางการเมืองในการตัดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น LLMs สามารถทำการให้คำปรึกษาด้านการบริหารได้แล้ว ตัวอย่าง: ระบบอัตโนมัติสำหรับการอนุมัติ FedRAMP ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อบังคับ โอกาส: สร้างซอฟต์แวร์ LLM เพื่อทดแทนการให้คำปรึกษาด้านการบริหารแบบดั้งเดิม

สิ่งที่ YC ต้องการ: ความเชี่ยวชาญด้านโดเมนลึกในแนวตั้งเฉพาะ การอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ไม่ใช่แค่การช่วยเหลือของมนุษย์ เส้นทางรายได้ B2B ที่ชัดเจน โครงสร้างพื้นฐาน/เครื่องมือที่ช่วยให้ AI ขยายขนาด การปฏิบัติต่อ AI เป็นบล็อกการสร้างที่เป็นพื้นฐาน บทความโดย Greg

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องกรทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ