После просмотра демо-дня YC W26 я услышал презентации 199 компаний и заметил одну вещь. Это уже не просто собрание стартапов, а скорее карта, показывающая, как изменится структура бизнеса в эпоху ИИ.

Во-первых, цифры. 60% всей группы — это компании, родившиеся в эпоху ИИ. То есть, ИИ является основой их продукта. Еще 26% — это компании, использующие ИИ, а только 14% — не используют ИИ вовсе. Но важный момент здесь — не то, используют ли ИИ, а что именно они реализовали с его помощью.

Еще одно наблюдение — концепция «копилот» практически исчезла. В прошлом году 4% компаний продвигали ИИ в роли второго пилота, а в этом году — всего 1%. Вместо этого появился «ИИ-сотрудник». То есть, полная замена высокооплачиваемых должностей. ИИ-агенты, выполняющие ту же работу за часть зарплаты. Можно сказать иначе — сама система оплаты труда человека стала объектом конкуренции.

Что касается бизнес-моделей, то выделяется B2B. 87% — это B2B-компании, а для потребителей — всего 7%. Есть паттерн, при котором B2B-компании начинают быстро получать доход. Это случаи, когда основатели продают своим прежним работодателям или в их сети. CEO Proximtty (выручка $700,000 в год за 3 недели) — бывший сотрудник McKinsey. CEO Corvera (ежемесячный доход $33,000 за 4 недели) — менеджер бренда потребительских товаров. То есть, уже существующие доверие и связи превращаются в каналы распространения.

Гаджеты возвращаются. 18% групп — это роботы, дроны, носимые устройства и космические технологии. Значительный рост по сравнению с несколькими годами назад. Особенно заметно, что люди из SpaceX и Tesla создают компании по физическим продуктам.

Появились новые формы сервисного бизнеса. Юридические фирмы, рекрутинг, бухгалтерия, страховые брокеры, использующие ИИ. Они работают по модели результативной оплаты, при этом получают прибыль с программного обеспечения. То есть, начинают с сервиса, собирают данные, автоматизируют процессы и в итоге переходят на платформу. Этот паттерн показывает самый быстрый рост доходов.

Эпоха данных — это эпоха копа. LegalOS обучался на 12,000 заявках на визу и достиг 100% уровня одобрения. Чем больше данных, тем выше точность. Без data flywheel — это просто продукт.

Также видны паттерны неудач. Не дифференцированная инфраструктура агентов. 8–10 компаний делают одно и то же, и если провайдер базовой модели встроит это нативно — всё, конец. То же самое с универсальными AI-обертками. Идея «AI для всего» не может конкурировать с предложением «заменить конкретную работу с доходом $80,000 в год» с помощью ИИ.

У компаний с самым быстрым ростом есть общие черты. Они продают результат, а не инструмент. Основатели строят отношения с клиентами еще до появления продукта. Начинают взимать плату с первого дня. Клиенты — не из любопытства, а из острой необходимости. MVP — необычайно простое.

Пусты области потребительских технологий, образования и госуслуг. Это — будущие возможности. Исторически сложилось так, что самые маленькие по финансам области приносят самые большие доходы.

Вывод: глубоко внедряйтесь в скучные отрасли. Стройте data flywheel. Избегайте универсальных AI-оберток. Лучшие возможности не в индустриях, которые продают на коктейльных вечеринках.