На зимовому демодні YC виступили 199 стартапів, і участь у такому масштабі пітчінг-івенту справді вражає. Просто перебуваючи в залі, відчуваєш, куди рухається технологічна індустрія у найближчі кілька років, і її контури стають більш очевидними.

Найбільш вражаючим було те, що штучний інтелект вже не є «інструментом», а став «інфраструктурою». 60% компаній є AI-орієнтованими з народження, ще 26% мають AI-інтеграцію. Тобто, компаній, що не використовують AI, лишилось всього 14%. Але важливо не просто «ми використовуємо AI», а те, як за допомогою AI вирішуються задачі, які не можна було реалізувати на базових моделях.

Наступне — ще цікавіше. Основна тема компаній — не «Копайроллоти», а «AI-агенти». Тобто, бізнес-модель вже не підтримує людину, а повністю замінює висококваліфіковану робочу силу. Beacon Health замінює попередньо погоджений персонал, Lancer довіряє AI-агентам обробку ресепшн у готелях. Цей тренд справді справжній.

Виділяється також явна перевага B2B. 87% — це B2B-компанії. Споживачевий сектор — всього 14 компаній, і лише 7 з них офіційно класифіковані як «споживачі». Чому? Тому що AI-агенти оптимізовані під структуровані бізнес-процеси, і важко реагувати на нечіткий попит споживачів.

Цікаво було побачити, як засновники знаходили ринок. Близько 35% компаній, що швидко почали отримувати дохід, мають засновників, які «самі стикнулися з цією проблемою». Тобто, продають своїм колишнім роботодавцям або колегам. Засновник End Close раніше працював у Modern Treasury, займався обробкою платежів понад трильйон доларів. Цей досвід безпосередньо сприяв швидкому залученню клієнтів.

Важливість даних і «дизельного колеса» також постійно підкреслювалася. LegalOS навчився на 12 000 заявках на візи і досяг 100% рівня схвалення. Якщо кожна взаємодія з клієнтом сприяє покращенню продукту, то переваги над конкурентами зростають з часом. Навпаки, лише універсальні AI-обгортки швидко обганяються провайдерами базових моделей за кілька тижнів.

Ще здивувала відродження hardware. 18% учасників працювали з фізичними продуктами — роботами, дронами, носимими пристроями. Remy AI і Servo7 — це складувальні роботи, GrazeMate — робот-коровий пастух для управління стадом. Багато хто з випускників SpaceX і Tesla, тому амбіції у hardware-технологіях справді високі.

Також я навчився, що сфери, які здаються найпопулярнішими, насправді найризикованіші. Відсутні компанії у сферах освіти, соціальних медіа для споживачів, ментального здоров’я та державних технологій. Це, ймовірно, наступний фронтир. Історично з цих секторів з’являлися легендарні компанії, бо тут найменше фінансування.

У презентаціях запам’ятовуються компанії, що мають спільні риси: шокуючі дані, переформулювальні питання, або історію «я сам стикнувся з цією проблемою». А завершують — конкретною, перевіреною і легко цитованою візією, яка змушує інвесторів витягнути чекову книжку. Наприклад, «Перший AI-Оскар народиться у Мартіні» або «До 2032 року можна буде бронювати місячний готель».

Ясно, що є й патерни провалу: неунікальні агентські інфраструктури, AI-сервіси без конкурентних переваг у даних, прості обгортки для робочих процесів, або засновники, які не розуміють галузеву термінологію і застрягають. Також ризик — компанії, що просто називають себе «AI для ХХ галузі», але не пропонують конкретних рішень.

П’ять спільних рис швидкозростаючих компаній: продають результати, а не інструменти, засновники вже перед розробкою мають клієнтів, працюють з перших днів на оплаті (без безкоштовних рівнів), клієнти у стані крайньої необхідності, MVP — надзвичайно простий.

Цей звіт переконав мене, що зараз найкращий час для запуску стартапу. AI-інфраструктура вже сформована, базові моделі — достатньо зрілі. Залишилось лише знайти глибоку галузеву експертизу, зрозуміти, що справді потрібно клієнтам, і просто вирішити цю проблему. Багато людей у Gate Content Hub діляться трендами і галузевим аналізом, тому пости з таким ракурсом, ймовірно, матимуть хороший відгук. Відстеження реальних стартапів допомагає у прийнятті інвестиційних рішень і розумінні ринкових трендів.