Після перегляду презентацій 199 компаній на демодні YC W26 залишився один сильний дисонанс. AI вже не є «якоюсь новою технологією», а просто інфраструктурою.

60% учасників — це AI-орієнтовані компанії, ще 26% — з підтримкою AI. Тобто, компаній, які не використовують AI, залишилось лише 14%. Але важливо не ця цифра. Змінилося те, що всі вже думають не «як використовувати AI», а «чого замінити за допомогою AI».

Вислови на кшталт «пілот-асистент», «помічник», «співпілот» стали застарілими. Зараз стартапи прагнуть повністю замінити висококваліфіковану роботу. Beacon Health замінює працівників, що займаються попереднім схваленням, Mendral виконує роботу інженерів, LegalOS досягає 100% схвалення в процесі подачі віз. Це не допоміжні інструменти, а справжня заміна.

Тут потрібен цікавий новий термін — «AI-агент». Це вже не просто технічний термін, а поняття, що позначає професію. Рекрутери, юристи, медичні працівники, DevOps, QA — все під заміну.

Ринок B2B займає 87%. Споживчий сегмент — лише 14 компаній, з них офіційно «B2C» — всього 7. Чому? Тому що AI-агенти найкраще працюють у структурованих бізнес-процесах. Споживчий сектор — більш розмитий і поки що складний для AI.

Цікаво, що роблять найшвидше зростаючі компанії. Юридичні фірми, рекрутинг, бухгалтерія, страхові брокери — це вже існуючі професійні сфери. Arcline має понад 50 стартапів-клієнтів і функціонує як AI-орієнтована сервісна компанія. Panta називає себе «сервісним бізнесом на основі софтварної економіки». AI виконує 80% роботи, працює за моделлю з оплатою за результатом, зберігаючи прибутковість і довіру.

Урок цієї моделі — чіткий. Спершу сервіс, збір даних, потім автоматизація і перехід до платформи. Сервіс — це клин, дані — це рови.

Ще цікава тема каналів збуту. У топ-15 швидкозростаючих компаній 60% отримали перших клієнтів через мережі засновників або YC. Тобто, «як продавати» не важливо — важливо, «кому можна дістатися». Це компанії, що вже знали, хто їх цільова аудиторія.

Найтиповіший сценарій — продавати колегам з попередніх компаній. Засновник Fed10 був лобістом, і його візитка стала каналом продажу. Засновник Squid довго працював у State Grid і знав проблеми енергетичної мережі. Вони не шукали клієнтів — вони самі були клієнтами.

Біографії засновників теж особливі. 46% — у командах по двоє, найпоширеніше — двоє технічних співзасновників з різним досвідом (35%). Це не хакери + продажі, а технарі. Вони — однокурсники, колеги або колишні співзасновники.

У найуспішніших компаній є спільні риси. Вони знають проблему з особистого досвіду. Діагност-стоматолог створює Mango Medical для розробки хірургічного AI, авіамайстер — Zymbly для автоматизації документації, фермерські сини — GrazeMate з роботами-ковбоями. Це не галасливі галузі, а глибокі і скромні сфери, де найсильніші.

Відродження hardware також помітне. 18% компаній мають апаратні компоненти — це значне зростання за останні роки. Remy AI і Servo7 — роботизовані склади, Pocket — понад 30 000 носимих пристроїв. Випускники SpaceX і Tesla — найяскравіші представники цієї групи.

Важливий акцент — перевага даних. LegalOS навчився на 12 000 кейсах візових заяв і досяг 100% схвалення. Shofo створює найбільшу у світі бібліотеку відео з індексами. Оскільки використовують однакову модель, унікальні дані — головний захист.

Патерни провалу теж очевидні. 8–10 компаній будують агентські моніторинги або тестові функції — це ризиковані сфери, бо базові моделі вже мають ці функції. Без переваги даних — теж ризик. Швидка монетизація, але низька захищеність, бо основні технології можна швидко скопіювати.

Цікаво, що провали у виході на ринок описували як «будувати і чекати». Успішні — спершу питають «кому дістатися і що їм потрібно», а не «як зробити класний продукт і продавати». Це різниця, що визначає все.

Порожні сегменти — споживачі, освіта, державний сектор. Там майже немає компаній. Історично, чим менше грошей у секторі, тим більше шансів на великі прибутки пізніше. Наступна велика хвиля AI — у цих ігнорованих сферах.

П’ять спільних рис найшвидше зростаючих компаній: продають не інструменти, а результати. Засновники вже будують клієнські зв’язки до запуску продукту. Вони починають з оплатою з першого дня. Їхні клієнти — у скрутних ситуаціях. MVP — надзвичайно простий.

Якість презентацій теж різниться. Запам’ятовуються пітчі з 7 елементів: шокуючі дані або проблема, конкретна і незвична проблема, бомбардувальна заява про команду, пояснення ринкової необхідності, швидкість і сила зростання, унікальні інсайти, і божевільне завершення — «перший AI-Оскар народиться у Мартини», «забронюємо місячний готель 2032 року». Як ці слова впливають на інвесторів — це все.

GRU Space планує побудувати перший готель на Місяці до 2032 року, отримавши обіцянку інвестицій у 500 мільйонів доларів і запрошення до Білого дому. Terranox відкриває уранові родовища і створює вартість від 200 до 700 мільйонів доларів. Ditto Bio розшифровує імунні білки, створені паразитами, за допомогою AI і розробляє унікальні імунотерапії. Це не просто технологічні компанії — вони працюють над фундаментальними проблемами людства.

Головний урок демодня — ера AI-орієнтованих стартапів почалася. Але справжні переможці — не ті, що просто використовують AI, а ті, що глибоко володіють знаннями і за допомогою AI трансформують існуючі галузі. Глибока експертиза, проникнення у нішеві сфери, побудова данихих фрейворків і уникнення універсальних AI-обгорток — це найважливіше, що випливає з презентацій 199 компаній.