저자: Y Combinator
편집: 테크플로우(TechFlow)
건설의 황금시대
현재는 역사상 가장 건설자들에게 적합한 시대입니다. 우리는 방금 놀라운 장면을 목격했습니다: 거대 로봇 "Chopsticks"가 공중에서 떨어지는 마천루를 정확하게 잡아냈습니다. 이것은 단순한 기술의 기적이 아니라 건설 능력의 엄청난 발전을 상징합니다. 인공지능(AI)이 우리의 업무 방식을 전례 없는 속도로 변화시키고 있으며, 특히 건설자들에게 AI는 깊은 영향을 미치고 있습니다. 우리는 건설의 황금시대에 접어들고 있으며, 이는 우리에게 국가를 진정으로 더 나은 곳으로 만들 수 있는 것들을 창조할 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다. 다음은 우리가 이 황금시대에 특별히 주목하고 탐구할 가치가 있다고 생각하는 혁신 방향들입니다.
정부 소프트웨어
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저자: Harj Taggar
정부에 소프트웨어를 판매하는 것은 항상 높은 진입장벽으로 알려져 왔으며, 대부분의 스타트업 기업들은 이 분야에 진출하는 것을 고려조차 하지 않습니다. 그러나 이 문제를 해결할 수 있다면 그 보상은 막대할 것입니다. 예를 들어, Palantir는 이 시장에 성공적으로 진입한 소수의 스타트업 중 하나이며, 현재 시총이 1,250억 달러에 달합니다.
지금이 특히 시도해볼 좋은 시기일 수 있습니다. 재정 적자가 지속적으로 높은 수준을 유지하면서 정부는 지출 감소와 효율성 향상을 통해 압박을 완화해야 할 절실한 필요가 있습니다. 동시에 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 정부가 매년 수십억 달러를 소비하는 행정 업무를 자동화할 수 있게 되었습니다.
이 두 가지 요소를 결합하면, 정부의 업무를 자동화하는 AI 기반 소프트웨어를 개발하면 지출을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLMs)은 양식 작성, 신청서 검토, 문서 요약과 같은 반복적인 행정 업무를 처리하는 데 뛰어난 성과를 보이고 있습니다. 정부 서비스의 사용자로서 우리 모두는 더 효율적인 서비스, 예를 들어 DMV에서 더 이상 긴 대기줄을 서지 않아도 되는 혜택을 받게 될 것입니다.
정부가 매력적인 창업 분야로 보이지 않을 수 있지만, 깊이 탐구한다면 우리는 여러분의 아이디어를 기대하고 있습니다.
공공 안전 기술
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저자: Garry Tan
모든 사람이 집에서나 거리를 걸을 때나 안전하다고 느껴야 합니다. 이것은 문명 사회가 시민들에게 제공해야 하는 기본적인 보장입니다. 스타트업 기업들이 이 분야에서 노력하고 있습니다. 예를 들어, Flock Safety(YC S17)가 개발한 번호판 카메라는 이미 미국 10%의 신고된 범죄 사건을 해결하는 데 도움을 주었으며, 내년까지 이 비율을 25%로 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 Abel Police(YC S24)는 경찰의 서류 작업 시간을 수 시간에서 몇 분으로 단축시켜 매일 최대 25%의 시간을 실제 경찰 업무에 투입할 수 있게 해줍니다.
공공 안전 기술은 실제로 변화를 가져오고 있으며 계속해서 그렇게 할 것입니다. 다음과 같은 혁신 분야에 관심이 있다면 특히 듣고 싶습니다:
첨단 컴퓨터 비전: 개인 정보를 보호하면서도 비디오 스트림에서 의심스러운 활동이나 도움이 필요한 사람을 식별할 수 있는 컴퓨터 비전 기술을 개발합니다.
긴급 대응 기술: 긴급 대응 속도와 조정을 높이는 기술이 매우 중요합니다. 도움이 필요한 곳에 더 빨리 도달할 수 있는 방법이 있다면 그것을 실현하는 데 도움을 드리고 싶습니다.
지역사회 안전 도구: 지역사회와 법집행 기관 간의 상호작용을 개선할 수 있는 도구를 개발합니다. 예를 들어 이웃들이 서로를 돌보고 안전 상황을 실시간으로 파악할 수 있는 솔루션 등입니다.
효율적인 법 집행 기술: 법 집행 기관이 더 효율적이고 공정하게 일할 수 있도록 지원하는 기술, 예를 들어 업무 부하 관리 시스템이나 작업 정확도를 높이는 도구 등입니다.
이 분야의 혁신에 준비가 된 스타트업이라면 기꺼이 만나고 싶습니다.
미국 제조업
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저자: Jared Friedman
19세기에 영국은 "세계의 공장"이 되어 가장 부유한 국가가 되었습니다. 20세기에 미국도 이 성공을 모방했습니다. 그러나 지난 수십 년 동안 미국은 이 역할을 점점 포기해왔습니다. 제조업의 공동화는 사회와 정치적 분열을 악화시켰을 뿐만 아니라 미국을 지정학적으로 불안정한 상황에 놓이게 했습니다.
제조업을 미국으로 다시 가져오는 것은 현재 양당 모두의 높은 합의 영역 중 하나입니다. 일론 머스크는 오스틴과 네바다에 테슬라 슈퍼팩토리를 설립함으로써 이 목표의 실현 가능성을 보여주었습니다. 우리는 현재의 기술 발전이 새로운 세대의 건설자들에게 그의 성공을 모방할 더 많은 기회를 제공한다고 생각합니다.
기계 학습(ML) 기반의 새로운 로봇 시스템은 더 많은 생산 과정을 자동화할 수 있게 해줌으로써 다른 국가로의 제조 아웃소싱에 필요한 인건비 격차를 줄일 수 있습니다. 또한 SpaceX와 Tesla와 같은 회사들은 초기 기업 모델로 운영되면서도 실제 제품을 생산할 수 있는 엔지니어 세대를 양성했습니다.
우리는 이러한 모델의 성공 사례를 이미 보았습니다. 예를 들어, Astranis(W16)는 샌프란시스코 중심부에서 통신 위성을 제조하고 있는데, 이곳은 제2차 세계대전 당시 해군 함선을 건조했던 곳이었습니다. Gecko Robotics(W16)는 구 공업 중심지 피츠버그에 본사를 두고 산업 검사용 로봇을 제조하고 있습니다. Solugen(W17)은 휴스턴의 대규모 공장에서 산업 화학품을 생산하고 있습니다.
스테이블코인 2.0
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저자: Brad Flora 및 Harj Taggar
올해 초, 우리는 더 많은 스테이블코인 스타트업을 찾는 요청을 발표했습니다. 그 이후로 스테이블코인 분야의 발전은 계속 좋아질 것입니다. 오랫동안 스테이블코인의 주요 과제는 규제 문제였으며, 미국은 스테이블코인 규제를 위한 여러 시도를 했지만 성공하지 못했습니다. 그러나 현재 미국의 스테이블코인 규제 전망이 더 긍정적이며, 합리적인 입법이 곧 나올 것으로 예상됩니다.
올해 스테이블코인의 결제 거래량이 급증하여 Mastercard 결제량의 5분의 1 이상을 차지하고 있습니다. 전 세계 송금의 약 30%가 스테이블코인을 통해 이루어지고 있으며, Visa와 같은 전통 금융 기관들도 은행들이 자체 스테이블코인을 발행할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있습니다. 또한 Stripe가 10억 달러에 스테이블코인 스타트업 Bridge를 인수한 것은 이 분야에 더 많은 투자자와 자본을 유치할 것입니다.
따라서 지금은 스테이블코인 스타트업을 설립하기에 가장 좋은 시기 중 하나입니다. 특히 다음과
매 AI 기술 돌파는 더 강력한 칩에 대한 수요를 증가시켜 더 큰 규모의 모델 학습을 지원합니다. 이 기술 경쟁에서 어떤 국가도 뒤처지고 싶지 않습니다. 칩 설계와 제조는 이제 경제적 문제일 뿐만 아니라 포스트 AI 시대 생존의 핵심이 되고 있습니다. OpenAI의 O1 모델은 추론 능력을 갖춘 대규모 언어 모델(LLMs)이 과학 및 공학 분야에서 획기적인 발전을 이룰 수 있음을 보여주었습니다. 우리는 LLMs를 활용하여 칩 설계를 개선하고자 하는 팀에 매우 관심이 있습니다.
특히 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 및 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 설계에 주력하는 팀에 주목하고 있습니다. 전통적으로 맞춤형 디지털 시스템 설계에는 많은 개발, 설계 및 테스트 비용이 소요되어 FPGA와 ASIC 연구개발은 고비용, 고진입장벽 분야였습니다. 그러나 대규모 언어 모델의 등장으로 이러한 비용이 크게 감소하여 다양한 전용 컴퓨팅이 가능해졌습니다.
현재 대부분의 컴퓨터는 폰 노이만 아키텍처를 사용하여 단일 공유 메모리에서 프로그램과 데이터를 처리하고 순차적인 명령 가져오기 및 실행 루프로 작동합니다. 이 아키텍처의 장점은 유연성이 높고 시스템을 쉽게 재프로그래밍할 수 있다는 것입니다. 그러나 암호화폐 채굴, 데이터 압축 또는 전용 암호화 작업과 같은 특정 작업의 경우 알고리즘과 하드웨어 설계를 최적화하면 5~100배 더 빠른 계산 속도와 10~100배 더 낮은 전력 소비를 달성할 수 있습니다.
Taner Sadikoglu가 제공한 다음 그래픽은 최적화된 FPGA 시스템과 전통적인 CPU 간의 데이터 흐름 차이를 보여줍니다.
FPGA와 ASIC가 제공할 수 있는 엄청난 성능 향상을 고려할 때, LLMs를 활용하여 이 프로세스를 최적화하면 매우 가치 있는 결과를 얻을 수 있으며 스타트업에게 큰 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
금융 기술 2.0(Fintech 2.0)
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작성자: Dalton Caldwell
지난 2년간 금융 기술(Fintech) 스타트업에게는 많은 도전과제가 있었습니다. 실리콘 밸리 뱅크의 파산으로 인해 규제 기관이 새로운 스타트업에 대한 제한을 강화했고 투자자들도 이 분야에서 빠져나가고 있습니다. 그러나 우리는 이러한 상황이 곧 변화할 것이라고 믿으며, 지금이 금융 기술 스타트업을 설립할 최적의 시기라고 생각합니다.
과거에는 금융 스타트업을 설립하는 가장 어려운 부분이 은행이나 다른 규제 대상 파트너와 협력 관계를 맺는 것이었습니다. 그러나 이제 Stripe 등의 서비스 제공업체와 스테이블 코인과 같은 새로운 기술이 등장하면서 이 과정이 점점 더 쉬워지고 있습니다.
AI 도구의 급속한 발전은 금융 산업의 변화를 불가피하게 촉발할 것입니다. 기존 시스템의 부담이 없는 소규모 스타트업에게는 이러한 변화가 구조적 이점을 제공하여 미래의 글로벌 금융 상품을 빠르게 구축할 수 있게 해줍니다.
우리는 현재 기존 인프라를 기반으로 새로운 세대의 금융 기술 회사를 만들 수 있는 이상적인 시기라고 믿습니다. 보험, 투자 은행, 자산 관리, 국제 결제 등의 분야에서 혁신적인 아이디어를 보고 싶습니다.
뉴 스페이스 기업(New space companies)
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작성자: Jared Friedman 및 Dalton Caldwell
우주 진입 비용이 급격히 감소하고 있습니다. SpaceX가 최초로 발사한 2006년 이래 비용이 10배 이상 감소했습니다. 오늘날 스타트업은 시드 라운드 자금으로도 위성을 건조하고 발사할 수 있습니다.
우주 진입이 항공, 해운 또는 화물 운송과 같이 일상적이고 저렴해짨기 때문에 완전히 새로운 비즈니스 기회가 열리고 있습니다. 오늘날 우주로 발사되는 유효 탑재량이 얼마나 많은지 상상해 보세요. 1년 후, 5년 후, 10년 후에는 어떻게 변화할까요?
우주 기업을 설립하는 것이 야심찬 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 소프트웨어 기업을 설립하는 것보다 더 어렵지 않을 수 있습니다. YC는 이미 Astranis, Relativity Space, Stoke 등 여러 우주 기업에 투자했으며, 이들의 성공률이 다른 분야의 기업보다 더 높을 수 있습니다.
AI 지원 엔지니어링 도구(AI-aided engineering tools)
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작성자: Diana Hu
물리적 세계의 엔지니어링 도구는 수십 년 동안 실질적인 진전을 이루지 못했습니다. 기계 엔지니어가 사용하는 CAD/CAM 소프트웨어, 전기 엔지니어가 사용하는 EDA 도구, 항공우주 엔지니어가 사용하는 CFD 도구 등은 여전히 복잡한 수치 솔버와 물리 시뮬레이션에 의존하고 있습니다. 이러한 도구는 계산 비용이 높고 깊은 전문 지식이 필요하며, 때로는 박사 학위가 필요할 정도로 효율적으로 사용하기 어렵습니다.
우리는 새로운 세대의 AI 구동 도구가 이러한 상황을 완전히 바꿀 것이라고 믿습니다.
수학과 물리 문제를 해결하는 추론 능력을 새로운 AI 모델에 통합함으로써, 우리는 엔지니어가 비행기, 건축물, 회로, 칩, 위성 등의 물리적 시스템을 더 빠르고 더 높은 품질로 설계하고 구축할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
우리는 이러한 변화를 주도할 AI 지원 엔지니어링 도구를 개발하는 창업자를 기대하고 있으며, 이는 차세대 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)의 동력이 될 것입니다.
100만 개의 일자리 2.0(One million jobs 2.0)
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작성자: Dalton Caldwell
우리는 100만 개의 일자리를 창출할 수 있는 스타트업을 지원하고자 합니다. 이 일자리는 AI에 의해 대체되지 않고 사람이 직접 수행해야 합니다.
역사적으로 기술 혁신이 일어날 때마다 일자리 유형이 변화해 왔습니다. 예를 들어 과거에는 많은 사람들이 농부였지만 기계화가 확산되면서 농업 노동력이 크게 감소했습니다. 또한 엘리베이터 운전사나 타자기 조작원과 같은 직업도 점차 사라졌습니다.
그러나 기술 변화는 종종 더 나은 조건의 새로운 직업을 창출하고 사람들에게 더 큰 가치를 제공합니다. AI 주도의 새로운 세상에서 이러한 직업은 더 많은 사람들이 자신의 지역 사업을 운영할 수 있도록 도구를 제공하거나, 온라인 또는 오프라인으로 다른 사람들에게 서비스를 제공하는 것일 수 있습니다.
많은 AI 미래학자들은 미래의 직업 형태에 대해 불확실해하지만, 우리는 이 문제에 대한 답변을 제시할 수 있는 창업자를 지원하고자 합니다.
