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以下是 YC 正在密切关注、并渴望投资的 10 大核心赛道。
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https://x.com/chuhaiqu/status/2020334549021126916
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出海去孵化器
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出海去孵化器：在过去几年里，Cursor 和 Claude Code 等工具彻底改变了代码编写的方式，但这一繁荣也掩盖了一个更本质的问题：写代码只是手段，真正困难的是搞清楚「到底该造什么」。如今，产品发现过程仍停留在极其原始的阶段，我们依赖碎片化的用户访谈、难以量化的市场反馈以及无数零散的 Jira 工单。这一流程高度依赖人工，且信息断层严重，决策往往建立在经验与直觉之上。市场迫切需要一个 AI 原生系统，它能像 Cursor 辅助程序员那样辅助产品经理。设想这样一个工具：你上传所有客户访谈录音、产品使用数据与反馈记录，然后直接询问我们下一步该做什么？系统不仅能给出清晰的功能优先级建议，还会基于真实用户需求输出完整的功能大纲，并用具体数据与反馈论证每个决策的合理性。更进一步，它甚至能自动生成 UI 原型、调整数据模型结构，并将需求拆解为可执行任务交给 AI Coding Agent 完成。随着 AI 逐渐接管代码实现，「定义产品」的能力将变得前所未有的重要，而打通从需求发现到产品定义的完整闭环，将成为未来产品团队最关键的竞争力。下一波真正的机会，很可能来自 AI 原生对冲基金的出现。这并不是简单地把 AI 当作辅助工具嵌入现有量化策略，而是从零开始构建由 AI 主导的投资体系。上世纪 80 年代，当第一批基金尝试用计算机分析市场时，华尔街曾经不以为然，但如今量化交易已成为标配。我们正在经历类似的转折点。未来的对冲基金可能由大量 AI 智能体协同运作，它们可以 24 小时不间断地阅读 10-K 财报、监听电话会议、解析 SEC 文件，并综合分析师观点做出交易决策。与传统机构相比，这类系统可以更快、更全面地处理信息，并持续优化策略。现有量化巨头虽然资源雄厚，但在合规与创新之间动作迟缓，新一代玩家反而更具灵活性。在这个领域，真正的 Alpha 可能来自那些愿意让 AI 深度参与甚至主导投资决策的团队。这种模式不仅会改变交易方式，也可能重新定义基金经理这一角色本身，从依赖人类经验的判断，转向以机器为核心的信息处理与执行系统。AI 同样正在彻底改变服务型公司的商业模式。过去，无论是设计公司、广告公司还是律所，都面临一个共同的瓶颈：难以规模化，因为它们本质上是在出售人头时间。利润率受限，增长依赖招聘，效率难以突破。而 AI 正在打破这个结构性限制。新一代代理机构将不再单纯出售工具或咨询，而是利用 AI 以百倍效率生产成果，并直接向客户交付最终成品。例如，设计公司可以在签约前就用 AI 生成完整的定制方案，以更低成本和更高速度压制传统竞争者；广告公司无需昂贵拍摄，即可生成电影级视频广告；律师事务所可以在几分钟内完成复杂法律文书的起草，而不是耗费数周时间。未来的服务型公司在商业模式上将更接近软件公司：拥有更高毛利、更强扩展性，以及更低的边际成本。它们的核心资产不再是员工数量，而是自动化能力与 AI 工作流。这意味着传统靠人堆规模的行业，可能会在未来几年经历一次深刻重构。
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