YC 的 AI 最新风向标,所有想做 OPC 的人都值得一读
文章解读了 YC 2026 年秋季 RFS,指出 AI 创业正从单一功能转向整套系统,并深入物理世界。作者将 13 个方向重分为三层:人机关系、组织运行系统及现实世界编程,强调真正的机会在于建立完整的记忆、反馈与控制闭环,而非单纯依赖模型能力。
文章解读了 YC 2026 年秋季 RFS,指出 AI 创业正从单一功能转向整套系统,并深入物理世界。作者将 13 个方向重分为三层:人机关系、组织运行系统及现实世界编程,强调真正的机会在于建立完整的记忆、反馈与控制闭环,而非单纯依赖模型能力。
作者基于为 10+ 家 YC 公司提供 GTM 服务的经验,阐述早期创业公司如何做增长。核心观点:AI 让找线索变得容易,但判断哪些线索重要才是关键。创始人前 50 次销售对话是数据收集,类似模型训练。文章提出线索的新定义(fit × timing × intent × confidence),强调先完整映射市场再进攻,重视时机信号,并将 outbound、inbound 与 GTM 工程整合为一个闭环系统:运行策略→捕获信号→衡量结果→更新模型,认为专有的结构化市场学习才是真正的护城河。最后以 Workersio 案例展示具体工作流。
作者分享了一个通过API接口出售全球数据的平台,称其为除AI中转站外最暴利的生意。该平台提供数千个数据接口,可抓取TikTok、亚马逊、Reddit、抖音、领英等全球社媒和电商数据。作者实测了三个场景:跨境电商选品(抓取商品记录和评论)、AI产品MVP需求验证(分析市场缺口)、获取客户联系方式(找到97个MCN创始人并邮件触达,12人回复)。作者认为该产品潜力巨大,并分享了视频教程。评论区有网友质疑这是广告,作者予以否认。
作者为摆脱中文社交平台低质量内容,整理了一份涵盖 9 个领域、119 位英文 X 博主的高质量关注清单,涵盖 AI(如 Karpathy、Yann LeCun、Andrew Ng、Simon Willison 等)、创业(Paul Graham、Naval、Stripe CEO 等)、SaaS 与独立开发者、出海、数字游民服务、OpenClaw、知识分享和副业。筛选标准为粉丝 5 万以上、持续活跃、内容干货、不割韭菜。作者建议每个领域挑 3-4 个关注,逐步将时间线打造为低噪音的行业情报站。数据基于 2026 年 10 月,后续持续更新。
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点:ChatGPT(预训练)、o1(推理)、Claude Code + Opus 4.5(长程 agent),并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题;商业上实验室像大企业,抢 token、做并购;创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载,组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志,但建议与泡沫共舞。
作者是一位20岁的法学生,大一时通过竞赛拿奖,后因保研政策变化转向真实社会探索。她通过跨国研学结识各行业大佬,参与联合国环境规划署新加坡项目;在深圳红圈所实习后,主动私信活动主理人争取兼职机会,由此遇到现在的老板并被邀请赴上海,成为其唯一正式弟子,入职不到两月分成10万+,并谈成多个律所培训合作。她分享了自己'慕强不怯'的向上社交心得:社交只是入口,从优秀的人身上学习才是核心能力,并预告将持续分享AI、自媒体、金融、法律等领域的实战知识。