除了写代码，AI正在这10个被忽视的赛道重塑世界

作者：出海去孵化器

创业的游戏规则已经彻底改变。

在 Y Combinator (YC) 最新发布的 2026 春季“创业许愿单” (RFS) 中，我们看到了一个清晰的信号：AI 原生 (AI-native) 不再是一个单纯的营销术语，而是构建下一代巨头的基础逻辑。现在的初创公司能以更快的速度、更低的成本，去挑战那些曾经被认为“不可撼动”的领域。

这一次，YC 不仅关注软件，更将目光投向了工业系统、金融底层架构以及政府治理。如果说上一波 AI 浪潮是关于“生成内容”，那么下一波浪潮将是关于“解决复杂问题”和“重塑物理世界”。

以下是 YC 正在密切关注、并渴望投资的 10 大核心赛道。

1. 为产品经理打造的 “Cursor”（Cursor for Product Managers）

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。但这一繁荣掩盖了一个更本质的问题：写代码只是手段，弄清楚“到底该造什么”才是核心。

目前，产品发现的过程依然处于“石器时代”。我们依赖的是碎片化的用户访谈、难以量化的市场反馈和无数的 Jira 工单。这一过程极度依赖人工，且充满断层。

市场急需一个 AI 原生系统，它能像 Cursor 辅助程序员那样辅助产品经理。想象这样一个工具：你上传所有的客户访谈录音和产品使用数据，然后问它：“我们下一步该做什么？”

它不会只给你一个模糊的建议，而是会输出一份完整的功能大纲，并通过具体的客户反馈来论证决策的合理性。更进一步，它甚至能直接生成 UI 原型、调整数据模型，并拆解出具体的开发任务交给 AI Coding Agent 去执行。

随着 AI 逐渐接管具体的代码实现，“定义产品”的能力将变得前所未有的重要。我们需要一个能打通“需求发现”到“产品定义”闭环的超级工具。

2. 下一代 AI 原生对冲基金（AI-Native Hedge Funds）

上世纪 80 年代，当少数基金开始尝试用计算机分析市场时，华尔街对此嗤之以鼻。如今，量化交易已是标配。如果你现在还没意识到我们正处于类似的转折点，你可能会错过下一个复兴科技 (Renaissance Technologies) 或桥水基金 (Bridgewater)。

这一波机会不在于将 AI “外挂”到现有的基金策略上，而在于从零开始构建 AI 原生的投资策略。

虽然现有的量化巨头拥有庞大的资源，但在合规与创新的博弈中，他们的动作太慢了。未来的对冲基金将由成群的 AI 智能体 (Agents) 驱动——它们能像人类交易员一样，24 小时不间断地梳理 10-K 财报、监听财报电话会议、分析 SEC 文件，并综合各方分析师的观点进行交易。

在这个领域，真正的 Alpha 收益将属于那些敢于让 AI 深度接管投资决策的新玩家。

3. 服务型公司的软件化转型（AI-Native Agencies）

一直以来，无论是设计公司、广告公司还是律所，所有的代理商 (Agency) 模式都面临一个死结：难以规模化。因为它们卖的是“人头时间”，利润率低，且增长必须依赖招聘。

AI 正在打破这个死结。

新一代的代理商将不再向客户兜售软件工具，而是自己利用 AI 工具，以 100 倍的效率产出结果，然后直接售卖最终成品。这意味着：

• 设计公司可以在签约前就用 AI 生成整套定制化方案，降维打击传统竞争对手。

• 广告公司无需昂贵的实地拍摄，就能用 AI 生成电影级视频广告。

• 律师事务所可以在几分钟内而非几周内完成复杂的法律文书起草。

未来的服务型公司在商业模式上将更像软件公司：拥有软件公司的高毛利，以及无限的可扩展性。

4. 稳定币衍生的金融服务（Stablecoin Financial Services）

稳定币 (Stablecoins) 正在迅速成为全球金融的关键基础设施，但其之上的服务层仍是一片荒原。随着 GENIUS 和 CLARITY 等法案的推进，稳定币正处于 DeFi (去中心化金融) 和 TradFi (传统金融) 的交汇点。

这是一个巨大的监管套利和创新窗口。

目前，用户往往要在“合规但收益低的传统金融产品”和“高收益但高风险的加密货币”之间做单选题。市场需要一种中间形态：基于稳定币构建的、既合规又具备 DeFi 优势的新型金融服务。

无论是提供更高收益的储蓄账户、代币化的现实世界资产 (RWA)，还是更高效的跨境支付基建，现在是连接这两个平行世界的最佳时机。

5. 重塑旧工业体系：现代金属工厂（Modern Metal Mills）

当人们谈论“美国再工业化”时，往往盯着劳动力成本，却忽略了一个房间里的大象：传统的工业系统设计极其低效。

以美国的铝材或钢管采购为例，8 到 30 周的交货周期是常态。这并非因为工人懒惰，而是因为整个生产管理系统是几十年前设计的。这些老旧工厂为了追求“吨位”和“利用率”，牺牲了速度和灵活性。此外，高能耗也是一大痛点，而工厂往往缺乏现代化的能源管理方案。

重构机会已经成熟。

利用 AI 驱动的生产计划、实时的制造执行系统 (MES) 以及现代化的自动化技术，我们可以从根本上压缩交货周期并提高利润率。这不仅仅是让工厂跑得更快，而是通过软件定义的制造流程，让本土金属生产变得更便宜、更灵活、更赚钱。这是重建工业基础的关键一环。

6. 政府治理的 AI 升级（AI for Government）

第一波 AI 公司已经让企业和个人填写表格的速度快得惊人，但这种效率在遇到政府部门时戛然而止。大量的数字化申请最终汇入的是一个个还得靠人工打印、手动处理的政府后台。

政府部门急需 AI 工具来应对即将到来的数据洪流。虽然像爱沙尼亚这样的国家已经展示了“数字政府”的雏形，但这套逻辑需要被复制到全世界。

向政府销售软件确实是一块难啃的骨头，但回报同样丰厚：一旦你拿下了第一个客户，往往意味着极高的客户粘性和巨大的扩展潜力。这不仅是商业机会，更是提升社会运转效率的公益之举。

7. 物理工作的实时 AI 导师（AI Guidance for Physical Work）

还记得《黑客帝国》里 Neo 插上管子瞬间学会功夫的场景吗？现实版的“技能注入”正在到来，载体不是脑机接口，而是实时 AI 指导。

与其整天讨论 AI 会取代哪些白领工作，不如看看它如何赋能蓝领工作。现场服务、制造业、医疗护理等领域，AI 虽然无法直接“动手”，但它可以“看见”并“思考”。

想象一下，佩戴智能眼镜的工人正在维修设备，AI 通过摄像头看到阀门，直接在他耳边说：“关掉那个红色阀门，用 3/8 英寸的扳手，那个零件磨损了，需要更换。”

多模态模型的成熟、智能硬件的普及（手机、耳机、眼镜）以及熟练劳动力的短缺，三者叠加催生了这一巨大需求。无论是为现有企业提供培训系统，还是建立一个全新的“超级蓝领”劳动力平台，这里都有巨大的想象空间。

8. 突破语言局限的空间大模型（Large Spatial Models）

大语言模型 (LLM) 推动了 AI 的爆发，但它们的智慧被局限在“语言”能描述的范围内。要实现通用人工智能 (AGI)，AI 必须理解物理世界和空间关系。

目前的 AI 在处理几何、3D 结构、物理旋转等空间任务时依然笨拙。这限制了它们与物理世界互动的能力。

我们要寻找的是能构建大型空间推理模型 (Large Spatial Models) 的团队。这类模型不应是将几何视为语言的附属品，而是将其作为第一性原理。谁能让 AI 真正理解并设计物理结构，谁就有机会建立下一个 OpenAI 级别的基石模型。

9. 欺诈猎人的数字化军火库（Infra for Government Fraud Hunters）

政府是世界上最大的买家，每年支出数万亿美元，同时也因欺诈损失惨重。仅美国的医疗保险每年就因不当支付损失数百亿美元。

美国的《虚假申报法》(False Claims Act) 允许私人公民代表政府起诉欺诈公司，并从追回的资金中获得分成。这是打击欺诈最有效的手段之一，但目前的流程极其原始：举报人向律所提供线索，律所花费数年时间人工整理文件。

我们需要专门为此设计的智能系统。它不是简单的仪表盘，而是能自动解析混乱的 PDF、追踪复杂的空壳公司结构、并将零散证据打包成可诉讼文件的 AI 侦探。

如果你能让欺诈追回的速度提升 10 倍，你不仅能建立一个庞大的商业帝国，还能为纳税人挽回数十亿的损失。

10. 让 LLM 训练变得简单（Make LLMs Easy to Train）

尽管 AI 热火朝天，但训练大模型的体验依然糟糕得令人发指。

开发者们每天都在与破碎的 SDK 斗争，花费数小时调试刚刚启动就崩溃的 GPU 实例，或者在开源工具中发现致命 Bug。更不用说处理 TB 级数据时的噩梦了。

正如云计算时代诞生了 Datadog 和 Snowflake，AI 时代也急需更好的“铲子”。我们需要：

• 完全抽象化训练过程的 API。

• 能轻松管理超大规模数据集的数据库。

• 专为机器学习研究设计的开发环境。

随着“后训练”(Post-training) 和模型专业化变得越来越重要，这些基础设施将成为未来软件开发的基石。