YC: O mais recente indicador de tendências empreendedoras: A IA está passando de modelos para a economia real, e estas 11 áreas de ponta são as mais promissoras

Autor: Equipe Y Combinator (Garry Tan, Brad Flora, Diana Hu, Jared Friedman, Gustaf Alströmer, Ankit Gupta, Jon Xu, entre outros)

Compilado por: Shenchao TechFlow

Introdução Shenchao: Ao longo da evolução do ecossistema de investimento em tecnologia no Vale do Silício e no mundo, a "Lista de Desejos de Empreendimentos (Request for Startups, RFS)" publicada pela Y Combinator sempre foi vista como um indicador de tendências e um centro de tempestades na vanguarda das ondas tecnológicas. Olhando para a história, desde os primeiros dias da computação em nuvem, internet móvel, infraestrutura financeira estilo Stripe, até o SaaS vertical mais recente, a RFS da YC frequentemente consegue apontar com precisão para áreas virgens que ainda não foram monopolizadas por gigantes, mas que precisam urgentemente de reestruturação tecnológica.

Na mais recente RFS, a YC fez um julgamento macroeconômico extremamente claro e impactante: o maior gargalo no desenvolvimento da IA não está mais apenas nos parâmetros e algoritmos dos grandes modelos, mas está se espalhando rapidamente para o mundo real. O empacotamento superficial em camadas puramente de software está perdendo seu valor agregado, e as verdadeiras oportunidades disruptivas estão se movendo para setores de manufatura física, infraestrutura de energia e redes elétricas, ilhas administrativas de governo público, sistemas de alta segurança isolados e espaço comercial, todos eles áreas de alto capital e restrições físicas.

Este longo artigo resume as 11 principais direções de ponta nas quais a equipe de sócios da YC está apostando, abrangendo desde especialistas em IA democratizados com salários de $15 por hora, modelos de escrita com qualidade literária real, até a fabricação local de robôs nos EUA, cadeia de suprimentos de resfriamento de data centers, ferramentas financeiras de Wall Street para trilhões em infraestrutura, e sistemas de modelos privatizados exclusivos para empresas. A Shenchao TechFlow fez uma compilação completa e profunda, oferecendo a cada empreendedor, pesquisador e investidor na linha de frente da onda de IA um panorama industrial valioso e um guia de navegação.

Publicar a "Lista de Desejos de Empreendimentos (Request for Startups, RFS)" sempre foi uma longa tradição para nós da Y Combinator, com o objetivo de compartilhar com empreendedores globais as questões-chave que mais desejamos ver sendo abordadas.

No entanto, essas direções representam apenas uma pequena parte do nosso mapa de investimentos. Se algum desses tópicos acendeu sua paixão, considere isso como um forte endosse para se envolver; mas mesmo que seu projeto empreendedor não esteja nesta lista, isso não impede que você envie sua aplicação para a YC.

Uma grande tendência atual é que o maior gargalo que a IA enfrenta está rapidamente se espalhando para fora do nível do modelo.

Estamos muito animados com a nova onda de startups. Elas estão se esforçando para construir o hardware, infraestrutura, sistema financeiro e software vertical especializado necessários para realmente injetar inteligência de ponta na economia real, abrangendo desde a fabricação em fábricas, data centers, até a governança pública e até o espaço exterior.

Startups na era de lançamentos espaciais baratos

Escrito por: Ankit Gupta (Sócio da YC)

A SpaceX está esboçando uma imagem clara de um futuro próximo: em um futuro não muito distante, a frequência de lançamentos da Starship chegará a 10.000 por ano.

Atualmente, mesmo um único Starship descartável tem custos de lançamento que estão quase iguais aos do reutilizável Falcon 9, com o custo por quilo em órbita sendo drasticamente reduzido.

À medida que a tecnologia da Starship se torna escalável e totalmente reutilizável, testemunharemos uma queda abrupta nos custos de lançamento por quilo de carga útil em vários níveis de magnitude.

Isso significa que agora é o momento ideal para pensar sistematicamente sobre oportunidades de empreendedorismo na era de "acesso abundante ao espaço".

Quais modelos de negócios podem estar limitados hoje devido aos altos custos de lançamento, mas se tornariam viáveis se os custos de lançamento caíssem 100 vezes ou mais, e a economia orbital explodisse?

Acreditamos que essas empresas precisam ser fundadas agora. Se você é um construtor que deseja explorar isso, a YC está ansiosa para receber sua aplicação.

Especialistas com salário de $15: Serviços profissionais inclusivos impulsionados por IA

Escrito por: Brad Flora (Sócio da YC)

Sobre a IA, a maioria das discussões atualmente se concentra em como ela substituirá os trabalhadores existentes. No entanto, o que realmente nos entusiasma é o caminho completamente oposto: com a ajuda da IA, transformar um trabalhador comum diretamente em um especialista de nível profissional.

Estamos testemunhando cada vez mais empresas que superam as limitações de diplomas e qualificações, recrutando pessoas comuns com alta capacidade de compreensão e execução. Armados com IA avançada, eles podem realizar trabalhos complexos que antes apenas especialistas experientes poderiam lidar.

Imagine um representante de atendimento ao cliente com excelentes habilidades de comunicação, que também é extremamente proficiente em usar IA, de repente adquirindo a capacidade de fornecer consultoria sobre fusões e aquisições (M&A), otimização da cadeia de suprimentos ou conformidade comercial global.

Existem milhões de empregos semelhantes em áreas como bem-estar público, planejamento tributário, reivindicações de seguros, auditoria de contas médicas e documentação de vistos de imigração.

Em resumo, sempre que a certificação profissional representa um gargalo para a oferta de serviços, esse modelo pode brilhar.

A última revolução industrial criou uma enorme classe média moderna através de empregos de linha de produção; e esta revolução tecnológica tem o potencial de reconfigurar um novo sistema de classe média através de empregos de especialistas inclusivos.

Esperamos apoiar totalmente as startups que se dedicam a realizar essa visão.

Robôs fabricados nos EUA: O retorno do hardware à terra natal

Escrito por: Diana Hu (Sócia da YC)

Hoje, os principais modelos de robôs começaram a realizar a transferência de habilidades gerais entre diferentes formas e tipos. Na minha opinião, o gargalo da competição no campo da robótica está rapidamente se movendo para o lado do hardware físico.

Em 2025, os EUA instalaram 38.400 robôs industriais, um aumento de 12% em relação ao ano anterior. No entanto, a grande maioria dos robôs ainda depende fortemente de importações do Japão e da Europa.

Mesmo aqueles robôs montados nos EUA frequentemente dependem profundamente de ímãs provenientes da China.

Em 2024, a China produziu 94% dos ímãs permanentes de terras raras sinterizados do mundo. Quando as políticas de restrição de exportação forem implementadas em abril de 2025, alguns gigantes da fabricação de automóveis podem ser forçados a cortar a produção.

Em julho, a Comissão Federal de Comunicações dos EUA (FCC) suspendeu a certificação de entrada para novos robôs móveis conectados, a menos que esses robôs sejam fabricados totalmente nos EUA ou obtenham uma quantidade muito limitada de isenções.

De acordo com os padrões de conformidade atuais, um robô deve ter mais de 65% de seus custos de peças provenientes de fabricação local, e essa proporção aumentará para 75% até 2029. Isso significa que o caminho de simplesmente importar peças para montagem local não é mais viável.

Esperamos apoiar totalmente os empreendedores que estão desenvolvendo robôs e toda a cadeia de suprimentos upstream nos EUA.

Isso inclui ímãs de terras raras, motores, redutores harmônicos, codificadores, sensores de torque, garras finais, chips dedicados, baterias, e as máquinas e equipamentos industriais de alta precisão usados para fabricar essas peças.

Se você está se aprofundando nesse campo, estamos ansiosos para conversar com você.

Modelos de linguagem verdadeiramente capazes de escrita de alta qualidade e profundidade

Escrito por: Jared Friedman (Sócio da YC)

Com os avanços rápidos dos grandes modelos de linguagem em programação e raciocínio matemático, eles estão, no entanto, retrocedendo silenciosamente em termos de escrita e expressão.

Isso não é uma ilusão: em comparação com os modelos de 2024 e 2025, os modelos de linguagem predominantes hoje realmente parecem mais rígidos e mecânicos em seu tom.

Isso não parece ser uma falha técnica temporária, mas sim um problema estrutural profundo.

Os sinais de recompensa de aprendizado por reforço estabelecidos para dotar os modelos de habilidades de programação de ponta, na prática, tendem a suavizar a tonalidade, as variações emocionais e o estilo de escrita único dos modelos.

Quando se trata de alocação de recursos de pesquisa e desenvolvimento, os principais laboratórios de IA sem dúvida priorizarão o poder computacional para geração de código e fluxos de trabalho autônomos, em detrimento da exigência de qualidade de texto e estilo de escrita.

Isso deixa um enorme vácuo de mercado para startups: criar um modelo que realmente permita que as pessoas se conectem de forma autêntica, com uma escrita que tenha calor e profundidade.

Se você deseja fazer avanços nessa direção, estamos ansiosos para receber sua mensagem.

"Plaid" no setor de benefícios governamentais e assistência pública: quebrando ilhas de dados administrativos

Escrito por: Gustaf Alströmer (Sócio da YC)

Se você já solicitou benefícios públicos de uma agência governamental, certamente ficou frustrado com o processo complicado: obter comprovantes de renda, verificar os membros da família que residem juntos, fornecer comprovantes de endereço. Em seguida, ao mudar para o próximo projeto de assistência, você terá que reenviar todos os documentos; e durante a auditoria anual de elegibilidade, todo esse sofrimento se repetirá.

Cada departamento administrativo do governo tem seu próprio site, sem conexão entre eles, e os dados estão completamente fragmentados em ilhas.

Incontáveis solicitantes são rejeitados apenas porque faltava um documento não crítico, enquanto os funcionários públicos têm que verificar manualmente as folhas de pagamento dia após dia.

É extremamente irônico que esse sistema burocrático que exclui cidadãos honestos tenha tantas falhas na prevenção de fraudes.

O Escritório de Responsabilidade do Governo dos EUA (GAO) estima que fraudes em benefícios custam ao governo federal dos EUA quase $500 bilhões anualmente. Para piorar, hoje em dia, com a IA generativa, é possível falsificar um contracheque realista em segundos.

Antes do surgimento da infraestrutura financeira Plaid, cada aplicativo financeiro tinha que se esforçar para se conectar a cada banco; após a chegada da Plaid, os usuários podem se conectar de forma contínua com apenas um toque. O setor de administração pública precisa urgentemente de sua própria camada de infraestrutura.

Com a autorização do usuário, ela pode acessar diretamente as fontes oficiais mais confiáveis, recuperando registros reais de renda, impostos e residência verificados, e distribuindo-os para os diversos sistemas de aprovação governamental.

"Uma verificação, válida em toda a rede". Isso não apenas permitirá que cidadãos honestos que realmente precisam de ajuda obtenham aprovação rapidamente, mas também cortará completamente o espaço para que fraudadores falsifiquem documentos desde a origem.

A partir de 2027, todos os estados dos EUA serão obrigados a reavaliar a elegibilidade de milhões de beneficiários do Medicaid a cada seis meses.

Em breve, os agentes de IA assumirão completamente o trabalho de solicitação e aprovação de elegibilidade governamental, mas tudo isso depende de a IA ter acesso a fontes de dados reais que sejam totalmente confiáveis e imutáveis.

Quem quer que construa esse canal de dados que conecta a administração pública, terá o controle substancial da infraestrutura digital central da rede de segurança social moderna. Se você está construindo esse canal crítico, estamos muito ansiosos para trabalhar com você.

"Wall Street" na era de grandes construções de infraestrutura: novas operações de capital e estruturas de financiamento

Escrito por: Brad Flora (Sócio da YC)

O custo de iniciar o desenvolvimento de software é muito baixo, mas o mesmo não se aplica a máquinas, clusters de GPU e data centers de grande escala.

É necessário que alguém, no primeiro dia do projeto, pague em dinheiro por milhares de toneladas de aço especial e chips de silício de alta precisão. No entanto, no atual mercado financeiro, quase não existem ferramentas de financiamento maduras para esses ativos.

Os bancos comerciais tradicionais ainda avaliam a depreciação de robôs inteligentes de alto custo como se fossem simples empilhadeiras agrícolas durante a aprovação de crédito.

Por isso, um grupo de empreendedores perspicazes que colaboram com a YC começou a inventar novas ferramentas financeiras. Por exemplo, oferecer crédito inovador especificamente para robôs que geram uma receita estável de $500 mil por ano, ou criar contratos de opções de venda personalizados para a capacidade futura de GPU.

Ao olhar para a história, cada grande infraestrutura física, seja uma rede ferroviária que atravessa continentes, uma rede elétrica nacional ou a moderna infraestrutura de comunicação que permeia cidades e campos, gerou gigantes financeiros de igual magnitude enquanto se erguia fisicamente.

Estamos em busca de fundadores inovadores que possam construir instituições de crédito, plataformas de leasing de ativos, estruturas de securitização de ativos (ABS) e ferramentas de hedge para a economia de IA física.

Se você entende profundamente as leis físicas e industriais das máquinas físicas e também domina a lógica subjacente das operações de capital, estamos ansiosos para um diálogo mais profundo com você.

Modelos de base vertical

Escrito por: Diana Hu (Sócia do YC)

Acredito que a razão pela qual a Jev consegue atingir com precisão as dores da indústria é que ela fornece aos desenvolvedores decisões estruturadas de tipo forte e probabilidades de confiança claras, em vez de textos gerados sem foco, ao mesmo tempo que elimina o pesado ônus de treinar classificadores separadamente para cada tarefa específica.

Espero ver mais equipes de pesquisa de ponta criando modelos de base vertical sob medida para indústrias físicas como manufatura, energia e ciências da vida. Esses modelos devem ser capazes de operar com precisão em zero exemplos (Zero-Shot) ou com apenas alguns exemplos.

Os critérios para essa pista são extremamente rigorosos: devem alcançar ou até superar a precisão comercial dos modelos gerais com custos de raciocínio de vários níveis mais baixos, permitindo que esses modelos sejam implantados de forma econômica em todos os dispositivos finais.

O TimesFM-3, lançado pelo Google, é um caso representativo de previsão temporal.

Esse pequeno modelo de apenas 330 milhões de parâmetros (330M) pode fazer previsões completas de múltiplos dados temporais correlacionados em uma única propagação para frente, sem necessidade de ajuste fino para tarefas específicas. O modelo precisa ser treinado apenas uma vez, e cada novo usuário pode simplesmente fornecer seus dados históricos como contexto para chamá-lo diretamente.

O verdadeiro desafio dos modelos verticais é obter sinais de recompensa de alta qualidade, específicos da indústria e que possam ser rigorosamente verificados (Verifiable Rewards).

As equipes de startups precisam não apenas ter a propriedade legal dos dados, mas também demonstrar uma vantagem competitiva esmagadora em precisão de previsão e consumo de poder em relação aos modelos de especialistas existentes.

Se você tem um conhecimento profundo de uma indústria física específica e a capacidade de construir seu modelo exclusivo, estamos ansiosos para ouvir sua proposta.

A revolução da IA nas prefeituras e governos locais

Escrito por: Gustaf Alströmer (Sócio do YC)

Nos Estados Unidos, se você planeja construir uma casa ou abrir uma loja, o primeiro passo é obter a licença administrativa do governo municipal.

Formulários de solicitação intermináveis, longas revisões de projetos de construção e inspeções de campo complicadas muitas vezes resultam em meses ou até mais de espera interminável. Em algumas cidades, o tempo de espera pela aprovação da licença é até mais longo do que o tempo real de construção da casa.

Os funcionários públicos das prefeituras estão completamente sobrecarregados com uma quantidade massiva de trabalho administrativo repetitivo: revisar os projetos de construção de acordo com as rigorosas normas de construção, comparar palavra por palavra os usos planejados e as regulamentações de zoneamento, e trocar repetidamente opiniões de revisão entre os vários departamentos.

E tudo isso pode ser feito de forma independente e eficiente pelos modernos modelos de IA.

Os longos atrasos na aprovação administrativa trazem um custo econômico extremamente pesado. Cada mês adicional de espera aumenta os custos de desenvolvimento, e muitos projetos planejados acabam sendo abandonados no meio do caminho.

É importante notar que cada novo edifício que se ergue contribuirá continuamente com receitas de impostos sobre propriedades para a cidade nos próximos anos.

Fizemos uma conta econômica aproximada: se o tempo de aprovação de todas as licenças de construção nos EUA puder ser reduzido para 10% do tempo atual, as cidades americanas poderão arrecadar até $16 bilhões a mais em receitas fiscais anualmente.

Estamos ansiosos para financiar empresas de tecnologia que buscam capacitar e reformular as operações diárias das prefeituras com IA. O ponto de partida pode ser a licença de construção, e depois se expandir gradualmente para a linha de atendimento ao cidadão 311, gestão de registros públicos, emissão de licenças comerciais e inspeções de segurança no local.

Existem mais de 19.000 cidades e vilas em todo o país, a grande maioria das quais ainda depende de processos manuais extremamente primitivos para lidar com tudo isso.

Uma crença tradicional no mundo do capital de risco tecnológico é: "Nunca venda software para agências governamentais".

Essa crença pode ter sido válida no passado, mas hoje está completamente ultrapassada. A YC já investiu em várias startups que vendem soluções de IA para departamentos governamentais, e algumas dessas equipes estão crescendo a um ritmo que quase supera qualquer empresa SaaS tradicional que já vimos.

Se você está expandindo neste campo, estamos muito ansiosos para receber sua mensagem.

Inovação na cadeia de suprimentos de centros de dados de IA: energia, resfriamento e interconexão

Escrito por: Jared Friedman (Sócio do YC)

A grande expansão dos centros de dados de IA que está ocorrendo em todo os EUA é o maior projeto de despesa de capital único na história comercial americana.

O volume de investimento é tão grande que já superou a soma de todas as ferrovias transcontinentais, redes de rodovias interestaduais e o projeto de Manhattan.

Essa construção de escala sem precedentes está gerando oportunidades comerciais incalculáveis em toda a cadeia industrial.

Algumas dessas pistas já são bem conhecidas: a demanda por chips de GPU de ponta, fornecimento de energia básica e eletricistas altamente qualificados atingiu um nível de competição sem precedentes.

No entanto, fora dos holofotes, existem muitos gargalos ocultos que podem paralisar todo o progresso da indústria.

Atualmente, o prazo de entrega de grandes transformadores de energia de alta tensão já chega a três anos; painéis de distribuição de alta e baixa tensão, disjuntores de alta tensão e equipamentos avançados de resfriamento líquido estão esgotados no mercado.

Até mesmo as matérias-primas essenciais no topo da cadeia de suprimentos estão em alerta de escassez: o aço elétrico orientado (Grain-Oriented Electrical Steel), essencial para a fabricação de núcleos de transformadores, atualmente só é produzido em uma fábrica nos EUA, cuja capacidade já está severamente sobrecarregada.

Estamos extremamente ansiosos para investir em startups que possam capacitar e romper toda a cadeia de suprimentos de centros de dados. Se você está envolvido nesta batalha, estamos muito ansiosos para receber sua inscrição.

IA em um sistema econômico fisicamente isolado: defesa, informações sensíveis e ambientes de alta segurança

Escrito por: Brad Flora (Sócio do YC)

Os segredos comerciais e dados estratégicos mais valiosos do mundo nunca são armazenados em nuvens públicas.

Contratantes de defesa, grandes bancos comerciais, instituições médicas de ponta e usinas nucleares mantêm seus dados vitais trancados dentro de muros fisicamente isolados. Devido a considerações rigorosas de confidencialidade e conformidade, eles nunca poderiam enviar esses dados para qualquer API de IA de terceiros.

É por isso que ainda existe uma enorme indústria de trilhões de dólares na economia real que está lutando para entrar na onda da IA.

Muitos fundadores com quem colaboramos repetidamente encontram a mesma barreira: os clientes-alvo elogiam as poderosas funcionalidades dos produtos de IA, mas a única exigência é que todo o sistema deve ser 100% implantado dentro de seus próprios edifícios e não deve se conectar a nenhuma rede pública.

Queremos financiar totalmente aqueles que têm a capacidade de levar a tecnologia de IA de ponta para além desses muros fisicamente isolados.

Isso inclui modelos de grande porte totalmente privatizados e implantados localmente, ferramentas de implantação e operação de pilha completa, sistemas de certificação de conformidade de segurança e infraestrutura de hardware altamente personalizada.

O ciclo de vendas e expansão para este mercado fechado é, de fato, mais lento e tem barreiras muito altas.

Mas o outro lado da moeda é que aqui existem os orçamentos de compras mais abundantes de toda a indústria, e certamente surgirão grandes empresas com barreiras de proteção intransponíveis. Se você está atacando essa fortaleza, estamos muito ansiosos para um diálogo mais profundo com você.

Controle sua inteligência exclusiva: modelos de soberania privada e de código aberto

Escrito por: Jon Xu (Sócio visitante do YC)

Hoje, quase todas as empresas que constroem produtos baseados em IA estão, essencialmente, "alugando" inteligência de fontes externas.

Seu sistema está constantemente enviando dados de token para alguns dos principais laboratórios de IA de ponta, recebendo resultados gerados em troca e pagando contas de chamadas caras mensalmente.

No passado, essa transação parecia natural: a capacidade dos modelos fechados de ponta estava anos à frente de qualquer ecossistema de código aberto, e não importava o quanto você se esforçasse em seus próprios dados privados, não conseguiria preencher essa lacuna de capacidade de nível geracional.

No entanto, a direção dos tempos mudou fundamentalmente.

Modelos de código aberto com pesos abertos já possuem a força real para competir com os melhores modelos fechados em muitos testes de referência de negócios de valor prático.

À medida que a IA se torna o sistema nervoso central das operações comerciais das empresas, cada vez mais empresas começam a perceber a alta dependência desses serviços de aluguel de modelos externos.

Acreditamos que no futuro, cada vez mais empresas desejarão realmente "possuir" seus modelos centrais que sustentam sua sobrevivência: iterar continuamente com os dados privados acumulados da empresa, operar de forma autônoma na infraestrutura de sua escolha e ter controle absoluto sobre quando o modelo deve ser atualizado ou alterado.

Isso é especialmente crítico em setores altamente regulamentados. Sob requisitos rigorosos de conformidade de soberania de dados e arquiteturas de rede fisicamente bloqueadas, continuar a alugar modelos externos se torna extremamente desvantajoso em comparação com a produção real de negócios.

No entanto, ainda existe um enorme abismo de engenharia e compreensão entre baixar um modelo público da comunidade de código aberto e permitir que uma empresa realmente possua um sistema de inteligência exclusivo que possa evoluir autonomamente.

É necessário ter uma força profissional para ajudar as empresas a transformar fluxos de trabalho de negócios complexos em critérios de avaliação precisos (Evals), transformar a experiência de negócios implícita dos funcionários em dados de treinamento de alta qualidade, transformar falhas ocasionais no ambiente de produção online em nutrientes para a iteração contínua do modelo e, a cada iteração da base do modelo, garantir que esses ativos centrais sejam transmitidos sem costura.

Ao lidar com os problemas desconhecidos mais extremos e complexos, as empresas podem ainda optar por continuar alugando a capacidade pública dos melhores laboratórios de ponta; mas acreditamos que a grande maioria das empresas deve possuir seus próprios modelos verticais dedicados.

Esses modelos codificarão completamente os mecanismos de operação de negócios da própria empresa e, à medida que os negócios da empresa se desenvolvem, se tornarão cada vez mais valiosos e exclusivos.

Se você está ajudando empresas de todos os setores a realmente controlar e possuir sua inteligência exclusiva, estamos muito ansiosos para ouvir sua voz.