原作者: Y Combinator
オリジナル編集: Deep Chao TechFlow
建設の黄金時代
歴史上、ビルダーになるのにこれほど良い時期はありませんでした。私たちはたった今、驚くべき場面を目撃しました。チョップスティックスと呼ばれる巨大ロボットが、落下してくる高層ビルを空から正確につかみました。これはテクノロジーの奇跡であるだけでなく、建設能力の大きな飛躍を象徴しています。人工知能 (AI) は、私たちの働き方を前例のない速度で変えており、特に建設業者にとって AI は大きな影響を与えています。私たちは建設の黄金時代を迎えていると言えますが、これは私たちに真に国をより良い方向に変えることができるものを生み出す貴重な機会でもあります。以下は、この黄金時代に特に注目し、探求する価値があると私たちが考える革新的な方向性のいくつかです。
政府のソフトウェア
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著者:ハルジ・タガー
政府へのソフトウェア販売は参入障壁が高いことで知られており、ほとんどの起業家はこの分野への参入を検討すらしないでしょう。しかし、このパズルを解くことができれば、大きな報酬が得られるでしょう。たとえば、Palantir はこの市場への参入に成功した数少ない新興企業の 1 つであり、現在の時価総額は 1,250 億ドルです。
今はそれを試してみるのに特に良い時期かもしれません。財政赤字が依然として高水準にあるため、政府は支出を削減し効率を改善することで圧力を緩和することが急務となっている。同時に、人工知能テクノロジーの急速な発展により、政府に毎年数十億ドルの費用がかかる多くの管理タスクが自動化されるようになりました。
これら 2 つのポイントを組み合わせることで、政府の業務の自動化を支援する AI ベースのソフトウェアを開発すると、経費を削減できるだけでなく、効率も向上させることができます。特に、大規模言語モデル (LLM) は、フォームへの記入、申請書のレビュー、文書の要約などの反復的な管理タスクの処理に優れています。政府サービスの利用者として、私たちは皆、DMV で長蛇の列に並ぶ必要がなくなるなど、より効率的なサービスの恩恵を受ける立場にあります。
政府はビジネスを始めるには魅力のない領域のように聞こえるかもしれませんが、もう少し深く掘り下げたい場合は、ぜひご意見をお聞かせください。
公安技術
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著者:ギャリー・タン
誰もが家の中や街を歩いているときに安全を感じるべきです。これは文明社会が国民に提供すべき基本的な保証です。スタートアップ企業はすでにこの分野に取り組んでいます。たとえば、Flock Safety (YC S 17) が開発したナンバー プレート カメラは、米国で報告されている犯罪の 10% の解決に貢献しており、同社の目標は、来年までにこの割合を 25% に増やすことです。一方、アベル警察 (YC S 24) は、警察官が書類を記入するのにかかる時間を数時間から数分に短縮し、実際の警察業務に費やす時間を 1 日あたり最大 25% 節約しました。
公共安全技術は、現在もそして今後も大きな変化をもたらし続けます。以下の分野で革新を進めている場合は、特にご意見をお待ちしています。
高度なコンピューター ビジョン: 個人のプライバシーを保護しながら、ビデオ ストリームから不審なアクティビティや支援が必要な人々を特定できるコンピューター ビジョン ベースのテクノロジーを開発します。
緊急対応テクノロジー: 緊急対応のスピードと連携を向上させるテクノロジーが重要です。より迅速に解決する必要があるというアイデアをお持ちでしたら、私たちはそれを実現するお手伝いをしたいと思っています。
地域安全ツール: 近隣住民がお互いに気を配り、安全状況について常に情報を得るのに役立つソリューションなど、地域社会と法執行機関との交流を改善するツールを開発します。
効率的な法執行テクノロジー: ワークロード管理システムや業務の精度を向上させるツールなど、法執行機関の作業をより効率的かつ公正に支援するテクノロジー。
あなたのスタートアップがこの分野のイノベーションの波に参加する準備ができているのであれば、ぜひご相談ください。
アメリカ製
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著者:ジャレッド・フリードマン
19世紀、イギリスは「世界の工場」となることで世界で最も裕福な国となった。米国は 20 世紀にもこの成功を再現しました。しかし、過去数十年にわたり、米国はこの役割を徐々に放棄してきました。製造業の空洞化は社会的・政治的分断を悪化させるだけでなく、米国を地政学的に不安定な立場に置く。
製造業を米国に戻すことは、現在超党派の高いレベルの合意が得られている分野の 1 つです。イーロン・マスクはすでに、オースティンとネバダにテスラ・ギガファクトリーを建設することでこれが可能であることを示しました。私たちは、現在の技術の進歩により、新世代の建築業者が彼の成功を見習う機会が増えると信じています。
機械学習 (ML) に基づいた新しいロボット システムにより、より多くの生産プロセスが自動化されるため、製造を他国にアウトソーシングする場合の人件費の差が削減されます。さらに、SpaceX や Tesla のような企業は、物理的な製品を生産しながらスタートアップとして運営するアメリカのビジネスを立ち上げる方法を習得した全世代のエンジニアを輩出してきました。
このモデルの成功事例はすでに見てきました。たとえば、アストラニス(W 16) は、第二次世界大戦中にアメリカ海軍の軍艦が建造されたサンフランシスコの中心部に通信衛星を建設しています。 Gecko Robotics (W 16) は、米国の古い工業の中心地であるピッツバーグに本社を置き、産業検査用ロボットの製造を専門としています。 Solugen (W 17) は、ヒューストンの大規模工場で工業用化学薬品を製造しています。
ステーブルコイン 2.0
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今年の初めに、私たちはより多くのステーブルコインスタートアップを見つけるようリクエストを投稿しました。それ以来、ステーブルコイン業界の状況は好転するばかりです。ステーブルコインの主な課題は長い間規制問題であり、米国によるステーブルコイン規制を通過させようとするいくつかの試みは失敗に終わりました。しかし現在、米国におけるステーブルコイン規制の見通しはより楽観的であり、今後合理的な法律が制定されると予想されます。
今年はステーブルコインによる決済取引が急増し、現在ではマスターカードの決済額の5分の1以上を占めている。世界の送金の約 30% はステーブルコインを通じて完了しており、従来の金融機関 (Visa など) も銀行に独自のステーブルコインを発行するプラットフォームを提供しています。さらに、Stripe は最近、ステーブルコインの新興企業である Bridge を 10 億ドルで買収しましたが、この分野にさらに多くの投資家と資本が集まることは間違いありません。
したがって、今はステーブルコインのスタートアップを立ち上げるのに最適な時期の1つです。私たちは特に次の方向のアイデアに興味を持っています。
企業がステーブルコインをより簡単に保持および管理できるようにするサービス。
ステーブルコインの機能を迅速に統合するための使いやすいツールを開発者に提供します。
ステーブルコイン関連のイノベーションを検討している場合は、お話しできることを楽しみにしています。
大規模言語モデル (チップ設計用の LLM)
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著者:ギャリー・タン
AI におけるあらゆる技術的進歩により、大規模モデルのトレーニングをサポートするためのより強力なチップの需要が高まります。このテクノロジー競争において、どの国も後れを取ることを望んでいません。チップの設計と製造は今や経済問題であるだけでなく、ポスト AI 時代を生き抜くための鍵でもあります。 OpenAI の O 1 モデルは、推論機能を備えた大規模言語モデル (LLM) が科学と工学における大きな進歩を促進できることを示しています。私たちは、チップ設計を改善するために LLM を使用しているチームに非常に興味があります。
私たちは、ASIC (特定用途向け集積回路) と FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ) の設計に重点を置くチームに特に注目しています。従来、カスタマイズされたデジタル システムの設計には多額の開発、設計、テストのコストが必要であったため、FPGA と ASIC の研究開発は常に高コストでハードルの高い分野でした。そして、大規模な言語モデルの出現により、これらのコストは大幅に低下し、より多くの種類の特殊な計算が可能になりました。
現在、ほとんどのコンピュータは、単一の共有メモリを通じてプログラムとデータを処理し、シリアル フェッチおよび実行ループを通じて動作するフォン ノイマン アーキテクチャを使用しています。このアーキテクチャの利点は、柔軟性が高く、システムを簡単に再プログラムできることです。ただし、特定のタスク (暗号通貨マイニング、データ圧縮、特殊な暗号化タスクなど) では、アルゴリズムとハードウェア設計を最適化することで、エネルギー消費を 10 ～ 100 分の 1 に削減しながら、5 ～ 100 倍の高速なコンピューティング速度を達成することが可能です。
以下は、 Taner Sadikogluによって提供された、最適化された FPGA システムと従来の CPU の間のデータ フローの違いを示す図です。
FPGA と ASIC によってもたらされる桁違いのパフォーマンス向上を考慮すると、LLM を使用してこのプロセスを最適化することは、非常に価値のある結果につながり、スタートアップにとって大きなビジネスチャンスを生み出す可能性があります。
フィンテック2.0
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著者:ダルトン・コールドウェル
過去 2 年間は、金融テクノロジー (Fintech) スタートアップにとって困難な年でした。シリコンバレー銀行の破綻を受けて、規制当局は新興企業や投資家がその場から逃げることに対する規制を強化した。しかし、私たちはこれが変わろうとしていると信じており、今がフィンテックスタートアップを立ち上げるのに最適な時期です。
これまで、金融系スタートアップの立ち上げで最も困難だったのは、銀行やその他の規制対象パートナーと合意に達することでした。現在、Stripe などのサービスプロバイダーの出現とステーブルコインなどの新しいテクノロジーの普及により、このプロセスはより簡単かつシンプルになりつつあります。
AI ツールの急速な発展により、金融業界の変化が必然的に促進されます。レガシー システムの重荷を負わない小規模な新興企業にとって、この変更は構造上の利点をもたらし、将来のグローバルな金融商品を迅速に構築できるようになります。
私たちは今が、既存のインフラストラクチャに基づいて新世代のフィンテック企業を創設する理想的な時期であると信じています。私たちは、保険、投資銀行、資産管理、国際決済などに関する革新的なアイデアを期待しています。
新しい宇宙企業
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宇宙へのアクセスコストは急速に低下しており、2006年のSpaceXの最初の打ち上げ以来、10倍以上に下がっている。現在、スタートアップはシードラウンドの資金調達だけで衛星を構築し、打ち上げることができます。
宇宙へのアクセスが民間航空、輸送、貨物と同様に日常的かつ低コストになると、多くの新たなビジネスチャンスが開かれることになります。今日、何キロのペイロードが宇宙に打ち上げられるか想像できますか?この数字は1年後、5年後、10年後にどう増加するでしょうか？
宇宙会社を立ち上げるのは野心的であるように思えるかもしれませんが、実際にはソフトウェア会社を立ち上げるよりも必ずしも難しいわけではありません。 YC はアストラニス、レラティビティ スペース、ストークなどのいくつかの宇宙企業に資金を提供しており、その成功率は他の分野の企業の成功率を上回る可能性さえあります。
AI支援エンジニアリングツール
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著者:ダイアナ・フー
物理世界のためのエンジニアリング ツールは、ここ数十年間ほとんど実質的な進歩を遂げてきませんでした。機械エンジニアが使用する CAD/CAM ソフトウェア、電気エンジニアが使用する EDA ツール、航空宇宙エンジニアが使用する CFD ツールは、依然として複雑な数値ソルバーと物理シミュレーションに依存しています。これらのツールは計算コストが高いだけでなく、効果的に使用するには深い専門知識、場合によっては博士号さえも必要とします。
私たちは、新世代の AI 駆動ツールがこの状況に革命をもたらすと信じています。
数学的および物理的問題を解決するための推論機能を新しい AI モデルに組み込むことで、エンジニアが航空機、建物、回路、チップ、衛星などの物理システムをより迅速かつ高品質に設計および構築できるようになります。
私たちは、創業者がこの変化を推進し、新世代のコンピューター支援エンジニアリング (CAE) の原動力となる AI 支援エンジニアリング ツールを開発することを期待しています。
100 万人の雇用 2.0
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著者:ダルトン・コールドウェル
私たちは、AI に置き換えることなく、人間が行う必要がある仕事を 100 万件も創出できるスタートアップに資金を提供したいと考えています。
歴史的に見て、テクノロジーに大きな変化が起こるたびに、人々の仕事の種類も変化してきました。例えば、かつては農民が多かったのですが、機械化の普及により農業労働力が大幅に減少しました。同様に、エレベーターオペレーターやタイピストなどの職業も消滅しつつあります。
しかし、テクノロジーの変化は、より良い条件の新しい職業を生み出し、人類により大きな価値をもたらすことがよくあります。この新しい AI 主導の世界では、これらのキャリアには、より多くの人々に自分のローカル ビジネスを運営するためのツールを提供したり、オンラインまたはオフラインで他の人にサービスを提供して生計を立てたりすることが含まれる可能性があります。
AI の未来学者の多くは、この職業の将来がどうなるかについて確信が持てず、私たちはその質問に答えられる創業者に資金を提供したいと考えています。
