- A Y Combinator há muito tempo reúne ideias que gostaria que mais pessoas tentassem e as compartilha no formato de Request for Startups (RFS)
- Ideias que não estão nesta lista também têm bastante valor, e se alguma ideia da lista estiver em uma área que o fundador já achava interessante, isso pode servir de motivação ao mostrar que a YC concorda e apoia essa direção
- As ideias listadas aqui não representam tudo em que a YC investe, então, se você tem uma ideia que quer tocar, não hesite em se inscrever
Primavera 2025
Introdução
- Os avanços rápidos recentes em AI abriram muitas novas oportunidades de startup
- Com recursos como Operator e Computer Use, a AI passou a usar computadores e a web de fato, tornando-se aplicável a muito mais áreas do que antes
- Com o surgimento de modelos como OpenAI o1/o3 e Deepseek R1, já aparecem casos em que a AI supera humanos, e a infraestrutura de computação que dá suporte a isso também se tornou importante
Uma app store segura de AI
- Há interesse em uma nova forma de app store de AI e uma camada de OS instalada no dispositivo do usuário
- Principais recursos
- Privacidade: impedir acesso a calendário, arquivos, histórico de navegação etc. sem permissão do usuário
- Memória compartilhada: ações passadas, preferências e contexto do usuário seriam gerenciados de forma consistente no nível do OS
- Review/curadoria de apps: é necessário um sistema de validação prévia para apresentar apenas apps de AI confiáveis
- Suporte a desenvolvedores: fornecer de forma simples as APIs necessárias para desenvolver apps de AI, como controle do computador, versionamento do LLaMA e controle de permissões de acesso
- Pagamentos: suporte para pagamento de apps pagos ou cobrança pelo uso de serviços
- A YC acredita que, além das big techs, startups também têm plenas condições de liderar a inovação nessa área
Datacenters
- Com o aumento da demanda por infraestrutura de AI, os datacenters precisam crescer rapidamente, mas a velocidade e o custo atuais de construção são um problema
- É preciso inovar em diversos aspectos, como infraestrutura de energia, resfriamento, aquisição de materiais e gestão de projetos
- A ideia é criar centros “lights out” com operação robótica 24 horas, com automação por software desde o planejamento da construção até a manutenção
- A YC espera que startups entrem nesse setor com novas soluções e quer apoiá-las ativamente
Compliance e auditoria
- Cerca de 1% de todos os trabalhadores dos EUA e da Europa atua em funções relacionadas a compliance ou auditoria
- Com a ampliação da regulação (GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG etc.), o volume de trabalho de compliance continua aumentando
- Usando LLMs (grandes modelos de linguagem), é possível analisar rapidamente documentos extensos e encontrar problemas
- Em vez de inspeção por amostragem, passa a ser possível uma “auditoria em tempo real” de todos os dados
- Espera-se que muitos trabalhos de compliance sejam automatizados no futuro
DocuSign 2.0
- Plataformas de assinatura eletrônica (como DocuSign) simplificam processos documentais complexos, mas ainda há dificuldades com o seguinte
- criar templates de documentos
- evitar entrada duplicada de informações
- corrigir erros em documentos
- explicar termos complexos
- integração com outros softwares
- Com base em AI, torna-se possível fazer preenchimento automático de documentos, interface por voz e geração de documentos personalizados conforme o contexto
- Há interesse em startups que redesenhem de forma fundamental esse tipo de solução de “assinatura de documentos”
Automação de navegador e computador
- À medida que a AI ganha a capacidade de usar navegadores web e apps desktop, praticamente todo site e app passa a virar uma “API”
- Com isso, podem surgir inúmeros serviços para automatizar todos os trabalhos (workflows) realizados no computador
- Já existem ferramentas open source promissoras, e a YC espera que startups as aproveitem de forma ativa
AI como equipe pessoal para todos
- Serviços de “especialistas pessoais” antes restritos a uma minoria muito rica (tarefas domésticas, impostos, direito, gestão patrimonial etc.) podem ser popularizados via software
- Há casos de serviços que no passado eram usados apenas por pessoas de alta renda, como organização de fotos e motorista particular, mas hoje qualquer pessoa pode acessar via apps ou AI
- Papéis diversos, como contador tributário, advogado, treinador e professor, podem ser substituídos ou apoiados por AI
- Há interesse em startups de AI que atuem como assistente ou ajudante pessoal
O futuro da engenharia de software
- Muitas AIs já escrevem código excelente
- No futuro, desenvolvedores de software ainda serão necessários, mas há grande chance de que passem a criar produtos comandando vários agentes de AI em vez de escrever código diretamente
- QA, deploy, segurança, suporte multilíngue, operações e várias outras tarefas também tenderão a ser tratadas majoritariamente por AI
- São necessárias ferramentas para que “engenheiros de equipes pequenas consigam gerenciar com eficiência muitos agentes de AI e construir software em larga escala”
Software open source comercial de AI (AICOSS)
- O ecossistema open source e o padrão de startups que o apoiam comercialmente já tiveram sucesso antes (Linux-RedHat, Git-Github etc.)
- Existe uma grande oportunidade para serviços que ajudem empresas a adotar e operar AI open source no mundo real
- Com o surgimento de vários projetos, como DeepSeek, abre-se a possibilidade de oferecer soluções empresariais ou consultoria com base neles
- A YC espera startups focadas em suporte B2B baseado em AI open source
Agentes de AI para código otimizado para hardware
- O desenvolvimento de hardware para AI às vezes avança devagar por causa de limitações de software
- Assim como o domínio da Nvidia via CUDA, há casos em que o desempenho de silício customizado ou da AMD é subestimado por falta de otimização de software
- Se modelos de raciocínio como Deepseek R1 e OpenAI o1/o3 forem usados para gerar automaticamente código altamente otimizado para hardware, surgem novas possibilidades
- Há uma oportunidade de reduzir dependências entre diferentes plataformas de hardware e reorganizar todo o ecossistema
B2A: software em que todos os clientes serão agentes
- Uma parte considerável do tráfego da internet já vem de programas, não de humanos (scrapers, scripts de automação etc.)
- Com a expansão real dos agentes de AI, chega uma era em que serviços web precisarão atender diretamente não só humanos, mas também agentes de AI
- Ex.: API de pagamentos dedicada a agentes, compra de créditos de uso de hospedagem, suporte para contratos entre agentes
- Startups especializadas em desenvolver esse tipo de software “que tem agentes de AI como clientes” também parecem promissoras
Agentes verticais de AI
- No passado, o avanço de webapps interativos impulsionou rapidamente o B2B SaaS; daqui para frente, “agentes verticais de AI” que automatizam problemas de domínios específicos devem crescer rapidamente
- Já existem vários exemplos, como AI para contabilidade tributária, cobrança médica, atendimento telefônico e compliance
- Para resolver problemas reais de domínio, são necessários arquitetura de agentes profunda, integração com sistemas legados existentes e conhecimento do domínio
- Se alcançarem desempenho em nível humano, espera-se um crescimento rápido, e ainda há muitas áreas com grande potencial
Fundadores de startup com expertise em programação de sistemas
- Como mostram trabalhos como o paper da DeepSeek, habilidades técnicas de baixo nível para extrair o máximo de recursos de hardware estão se tornando cada vez mais importantes
- Assim como os fundadores do Google ou John Carmack, a capacidade de compreender toda a stack de software teve grande impacto na inovação
- A persistência em superar recursos limitados e buscar otimização pode se tornar uma forte vantagem competitiva para startups
- A YC está procurando ativamente fundadores com essa especialização em programação de sistemas de baixo nível
Infraestrutura de AI para inferência no mundo do test-time compute
- No passado, muitos recursos computacionais eram investidos no pré-treinamento de grandes modelos, mas agora o processo de inferência também exige muitos recursos
- Com o aumento de apps de AI que chamam com frequência modelos complexos de raciocínio, os custos de infraestrutura podem disparar
- São necessárias novas formas de infraestrutura para inferência, otimização de workloads de GPU e soluções de redução de custos
- Espera-se que surjam grandes oportunidades em áreas discretas, mas essenciais, como “otimização de infraestrutura”
1 comentários
2024.02 Requests for Startups do YC (pedido para startups)
Comparando com um ano atrás, parece que tudo mudou para ficar centrado em IA.
No ano passado também havia machine learning, espaço, clima, computação espacial etc., mas agora é simplesmente tudo "para IA / usando IA".
Também é interessante que "empresa comercial de open source" tenha mudado para "AICOSS (AI Commercial Open Source Software)".