- A Y Combinator vem reunindo ideias que gostaria que mais fundadores tentassem e as compartilhando sob o título de Request for Startups (RFS)
- Com a IA se consolidando não como uma funcionalidade simples, mas como uma tecnologia de base, foram divulgadas 15 ideias de startups para reconstruir software, serviços e semicondutores e expandir a IA para o mundo físico
- Esta lista não representa tudo em que o YC investe; se você já tinha interesse em alguma das ideias abaixo, pode encará-la como uma confirmação extra de que o YC pensa da mesma forma
Agricultura de baixo uso de pesticidas com IA
- A agricultura moderna depende de produtos químicos, mas os resíduos de pesticidas estão se espalhando por alimentos, água e solo, e crescem as preocupações com os riscos de longo prazo do glifosato para a saúde
- À medida que ervas daninhas e pragas se adaptam aos químicos existentes, a eficácia cai, e os agricultores entram em um ciclo vicioso de usar mais defensivos, aumentar custos e reduzir lucros
- A IA agora consegue identificar ervas daninhas e pragas individuais em tempo real, e, com a queda no custo de sensores e câmeras, a robótica já permite tratamento de precisão por planta, em vez de no campo inteiro
- Microrganismos, peptídeos e soluções baseadas em RNA chegaram a um nível capaz de substituir classes inteiras de químicos sintéticos, tornando possível projetar plantas para se defenderem sozinhas e competirem com ervas daninhas
- Uma empresa capaz de reduzir em 90% o uso de pesticidas e ainda cultivar mais alimentos pode se tornar uma empresa definidora de geração
Empresas de serviços AI-native
- Os modelos de IA estão evoluindo rápido o suficiente para executar tarefas complexas além da engenharia, em uma trajetória em que serviços viraram SaaS e depois copilotos de IA
- Entre 2023 e 2025, a maioria das startups criou ferramentas para ajudar pessoas no trabalho, mas o próximo passo são empresas AI-native que vendem o próprio serviço, e não software
- O gasto total com serviços é várias vezes maior que o gasto com software, e muitos serviços já são terceirizados, o que facilita a substituição por produtos AI-native
- Áreas de interesse especial: corretagem de seguros, contabilidade, tributos e auditoria, compliance e administração na área da saúde
Medicina personalizada com IA
- Aproveitando agent harnesses como Claude Code, é possível analisar exames diagnósticos, varreduras genômicas, dados de EHR e informações de wearables para oferecer recomendações de saúde personalizadas
- O custo do sequenciamento genômico está caindo mais rápido que a Lei de Moore, e várias novas ferramentas de diagnóstico já permitem detectar sinais de saúde mais cedo
- O custo de produzir terapias gênicas n-of-1 está despencando, e vetores de entrega como mRNA permitem projetar e administrar medicamentos personalizados; o FDA também vem se mostrando mais aberto a esses processos
- A combinação de dados abundantes e inteligência tende a melhorar a precisão da avaliação de risco de doenças e democratizar o acesso ao tratamento de condições graves
Company Brain
- O maior obstáculo à automação com IA deixou de ser a performance dos modelos e passou a ser o conhecimento de domínio, já que o know-how central de toda empresa está espalhado por e-mails, Slack, tickets de suporte, bancos de dados e outros sistemas
- O que falta não é uma busca simples nem um chatbot de documentos, mas um mapa vivo de como a empresa opera: como processa reembolsos, decide exceções de preço ou responde a incidentes
- São necessários novos componentes primitivos que extraiam, estruturem e mantenham atualizado o conhecimento disperso em várias fontes, convertendo-o em arquivos de habilidades que a IA possa executar
- O Company Brain funciona como a camada que faltava entre os dados brutos da empresa e uma automação de IA confiável, tornando-se infraestrutura necessária para qualquer empresa
Defesa contra enxames de drones
- É citado um caso de enxame de drones iranianos de baixo custo atacando um data center da AWS, mostrando a falta de preparo para defender-se de milhares de drones coordenados
- Um míssil Patriot custa 3 milhões de dólares por unidade, enquanto um drone FPV custa 500 dólares, o que coloca a vantagem de custo totalmente do lado do atacante
- Os sistemas atuais de defesa antidrones formam uma estrutura caótica em que radar, câmera, jammer, interceptadores e operadores com binóculos funcionam sem interconexão
- Tecnologias necessárias: interceptadores de alto volume capazes de neutralizar mais de 50 unidades em uma única plataforma, software que integre todos os sensores e meios de defesa em tempo real, e meios de defesa não cinéticos como aerossóis que contaminem rotores ou fitas que enrolem enxames
- A defesa contra drones está se tornando menos uma questão de operar armamentos e mais uma de operar sistemas distribuídos em tempo real; a empresa vencedora pode parecer mais com a Cloudflare do que com a Raytheon
Interfaces de software dinâmicas
- O software tradicional oferece a mesma interface para todos os usuários; mesmo a personalização da Netflix mantém o mesmo layout e muda basicamente só as imagens
- O que antes só era customizado por cliente em software corporativo por meio de forward deployed engineers agora pode ser oferecido a cada usuário individualmente por agentes de programação
- Um cliente de e-mail pode parecer uma lista de tarefas para um usuário e um calendário de eventos para um estudante, permitindo customização radical da interface por parte do usuário
- Caminhamos para um futuro em que empresas de software distribuem primitivas compartilhadas e os usuários alteram a interface final; para isso, será preciso repensar toda a stack de entrega de software
- Há questões como se o código-fonte deve ser distribuído para acesso por agentes de programação do usuário e se apenas o frontend pode ser modificado ou também o middleware
Componentes eletrônicos para o espaço
- Os foguetes reutilizáveis da SpaceX e da Stoke Space devem ampliar fortemente a capacidade de enviar coisas ao espaço
- Existe um grande mercado especialmente para chips de inferência no espaço, com necessidade de chips ligeiramente otimizados para massa, calor e radiação
- Procuram-se pessoas com experiência em design de chips na SpaceX ou na NVIDIA
Cadeia de suprimentos de hardware
- Em Shenzhen, leva apenas um dia desde o design até a produção de uma nova peça física; nos EUA, o mesmo processo leva semanas
- A China vence por causa de sua rede densa de fornecedores, turnaround rápido e coordenação estreita entre design e produção
- Algumas startups já estão construindo partes disso, como Hlabs (W26) na fabricação de atuadores e Prototyping.io (P26) na conversão de peças mecânicas em poucos dias, mas a stack completa ainda não existe
- Há interesse em startups que produzam peças de forma dramaticamente mais rápida, viabilizem iteração veloz em hardware e integrem de forma estreita design, fabricação e logística
Capacidade industrial no espaço
- Há interesse em desenvolver capacidade industrial na Lua e no espaço, especialmente na extração de matérias-primas como silício, alumínio, ferro e titânio por eletrólise
- Também em tecnologia para impressão 3D de estruturas complexas a partir de regolito fundido; na Lua, isso é ainda mais eficiente do que na Terra por não exigir estruturas de suporte
Chips de inferência para fluxos de trabalho com agentes
- A maioria dos chips de IA foi projetada para inferência no formato “entrada de prompt → saída de resposta”, mas agentes funcionam em estruturas de loop com chamadas de ferramentas, ramificações, backtracking e manutenção de contexto ao longo de dezenas de etapas
- As GPUs atuais atingem apenas 30% a 40% de utilização de pico nessas cargas, com padrões em rajadas que alternam entre chamadas de modelo limitadas por memória, uso de ferramentas limitado por I/O e orquestração limitada por CPU
- A NVIDIA adquiriu a Groq por 20 bilhões de dólares, e o Google construiu a TPU v7 dedicada à inferência, mas ainda não existe um design voltado para o loop de agentes em si — com troca rápida de contexto, speculative decoding nativo e memória para manter cache KV ao longo de todo o grafo de execução
- O principal insight da Groq estava menos no chip e mais no compilador que o fazia funcionar; este é um momento raro em que são necessários talentos que entendam tanto arquitetura de chips quanto a forma como agentes executam
Desafiantes de SaaS
- A programação com IA espalhou o discurso do fim do SaaS, e investidores cortaram trilhões de dólares em valor de mercado de software, mas isso representa a maior oportunidade para startups em uma década
- A IA reduziu o custo de produzir software em 10 a 100 vezes, eliminando o moat de SaaS legados construído ao longo de décadas com milhões de linhas de código
- Espectro de ataque: clonar um produto existente e vender por 1/10 do preço, redesenhar radicalmente o workflow como AI-native, agrupar 10 soluções pontuais de SaaS em uma única suíte, ou substituir por open source um produto de 50 mil dólares por seat e monetizar com serviço e hospedagem
- Em vez de mirar alvos simples como ferramentas de gestão de projetos, a recomendação é atacar codebases de 10 milhões de linhas antes consideradas inexpugnáveis por décadas, como software de design de chips, ERP, sistemas de controle industrial e gestão da cadeia de suprimentos
- As grandes empresas de software da geração passada nasceram ao substituir on-premise por cloud; a próxima geração nascerá ao substituir SaaS legado por software AI-native
Software para agentes
- O próximo trilhão de usuários da internet não será humano, e sim agentes de IA; hoje, eles operam de forma lenta e instável sobre software feito para humanos, baseado em cliques em botões
- Em vez de interfaces visuais como formulários, botões e dashboards, agentes precisam de interfaces legíveis por máquina, como API, MCP e CLI
- Para que agentes descubram novas ferramentas, se cadastrem e passem a usá-las imediatamente de forma programática, é indispensável uma documentação rigorosa, com funcionamento sem intervenção humana
- Todas as principais categorias de software existente precisam ser reconstruídas para agentes, e isso deve surgir não de empresas adicionando suporte a agentes, mas de startups que projetem agentes como cidadãos de primeira classe
Startups que querem vender para grandes empresas
- Antes, a regra era startups venderem para startups, mas, com a chegada da IA, tornou-se possível abordar até megacorporações do porte da Fortune 100
- A IA mudou três barreiras: decisores de grandes empresas agora procuram ativamente equipes que resolvam problemas críticos com IA, times pequenos conseguem criar produtos sofisticados para grandes empresas em poucos meses, e líderes dessas companhias já reconhecem por conta própria a necessidade de adaptação
- Nos últimos três anos, empresas do YC fecharam contratos de milhões de dólares ainda durante o batch ou no primeiro ano, e já é comum o primeiro cliente ser uma das maiores empresas do mundo
- Acabou o modelo de passar três anos em stealth mode até alcançar paridade funcional com produtos existentes; agora, times de 2 a 3 pessoas conseguem lançar, antes mesmo de constituir a empresa, produtos que empresas da Fortune 10 usarão
Cadeia de suprimentos de semicondutores 2.0
- Um único chip de IA de ponta passa por cerca de 1.400 etapas de processo, percorre mais de 12 países e leva cinco meses para ser produzido, e toda essa cadeia é gerida com planilhas, SAP e telefone
- Em 2021, um chip de 300 dólares impediu a produção de 210 bilhões de dólares em veículos de 50 mil dólares, e as empresas tinham visibilidade apenas de fornecedores diretos, sem nenhuma noção dos níveis 2 e 3
- O advanced packaging da TSMC é hoje o maior gargalo da computação para IA, com a NVIDIA garantindo mais de 60% da capacidade; a memória HBM já está reservada até 2026, e os controles de exportação mudam a cada trimestre
- Com o CHIPS Act, novas fabs estão sendo construídas no Arizona, Texas, Ohio e Nova York, mas cada uma delas precisa montar quase do zero sua cadeia de suprimentos
- Quase não existem ferramentas para rastreamento de alocação em tempo real, monitoramento de risco em múltiplos tiers ou compliance de exportação; como isso exige entendimento profundo de alocação de wafers e restrições de packaging, trata-se de uma oportunidade para startups, não de um recurso dentro do SAP
Sistema operacional de IA para empresas
- As melhores empresas AI-native registram todas as reuniões, acompanham todos os tickets e capturam toda interação com clientes, tornando toda a empresa consultável
- Isso permite que a empresa passe de um loop aberto — em que a verificação de uma decisão só vem semanas depois — para um loop fechado, em que o sistema monitora, compara e ajusta a situação atual
- Equipes que aplicaram isso conseguiram cortar o tempo de sprint pela metade e dobrar o volume de lançamentos
- Hoje, construir isso exige um trabalho exaustivo de integração conectando Slack, Linear, GitHub, Notion, gravações de chamadas e outros sistemas com código de cola customizado
- Ainda falta um produto que conecte todo o contexto em uma única camada de inteligência para sinalizar quando a engenharia está construindo a coisa errada ou gerar especificações que agentes possam executar, criando a camada de conexão que transforma a produção da empresa em um loop de autoaperfeiçoamento
2 comentários
Então vai chegar o dia em que veremos na vida real aquelas defesas em enxame que antes só apareciam em filmes ou jogos.
Sai a cada trimestre.
Com certeza, já havia bastante IA em YC's Requests for Startups - Summer 2025,
mas neste ano parece que a aplicação de IA se aproximou ainda mais do lado vertical e enterprise.