Requests for Startups da YC - Verão de 2026

• A Y Combinator vem reunindo ideias que gostaria de ver mais fundadores tentando e as compartilha sob o título de Request for Startups (RFS)
• À medida que a IA se consolida não como uma função isolada, mas como uma tecnologia de base, a YC apresentou 15 ideias de startups para reconstruir software, serviços e semicondutores, além de expandir a IA para o mundo físico
• Esta lista não representa tudo em que a YC investe; se você já tinha interesse por alguma das ideias abaixo, pode encarar isso como uma confirmação extra de que a YC pensa da mesma forma

Agricultura de baixo uso de pesticidas com IA

• A agricultura moderna depende de produtos químicos, mas resíduos de pesticidas estão se espalhando por alimentos, água e solo, enquanto 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, com custos maiores e margens menores
• A IA já consegue identificar ervas daninhas e pragas individuais em tempo real, e a queda no custo de sensores e câmeras, junto com a robótica, permite tratamento de precisão planta por planta, e não apenas no campo inteiro
• Microrganismos, peptídeos e soluções baseadas em RNA chegaram a um nível em que podem substituir categorias inteiras de químicos sintéticos, além de permitir que plantas sejam projetadas para se defender sozinhas e competir com ervas daninhas
• Uma empresa capaz de reduzir o uso de pesticidas em 90% e ainda produzir 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, seguindo a 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, não software
• O gasto total com serviços é várias vezes maior do que o gasto com software, e muitos serviços já são terceirizados, o que facilita sua substituição por produtos AI-native
• Áreas de interesse especial: corretagem de seguros, contabilidade, tributos e auditoria, compliance e administração na saúde

Saúde personalizada com IA

• Com harnesses de agentes como Claude Code, já 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 a uma velocidade mais rápida que a Lei de Moore, e novas ferramentas diagnósticas permitem detectar sinais de saúde precocemente
• O custo de produzir terapias gênicas n-of-1 está despencando, e vetores de entrega como mRNA permitem desenhar e administrar medicamentos sob medida; a FDA também está mais aberta 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 (cérebro da empresa)

• O maior obstáculo para a automação com IA deixou de ser a performance dos modelos e passou a ser o conhecimento de domínio, com o know-how central de toda empresa 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 capazes de extrair conhecimento de fontes dispersas, estruturá-lo, mantê-lo atualizado e convertê-lo em arquivos de skills que a IA possa executar
• O Company Brain funciona como a camada que faltava entre dados brutos da empresa e automação confiável com IA, uma infraestrutura necessária para toda empresa

Defesa contra enxames de drones (Counter-Swarm Defense)

• É citado o caso de enxames de drones iranianos de baixo custo atacando um data center da AWS, destacando a falta de preparo para se defender de milhares de drones coordenados
• Um míssil Patriot custa US$ 3 milhões por unidade, enquanto um drone FPV custa US$ 500, deixando a vantagem de custo totalmente do lado do atacante
• Os sistemas atuais de defesa antidrones são confusos e fragmentados, com radares, câmeras, jammers, interceptadores e operadores com binóculos funcionando sem integração entre si
• Tecnologias necessárias: interceptadores de alta capacidade capazes de neutralizar mais de 50 drones com uma única plataforma, software para integrar todos os sensores e meios de defesa em tempo real, e defesas não cinéticas como aerossóis que contaminem rotores ou fitas que enrosquem enxames
• A defesa contra drones está ficando menos parecida com operar armamentos e mais com operar sistemas distribuídos em tempo real, e a empresa vencedora pode se 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, mudando apenas imagens
• O que antes só existia em software corporativo, com engenheiros forward-deployed customizando produtos para cada cliente, agora pode ser oferecido ao usuário individual 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, com personalização radical da interface
• Caminhamos para um futuro em que empresas de software distribuem primitivas compartilhadas e os usuários alteram a interface final, o que exige repensar toda a stack de entrega de software
  • Isso inclui decidir se o código-fonte deve ser distribuído para acesso por agentes de programação do usuário e se apenas o frontend pode ser alterado ou também o middleware

Componentes eletrônicos para o espaço

• Os foguetes reutilizáveis da SpaceX e da Stoke Space devem ampliar drasticamente a capacidade de enviar coisas ao espaço
• Existe um enorme mercado especialmente para chips de inferência no espaço, com necessidade de chips ligeiramente otimizados para massa, calor e radiação
• O foco é em pessoas com experiência prévia em design de chips na SpaceX ou na NVIDIA

Cadeia de suprimentos de hardware

• Em Shenzhen, leva apenas um dia para ir do design à produção de um novo componente físico, enquanto 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 a Hlabs (W26) com atuadores e a Prototyping.io (P26) com conversão de peças mecânicas em poucos dias, mas ainda não existe a stack completa
• Há interesse em startups que produzam componentes dramaticamente mais rápido, viabilizem iteração acelerada em hardware e integrem de forma estreita design, manufatura e logística

Capacidade industrial espacial

• 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 tecnologias para impressão 3D de estruturas complexas a partir de regolito fundido, algo ainda mais eficiente na Lua do que na Terra por não exigir estruturas de suporte

Chips de inferência para workflows de agentes

• A maioria dos chips de IA foi projetada para inferência no formato “entrada de prompt → saída de resposta”, mas agentes operam em loops com chamadas de ferramentas, ramificações, retrocesso e manutenção de contexto ao longo de dezenas de etapas
• As GPUs atuais chegam a apenas 30% a 40% de utilização de pico nesse tipo de carga, com padrões em rajada alternando 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 US$ 20 bilhões, e o Google construiu o TPU v7 voltado a inferência, mas ainda falta um projeto pensado para o próprio loop de agentes: troca rápida de contexto, speculative decoding nativo e memória que preserve cache KV ao longo de todo o grafo de execução
• O insight central da Groq estava menos no chip e mais no compilador que o fazia funcionar; este é um momento raro para quem entende tanto arquitetura de chips quanto a forma como agentes executam

Desafiantes de SaaS

• A programação com IA espalhou a ideia de que o SaaS estaria acabando, e investidores cortaram trilhões de dólares do valor de mercado do software, mas isso pode ser a maior oportunidade para startups em uma década
• A IA reduziu o custo de produção de software em 10 a 100 vezes, dissolvendo os fossos competitivos de SaaS legados construídos ao longo de décadas com milhões de linhas de código
• O espectro de ataque inclui: clonar produtos existentes e vender por 1/10 do preço; redesenhar workflows do zero com IA nativa; agrupar 10 point solutions de SaaS em uma única suíte; ou substituir produtos de US$ 50 mil por assento com alternativas open source e monetizar via serviços e hospedagem
• Em vez de alvos simples como ferramentas de gestão de projetos, a recomendação é atacar codebases de 10 milhões de linhas que pareciam inexpugnáveis por décadas, como software de design de chips, ERP, sistemas de controle industrial e gestão de supply chain
• As grandes empresas de software da geração passada nasceram ao trocar 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 serão pessoas, mas agentes de IA, e hoje esses agentes operam de forma lenta e instável sobre software feito para humanos, baseado em cliques de botão
• 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, sem depender de intervenção humana
• Todas as principais categorias de software existente precisam ser reconstruídas para agentes; isso deve surgir não de empresas antigas adicionando suporte a agentes, mas de startups que projetem agentes como cidadãos de primeira classe

Startups que querem vender para grandes empresas

• Antes, o padrão era startups venderem para outras startups, mas com a IA já é possível alcançar megacorporações do porte da Fortune 100
• A IA mudou três barreiras: decisores de grandes empresas estão ativamente buscando equipes que resolvam problemas centrais com IA; times pequenos conseguem desenvolver produtos sofisticados para enterprise em poucos meses; e líderes dessas empresas já reconhecem por conta própria a necessidade de adaptação
• Nos últimos 3 anos, empresas da YC fecharam contratos de milhões de dólares ainda durante o batch ou no primeiro ano, e já são comuns casos em que o primeiro cliente é uma das maiores empresas do mundo
• Acabou a era de passar 3 anos em stealth até atingir paridade funcional com produtos existentes; hoje, equipes de 2 ou 3 pessoas conseguem lançar, antes mesmo de incorporar a empresa, um produto usado por uma Fortune 10

Cadeia de suprimentos de semicondutores 2.0

• Um único chip de IA de ponta passa por cerca de 1.400 etapas de processo, cruza mais de 12 países e leva 5 meses para ficar pronto, enquanto essa cadeia é gerida com planilhas, SAP e telefonemas
• Em 2021, um chip de US$ 300 impediu a produção de US$ 210 bilhões em veículos de US$ 50 mil, e as empresas tinham visibilidade apenas de fornecedores diretos, sem enxergar fornecedores de segunda e terceira camada
• O advanced packaging da TSMC é hoje o maior gargalo do compute de IA, com a NVIDIA detendo mais de 60% da capacidade; a memória HBM já está totalmente reservada até 2026, e 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 sua cadeia de suprimentos praticamente do zero
• Quase não existem ferramentas adequadas para rastreamento de alocação em tempo real, monitoramento de risco multi-tier e compliance de exportação; por exigir entendimento profundo de alocação de wafers e restrições de packaging, essa é uma oportunidade para startups, não apenas um recurso dentro do SAP

Sistema operacional de IA para empresas

• As melhores empresas AI-native gravam todas as reuniões, acompanham todos os tickets e capturam todas as interações com clientes para tornar toda a empresa consultável
• Isso permite que a empresa saia de um modelo open loop — em que decisões só são verificadas semanas depois — para um modelo closed loop, em que o sistema monitora, compara e ajusta continuamente a situação atual
• Equipes que aplicaram isso reduziram o tempo de sprint pela metade e dobraram o volume de lançamentos
• Hoje, para construir isso, é preciso fazer um trabalho pesado de integração, conectando Slack, Linear, GitHub, Notion, gravações de chamadas e outros sistemas com código customizado de cola
• 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; há uma oportunidade de criar a camada de conexão que transforma o output da empresa em um loop de autoaperfeiçoamento

[xguru]

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.