Y Combinator作为全球最具影响力的创业加速器,自2005年成立以来,已孵化了包括Airbnb、Dropbox、Stripe等知名公司在内的4000多个创业项目。在12月份刚刚结束的2024年秋季批次(YC F24)Demo Day上,95家新的创业公司展示了他们的创新项目。(所有创业项目详情在文章底部)
这批创业项目给我们带来了深刻的启发。人工智能技术的深度应用成为最显著的特征,近90%的项目都在某种程度上运用了AI技术。有趣的是,AI不再是简单的技术堆砌,而是真正开始解决实际问题。我们看到很多项目都在尝试用AI Agent(AI 智能体)来重塑工作流程,比如Friday能够自动处理邮件,Sandra AI则为汽车经销商提供AI员工服务。
项目的应用场景也越发清晰和聚焦。创业者们不再满足于构建通用的AI工具,转而深耕特定行业的具体痛点。Ember Copilot通过AI将医疗索赔拒绝率降低55%,Fresco为建筑工地主管提供专属AI助手,这些都是极具针对性的解决方案。
在商业模式上,企业服务(B2B)仍然占据主导地位。不过与以往不同,传统的SaaS模式正在向AI增强型服务演进。这些新服务不仅提供工具,更提供智能化的决策支持,展现了企业服务领域的新范式。开发者工具、医疗健康和金融科技仍然是最受欢迎的赛道,但都因为AI的加持呈现出新的创新活力。
今年YC秋季批次创业项目中,AI的渗透率达到惊人的89.5%,几乎成为了各个垂直领域的标配。从赛道分布来看,开发者工具以21.1%的占比成为最大赛道,反映出开发者工具市场仍然存在巨大机会。紧随其后的是医疗健康(12.6%)和金融科技(8.4%),这两个传统强势赛道在人工智能加持下呈现出新的创新势头。值得注意的是,客户服务和营销领域各占5.3%,显示出企业对提升客户体验和市场营销效率的持续需求。建筑、合规等传统行业的数字化转型项目也占据了相当份额,预示着人工智能在传统行业的落地正在加速。整体来看,本批次项目呈现出明显的企业服务导向,To B赛道占据主导地位。
在地理分布上,呈现出显著的"硅谷中心化"特征。旧金山湾区独占54.7%的项目份额,纽约以12.6%的占比位居第二。从国家维度来看,美国项目占比高达92.6%,其中加利福尼亚州贡献了美国项目的62.5%。国际项目仅占7.4%,分布在德国(2个项目)、法国、以色列和新加坡各1个项目。这种极度集中的地理分布一方面反映了硅谷创新生态系统的持续强势,另一方面也暴露出YC在地域多样性方面的局限。对于全球创业者来说,这既是挑战也是机遇 - 硅谷之外的创新市场仍有待进一步开发,特别是在亚太、欧洲等快速发展的科技市场中蕴含着巨大潜力。
在完成对本批YC项目的数据分析后,作为深耕全球SaaS & 云生态的平台,Saasverse团队带领大家深入了解几个特别值得关注的创业项目。这些项目的选择基于我们对全球SaaS发展趋势的持续观察,既考虑了技术创新性,也权衡了商业落地性。无论是独特的产品思路,还是解决行业痛点的方式,都展现出了显著的发展潜力。
让我们一起深入剖析这些创新项目背后的商业逻辑、技术路径和市场策略,希望能为国内创业者和从业者带来新的思路和启发。以下是我们特别关注的几个代表性项目:
Protegee是一家专注于AI支付基础设施的创业公司。他们开发的支付API旨在解决一个新兴但关键的问题:如何让AI语音助手安全、合规地处理支付交易。这个问题的重要性在于,当前许多AI语音助手在需要处理支付时,往往需要转接人工或发送支付链接,这种割裂的体验会显著影响用户转化率。
Protegee的解决方案是通过一个简单的webhook集成,AI语音助手就能处理支付流程,同时他们负责处理所有的合规、安全和反欺诈事务。系统还提供了实时监控面板,让企业可以追踪所有支付状态和数据。但更有趣的是他们对未来的愿景,他们称之为"代理经济"(agentic economy),不仅要支持人类和AI之间的支付,还要支持AI代理之间的支付交易。
从创始团队来看,两位创始人都来自顶级高频交易公司Optiver,具备处理复杂金融系统的丰富经验。随着AI客服和语音助手的普及,安全可靠的支付集成需求将会越来越大。Protegee选择从语音AI支付切入,瞄准了一个新兴但必需的基础设施层,如果AI代理真的像预期那样普及,他们很可能会占据这个领域的关键位置。
PearAI是一个开源项目,他们正在打造一个为AI时代设计的新型代码编辑器。这个项目的愿景很有趣:如果VSCode是在知道AI将改变开发方式的情况下重新设计,会是什么样子?
PearAI针对当前开发者在使用AI编码工具时面临的几个核心痛点提供了解决方案:开发者难以跟踪和选择最佳AI工具、不想管理多个订阅、工具之间的用户体验割裂、难以将AI工具整合到工作流程中。他们的解决方案是提供一个可扩展的开源AI代码编辑器,将最好的AI工具进行原生集成,提供统一的用户体验和订阅模式。
这个项目特别之处在于它的开放性:首先,作为开源项目能获得更多开发者的信任;其次,它不是试图成为一站式解决方案,而是提供一个框架,让专注于不同编码场景(自动补全、RAG、搜索、部署等)的AI工具可以在上面无缝集成。目前他们已经集成了Continue、aider、mem0和Perplexity等工具。从团队背景看,两位创始人都有顶级科技公司的工程经验,并且都在YouTube上建立了庞大的开发者社区,这对产品推广和社区建设都很有帮助。
Circlemind是一个专注于提升AI检索能力的创新项目。他们开发了一个结合知识图谱和PageRank算法的新一代RAG(检索增强生成)系统,相比传统的向量数据库解决方案,能提供高达3倍的准确性提升。这个突破特别重要,因为当前许多AI应用在处理复杂查询时常常会遇到检索不准确或难以推理的问题。
从技术角度看,Circlemind的方案受到了微软早期GraphRAG研究的启发,但他们在知识图谱的创建和探索方面进行了创新。这让我想起了谷歌12年前推出知识图谱的历史性时刻,只是现在借助LLM的能力,任何开发者都可以在自己的数据上构建类似的系统。他们不仅提供了开源版本供开发者自行部署,还推出了一个简单易用的托管服务,包含直观的调试工具,让开发者可以可视化地理解和优化知识图谱。
创始团队的背景也很强大。CTO Luca来自牛津大学计算机科学专业,专注于生物启发的神经网络研究;CEO Antonio有帝国理工AI专业背景,并在AWS积累了实战经验;另一位联合创始人Yuhang则是牛津AI博士,曾在Nature Neuroscience发表论文,并有成功的创业经历。这样的团队组合既有深厚的学术背景,也有实际的工程和创业经验。
对于开发AI应用的创业者来说,Circlemind提供的解决方案特别有吸引力。他们提供的免费计划(每月100次请求)足够用于测试和小规模应用,可以考虑用于改进文档系统或开发更智能的用户支持功能。在当前AI应用爆发的环境下,这样专注于提升核心基础能力的工具显得尤为重要。
Friday是一个专注于邮件管理的AI项目,他们的愿景是让每个人都能拥有一个专业的邮件助理。这个产品解决了大多数人面临的一个核心痛点:每天需要处理大量邮件严重影响工作效率。
Friday的核心创新在于它不是简单地帮你更快地处理邮件,而是完全消除了查看大部分邮件的需求。它通过学习你处理邮件的模式,预测并自动执行相应的操作。比如,它可以自动回复投资人的咨询并安排会议,在收到紧急客户请求时直接发送短信通知,甚至可以基于已有知识自动处理客户支持问题。
它的个性化功能很强大。系统可以理解自然语言指令,让你定义不同类型邮件的处理规则。对于需要个性化回复的邮件,它会通过网络搜索了解收件人背景,结合历史邮件记录,生成合适的回复。
创始团队也很有意思:CEO Allen自称"每天都在被拒绝,写出优秀的邮件",而CTO Advait则有过创建百万用户AI产品的经验。这样的团队组合既了解用户痛点,又有技术实力,让人对产品质量更有信心。
Canvas是一个聚焦于企业客户成功管理的AI垂直应用项目。创始人Essam Sleiman此前在Twitch负责视觉基础模型开发,在Amazon AWS也有丰富的机器学习经验,发表过多篇顶级AI会议论文。这样的技术背景让人对产品质量充满信心。
该创业项目的核心是用AI重新定义客户成功团队的工作方式。在当前环境下,这个方向特别重要 - 预计2024年B2B SaaS行业将面临30-40%的客户流失率。传统的客户成功管理往往陷入数据分散、工具割裂、被动响应的困境,而Canvas试图通过AI来解决这些问题。
产品的核心功能包括:
Canvas的愿景是成为企业的收入引擎,不只是简单的客户管理工具。他们计划扩展到客户生命周期的各个环节,包括客户入职培训、支持服务协作、产品采用推广等。这种全方位的思考显示了团队对企业服务的深刻理解。
Gander是一个专注于航空业的AI垂直应用项目,以客服领域为切入点,为航空公司提供智能化解决方案。这个项目选择的赛道很有意思 - 航空业每年在客服上的支出高达800亿美元,而现有的服务模式面临着巨大挑战。
该创业项目提供两个核心产品:
这个方向非常有前景。航空公司的客服问题主要来自三大挑战:
创始团队的背景给人信心:Arjan曾在联合航空和美国航空工作,并在Insight Partners负责航空软件投资;Andrew作为CTO之前在微软Azure构建低延迟计算基础设施。这种行业经验和技术能力的结合很关键。
Gander的愿景是将LLMs引入这个市值1万亿的航空业。他们认为传统航空业供应商需要多年时间才能跟上新技术,这给了他们弯道超车的机会。从客服入手只是第一步,未来可以扩展到机组调度、财务核算、航线优化等多个关键环节。
目前他们已经准备在未来6周内与第一家航空公司合作,pipeline中的潜在客户年旅客运输量超过1亿人次。看来已经获得了不错的市场认可。
这个案例启发我们:面对传统行业,找到痛点突破口,用新技术解决实际问题,是一条可行的创业路径。
Origami Agents是通过AI智能体来重塑企业获客方式的创业项目。这个项目的独特之处在于,它不再局限于传统数据库的客户筛选,而是让数百万个AI智能体分析整个互联网的非结构化数据,从而发现真正处于购买意向的潜在客户。
创始团队背景相当扎实:Finn在斯坦福学习工程,为20多家创业公司构建过获客解决方案;Kenson作为企业销售平台的前CTO,曾为年收入10亿以上的企业开发研究工作流。他们在服务客户的过程中,反复构建类似工具,发现效果远超其他外展方式,这促使他们决定将这个解决方案产品化。
产品的核心创新在于使用AI智能体来持续分析各类信息源:企业网站内容,产品发布信息,社交媒体活动,搜索行为模式,专业平台互动和新闻报道等。
这个时机很关键。2024年的外展销售正面临严重挑战:回复率持续走低,销售目标难以达成。主要原因是大家都在用相同的数据库,用相似的方式接触相同的目标客户。而Origami的方案抓住了最关键的一点:在买家真正需要的时候才建立联系。
现在的互联网上有足够的信息来识别完美的目标客户,关键是要有正确的工具去发现和理解这些信息。Origami正是朝着这个方向迈出了重要的一步。
随着AI技术的不断成熟,我们看到2024年YC投资的创业项目已经从去年的"AI+泛应用"逐渐转向"AI+垂直领域"的深度融合。值得注意的是,这批项目中有相当比例都在尝试用AI解决传统行业的痛点问题,如医疗健康、建筑施工、供应链等领域。这表明AI创业已经进入了一个更加理性和务实的阶段。
另一个明显的趋势是,开发者工具和AI基础设施项目仍然占据重要位置。这反映出市场对AI开发支持工具的需求持续旺盛,同时也说明AI技术的工具化、平台化仍有很大发展空间。这些工具和平台的完善,将为下一波AI应用浪潮打下更坚实的基础。
对于中国的云生态和SaaS从业者来说,此次YC项目带来了深刻启示。我们看到AI正在重塑全球SaaS产品形态,传统SaaS正在向"AI-native SaaS"演进。这一趋势与中国在人工智能领域的快速发展高度契合。中国在AI基础模型、算力基础设施等方面已具备相当优势,加上庞大的产业数字化需求,为本土SaaS创业者提供了得天独厚的试验场。
特别值得关注的是,很多YC项目都在深耕垂直行业的AI应用,这恰恰是中国当前产业升级的重点方向。中国在制造业、医疗、建筑等传统行业的数字化场景已相当丰富,某些领域的应用深度甚至领先全球。这些积累下来的行业经验和最佳实践,完全可以成为中国创业者进军全球市场的差异化优势。
对于创业者来说,现在是一个既充满机遇又充满挑战的时期。在选择创业方向时,建议重点关注:第一,能解决实际痛点的垂直领域应用;第二,具有技术壁垒的基础设施项目;第三,能够提供明确商业价值的B2B服务。建议国内从业者在把握本土市场机会的同时,也要持续跟进全球创新趋势。可以通过参与国际社区交流,深入理解海外市场的产品逻辑和商业模式。在产品打造上,更要将AI能力作为核心架构来设计,而不是简单的功能叠加。
放眼未来,我们有理由相信,随着AI技术的进一步发展和行业应用的深化,会涌现出更多富有创新性的商业模式和解决方案。相信随着全球AI+SaaS浪潮的深入发展,将会有更多中国创新方案在国际舞台上绽放光彩。(以下为YC Fall 2024所有的创业项目)
文章来自于微信公众号“Saasverse”,作者“Catherine”
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/