Yコンビネーターのバッチは毎回、未来を垣間見せてくれる。
過去20年間、このアクセラレーターは、Airbnb、Stripe、Coinbase、Instacartなど、業界全体を再構築した企業の立ち上げを支援してきた。しかし、将来のユニコーン企業を輩出するだけでなく、Yコンビネーターは、テクノロジーが次にどこへ向かうかを示すシリコンバレーで最も信頼できる指標の1つとなっている。
今年のバッチは、人工知能の次の段階が最初の段階とは大きく異なる可能性を示唆している。
AIスタートアップの最初の波は、より賢いモデルの構築に焦点を当てていた。次世代は、AIエージェントが実際のビジネス内で動作できるようにするインフラの構築に焦点を当てている。
企業がAIエージェントをデモンストレーションから実用環境へと移行させるにつれ、新たな課題が浮上している。エージェントには、メモリ、アイデンティティ、コンプライアンス、モニタリング、検証、エンタープライズシステムへのアクセスが必要だ。また、大規模に確実に動作するために必要なコンピューティング、ネットワーク、エネルギーインフラも必要となる。
Yコンビネーター最新バッチで最も有望なスタートアップは、これらの課題を解決するために必要なインフラを構築している。
「ほとんどの人は、AIが賢くなればテストが減ると考えている。我々はまったく逆だと信じている。エージェントが有能になればなるほど、そのミスのコストは高くなる」と、Arga Labsの共同創業者フィリップ・リー氏は語る。
この見解は、AI業界全体で起きているより広範な変化を反映している。知能だけではもはや十分ではない。信頼性、信頼、インフラ、実世界への展開が、AI時代を定義する課題であり、機会となる可能性がある。
AIエージェントのためのインフラ構築
AIエージェントの構築は容易になりつつある。しかし、それをビジネス内に展開することは容易ではない。
成功したデモと信頼性の高い実用システムとの間のギャップは、まったく新しいカテゴリのスタートアップを生み出した。このバッチの企業は、AIエージェントが現実世界で動作するために必要なメモリ、通信、検証、可観測性のレイヤーを構築している。
ReasonBlocksは、エンタープライズAI導入が直面する最大の障害の1つ、コストと信頼性に取り組んでいる。同社は別のモデルを構築するのではなく、既存のモデルを実世界への展開に十分実用的にすることに焦点を当てている。同社のプラットフォームは、以前の実行から成功した推論パターンを保存し、それらを将来のワークフローに注入することで、エージェントが同じミスを繰り返すことを回避しながら、トークン消費を大幅に削減する。SWE-Bench Proでは、ReasonBlocksは同じ基盤モデルを使用して、トークン使用量を52%削減し、精度を42%向上させたと報告している。
「実用環境のAIエージェントは高価で、しばしば信頼性に欠ける。企業は現在、依然として信頼するには頻繁に失敗するシステムに月額6桁を支払っている」と、共同創業者兼CEOのサジーブ・マゲシュ氏は語る。
Runtimeは、AI導入における最も華やかではないが最も重要な課題の1つ、エージェントを実用化することに焦点を当てている。業界の多くがモデルのパフォーマンスに焦点を当て続ける中、同社は自律システムを大規模に展開、管理、運用するために必要なインフラを構築している。
創業者たちは、次世代のAI勝者は、モデルを構築する企業ではなく、それらのモデルを実際のビジネスを運営するのに十分信頼できるものにする企業になると信じている。組織が実験から展開へと移行するにつれ、Runtimeは、運用インフラ、モデルの知能ではなく、がボトルネックになると賭けている。
Memory Storeの共同創業者イシタ・ジンダル氏とディワンク・シン氏は、2018年に映画『her/世界でひとつの彼女』への共通の執着を通じて出会い、後に自らAIアシスタントを構築することに着手した。オープンソースプラットフォームJulepを通じて数千のエージェントを構築した後、彼らはエージェントが繰り返しコンテキストを忘れ、同じミスを犯すことを発見した。その認識が、人間とAIエージェントの両方のための共有メモリレイヤーであるMemory Storeの創設につながった。
「ある企業を別の企業から分けるものは、いかにうまく実行するかではなくなる」と、共同創業者のイシタ・ジンダル氏は語る。「それは、その企業が他の誰も知らないことを知っているかどうかになる」
AgentPhoneは、AIエージェント専用に設計された電話インフラを提供している。創業者たちは、自律システムが人間と並んで動作するのであれば、今日の人々と同じように、信頼できるアイデンティティとコミュニケーションチャネルが必要になると信じている。
「すべての人間は電話番号を持っている」と、共同創業者のミート・モディ氏は語る。「それは世界があなたを識別し、連絡を取り、信頼する方法だ。AIエージェントにはまだそれがない」
一方、Arga Labsは、創業者たちがAIの検証レイヤーと表現するものを構築している。同社は、組織がAIエージェントを実用システムに展開する前に安全にテストできるデジタルツイン環境を作成している。
Sazabiは、インシデント検出、根本原因分析、対応を自動化するように設計されたAIネイティブの可観測性プラットフォームを構築している。
「モニタリングは死んだ」と、YCの2度目の創業者であり、a16zスカウト、10年以上の経験を持つソフトウェアエンジニアであるシャーウッド・キャラウェイ氏は語る。「未来はエージェント的なアラートだ」
キャラウェイ氏はこの問題に精通している。Sazabiを創業する前、彼は10年以上にわたってインフラシステムの構築に費やし、Brexでの可観測性プラットフォームも含まれる。創業チームには、Brexの初期エンジニア、元可観測性創業者、インフラ専門家が含まれており、同社が再発明を目指すカテゴリーにおける深い専門知識を提供している。
Sazabiはまた、資金調達に対して異例のアプローチを取っている。少数の機関投資家に依存するのではなく、同社はBrowserbase、LangChain、Graphite、Daytonaなどの企業の創業者やエンジニアリングリーダーを含む100人以上のエンジェル投資家のネットワークを構築した。この戦略は、資本だけでなく、次世代のAI開発者ツールとインフラを形作る多くのビルダーへの直接的なアクセスも提供する。
Modernは、同じAIネイティブの考え方をエンタープライズサービス管理に適用している。創業者たちは、同社をServiceNowのAIネイティブ後継者と表現し、シンプルな前提の周りに構築されている。エンタープライズソフトウェアは作業の追跡には非常に優れているが、それを実行することには優れていない。
「ソフトウェアは常に追跡システムだった。人間が依然として実際の作業を行っている」と、共同創業者のセブ・プール氏は語る。
Modernのエージェントは、企業が監査し信頼できる決定論的ワークフロー内で動作しながら、サービスデスクチケットを自律的に解決するように設計されている。既存のソフトウェアにAIを追加するのではなく、同社はエージェントを中心にプラットフォームをゼロから再構築している。創業者たちは、次世代のエンタープライズソフトウェアは、作業をいかにうまく追跡するかではなく、自力でどれだけの作業を完了するかで測定されると信じている。
仕事の再構築
AI会話の多くが生産性に焦点を当てている一方で、バッチ内のいくつかのスタートアップは、より野心的なことを試みている。業務作業のカテゴリー全体を置き換えることだ。
Dayjobは、意外な場所から生まれた。創業者たちは、廃棄物管理会社向けのソフトウェアを18カ月間構築した後、顧客がまったく異なるものを求めていることを発見した。
毎朝、輸送プランナーは手作業でルートを構築するのに何時間も費やしたが、1日を通じて状況が変化するにつれ、それらの計画がほぼ即座に崩壊するのを見守るだけだった。
創業者たちは、機会はプランナーのためのより良いソフトウェアを構築することではなく、プランナー自体を構築することだと気づいた。
「我々はソフトウェアの構築をやめ、AIワーカーの構築を始めた」と、共同創業者のジョージ・ポストルスウェイト氏は語る。
今日、DayjobのAIエージェントは、複雑な物流スケジュールを数分で再構築でき、同社は現在、はるかに大きな機会を見出している。産業物流全体で業務上の役割を自動化することだ。
Revnuは、マーケティングにおいて同様に野心的なビジョンを追求している。
創業者たちは、大学の寮の部屋からビジネスをブートストラップしながら、最初にAIを実験し、ソフトウェア開発からカスタマーサポートまですべてを処理する自動化システムを構築した。彼らの最も成功した実験は、成長とマーケティングに関わるものだった。
「我々はマーケティングを自動化している」と、共同創業者のジョージ・ジェファーソン氏は語る。「AIはソフトウェアエンジニアリングを自動化した。次のステップは成長を自動化することだ」
同社は、成長実験を実行し、結果を測定し、キャンペーンを自律的に最適化できるシステムを構築している。その長期的な目標は、AIがコーディングを自動化し始めているのと同じ方法で、ビジネスのマーケティングと成長を自動化することだ。
AIが物理世界へ
バッチ内のすべてのスタートアップがソフトウェアに焦点を当てているわけではない。
Lumiusは、創業者たちが「身体のための3Dカメラ」と表現するものを通じて、超音波技術を再構築している。同社は、AI、コンピューティング、医療画像の進歩を組み合わせて、超音波をより解釈しやすく使いやすくし、ベッドサイド診断から外科ロボティクスまでの潜在的な応用を持つ。
Avea Roboticsは、物理世界における別の課題に取り組んでいる。ロボットが工場、倉庫、キッチンに移動するにつれ、わずかな故障率でさえ大きなコストを生み出す可能性がある。Aveaは、ロボットが問題に遭遇したときに人間が即座に介入できるようにし、ダウンタイムを削減し、信頼性を高める。
General Aviationは、過去数十年間で驚くほど変化していない業界を近代化している。同社は、航空機をインターネットに直接接続することで、創業者たちが新しい航空交通管制システムと表現するものを構築している。
このアイデアは、Starlinkなどの低軌道衛星ネットワークのおかげで可能になった。これにより、航空機は主にレガシー音声無線システムに依存するのではなく、デジタルメッセージングを通じて通信できるようになった。
「我々は、航空機をインターネットに接続することで、新しい航空交通管制システムを構築している」と、創業者のベン・フランク氏は語る。
成功すれば、同社のアプローチは、ますます混雑する空域で航空機がどのように通信し動作するかを根本的に変える可能性がある。
AIをエンタープライズへ
フォーチュン500企業の70%以上が、依然として最新のAPIを持たないレガシーデスクトップアプリケーションに依存している。それらのシステムを置き換えることは、高価で、リスクが高く、しばしば不可能だ。その結果、多くのAI展開は、実用化に到達する前に停滞する。
Minicorは、インテリジェントなデスクトップ自動化を通じて、AIエージェントがそれらのシステムと直接対話できるようにする。決定論的コードとエージェント的ワークフローを組み合わせることで、プラットフォームは、企業が既存のインフラを置き換えることなく、自動化を作成、監視、修復できる。
同社の創業者たちは、レガシーソフトウェアがエンタープライズAI導入に対する最大の障壁の1つであることを発見した。バッチ期間中、Minicorは月次経常収益を3倍にし、最新のAPIを受け取ることがないかもしれないエンタープライズシステムにAIを接続するインフラレイヤーになるというビジョンを鮮明にした。
この機会は、バッチ全体で繰り返されるテーマを浮き彫りにしている。最大のAI機会の多くは、既存のシステムを置き換えることではなく、それらを使用可能にすることだ。
信頼の再構築
AIがより有能になるにつれ、信頼は業界で最も価値のある商品の1つとして浮上している。
バッチ内の数人の創業者は、まさにその問題の解決に焦点を当てている。
Complirは、AIを製品コンプライアンスに導入している。このカテゴリーは、PDF、スプレッドシート、手動レビューに大きく依存したままだ。
「コンプライアンス、商取引で最も退屈な言葉は、この10年で最も重要なインフラプレイの1つだ」と、ComplirのCEO兼共同創業者グスタフ・バング氏は語る。
Yコンビネーター期間中にサンフランシスコから会社を構築しながら、主にヨーロッパの顧客ベースにサービスを提供することは、異例の労働時間を必要とした。バング氏は、彼と共同創業者のティーネ・キューネル氏が、一方が顧客オンボーディングコールを終え、もう一方が次のミーティングラウンドを始めるとき、真夜中にハイタッチすることが多いと語る。ヨーロッパの顧客が8〜9時間先に動いているため、創業者たちはユーザーに近づくためにバッチの多くを夜通し働いて過ごした。
同社は、コンプライアンスが規制上の負担ではなく、ますます競争上の優位性になると信じている。
Klaimeeは、AIエージェント専用に設計された保険商品を開発している。従来の保険商品は、人間とコンピューターシステムを保護するために構築されたものであり、自律的に意思決定できる自律ソフトウェアを保護するためのものではない。
信頼は、製品自体を超えて広がるテーマだ。共同創業者のイネス・ブーテマジャ氏とジュリアン・カトネ氏は、10年以上お互いを知っており、7年間一緒にいて、昨年結婚した。
「人々は、共同創業者の関係は結婚のようなものだと言う」と、ジュリアン氏は語る。「我々の場合、文字通りそうだ」
創業者たちは、AIエージェントの台頭がまったく新しいリスクのカテゴリーを生み出し、まったく新しい保険のカテゴリーを必要とすると信じている。
Kinroは、中小企業が補償の決定をナビゲートし、市場にアクセスし、時間の経過とともにポリシーを管理するのを支援できる、AIネイティブのブローカーと表現するものを構築している。
「次世代の金融支援は、フォームではなく、会話として始まる」と、KinroのCEO兼共同創業者ピエール・アレクサンドル・カミエニー氏は語る。
これらの企業を総合すると、信頼インフラがAI時代の最も重要な市場の1つになる可能性があることを示唆している。
AIのインフラ課題の解決
すべてのAIブレークスルーの背後には、インフラの課題がある。
コンピューティングパワーの需要が加速するにつれ、いくつかのスタートアップは、基盤となるシステムをより効率的にすることに焦点を当てている。
Expanseは、世界のコンピューティング不足のかなりの部分にすでに解決策があると信じている。
「世界のコンピューティングの半分が無駄になっている」と、CEO兼共同創業者のイスマエル・バシール氏は語る。
単一のデータセンター内で数百万ドルの未使用容量を発見した後、バシール氏と共同創業者のニコデム・ビエニエク氏、ヤフェット・メラケ氏、エレン・メンディ氏は、データセンター内のアイドル容量を特定し、それらのリソースをAIワークロードに再配分するプラットフォームを構築することに着手した。
ProjectXは、人間とAIエージェントが同時に作業する世界向けに設計された新しいコンピューティングアーキテクチャを構築している。創業者たちは、最新のオペレーティングシステムはAIネイティブの未来のために設計されたことがなく、まったく新しいコンピューティングへのアプローチが必要になる可能性があると信じている。
AI時代への電力供給
コンピューティングが希少になりつつあるなら、エネルギーはさらに重要になる可能性がある。
Apollo Atomicsは、AIの未来には新世代の原子力発電が必要になると賭けている。創業者のアシル・ハリミ氏は、同社の戦略を形作る結論に達する前に、原子力業界全体で10年以上働いた。
「業界の最大の障害は物理学ではなく、実装だ」と彼は語る。
原子力技術をゼロから再発明しようとするのではなく、Apolloは実証済みの設計に基づいて構築されたコンパクトな原子炉の商業化に焦点を当てている。同社は、科学を再発明するのではなく展開を簡素化することが、世界のエネルギー容量を拡大するための最速の道を提供すると信じている。
このアプローチは共鳴しているようだ。YCバッチ期間中、Apolloは単一の商業契約から20ギガワット以上の意向書とパートナーシップへと拡大した。
AIが前例のない電力需要を促進するにつれ、Apolloのようなスタートアップは、次の10年で最も重要なAI企業のいくつかが、ソフトウェア企業ではまったくない可能性があることを示唆している。
AIが業界全体を再構築
バッチ内の多くのスタートアップがAIを動かすインフラを構築している一方で、他の企業は業界全体を変革するためにこの技術を適用している。
MochaTradeは、グローバル投資家に新しい金融商品をもたらしている。同社は、インドのトレーダーに永久先物インフラを通じて米国金融市場へのアクセスを提供し、国境を越えた投資における長年のギャップに対処している。
「我々がMochaTradeを構築したのは、実際に取引したい市場で二流の参加者として扱われることにうんざりしたからだ」と、CEO兼共同創業者のウトカルシュ・シンハ氏は語る。
KelAIは、AIを機関投資に適用している。創業者のジェレミー・コーエン氏は、同社を立ち上げる前にWorldQuantで6年間過ごした。同社は、投資調査を継続的に複利化する知能システムに変革することを目指している。投資家を置き換えるのではなく、KelAIは投資アイデアがどのように生成、テスト、洗練されるかを加速することに焦点を当てている。
Asendia AIは、世界最大の労働市場の1つである採用をターゲットにしている。Google、Microsoft、Infineonの元エンジニアによって設立された同社は、AIが現在採用担当者の時間を消費している反復的なワークフローの多くを自動化でき、組織がより速く、より効率的に採用できるようにすると信じている。
「我々は採用から来たのではなく、壊れたプロセスに怒って入ってきた」と、CEO兼共同創業者のリハブ・ラジミ氏は語る。「それがそれに慣れているよりも良い出発点であることがわかった」
製品を構築する前に、創業者たちは数カ月間、採用担当者と人材派遣会社を観察し、依然としてスプレッドシート、手動アウトリーチ、反復的な管理作業に大きく依存している業界を観察した。今日、Asendiaは、大規模にソーシング、アウトリーチ、候補者管理を自動化するように設計されたAI採用担当者を構築している。
AI生成コンテンツがインターネットに氾濫するにつれ、Maniculeは、高品質な技術コンテンツと開発者教育がより価値あるものになると賭けている。18歳のシュレヤンス・ジャイン氏とナマン・バンサル氏によって設立されたManiculeは、開発者向けスタートアップが、ますます騒がしいデジタル環境で信頼性を構築し、技術的なオーディエンスにリーチするのを支援している。
Madroneは、AI業界が直面しているあまり目立たないが、ますます重要な課題である冷却に取り組んでいる。企業がこれまで以上に大規模なデータセンターを構築する競争をするにつれ、チップではなく電力が主要な制約になりつつある。創業者たちは、施設の電力の約30%が計算ではなく冷却によって消費される可能性があると推定している。
Madroneは、特に多くの新しいAI施設が建設されている暑く乾燥した地域で、データセンターの電力と水の消費の両方を削減するように設計された冷却システムを開発している。この機会は、共同創業者のエリック・マイケ氏が6年前、AIデータセンターが世界的な優先事項になるずっと前に探求し始めた問題から生まれた。
「我々がこの会社を始めたのは、これが今解決できる最大の持続可能性の課題だからだ」と創業者たちは語る。
YCバッチ期間中、Madroneは冷却能力を100倍に増やし、製造を拡大し、技術を商業的に展開する計画を加速させた。
このバッチが未来について明らかにすること
総合すると、Yコンビネーターの最新バッチから生まれた企業は、人工知能が次にどこへ向かうかについて重要なことを明らかにしている。
過去数年間、AIレースは、より大きなモデル、より良いベンチマーク、ますます有能なシステムによって定義されてきた。しかし、このバッチのスタートアップは、新しい段階が始まっていることを示唆している。
次の課題は、知能を創造することではない。それを展開することだ。
AIエージェントが実際のビジネスに移行するにつれ、まったく新しいインフラのレイヤーが必要になる。メモリシステム、通信ネットワーク、可観測性ツール、コンプライアンスプラットフォーム、保険商品、エンタープライズ統合、コンピューティングリソース、エネルギー生成だ。
同時に、創業者たちは、物流や採用から医療、金融、航空、製造まで、歴史的にゆっくりと変化してきた業界を変革するためにAIを適用している。
その結果、テクノロジーがどのように構築されているかにおける、より広範な変化が起きている。スタンドアロンのアプリケーションを作成するのではなく、これらのスタートアップの多くは、AIが現実世界で確実に動作できるようにするシステムを開発している。
個々の企業が成功するかどうかは、まだわからない。しかし、一緒に、彼らは未来を垣間見せてくれる。AIエージェントとそれらをサポートするために必要なインフラによってますます動かされる経済だ。
AIスタートアップの第一世代が知能に焦点を当てていたとすれば、この世代はその後に来るすべてに焦点を当てている。
