如果你正为「如何构建一个成功概率更高的AI产品」而苦恼，这篇文章将帮助你找到答案。

  在发现和扶持成功初创公司方面的成就，在科技行业中首屈一指。他们的筛选机制持续发现并支持了许多颠覆行业的公司，因此 YC 的投资组合成为了观察新兴趋势和技术的重要风向标。鉴于人工智能的变革潜力，以及对了解哪一些类型的 AI 公司更受投资者青睐的好奇心，我决定分析 YC 支持的 AI 初创公司，希望找到答案：

  哪些行业的 AI 创新最为活跃？哪些 AI 应用类型更吸引投资？成功的 AI 创业者通常具备什么样的背景？未解决这样一些问题，我对 YC 2023 年和 2024 年冬季与夏季批次

   417 家 AI 公司做了深入分析。这项研究旨在提供以下洞见：AI初创公司的热门行业与领域

  是全球知名的创业加速器，致力于为早期勇于探索商业模式的公司提供种子资金、指导和资源，帮助它们实现成功。YCombinator（YC）的运作方式：

  我对数据来进行了清理，提取了公司标签，并依据公司描述重新核对，以确定它们的主要类别。

  我的数据中包含了 417 家公司，涵盖了它们的描述、网址、标签/类别、活跃创始人以及创始人的简介。

  医疗健康/生物科学技术：45家公司（10.8%），典型案例：Elythea（使用机器学习预防孕产妇死亡）

  金融科技：38家公司（9.1%），典型案例：Arcimus（基于AI的保险费率审计）

  开发者工具：37家公司（8.9%），典型案例：Sudocode（为开发者工具提供AI支持）

  销售/市场营销：34家公司（8.2%），示例：MicaAI（简化销售流程）

  toB 占主导地位：81.1% 的 YC 支持的 AI 初创公司专注于企业解决方案，表明投资的人对面向企业的 AI 应用更具信心。

  toC 市场尚未饱和：仅 18.9% 的初创公司面向普通消费者，意味着面向消费者的创新型 AI 产品仍有很大潜力。

  技术实力驱动行业重点：创始人中拥有强技术背景的比例高达 74.8%，这可能是 toB 重心及所解决 AI 问题类型的重要影响因素。

  应用为主：85.1%的公司专注于AI应用，14.9%的公司专注于基础设施，说明市场更关注实际的行业AI解决方案。

  基础设施潜力：基础设施公司数量较少，可能意味着在开发AI工具和平台方面存在机会。

  专业化趋势：AI应用公司通常针对特定行业问题，而基础设施公司则致力于提供通用型AI开发与部署工具。

  2家公司（0.5%）明确提到边缘AI，而绝大多数似乎是基于云端的解决方案。模型效率与降低计算资源

  5家公司（1.2%）明确提到专注于AI模型效率或降低计算资源。实时 AI 应用

  46家公司（11%）提到或暗示在开发实时AI应用。典型案例：Retell AI（实时AI驱动的语音代理）

  生成式 AI 革命：18.7%的公司专注于生成式AI，我们正在见证AI能力的范式转变。这一趋势预示着未来AI不仅能做多元化的分析，还能创造，可能会改变从内容创作到药物发现等各个行业。

  云端与边缘的脱节：只有0.5%的公司专注于边缘AI，当前AI发展与对实时、设备端AI处理需求的日渐增长之间有明显差距。这一差异可能是行业的盲点，忽视了物联网、自动化系统和隐私保护AI等关键应用。

  只有少数公司在解决数据隐私、AI 伦理、可用性和公平性等关键问题。本部分将探讨这些致力于解决这些基础性问题的小众公司，突出它们取得的进展以及在创建更负责任、更透明、更具包容性的AI系统方面仍然存在的巨大机遇。数据隐私与安全

  18家公司（4.3%）明确关注数据隐私和安全。典型案例：Corgea——利用AI轻松快速修复易受攻击的代码，增强企业数据安全和隐私。

  5家公司（1.2%）明确提到关注 AI 伦理或安全。典型案例：Atla（构建具有保护机制的AI模型）

  28家公司（6.7%）专注于让 AI 更易于非技术用户使用。典型案例：Creo（无需编码即可使用AI构建内部工具）

  3家公司（0.7%）明确提到致力于可解释 AI 或 AI 透明性。典型案例：

  Atla：Atla专注于构建带有保护机制的文本生成AI模型，旨在创建可靠且在各种应用场景中都能发挥作用的AI助手，尤其是在法律领域。

  11家公司（2.6%）专注于可持续性或气候技术。例如：AetherEnergy（优化屋顶太阳能安装的AI平台）

  3家公司（0.7%）明确提到关注AI偏差和公平性。小型团队还是企业级解决方案

  伦理缺失：仅有 1.2% 的初创公司专注于 AI 伦理和安全问题，表明 AI 的快速发展与其负责任的发展之间存在严重失衡。随着 AI 在决策过程中越来越广泛应用，这种显著的代表性不足可能会导致重大的社会和监管挑战。

  透明度悖论：尽管对 AI 问责制的需求日益增加，但仅有 0.7% 的初创公司在解决可解释 AI 问题。这一差距可能会在规模化应用中形成「黑箱」问题，进而削弱对 AI 系统的信任，阻碍其在医疗、金融等关键领域的采用。

  普及化困境：虽然 6.7% 的初创公司致力于让非技术用户也能使用 AI，但这一比例表明，真正实现 AI 的普及仍然存在机遇缺失。AI 权力集中在技术精英手中，可能会加剧现有的数字鸿沟，限制 AI 在各个领域推动包容性创新的潜力。

  ConductorQuantum：利用量子计算解决超越经典 AI 能力的复杂问题。

  潜力广阔：这些领域的初创公司稀少（合计 1.2%），表明 AI 应用的广阔未开发领域。

  指数级影响：成功将 AI 与量子计算或区块链结合，可能带来密码学、药物发现和金融系统的突破。

  高风险，高回报：尽管这些风险极大的技术挑战，但它们代表着计算进步的前沿，可能会重塑整个 AI 领域。

  超过 75% 的创始人具有强大的技术背景，通常包括计算机科学、软件工程、人工智能/机器学习和数据科学等领域。特别是人工智能及相关领域的技术专长似乎在 YC 获得高度重视。

  具有强大学术研究背景，尤其是在人工智能和机器学习领域，是 YC 所看重的。

  天赋、深度兴趣和施展空间。我们可以将这一框架应用于 AI 创业方向的选择：天赋

  如果你有技术背景，那么你与74.8%的YC AI创始人处于相同的起点。如果没有，可以考虑与技术合伙人合作，形成互补型团队。无论是技术能力还是非技术能力，你的天赋将是创业成功的基础。深度兴趣

  明确你感兴趣的行业、领域或问题。你的热情将支撑你克服创业路上的各种挑战。可以关注

  医疗健康/生物科技（10.8%）、金融科技（9.1%）和开发者工具（8.9%）等高潜力领域，或者探索制造业（1%）和农业（0.7%）等尚未被充分开发的市场。你对所解决问题的深厚兴趣将成为长期动力的关键。施展空间

  考虑进入主导市场的toB领域（81.1%），或尝试竞争较少但挑战更大的toC市场（18.9%）。探索数据隐私（4.3%）、AI伦理（1.2%）或可解释性AI（0.7%）等存在很明显空白的核心问题。对于想要挑战尖端技术的创业者来说，量子计算（0.5%）和区块链（0.7%）提供了高风险、高回报的机会。关键在于找到AI能够产生重大影响并有创新空间的领域。最终结论

  因此，如果你是一名有志于创立 AI 初创企业的创始人或技术开发者，我建议你：

  专注于 toB 市场：鉴于 81.1% 的 YC 支持的 AI 初创公司瞄准企业客户，考虑面向企业的解决方案，有助于提高获得融资和成功的几率。

  探索被忽视的领域：尽管医疗/生物科学技术（10.8%）、金融科技（9.1%）和开发者工具（8.9%）占据主导地位，但制造业（1%）或农业（0.7%）等被忽视的领域也存在巨大机会。

  优先组建技术型团队：确保你的创始团队中具备强大的技术人才，因为 74.8% 的 YC 支持的 AI 公司至少有一名技术背景深厚的创始人。

  抓住生成式 AI 的热潮：18.7% 的初创公司涉足生成式 AI 领域，这是当下的热门方向。但你需要仔细考虑如何通过创新应用脱颖而出。

  关注 AI 伦理问题：仅有1.2%的初创公司关注 AI 伦理。这一明显的空白为有前瞻性的创始人提供了重要机遇。