摘要：在当今科技领域，AI是最耀眼的存在。硅谷作为全球科技创新的核心地带，一举一动都深刻影响着行业走向。硅谷著名的创业孵化器Y Combinator（简称YC）的投资策略备受瞩目。

在当今科技领域，AI是最耀眼的存在。硅谷作为全球科技创新的核心地带，一举一动都深刻影响着行业走向。硅谷著名的创业孵化器Y Combinator（简称YC）的投资策略备受瞩目。

2023-2024年间，YC对超过300家AI初创公司予以投资，展现出硅谷乃至全球AI创业的前沿趋势。通过解析这些公司的产品、官网，并综合相关统计分析，一幅当下AI创业领域的全景图正徐徐展开。

营销相关项目在所有分类中占比最高，该领域业务链条极为冗长，从潜在客户的精准挖掘、沟通文案的精心创作，到实时报价、售后支持以及舆情监控等环节，分工精细程度超乎想象。

回顾过往，早在2014-2015年，美国ToB融资领域中，营销相关就已成为热门赛道，其根本原因在于该领域与商业利益紧密相连，能够直接为企业提升投资回报率（ROI），企业也因此愿意为相关服务支付高额费用。

在AI技术的加持下，如今营销领域的创业公司切入角度呈现出多样化态势。

部分公司致力于打造端到端的全链路解决方案，以OctoLane为例，其功能对标Salesforce，全面涵盖报表生成、数据跟踪、内容准备等全流程业务；

有的公司则针对特定行业展开深耕，如专注于财富管理、房屋租赁等领域；

还有一些公司聚焦于业务流程中的某一关键节点，将全部精力集中在寻找潜在客户并进行有效搭讪上，目标明确且专注。

代码相关项目同样是AI创业的热门方向。但这类项目对于非技术专业人员而言，理解难度较大，主要原因在于技术更新换代速度极快，且技术边界模糊不清。

此类项目可分为两大类：

一类是实现从自然语言到代码的转换生成，虽然现阶段要实现一键生成完整代码或应用仍面临诸多挑战，但部分生成、结合低代码技术以及套用模板等方式已在实际应用中得到探索和尝试；

另一类是借助AI技术理解代码，从而辅助代码编写、质量保证（QA）、漏洞修复（改bug）等全流程工作，显著提高工作效率。

AIGC这一在国内广为人知的概念，在美国市场的接受程度相对较低。AIGC涵盖的生成内容领域极为广泛，包括知识文档、图片、视频、音乐等多个方面。

但在巨头纷纷布局的市场环境下，初创公司若想成功突围，就必须进一步细化功能和应用场景。

在视频领域，部分公司专注于视频风格转换业务，能够将灌篮高手等经典片段转换为超级英雄风格，提升了视频的传播吸引力；还有公司专注于帮助企业制作类似苹果风格的商品演示视频，满足特定市场需求。

在游戏领域，虽然理想中的原生AI游戏尚未完全成熟，但在角色建模、场景搭建等素材生成方面，AI技术已经得到了广泛应用。

Infra（基础架构）分类涵盖了从大模型研发到终端应用之间的众多关键中间环节。

在整个AI产业链中，除了英伟达等企业提供核心算力芯片，OpenAI等专注于大模型开发外，在中间层还存在大量需要专业技术人员完成的工作，包括数据处理、模型评估、部署实施、参数微调，以及数据清洗、质量提升、云托管服务、监控测试等。

以OpenAI Foundry为例，其专注于大模型的部署工作，确保模型能够高效稳定运行；Baserun则主要负责模型的测试与监控，保障模型性能的可靠性；Shadeform则聚焦于为GPU提供实时比价服务，帮助企业以最具性价比的方式获取所需算力。

这些基础设施类项目，只要ToC或ToB应用市场持续发展，就将拥有持续的市场价值和盈利空间，成为推动AI产业发展的重要幕后力量。

医疗领域在此次研究中表现突出，数量远超预期。其中，约五分之一的项目聚焦于利用AI替代传统接电话客服，这一现象与美国医疗服务中电话沟通的广泛应用密切相关。

医疗场景极为复杂，细分领域众多，从疾病诊断、治疗方案制定到保险索赔处理，从病例管理、账单结算到医学文献研究，再到传统医学分科的各个专业领域，如心理学、脑电波研究、妊娠护理等，都有AI技术的深度应用。

例如，有项目利用AI技术辅助护士交接班工作，有效减少交接过程中的错误发生率；有专门为治疗癫痫的医生提供脑电图分析的大模型，助力精准诊断；还有项目针对医生培训、心理健康服务、物理治疗全流程等提供定制化的AI解决方案。

值得一提的是，这些医疗相关项目的官网普遍具有较高的完成度和专业性，充分体现了其对项目的重视和投入。

金融行业作为现实经济中的重要支柱，在AI技术的渗透下正经历着变革。保险、银行、一级市场、二级市场等细分领域，以及反欺诈、保费计算、贷款审批等具体工作环节，都吸引了众多AI创业公司的积极参与。

这一现象不难理解，金融工作既需要高度的专业智力支持，又存在一定程度的重复性操作，非常适合AI技术发挥优势。

Lucite和Meticulate公司专注于金融研究分析领域，输入公司股票代码后，能够提供全面且深入的分析结果，往往还能带来令人惊喜的独特视角，大大提高了金融工作的效率和分析的精准度。

在Agent领域，尽管对于其是否为一种过渡性的中间态，以及未来是否会被取代等问题存在争议，但目前众多项目在创建框架、实现方式等方面都进行了大胆尝试。

在企业内支持领域，涵盖人力资源（HR）、财务、采购、信息技术（IT）等中后台核心模块，创业公司通过聚焦于小而精的功能点，为企业提供针对性的优化服务，有望实现可观的收入，并通过并购等方式实现业务拓展和价值提升；

在数据分析领域，借助自然语言模型的不断改进，数据分析师得以从繁琐枯燥的日常工作中解放出来，真正实现了人人都能参与数据分析（BI）的目标，同时有效提升了企业数据的利用率；

在安全领域，AI技术在提升传统安全工作效率的同时，也面临着自然语言交互带来的全新安全挑战，如注入攻击风险、内容审核难题等，众多公司正全力以赴致力于解决这些关键问题。

从创业者背景来看，绝大部分创始人都是凭借自身丰富的工作背景、专业经验和广泛人脉进入AI创业领域，纯粹凭借全新创意从零开始的创业团队越来越难以在竞争激烈的市场中立足。

在众多项目的描述中，“端到端”的服务理念以及与“降本增效”相关的具体数字描述随处可见，同时，软件生态图也频繁出现在项目官网中，生动展示了其生态系统的繁荣程度。

当下的AI创业领域也面临着前所未有的巨大挑战，行业发展变化之快超乎想象，巨头企业发布的新功能、实施的价格策略以及开拓的新应用场景，往往能够在短时间内对初创公司的发展造成巨大冲击，甚至将其努力淹没。

但挑战与机遇总是并存，在这个充满变数的时代，虽然风险巨大，但对于那些具备勇气和决心的创业者而言，仍有可能在AI浪潮中乘风破浪，创造出具有重大影响力的产品。

来源：波波百谈