YC 2025年終復(fù)盤：AI行業(yè)十大核心轉(zhuǎn)變與創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇
2025年12月22日，全球頂級創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator（YC）發(fā)布年終特別節(jié)目，由合伙人Diana Hu、Harj Taggar、Jared Friedman及創(chuàng)始人Garry Tan共同錄制。基于對Winter 2026批次創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的深度觀察，這場對話揭示了AI行業(yè)在2025年的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：AI已從“令人眼花繚亂的混亂”進(jìn)入“可實(shí)際構(gòu)建產(chǎn)品”的成熟階段，應(yīng)用層黃金時代正式開啟。
一、Anthropic超越OpenAI：開發(fā)者轉(zhuǎn)向“金毛犬式”友好模型
YC合伙人Diana Hu披露，Anthropic已超越OpenAI成為YC創(chuàng)業(yè)者最常用的API，過去3-6個月使用率增長超52%，Claude Sonnet成為代碼生成與AI Agent任務(wù)的首選工具。
YC用生動比喻闡釋這一轉(zhuǎn)變：Anthropic具備“金毛犬般的友好能量”，而OpenAI則是“黑貓式的高冷氣質(zhì)”。這種產(chǎn)品哲學(xué)差異體現(xiàn)在實(shí)際體驗(yàn)中——Anthropic更主動配合開發(fā)者需求，模型處理復(fù)雜任務(wù)更穩(wěn)定，API集成更便捷。創(chuàng)業(yè)者不再盲目追隨大廠，而是通過專有評估指標(biāo)“Evvals”選擇模型，醫(yī)療領(lǐng)域企業(yè)尤其認(rèn)可Claude在垂直場景中的表現(xiàn)。
二、模型編排成標(biāo)配：創(chuàng)業(yè)公司告別單一模型依賴
創(chuàng)業(yè)公司普遍構(gòu)建“模型編排層”，針對不同子任務(wù)靈活組合模型：例如用Gemini 3.0處理上下文工程，再將結(jié)果輸入OpenAI執(zhí)行最終任務(wù)。這種策略由Evvals驅(qū)動，能動態(tài)替換迭代模型，有效降低供應(yīng)商鎖定風(fēng)險，優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)。YC強(qiáng)調(diào)，模型應(yīng)被視為可替換組件，真正壁壘在于應(yīng)用層差異化與垂直領(lǐng)域理解。
三、Vibe Coding興起：Replit引領(lǐng)“感覺優(yōu)先”的開發(fā)革命
2025年“Vibe Coding”爆發(fā)，開發(fā)者更關(guān)注代碼邏輯的“感覺”而非逐行編寫。Replit等工具讓原型迭代速度大幅提升，但YC提醒，這種開發(fā)方式目前更適合驗(yàn)證想法與搭建原型，尚未完全適用于生產(chǎn)級代碼。
四、小團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造大價值：50人團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)1億美元收入成常態(tài)
AI工具提升個體生產(chǎn)力，讓小團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造驚人價值。Gamma公司以50人規(guī)模實(shí)現(xiàn)1億美元年度經(jīng)常性收入（ARR），這種“高收入低人力”的“反向炫耀”成為AI創(chuàng)業(yè)圈新趨勢。創(chuàng)業(yè)者需同時具備研究、工程與商業(yè)能力，這種復(fù)合型人才配置正從OpenAI早期團(tuán)隊(duì)向行業(yè)普及。
五、基礎(chǔ)設(shè)施泡沫利好應(yīng)用層：AI經(jīng)濟(jì)三層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定成型
針對AI泡沫爭議，YC合伙人Jared Friedman提出清晰框架：AI經(jīng)濟(jì)已形成模型層、應(yīng)用層、基礎(chǔ)設(shè)施層的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。即使基礎(chǔ)設(shè)施存在過度建設(shè)（如GPU產(chǎn)能過剩），對應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)者反而是好事——成本下降創(chuàng)造更多機(jī)會。他引用Carlota Perez技術(shù)革命理論指出，行業(yè)正從“安裝階段”過渡到“部署階段”，漸進(jìn)式技術(shù)更新為應(yīng)用層提供穩(wěn)定環(huán)境。
六、消費(fèi)級應(yīng)用遇信任瓶頸：用戶仍依賴手動提示詞
盡管技術(shù)突飛猛進(jìn)，消費(fèi)級AI應(yīng)用仍缺乏現(xiàn)象級產(chǎn)品。YC合伙人Harj Taggar分享個人體驗(yàn)：買房時使用通用模型總結(jié)房屋報告，但堅(jiān)持手動優(yōu)化提示詞而非依賴專用應(yīng)用。這種“信任危機(jī)”源于用戶對模型可靠性的擔(dān)憂，需等待技術(shù)進(jìn)一步成熟或新型交互方式建立信任。
七、垂直小模型崛起：8B參數(shù)模型擊敗GPT-4成可能
領(lǐng)域?qū)Ｓ眯∧Ｐ停ㄈ?B參數(shù)）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)與專有數(shù)據(jù)微調(diào)，在特定垂直場景中可擊敗GPT-4等通用大模型。模型訓(xùn)練知識不再稀缺，成為“常見技能組合”，降低了準(zhǔn)入門檻但加劇競爭。YC建議：擁有獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)與領(lǐng)域知識的團(tuán)隊(duì)可嘗試垂直模型，復(fù)制通用模型路線則難有機(jī)會。
八、太空數(shù)據(jù)中心成真：馬斯克與YC共同探索科幻方案
曾被視為笑話的“太空數(shù)據(jù)中心”如今成為行業(yè)焦點(diǎn)。YC投資的Starcloud與Zephyr Fusion正推進(jìn)相關(guān)研究，后者甚至探索太空核聚變供電方案。這一趨勢源于地球能源與土地限制，連馬斯克也開始認(rèn)真討論其可行性。
九、AI末日論遭質(zhì)疑：對數(shù)級進(jìn)步與組織慣性減緩變革
針對“AI 2027社會崩潰論”，YC創(chuàng)始人Garry Tan表示懷疑。他指出AI進(jìn)步遵循對數(shù)級縮放規(guī)律，實(shí)際速度慢于激進(jìn)預(yù)測；同時人類組織的慣性會成為變革“剎車”，使AI影響以漸進(jìn)方式展開。
十、AI經(jīng)濟(jì)規(guī)則清晰：從混亂到可預(yù)測的創(chuàng)業(yè)新環(huán)境
AI經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入穩(wěn)定期：一是形成清晰的“AI原生公司構(gòu)建手冊”，二是技術(shù)突破從顛覆性轉(zhuǎn)向漸進(jìn)式，三是市場層級結(jié)構(gòu)明確。這種穩(wěn)定性讓創(chuàng)業(yè)者能更自信地規(guī)劃長期發(fā)展，游戲規(guī)則變得可預(yù)測。
結(jié)語：給AI創(chuàng)業(yè)者的四大建議
YC合伙人總結(jié)核心建議：一是聚焦應(yīng)用層差異化與垂直領(lǐng)域理解，勿將模型能力視為護(hù)城河；二是建立專有評估體系Evvals，用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)選擇；三是保持團(tuán)隊(duì)精益，用AI放大個體生產(chǎn)力；四是當(dāng)前是AI創(chuàng)業(yè)黃金期，基礎(chǔ)設(shè)施成熟且應(yīng)用層機(jī)會初現(xiàn)。2025年是AI從“炫技”到“落地”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，真正的創(chuàng)業(yè)戰(zhàn)斗才剛剛開始。
本文來自微信公眾號“硅星GenAI”，作者：周華香，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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