YC 2025年終特別節(jié)目揭示AI行業(yè)從技術(shù)狂熱走向應(yīng)用落地的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折，為創(chuàng)業(yè)者指明方向。

2025年12月22日，全球頂級(jí)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?；趯?duì)Winter 2026批次創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的深度觀(guān)察，這場(chǎng)對(duì)話(huà)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(shí)代正式開(kāi)啟。

一、Anthropic超越OpenAI：開(kāi)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(guò)去3-6個(gè)月使用率增長(zhǎng)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(dòng)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(dòng)配合開(kāi)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(chǎng)，而是通過(guò)專(zhuān)有評(píng)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(chǎng)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(lài)

創(chuàng)業(yè)公司普遍構(gòu)建“模型編排層”，針對(duì)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(dòng)，能動(dòng)態(tài)替換迭代模型，有效降低供應(yīng)商鎖定風(fēng)險(xiǎn)，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(jué)優(yōu)先”的開(kāi)發(fā)革命

2025年“Vibe Coding”爆發(fā)，開(kāi)發(fā)者更關(guān)注代碼邏輯的“感覺(jué)”而非逐行編寫(xiě)。Replit等工具讓原型迭代速度大幅提升，但YC提醒，這種開(kāi)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(jí)代碼。

四、小團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造大價(jià)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(gè)體生產(chǎn)力，讓小團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造驚人價(jià)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(shì)。創(chuàng)業(yè)者需同時(shí)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(duì)AI泡沫爭(zhēng)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(guò)度建設(shè)（如GPU產(chǎn)能過(guò)剩），對(duì)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(huì)。他引用Carlota Perez技術(shù)革命理論指出，行業(yè)正從“安裝階段”過(guò)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(jí)應(yīng)用遇信任瓶頸：用戶(hù)仍依賴(lài)手動(dòng)提示詞

盡管技術(shù)突飛猛進(jìn)，消費(fèi)級(jí)AI應(yīng)用仍缺乏現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品。YC合伙人Harj Taggar分享個(gè)人體驗(yàn)：買(mǎi)房時(shí)使用通用模型總結(jié)房屋報(bào)告，但堅(jiān)持手動(dòng)優(yōu)化提示詞而非依賴(lài)專(zhuān)用應(yīng)用。這種“信任危機(jī)”源于用戶(hù)對(duì)模型可靠性的擔(dān)憂(yōu)，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(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與專(zhuān)有數(shù)據(jù)微調(diào)，在特定垂直場(chǎng)景中可擊敗GPT-4等通用大模型。模型訓(xùn)練知識(shí)不再稀缺，成為“常見(jiàn)技能組合”，降低了準(zhǔn)入門(mén)檻但加劇競(jìng)爭(zhēng)。YC建議：擁有獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)與領(lǐng)域知識(shí)的團(tuán)隊(duì)可嘗試垂直模型，復(fù)制通用模型路線(xiàn)則難有機(jī)會(huì)。

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(huà)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(shì)源于地球能源與土地限制，連馬斯克也開(kāi)始認(rèn)真討論其可行性。

九、AI末日論遭質(zhì)疑：對(duì)數(shù)級(jí)進(jìn)步與組織慣性減緩變革

針對(duì)“AI 2027社會(huì)崩潰論”，YC創(chuàng)始人Garry Tan表示懷疑。他指出AI進(jìn)步遵循對(duì)數(shù)級(jí)縮放規(guī)律，實(shí)際速度慢于激進(jìn)預(yù)測(cè)；同時(shí)人類(lèi)組織的慣性會(huì)成為變革“剎車(chē)”，使AI影響以漸進(jìn)方式展開(kāi)。

十、AI經(jīng)濟(jì)規(guī)則清晰：從混亂到可預(yù)測(cè)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(cè)”，二是技術(shù)突破從顛覆性轉(zhuǎn)向漸進(jìn)式，三是市場(chǎng)層級(jí)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(zhǎng)期發(fā)展，游戲規(guī)則變得可預(yù)測(cè)。

結(jié)語(yǔ)：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(zhuān)有評(píng)估體系Evvals，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)選擇；三是保持團(tuán)隊(duì)精益，用AI放大個(gè)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(huì)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(kāi)始。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“硅星GenAI”，作者：周華香，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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