YC के Requests for Startups - 2026 की गर्मियां

• Y Combinator उन आइडियाज़ को इकट्ठा करता रहा है जिन्हें वह चाहता है कि संस्थापक ज़्यादा आज़माएँ, और उन्हें Request for Startups(RFS) शीर्षक के तहत साझा करता रहा है
• जैसे-जैसे AI सिर्फ एक फीचर नहीं बल्कि आधारभूत तकनीक बनता जा रहा है, उसने software·services·semiconductors को फिर से बनाने और AI को भौतिक दुनिया तक विस्तार देने वाले 15 startup आइडिया प्रकाशित किए हैं
• यह सूची YC के निवेश का पूरा दायरा नहीं है, लेकिन अगर आप नीचे दिए गए किसी आइडिया में पहले से रुचि रखते थे, तो इसे इस अतिरिक्त भरोसे की तरह देखा जा सकता है कि YC भी ऐसा ही सोचता है

AI-आधारित कम-कीटनाशक कृषि

• आधुनिक कृषि रसायनों पर निर्भर है, लेकिन कीटनाशक अवशेष भोजन, जल गुणवत्ता और मिट्टी में फैल रहे हैं, और glyphosate के दीर्घकालिक स्वास्थ्य जोखिमों को लेकर चिंता बढ़ रही है
• खरपतवार और कीट मौजूदा रसायनों के अनुरूप ढलते जा रहे हैं, जिससे उनका असर घट रहा है; किसान अधिक रसायन इस्तेमाल करते हैं, लेकिन लागत बढ़ती है और मुनाफा घटता है, जिससे एक दुष्चक्र बनता है
• AI अब अलग-अलग खरपतवार और कीटों की रीयल-टाइम पहचान कर सकता है, और sensor·camera की लागत घटने से robotics पूरे खेत के बजाय अलग-अलग पौधों के स्तर पर सटीक उपचार कर सकती है
• सूक्ष्मजीव, peptides, और RNA-आधारित solutions इस स्तर तक पहुँच रहे हैं कि वे synthetic chemicals की पूरी श्रेणी को बदल सकें; पौधों को खुद की रक्षा करने और खरपतवार से प्रतिस्पर्धा करने के लिए engineer भी किया जा सकता है
• कीटनाशक उपयोग को 90% घटाते हुए अधिक भोजन उगाने वाली कंपनी एक पीढ़ी को परिभाषित करने वाली कंपनी बन सकती है

AI-native service कंपनियाँ

• AI models engineering से आगे बढ़कर जटिल काम करने लायक तेज़ी से विकसित हो रहे हैं; services के SaaS में और फिर AI copilot में विकसित होने का एक प्रवाह रहा है
• 2023~2025 के दौरान ज़्यादातर startups ने इंसानी काम में मदद करने वाले tools बनाए, लेकिन अगला चरण ऐसा AI-native business है जो software नहीं बल्कि service खुद बेचता है
• services पर कुल खर्च software खर्च से कई गुना बड़ा है, और बहुत-सी services पहले से outsourced हैं, इसलिए उन्हें AI-native products से बदलना आसान है
• विशेष रुचि के क्षेत्र: insurance brokerage, accounting·tax·audit, compliance, medical administration

AI personalized healthcare

• Claude Code जैसे agent harness का उपयोग करके diagnostic tests, genomic scans, EHR data, और wearable जानकारी का विश्लेषण कर उपयोगकर्ता-विशिष्ट health suggestions दी जा सकती हैं
• genomic sequencing की लागत Moore's Law से भी तेज़ दर से गिर रही है, और विभिन्न नए diagnostic tools स्वास्थ्य संकेतों की शुरुआती पहचान को संभव बना रहे हैं
• n-of-1 gene therapy बनाने की लागत तेज़ी से गिर रही है, और mRNA जैसे delivery vectors के जरिए personalized medicines को design और deliver करना संभव है; FDA भी ऐसी प्रक्रियाओं के प्रति अधिक खुलापन दिखा रहा है
• प्रचुर data और intelligence से रोगियों के disease risk assessment की सटीकता बेहतर होने और गंभीर बीमारियों के उपचार की पहुँच लोकतांत्रिक होने की संभावना है

Company Brain (कंपनी ब्रेन)

• AI automation की सबसे बड़ी बाधा अब model performance नहीं बल्कि domain knowledge है; हर कंपनी का मुख्य know-how email·Slack·support tickets·databases आदि में बिखरा हुआ है
• ज़रूरत सिर्फ search या document chatbot की नहीं, बल्कि refund कैसे process किए जाते हैं, pricing exceptions कैसे तय होती हैं, incident response कैसे होती है—इस तरह कंपनी कैसे चलती है उसका जीवंत मानचित्र चाहिए
• बिखरे स्रोतों से ज्ञान निकालकर, उसे संरचित कर, और ताज़ा बनाए रखकर AI द्वारा चलाए जा सकने वाले skill files में बदलने वाले नए primitive components की ज़रूरत है
• Company Brain कच्चे enterprise data और भरोसेमंद AI automation के बीच गायब layer की तरह काम करता है, और हर कंपनी के लिए ज़रूरी infrastructure है

Counter-Swarm Defense

• सस्ते ईरानी drone swarms द्वारा AWS data center पर हमले का उल्लेख करते हुए, हज़ारों समन्वित drones के swarm के खिलाफ रक्षा की तैयारी न होने की बात कही गई है
• एक Patriot missile की कीमत 30 लाख डॉलर और एक FPV drone की कीमत 500 डॉलर होने से लागत का लाभ पूरी तरह हमलावर के पक्ष में है
• मौजूदा counter-drone defense systems radar·camera·jammer·interceptor·binoculars इस्तेमाल करने वाले कर्मियों की भीड़भाड़ वाली संरचना हैं, जो आपस में जुड़े नहीं हैं
• ज़रूरी तकनीकें: एक ही platform से 50 से अधिक drones को निष्क्रिय करने वाले high-volume interceptors, सभी sensors और defense tools को रीयल-टाइम में जोड़ने वाला software, और rotor को दूषित करने वाले aerosols या swarm को उलझाने वाले streamers जैसे non-kinetic defenses
• drone defense अब weapons operation से ज़्यादा real-time distributed systems operation जैसा बनता जा रहा है, और जीतने वाली कंपनी Raytheon से ज़्यादा Cloudflare जैसी होगी

Dynamic software interfaces

• मौजूदा software सभी उपयोगकर्ताओं को एक जैसा interface देता है; Netflix की personalization भी layout वही रखती है और केवल images बदलती है
• enterprise software में ही अब तक forward deployed engineers ग्राहक-दर-ग्राहक customization करते थे, लेकिन coding agents अब इसे व्यक्तिगत उपयोगकर्ता तक ला सकते हैं
• कोई email client एक उपयोगकर्ता को task list और किसी छात्र को event calendar की तरह दिख सकता है—अर्थात उपयोगकर्ता interface को बहुत गहराई से customize कर सकेगा
• भविष्य में software कंपनियाँ shared primitives वितरित करेंगी और उपयोगकर्ता अंतिम interface बदलेंगे; इसके लिए पूरे software delivery stack पर फिर से विचार करना होगा
  • जैसे क्या source code इस तरह deploy किया जाए कि user coding agents उसे access कर सकें, या केवल frontend बदला जा सके या middleware तक बदला जा सके—ऐसे सवाल मौजूद हैं

Space electronics

• SpaceX और Stoke Space के reusable rockets की वजह से अंतरिक्ष में चीजें भेजने की क्षमता में बहुत बड़ा इज़ाफ़ा होने वाला है
• खासकर अंतरिक्ष में inference chips के लिए एक विशाल बाज़ार है, जहाँ mass·heat·radiation के लिए हल्के-फुल्के optimization वाले chips चाहिए
• SpaceX या NVIDIA में chip design का अनुभव रखने वाले लोगों को लक्षित किया गया है

Hardware supply chain

• Shenzhen में design से लेकर नए physical part के निर्माण तक एक दिन लगता है, जबकि अमेरिका में यही प्रक्रिया कई हफ्ते लेती है
• चीन के आगे होने का कारण है घना supplier network, तेज़ turnaround, और design तथा production के बीच करीबी coordination
• Hlabs(W26) actuator production और Prototyping.io(P26) कुछ दिनों में mechanical parts conversion जैसे क्षेत्रों में कुछ startups आंशिक निर्माण कर रहे हैं, लेकिन पूरा stack अब भी नहीं है
• ऐसे startups में रुचि है जो parts को बेहद तेज़ी से बना सकें, hardware iteration को तेज़ करें, और design·manufacturing·logistics को कसकर integrate करें

Space industrial capability

• चाँद और अंतरिक्ष में industrial capability development, खासकर electrolysis के जरिए silicon·aluminum·iron·titanium जैसे raw materials निकालने में रुचि है
• molten regolith से जटिल संरचनाओं की 3D printing करने वाली तकनीक भी रुचि का क्षेत्र है; चंद्रमा पर support structures की ज़रूरत न होने से यह पृथ्वी से ज़्यादा कुशल हो सकता है

Agent workflow के लिए inference chips

• ज़्यादातर AI chips "prompt input→response output" शैली के inference के लिए design किए गए हैं, लेकिन agents tool calls, branching, backtracking, और दर्जनों चरणों तक context बनाए रखने वाले loop structure में काम करते हैं
• मौजूदा GPUs ऐसे workload में peak utilization के सिर्फ 30~40% तक पहुँचते हैं, क्योंकि वे memory-bound model calls, I/O-bound tool usage, और CPU-bound orchestration के बीच burst pattern में घूमते रहते हैं
• NVIDIA ने Groq को 20 billion dollar में acquire किया और Google ने inference-only TPU v7 बनाया, लेकिन खुद agent loops के लिए design—जैसे fast context switching, native speculative decoding, और execution graph भर में KV cache बनाए रखने वाली memory—अब भी मौजूद नहीं है
• Groq की मुख्य insight chip नहीं बल्कि chip को चलाने वाला compiler था; यह एक दुर्लभ समय है जब chip architecture और agent execution दोनों को समझने वाले लोगों की ज़रूरत है

SaaS challengers

• AI coding के कारण SaaS के अंत की भविष्यवाणियाँ फैल गईं और investors ने software market cap से trillions of dollars घटा दिए, लेकिन startups के लिए यह 10 साल का सबसे बड़ा मौका है
• AI ने software production cost को 10~100 गुना तक घटा दिया, जिससे दशकों में लाखों lines of code से बने legacy SaaS के moat कमज़ोर पड़ गए
• attack spectrum: मौजूदा products की clone बनाकर 1/10 कीमत पर बेचना, AI-native तरीके से workflow को जड़ से redesign करना, 10 SaaS point solutions को एक suite में bundle करना, और $50,000/seat products के open source alternatives बनाकर service·hosting से कमाई करना
• project management tools जैसे आसान targets नहीं, बल्कि chip design software, ERP, industrial control systems, supply chain management जैसे दशकों से अभेद्य रहे 10 million-line codebases को निशाना बनाने की सिफारिश है
• पिछली पीढ़ी की महान software कंपनियाँ on-premise को cloud से बदलकर बनीं; अगली पीढ़ी legacy SaaS को AI-native software से बदलकर बनेगी

Agents के लिए software

• इंटरनेट के अगले 1 trillion users इंसान नहीं बल्कि AI agents होंगे, लेकिन आज के agents button-click आधारित मानव software पर धीमे और अस्थिर तरीके से चलते हैं
• agents को forms·buttons·dashboards जैसे visual interfaces नहीं बल्कि API, MCP, CLI जैसे machine-readable interfaces चाहिए
• agents को नए tools खोजने, sign up करने, और तुरंत programmatically इस्तेमाल करने के लिए बहुत सख्त documentation चाहिए; उन्हें बिना human intervention के काम करना होगा
• मौजूदा software की हर बड़ी category को agents के लिए फिर से बनाना होगा; यह उन incumbents से नहीं आएगा जो agent support जोड़ें, बल्कि उन startups से आएगा जो agents को first-class citizen मानकर design करें

बड़े उद्यमों को बेचने की चाह रखने वाले startups

• पहले startup का startup को बेचना ही मानक था, लेकिन AI के आने के बाद अब Fortune 100 स्तर के विशाल उद्यमों तक पहुँचना संभव है
• AI ने तीन बाधाएँ बदली हैं: बड़े उद्यमों के निर्णयकर्ता AI से मुख्य समस्याएँ सुलझा सकने वाली टीमों को सक्रिय रूप से खोज रहे हैं, छोटी टीमें कुछ महीनों में enterprise-grade sophisticated product बना सकती हैं, और बड़े उद्यमों के नेता अनुकूलन की ज़रूरत खुद समझ रहे हैं
• हाल के 3 वर्षों में YC कंपनियों ने batch के दौरान या पहले ही वर्ष में million-dollar contracts किए हैं, और ऐसे मामले आम हैं जहाँ पहला ग्राहक दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों में से एक होता है
• 3 साल stealth mode में रहकर मौजूदा products के feature parity तक पहुँचने का दौर खत्म हो चुका है; अब 2~3 लोगों की टीम incorporation से पहले ही Fortune 10 द्वारा उपयोग किए जाने लायक product लॉन्च कर सकती है

Semiconductor supply chain 2.0

• एक cutting-edge AI chip लगभग 1,400 process steps से गुजरती है, 12 से अधिक देशों से होकर बनती है, और इसे बनाने में 5 महीने लगते हैं—फिर भी यह supply chain spreadsheet·SAP·phone calls से managed है
• 2021 में 300 डॉलर की chip की कमी ने 50,000 डॉलर की कारों को रोक दिया, जिससे 210 billion dollar मूल्य के वाहन बन ही नहीं सके; कंपनियाँ केवल अपने direct suppliers को जानती हैं और tier-2, tier-3 पर visibility लगभग शून्य है
• TSMC की advanced packaging अभी AI compute का सबसे बड़ा bottleneck है, NVIDIA ने इसका 60% से अधिक secure कर लिया है, HBM memory 2026 तक booked है, और export controls हर quarter बदलते हैं
• CHIPS Act के कारण Arizona·Texas·Ohio·New York में नए अमेरिकी fabs बन रहे हैं, लेकिन हर fab को लगभग शून्य से supply chain बनानी होगी
• real-time allocation tracking, multi-tier risk monitoring, export compliance जैसी अपेक्षित tooling लगभग मौजूद ही नहीं है; wafer allocation और packaging constraints की गहरी समझ चाहिए, इसलिए यह SAP feature नहीं बल्कि startup opportunity है

Enterprise AI operating system

• सर्वश्रेष्ठ AI-native कंपनियाँ हर meeting record करती हैं, हर ticket track करती हैं, और हर customer interaction capture करती हैं ताकि पूरी कंपनी queryable बन सके
• इससे कंपनी open loop (निर्णय के बाद कई हफ्तों में नतीजा देखना) से closed loop (system द्वारा वर्तमान स्थिति की निगरानी, तुलना और समायोजन) में बदल सकती है
• जिन टीमों ने इसे लागू किया है, उन्होंने sprint time आधा कर दिया और release output को दोगुना कर लिया
• आज इसे बनाने के लिए Slack·Linear·GitHub·Notion·call recordings आदि को custom glue code से जोड़ने वाला थकाऊ integration work करना पड़ता है
• ऐसा product मौजूद नहीं है जो सारे context को एक single intelligence layer में जोड़कर यह flag करे कि engineering गलत चीज़ बना रही है, या agents के चलाने लायक specs तैयार करे; यानी कंपनी के output को self-improving loop में बदलने वाली connecting layer बनाने का अवसर है

[xguru]

यह हर तिमाही में आता है।
यकीनन YC's Requests for Startups - Summer 2025 के समय भी AI काफी था,
लेकिन इस साल आते-आते ऐसा लगता है कि AI का उपयोग verticals और enterprise की तरफ़ और ज़्यादा करीब आ गया है।