YC के Requests for Startups - 2026 की गर्मियां

• Y Combinator उन आइडियाज़ को इकट्ठा करता रहा है जिन्हें वह चाहता है कि फाउंडर्स अधिक आज़माएं, और इन्हें Request for Startups(RFS) शीर्षक से साझा करता रहा है
• जैसे-जैसे AI एक साधारण फीचर नहीं बल्कि आधारभूत तकनीक के रूप में स्थापित हो रहा है, उसने software·services·semiconductors को फिर से बनाने और AI को भौतिक दुनिया तक विस्तारित करने वाले 15 startup आइडियाज़ प्रकाशित किए हैं
• यह सूची YC के निवेश का पूरा दायरा नहीं है, लेकिन अगर नीचे दिए गए आइडियाज़ में आपकी पहले से रुचि थी, तो इसे इस अतिरिक्त भरोसे के रूप में लिया 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 प्रभाव घट रहा है, और किसान अधिक दवा इस्तेमाल करते हैं लेकिन लागत बढ़ती है और मुनाफ़ा गिरता है — एक दुष्चक्र
• AI अब अलग-अलग खरपतवार और कीटों की real-time पहचान कर सकता है, sensor·camera की लागत घट रही है, और robotics पूरे खेत की बजाय अलग-अलग पौधों के स्तर पर precision treatment संभव बना रही है
• microbes, peptides, और RNA-आधारित solutions इस स्तर तक पहुंच गए हैं कि वे synthetic chemicals की पूरी categories को बदल सकते हैं, और पौधों को खुद की रक्षा करने तथा खरपतवार से प्रतिस्पर्धा करने के लिए engineer किया जा सकता है
• जो कंपनियां 90% कम कीटनाशक इस्तेमाल करके भी अधिक भोजन उगा सकें, वे पीढ़ी-निर्धारक कंपनियां बन सकती हैं

AI-native service कंपनियां

• AI models engineering से आगे बढ़कर जटिल काम करने लायक तेज़ी से विकसित हो रहे हैं, और services के SaaS, फिर AI copilot में विकसित होने की धारा देखी गई है
• 2023~2025 के अधिकांश startups ने लोगों के काम में मदद करने वाले tools बनाए, लेकिन अगला चरण software नहीं बल्कि service को ही बेचना वाली AI-native कंपनियां हैं
• 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 अपेक्षाकृत आसान है
• विशेष रुचि के क्षेत्र: insurance brokerage, accounting·tax·audit, compliance, healthcare administration

AI व्यक्तिगत चिकित्सा

• Claude Code जैसे agent harness का उपयोग कर diagnostic tests, genome scans, EHR data, और wearables की जानकारी का विश्लेषण करके user-specific health suggestions दिए जा सकते हैं
• genomic sequencing की लागत Moore's Law से भी तेज़ गति से गिर रही है, और कई नए diagnostic tools health signals की शुरुआती पहचान संभव बना रहे हैं
• n-of-1 gene therapies बनाने की लागत तेज़ी से गिर रही है, और mRNA जैसे delivery vectors के माध्यम से customized medicines को design और deliver किया जा सकता है, FDA भी ऐसी प्रक्रियाओं के प्रति अधिक खुलापन दिखा रहा है
• प्रचुर data और intelligence से मरीजों के disease risk assessment की accuracy बढ़ाने और गंभीर बीमारियों के उपचार तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण होने की संभावना है

Company Brain (कंपनी ब्रेन)

• AI automation की सबसे बड़ी बाधा अब model performance नहीं बल्कि domain knowledge है, क्योंकि हर कंपनी का मुख्य know-how email·Slack·support tickets·databases आदि में बिखरा हुआ है
• ज़रूरत साधारण search या document chatbot की नहीं, बल्कि refund कैसे process करना है, pricing exceptions कैसे तय करनी हैं, incident response कैसे करना है — इस तरह की कंपनी के काम करने के तरीके की जीवित map की है
• बिखरे हुए sources से knowledge निकालकर, उसे structure देकर और up-to-date रखते हुए 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 missing layer की तरह काम करता है, और यह हर कंपनी के लिए ज़रूरी infrastructure है

Counter-Swarm Defense

• सस्ते Iranian drone swarms द्वारा AWS data center पर हमले के एक मामले का उल्लेख किया गया, और हज़ारों coordinated drones के swarm के खिलाफ रक्षा की तैयारी न होने की बात कही गई
• एक Patriot missile की कीमत 3 million dollar और एक FPV drone की कीमत 500 dollar होने से cost advantage पूरी तरह attacker के पक्ष में है
• मौजूदा counter-drone defense systems radar·camera·jammer·interceptor·binoculars इस्तेमाल करने वाले कर्मियों के बीच बिना आपसी जुड़ाव के चलने वाली भीड़भाड़ वाली संरचना हैं
• ज़रूरी तकनीकें: एक ही platform से 50 से अधिक units को निष्क्रिय करने वाले high-volume interceptors, सभी sensors और defense means को real-time में जोड़ने वाला software, और rotors को दूषित करने वाले aerosol या swarms को उलझाने वाले streamers जैसे non-kinetic defense means
• drone defense अब weapons operation से अधिक real-time distributed systems operation जैसा होता जा रहा है, और जीतने वाली कंपनी Raytheon से ज़्यादा Cloudflare जैसी हो सकती है

Dynamic software interfaces

• पारंपरिक software हर user को एक जैसा interface देता है; Netflix का personalization भी layout वही रखता है और सिर्फ images बदलता है
• enterprise software में ही अब तक forward deployed engineers ग्राहक-विशिष्ट customization करते थे, लेकिन coding agents अब इसे व्यक्तिगत users तक ला सकते हैं
• एक email client किसी एक user को task list की तरह और किसी student को event calendar की तरह दिख सकता है — यानी users interface को बहुत गहराई से customize कर सकते हैं
• software कंपनियों द्वारा shared primitives deploy करने और users द्वारा final interface बदलने वाले भविष्य के लिए पूरे software delivery stack पर पुनर्विचार की ज़रूरत है
  • सवाल मौजूद हैं, जैसे user coding agents की पहुंच के लिए source code deploy किया जाए या नहीं, क्या सिर्फ frontend बदला जा सकता है या middleware भी

Space electronics

• SpaceX और Stoke Space के reusable rockets के कारण अंतरिक्ष में सामान भेजने की क्षमता में बड़े पैमाने पर वृद्धि होने वाली है
• खासकर अंतरिक्ष में inference chips के लिए एक बड़ा market है, जहां mass·heat·radiation के लिए हल्के-फुल्के optimized chips की ज़रूरत होगी
• SpaceX या NVIDIA में chip design का अनुभव रखने वालों के लिए

Hardware supply chain

• Shenzhen में design से लेकर नए physical parts बनाने तक सिर्फ एक दिन लगता है, जबकि अमेरिका में उसी प्रक्रिया में कई हफ्ते लगते हैं
• चीन की बढ़त का कारण है suppliers का घना network, तेज़ turnaround, और design तथा production के बीच करीबी coordination
• Hlabs(W26) actuator manufacturing कर रहा है, Prototyping.io(P26) कुछ ही दिनों में mechanical parts turnaround दे रहा है; कुछ startups आंशिक निर्माण कर रहे हैं, लेकिन पूरा stack अभी भी गायब है
• ऐसे startups में रुचि है जो parts को नाटकीय रूप से तेज़ी से बना सकें, hardware iteration को तेज़ कर सकें, और design·manufacturing·logistics को करीबी रूप से एकीकृत कर सकें

Space industrial capability

• चांद और अंतरिक्ष में industrial capability विकसित करने, खासकर electrolysis के माध्यम से silicon·aluminum·iron·titanium जैसे raw materials निकालने में रुचि है
• molten regolith से जटिल संरचनाओं की 3D printing करने वाली technology, जो चांद पर support structures की आवश्यकता न होने से पृथ्वी की तुलना में अधिक efficient हो सकती है

Agent workflow के लिए inference chips

• अधिकांश AI chips "prompt input→response output" शैली की 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 workloads में peak utilization 30~40% तक ही पहुंचते हैं, क्योंकि वे memory-bound model calls, I/O-bound tool usage, और CPU-bound orchestration के बीच burst patterns में घूमते रहते हैं
• NVIDIA ने Groq को 20 billion dollar में अधिग्रहित किया, और Google ने inference-only TPU v7 बनाया, लेकिन agent loops के लिए खुद का design — जैसे तेज़ context switching, native speculative decoding, और execution graph के पूरे हिस्से में KV cache को बनाए रखने वाली memory — अभी भी मौजूद नहीं है
• Groq की मुख्य insight chip नहीं बल्कि उसे चलाने वाला compiler था, और यह ऐसा दुर्लभ समय है जब chip architecture और agent execution दोनों को समझने वाले लोगों की ज़रूरत है

SaaS challenger

• AI coding के कारण SaaS के अंत की चर्चाएं फैल गईं और investors ने software market cap से trillions of dollars मिटा दिए, लेकिन startups के लिए यह पिछले 10 साल की सबसे बड़ी opportunity हो सकती है
• AI software उत्पादन लागत को 10~100 गुना तक घटा रहा है, जिससे दशकों में millions of lines of code से बने legacy SaaS moats खत्म हो रहे हैं
• attack spectrum: मौजूदा product का clone बनाकर 1/10 कीमत पर बेचना, AI-native के रूप में workflow का मूलभूत redesign, 10 SaaS point solutions को एक suite में bundle करना, या $50k/seat products के open source alternatives बनाकर service·hosting से monetize करना
• project management tools जैसे आसान targets की बजाय chip design software·ERP·industrial control systems·supply chain management जैसे दशकों से अभेद्य रहे 10-million-line codebases को निशाना बनाने की सिफारिश
• पिछली पीढ़ी की महान software कंपनियां on-premise को cloud से बदलते हुए बनीं; अगली पीढ़ी legacy SaaS को AI-native software से बदलते हुए बनेगी

Agents के लिए software

• इंटरनेट के अगले 1 trillion users इंसान नहीं बल्कि AI agents हैं, और आज के agents button-click आधारित human software के ऊपर धीमे और अस्थिर तरीके से चलते हैं
• agents को forms·buttons·dashboards जैसे visual interfaces की जगह API, MCP, CLI जैसे machine-readable interfaces चाहिए
• अगर agents को नए tools discover करने, sign up करने और तुरंत programmatically इस्तेमाल करने देना है, तो बेहद सख्त documentation अनिवार्य है, और सब कुछ human intervention के बिना चलना चाहिए
• मौजूदा software की हर प्रमुख category को agents के लिए फिर से बनाना होगा; यह मौजूदा कंपनियों द्वारा agent support जोड़ने से नहीं, बल्कि agents को first-class citizen मानकर design करने वाले startups से आएगा

ऐसे startups जो बड़ी कंपनियों को बेचना चाहते हैं

• पहले सामान्य सलाह यह थी कि startups को startups को बेचना चाहिए, लेकिन AI के बाद Fortune 100 स्तर की विशाल कंपनियों तक पहुंचना भी संभव हो गया है
• AI ने तीन बाधाएं बदल दी हैं: बड़ी कंपनियों के decision-makers AI के जरिए core problems हल करने वाली teams को सक्रिय रूप से खोज रहे हैं, छोटी teams कुछ महीनों में enterprise-grade sophisticated products बना सकती हैं, और enterprise leaders अनुकूलन की ज़रूरत को खुद समझ रहे हैं
• पिछले 3 वर्षों में YC कंपनियों ने batch के दौरान या पहले ही साल में multi-million-dollar contracts साइन किए हैं, और ऐसा भी आम है कि पहला ग्राहक दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों में से एक हो
• 3 साल तक stealth mode में रहकर मौजूदा products के feature parity तक पहुंचने का दौर खत्म हो गया है; अब 2~3 लोगों की team incorporation से पहले ही Fortune 10 द्वारा इस्तेमाल किए जाने योग्य 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 उसे तैयार होने में 5 महीने लगते हैं, फिर भी यह supply chain spreadsheet·SAP·phone calls से चलाई जाती है
• 2021 में 300 dollar की chip की कमी ने 50,000 dollar की कारों को रोक दिया, जिससे 210 billion dollar के वाहन उत्पादन पर असर पड़ा; कंपनियों को सिर्फ अपने direct suppliers का पता होता है, tier-2 और tier-3 पर visibility शून्य होती है
• TSMC की advanced packaging आज AI compute की सबसे बड़ी bottleneck है, जिसमें NVIDIA ने 60% से अधिक capacity secure कर ली है; HBM memory 2026 तक booked है, और export controls हर quarter बदलते हैं
• CHIPS Act के तहत Arizona·Texas·Ohio·New York में नए अमेरिकी fabs बन रहे हैं, लेकिन हर fab को लगभग शून्य से अपनी supply chain बनानी पड़ रही है
• 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 की ज़रूरत के कारण यह SAP के भीतर का feature नहीं बल्कि startup opportunity है

Enterprise AI operating system

• बेहतरीन AI-native कंपनियां हर meeting record करती हैं, हर ticket track करती हैं, और हर customer interaction capture करके पूरी कंपनी को queryable बना देती हैं
• इससे कंपनियां open loop (निर्णय लेने के हफ्तों बाद परिणाम देखना) से closed loop (system का मौजूदा स्थिति को monitor, compare, और adjust करना) में जा सकती हैं
• इसे अपनाने वाली teams ने sprint time आधा कर दिया और shipments/output दोगुना कर लिया
• अभी इसे बनाने के लिए Slack·Linear·GitHub·Notion·call recordings को custom glue code से जोड़ने वाला थकाऊ integration work करना पड़ता है
• ऐसा product गायब है जो सारे context को एक single intelligence layer से जोड़े, engineering के गलत चीज़ बना रही होने पर flag करे, या agents के लिए executable specs generate करे; कंपनी के output को self-improving loop में बदलने वाली connecting layer बनाने का मौका है

[choam2426]

लगता है फिल्मों या गेम्स में ही दिखने वाली swarm defense को हम हकीकत में देखने का दिन भी आ जाएगा।

[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।