Requests for Startups dari YC - Spring 2025

xguru · 2025-02-04T10:21:01+09:00

Y Combinator telah lama mengumpulkan ide-ide yang mereka harap lebih banyak dicoba orang, lalu membagikannya dalam bentuk Request for Startups (RFS) Ide yang tidak ada dalam daftar ini pun tetap sangat layak, dan bila ada ide dalam daftar ini yang memang sudah menarik minat pendiri, hal itu bisa menjadi motivasi karena menunjukkan bahwa YC sejalan dan mendukungnya Ide-ide yang tercantum di sini bukanlah seluruh area yang didanai YC, jadi jika ada ide yang benar-benar ingin Anda kerjakan, jangan ragu untuk mendaftar Spring 2025 Introduction Kemajuan AI yang sangat pesat belakangan ini telah membuka banyak peluang startup baru Dengan kemampuan seperti Operator dan Computer Use, AI kini dapat memanfaatkan komputer dan web secara langsung, sehingga bisa diterapkan ke jauh lebih banyak bidang dibanding sebelumnya Munculnya model seperti OpenAI o1/o3 dan Deepseek R1 telah melahirkan kasus-kasus di mana AI melampaui manusia, sehingga infrastruktur komputasi yang mendukungnya juga menjadi penting A Secure AI App Store Menginginkan bentuk baru AI app store dan lapisan OS yang dipasang di perangkat pengguna Fitur utama Privasi: mencegah akses ke kalender, file, riwayat penelusuran, dan sebagainya tanpa izin pengguna Memori bersama: tindakan masa lalu, preferensi, dan konteks pengguna dikelola secara konsisten di level OS Ulasan/kurasi aplikasi: diperlukan sistem verifikasi awal agar hanya aplikasi AI yang tepercaya yang diperkenalkan Dukungan pengembang: menyediakan API yang dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi AI secara sederhana, misalnya kontrol komputer, manajemen versi LLaMA, kontrol hak akses, dan lain-lain Fitur pembayaran: mendukung pembayaran aplikasi berbayar atau biaya penggunaan layanan Mereka menilai startup juga punya peluang besar untuk memimpin inovasi, bukan hanya perusahaan big tech Datacenters Karena permintaan infrastruktur AI meningkat, jumlah data center perlu bertambah cepat, tetapi saat ini kecepatan pembangunan dan biayanya menjadi masalah Inovasi dibutuhkan di berbagai aspek seperti infrastruktur listrik, pendinginan, pengadaan material, dan manajemen proyek Mereka membayangkan pusat “lights out” yang memungkinkan operasi robot 24 jam melalui otomatisasi perangkat lunak dari tahap perencanaan pembangunan hingga pemeliharaan Mereka berharap startup masuk ke bidang ini dan menghadirkan solusi baru, dan YC ingin mendukungnya secara aktif Compliance and Audit Sekitar 1% dari seluruh pekerja di AS dan Eropa menangani pekerjaan terkait kepatuhan atau audit Dengan meluasnya regulasi (GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG, dan lain-lain), beban kerja kepatuhan terus bertambah Dengan memanfaatkan LLM (large language model), dokumen dalam jumlah besar bisa dianalisis dengan cepat dan isu dapat ditemukan Hal ini memungkinkan “audit real-time” terhadap seluruh data, bukan sekadar pemeriksaan sampel Ke depannya, banyak pekerjaan kepatuhan diperkirakan akan terotomatisasi DocuSign 2.0 Platform tanda tangan elektronik (DocuSign dan lainnya) memang menyederhanakan proses dokumen yang rumit, tetapi hal-hal berikut masih sulit membuat template dokumen mencegah input informasi yang berulang memperbaiki kesalahan dokumen menjelaskan istilah yang rumit integrasi dengan perangkat lunak lain Dengan basis AI, kini dimungkinkan pembuatan dokumen otomatis, antarmuka suara, pembuatan dokumen yang disesuaikan dengan situasi, dan sebagainya Mereka mencari startup yang akan merancang ulang solusi “penandatanganan dokumen” ini secara mendasar Browser & Computer Automation Karena AI kini dapat menggunakan web browser dan aplikasi desktop, pada praktiknya hampir semua situs dan aplikasi berubah menjadi semacam “API” Akibatnya, banyak layanan bisa muncul untuk mengotomatisasi semua pekerjaan (workflow) di komputer Ada juga tool open source yang menjanjikan, dan mereka berharap startup memanfaatkannya secara aktif AI Personal Staff for Everyone Layanan “tenaga ahli pribadi” (rumah tangga, pajak, hukum, manajemen aset, dan sebagainya) yang dulu hanya dinikmati segelintir orang kaya kini bisa didemokratisasi lewat perangkat lunak Ada contoh layanan seperti pengelompokan foto dan sopir pribadi yang dulu hanya dipakai kalangan berpenghasilan tinggi, tetapi sekarang dapat digunakan siapa saja lewat aplikasi atau AI Beragam peran seperti konsultan pajak, pengacara, pelatih, dan guru dapat digantikan atau didukung oleh AI Mereka menginginkan startup AI yang berperan sebagai asisten atau pendamping pribadi The Future of Software Engineering Sudah banyak AI yang mampu menulis kode yang sangat baik Di masa depan, software engineer tetap akan dibutuhkan, tetapi alih-alih menulis kode secara langsung, kemungkinan besar mereka akan membuat produk dengan mengarahkan banyak agen AI Berbagai pekerjaan seperti QA, deployment, keamanan, dukungan multibahasa, dan operasi juga akan banyak ditangani AI Dibutuhkan tool agar “insinyur di organisasi kecil dapat mengelola banyak agen AI secara efisien untuk membangun perangkat lunak skala besar” AI Commercial Open Source Software (AICOSS) Pola startup yang mendukung ekosistem open source secara komersial telah sukses di masa lalu juga (Linux-RedHat, Git-Github, dan lain-lain) Peluang besar ada pada layanan yang membantu perusahaan benar-benar mengadopsi dan mengoperasikan AI open source Berbagai proyek seperti DeepSeek terus bermunculan, dan ini memungkinkan model bisnis berupa solusi enterprise atau konsultasi dengan memanfaatkannya Mereka menantikan startup yang menargetkan dukungan B2B berbasis AI open source AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code Pengembangan hardware AI kadang melambat karena keterbatasan perangkat lunak Seperti dominasi Nvidia melalui CUDA, ada kasus di mana performa custom silicon atau AMD dinilai lebih rendah dari semestinya karena kurangnya optimasi perangkat lunak Dengan memanfaatkan model penalaran seperti Deepseek R1 dan OpenAI o1/o3 untuk menghasilkan kode optimasi hardware tingkat tinggi secara otomatis, peluang baru bisa terbuka Ada peluang untuk mengurangi ketergantungan antar berbagai platform hardware dan membentuk ulang ekosistem secara keseluruhan B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents Sebagian besar traffic internet saat ini sudah berasal dari program non-manusia (scraper, skrip otomatisasi, dan sebagainya) Ketika agen AI mulai digunakan secara luas, akan datang era di mana layanan web harus disediakan secara langsung bukan hanya untuk manusia, tetapi juga untuk agen AI Contoh: API pembayaran khusus agen, pembelian kredit penggunaan hosting, dukungan penandatanganan kontrak antar agen, dan sebagainya Startup yang secara khusus mengembangkan perangkat lunak “dengan agen AI sebagai pelanggan” juga menjanjikan Vertical AI Agents Dulu B2B SaaS tumbuh cepat berkat perkembangan web app interaktif, dan ke depan “vertical AI agent” yang mengotomatisasi masalah di domain tertentu diperkirakan akan tumbuh pesat Sudah ada berbagai contoh seperti AI untuk akuntansi pajak, penagihan medis, konsultasi telepon, dan kepatuhan Untuk benar-benar menyelesaikan masalah domain nyata, dibutuhkan struktur agen yang mendalam, integrasi dengan sistem legacy yang ada, dan pengetahuan domain Jika mampu mencapai performa setara manusia, pertumbuhannya diperkirakan akan sangat cepat, dan masih banyak bidang dengan potensi besar Startup Founders with Systems Programming Expertise Seperti terlihat pada paper DeepSeek dan lainnya, kemampuan teknis tingkat rendah untuk memaksimalkan sumber daya hardware makin penting Seperti pendiri Google atau John Carmack, kemampuan memahami seluruh software stack telah memberi dampak besar pada inovasi Keuletan untuk menaklukkan keterbatasan sumber daya dan mengejar optimasi dapat menjadi daya saing kuat bagi startup YC secara aktif mencari pendiri yang memiliki keahlian pemrograman sistem tingkat rendah seperti ini Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute Di masa lalu, banyak sumber daya komputasi dicurahkan untuk pre-training model besar, tetapi kini proses inference juga menuntut sumber daya yang besar Karena meningkatnya aplikasi AI yang sering memanggil model penalaran kompleks, biaya infrastruktur bisa melonjak tajam Dibutuhkan infrastruktur inference dengan pendekatan baru, optimasi workload GPU, solusi penghematan biaya, dan sebagainya Diperkirakan akan muncul peluang besar di bidang yang tidak terlalu mencolok tetapi esensial, seperti “optimasi infrastruktur”

(ycombinator.com)

13 poin oleh xguru 2025-02-04 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp

Y Combinator telah lama mengumpulkan ide-ide yang mereka harap lebih banyak dicoba orang, lalu membagikannya dalam bentuk Request for Startups (RFS)
Ide yang tidak ada dalam daftar ini pun tetap sangat layak, dan bila ada ide dalam daftar ini yang memang sudah menarik minat pendiri, hal itu bisa menjadi motivasi karena menunjukkan bahwa YC sejalan dan mendukungnya
Ide-ide yang tercantum di sini bukanlah seluruh area yang didanai YC, jadi jika ada ide yang benar-benar ingin Anda kerjakan, jangan ragu untuk mendaftar

Spring 2025

Introduction

Kemajuan AI yang sangat pesat belakangan ini telah membuka banyak peluang startup baru
Dengan kemampuan seperti Operator dan Computer Use, AI kini dapat memanfaatkan komputer dan web secara langsung, sehingga bisa diterapkan ke jauh lebih banyak bidang dibanding sebelumnya
Munculnya model seperti OpenAI o1/o3 dan Deepseek R1 telah melahirkan kasus-kasus di mana AI melampaui manusia, sehingga infrastruktur komputasi yang mendukungnya juga menjadi penting

A Secure AI App Store

Menginginkan bentuk baru AI app store dan lapisan OS yang dipasang di perangkat pengguna
Fitur utama
- Privasi: mencegah akses ke kalender, file, riwayat penelusuran, dan sebagainya tanpa izin pengguna
- Memori bersama: tindakan masa lalu, preferensi, dan konteks pengguna dikelola secara konsisten di level OS
- Ulasan/kurasi aplikasi: diperlukan sistem verifikasi awal agar hanya aplikasi AI yang tepercaya yang diperkenalkan
- Dukungan pengembang: menyediakan API yang dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi AI secara sederhana, misalnya kontrol komputer, manajemen versi LLaMA, kontrol hak akses, dan lain-lain
- Fitur pembayaran: mendukung pembayaran aplikasi berbayar atau biaya penggunaan layanan
Mereka menilai startup juga punya peluang besar untuk memimpin inovasi, bukan hanya perusahaan big tech

Datacenters

Karena permintaan infrastruktur AI meningkat, jumlah data center perlu bertambah cepat, tetapi saat ini kecepatan pembangunan dan biayanya menjadi masalah
Inovasi dibutuhkan di berbagai aspek seperti infrastruktur listrik, pendinginan, pengadaan material, dan manajemen proyek
Mereka membayangkan pusat “lights out” yang memungkinkan operasi robot 24 jam melalui otomatisasi perangkat lunak dari tahap perencanaan pembangunan hingga pemeliharaan
Mereka berharap startup masuk ke bidang ini dan menghadirkan solusi baru, dan YC ingin mendukungnya secara aktif

Compliance and Audit

Sekitar 1% dari seluruh pekerja di AS dan Eropa menangani pekerjaan terkait kepatuhan atau audit
Dengan meluasnya regulasi (GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG, dan lain-lain), beban kerja kepatuhan terus bertambah
Dengan memanfaatkan LLM (large language model), dokumen dalam jumlah besar bisa dianalisis dengan cepat dan isu dapat ditemukan
Hal ini memungkinkan “audit real-time” terhadap seluruh data, bukan sekadar pemeriksaan sampel
Ke depannya, banyak pekerjaan kepatuhan diperkirakan akan terotomatisasi

DocuSign 2.0

Platform tanda tangan elektronik (DocuSign dan lainnya) memang menyederhanakan proses dokumen yang rumit, tetapi hal-hal berikut masih sulit
- membuat template dokumen
- mencegah input informasi yang berulang
- memperbaiki kesalahan dokumen
- menjelaskan istilah yang rumit
- integrasi dengan perangkat lunak lain
Dengan basis AI, kini dimungkinkan pembuatan dokumen otomatis, antarmuka suara, pembuatan dokumen yang disesuaikan dengan situasi, dan sebagainya
Mereka mencari startup yang akan merancang ulang solusi “penandatanganan dokumen” ini secara mendasar

Browser & Computer Automation

Karena AI kini dapat menggunakan web browser dan aplikasi desktop, pada praktiknya hampir semua situs dan aplikasi berubah menjadi semacam “API”
Akibatnya, banyak layanan bisa muncul untuk mengotomatisasi semua pekerjaan (workflow) di komputer
Ada juga tool open source yang menjanjikan, dan mereka berharap startup memanfaatkannya secara aktif

AI Personal Staff for Everyone

Layanan “tenaga ahli pribadi” (rumah tangga, pajak, hukum, manajemen aset, dan sebagainya) yang dulu hanya dinikmati segelintir orang kaya kini bisa didemokratisasi lewat perangkat lunak
Ada contoh layanan seperti pengelompokan foto dan sopir pribadi yang dulu hanya dipakai kalangan berpenghasilan tinggi, tetapi sekarang dapat digunakan siapa saja lewat aplikasi atau AI
Beragam peran seperti konsultan pajak, pengacara, pelatih, dan guru dapat digantikan atau didukung oleh AI
Mereka menginginkan startup AI yang berperan sebagai asisten atau pendamping pribadi

The Future of Software Engineering

Sudah banyak AI yang mampu menulis kode yang sangat baik
Di masa depan, software engineer tetap akan dibutuhkan, tetapi alih-alih menulis kode secara langsung, kemungkinan besar mereka akan membuat produk dengan mengarahkan banyak agen AI
Berbagai pekerjaan seperti QA, deployment, keamanan, dukungan multibahasa, dan operasi juga akan banyak ditangani AI
Dibutuhkan tool agar “insinyur di organisasi kecil dapat mengelola banyak agen AI secara efisien untuk membangun perangkat lunak skala besar”

AI Commercial Open Source Software (AICOSS)

Pola startup yang mendukung ekosistem open source secara komersial telah sukses di masa lalu juga (Linux-RedHat, Git-Github, dan lain-lain)
Peluang besar ada pada layanan yang membantu perusahaan benar-benar mengadopsi dan mengoperasikan AI open source
Berbagai proyek seperti DeepSeek terus bermunculan, dan ini memungkinkan model bisnis berupa solusi enterprise atau konsultasi dengan memanfaatkannya
Mereka menantikan startup yang menargetkan dukungan B2B berbasis AI open source

AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code

Pengembangan hardware AI kadang melambat karena keterbatasan perangkat lunak
Seperti dominasi Nvidia melalui CUDA, ada kasus di mana performa custom silicon atau AMD dinilai lebih rendah dari semestinya karena kurangnya optimasi perangkat lunak
Dengan memanfaatkan model penalaran seperti Deepseek R1 dan OpenAI o1/o3 untuk menghasilkan kode optimasi hardware tingkat tinggi secara otomatis, peluang baru bisa terbuka
Ada peluang untuk mengurangi ketergantungan antar berbagai platform hardware dan membentuk ulang ekosistem secara keseluruhan

B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents

Sebagian besar traffic internet saat ini sudah berasal dari program non-manusia (scraper, skrip otomatisasi, dan sebagainya)
Ketika agen AI mulai digunakan secara luas, akan datang era di mana layanan web harus disediakan secara langsung bukan hanya untuk manusia, tetapi juga untuk agen AI
Contoh: API pembayaran khusus agen, pembelian kredit penggunaan hosting, dukungan penandatanganan kontrak antar agen, dan sebagainya
Startup yang secara khusus mengembangkan perangkat lunak “dengan agen AI sebagai pelanggan” juga menjanjikan

Vertical AI Agents

Dulu B2B SaaS tumbuh cepat berkat perkembangan web app interaktif, dan ke depan “vertical AI agent” yang mengotomatisasi masalah di domain tertentu diperkirakan akan tumbuh pesat
Sudah ada berbagai contoh seperti AI untuk akuntansi pajak, penagihan medis, konsultasi telepon, dan kepatuhan
Untuk benar-benar menyelesaikan masalah domain nyata, dibutuhkan struktur agen yang mendalam, integrasi dengan sistem legacy yang ada, dan pengetahuan domain
Jika mampu mencapai performa setara manusia, pertumbuhannya diperkirakan akan sangat cepat, dan masih banyak bidang dengan potensi besar

Startup Founders with Systems Programming Expertise

Seperti terlihat pada paper DeepSeek dan lainnya, kemampuan teknis tingkat rendah untuk memaksimalkan sumber daya hardware makin penting
Seperti pendiri Google atau John Carmack, kemampuan memahami seluruh software stack telah memberi dampak besar pada inovasi
Keuletan untuk menaklukkan keterbatasan sumber daya dan mengejar optimasi dapat menjadi daya saing kuat bagi startup
YC secara aktif mencari pendiri yang memiliki keahlian pemrograman sistem tingkat rendah seperti ini

Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute

Di masa lalu, banyak sumber daya komputasi dicurahkan untuk pre-training model besar, tetapi kini proses inference juga menuntut sumber daya yang besar
Karena meningkatnya aplikasi AI yang sering memanggil model penalaran kompleks, biaya infrastruktur bisa melonjak tajam
Dibutuhkan infrastruktur inference dengan pendekatan baru, optimasi workload GPU, solusi penghematan biaya, dan sebagainya
Diperkirakan akan muncul peluang besar di bidang yang tidak terlalu mencolok tetapi esensial, seperti “optimasi infrastruktur”

1 komentar

xguru 2025-02-04

2024.02 Request for Startup YC (permintaan untuk startup)
Kalau dibandingkan dengan 1 tahun lalu, semuanya berubah menjadi berfokus pada AI.
Tahun lalu masih ada machine learning, antariksa, iklim, komputasi spasial, dan lain-lain, tapi sekarang semuanya jadi sekadar "untuk AI/memanfaatkan AI".
Menarik juga bahwa "perusahaan open source komersial" berubah menjadi "AICOSS (AI Commercial Open Source Software)".