लेखक:समुद्र जाओ, प्रेरक केंद्र
उद्यमिता के खेल के नियम पूरी तरह से बद
Y Combinator (YC) के हालिया 2026 वसंत "स्टार्टअप विश लिस्ट" (RFS) में, हमें एक स्पष्ट संकेत मिला है: AI-नैटिव (AI-native) अब एक साधारण प्रचार शब्द नहीं है, बल्कि अगली पीढ़ी के दिग्गजों के निर्माण के लिए आधार तर्क है। अब की स्टार्टअप कंपनियां तेज़ गति और कम लागत के साथ उन क्षेत्रों को चुनौती दे सकती हैं, जिन्हें पहले "अटूट" माना जाता था।
इस बार, YC केवल सॉफ्टवेयर पर ध्यान नहीं दे रहा है, बल्कि औद्योगिक प्रणालियों, वित्तीय बुनियादी ढांचे और सरकारी प्रशासन पर भी ध्यान केंद्रित कर रहा है। अगर पिछली AI लहर "सामग्री उत्पादन" के बारे में थी, तो अगली लहर "जटिल समस्याओं के समाधान" और "भौतिक दुनिया के पुनर्निर्माण" के बारे में होगी।
YC द्वारा ध्यान से ट्रैक किए जा रहे 10 प्रमुख क्षेत्रों और जिनमें निवेश करने की इच्छा है।
1. उत्पाद प्रबंधकों के लिए "कर्सर" (कर्सर फॉर प्रोडक्ट मैनेजर्स)
पिछले कुछ वर्षों में, कर्सर और क्लॉउड कोड जैसे उपकरणों ने कोड लिखने के तरीके को पूरी तरह से बदल दिया है। लेकिन यह उछाल एक अधिक मौलिक समस्या को छिपा रहा है: कोड लिखना केवल एक उपाय है, यह निर्धारित करना कि "वास्तव में क्या बनाया जाए"
वर्तमान में, उत्पाद खोज की प्रक्रिया अभी भी "पिथल के युग" में है। हम टुकड़े-टुकड़े उपयोगकर्ता साक्षात्कार, मात्रात्मक रूप से मापनीय बाजार प्रतिक्रिया और असंख्य Jira टिकट पर निर्भर करते हैं। यह प्रक्रिया बहुत अधिक मानव निर्भर है और भूखंडों से भरी हुई
बाजार को एक ऐसे एआई प्राकृतिक प्रणाली की आवश्यकता है जो कर्सर की तरह प्रोडक्ट मैनेजर की सहायता कर सके। एक ऐसे उपकरण की कल्पना करें जहां आप अपने सभी ग्राहक साक्षात्कार के ऑडियो और प्रोडक्ट उपयोग डेटा अपलोड करते हैं और फिर उससे पूछते हैं: "हमें अगला कदम क्या
यह आपको केवल एक धुंधला सुझाव नहीं देगा, बल्कि एक पूर्ण फ़ंक्शन आउटलाइन आउटपुट करेगा और निर्णय के तर्क को विशिष्ट ग्राहक प्रतिक्रिया के साथ साबित करेगा। इसके अलावा, यह तो बिल्कुल सीधे UI प्रोटोटाइप उत्पन्न कर सकता है, डेटा मॉडल को समायोजित कर सकता है और विशिष्ट विकास कार्यों को तोड़कर AI कोडिंग एजेंट को कार्य करने के लिए सौप सकता ह�
जैसे-जैसे एआई विशिष्ट कोडिंग को ले जाता है, "उत्पाद की परिभाषा" की क्षमता अद्वितीय रूप से महत्वपूर्ण हो जाएगी। हमें "आवश्यकता की खोज" से "उत्पाद की परिभाषा" तक के बंद लूप को जोड़ने वाला एक सुपर टूल �
2. अगली पीढ़ी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-नेटिव हेज फंड (AI-Native Hedge Funds)
80 के दशक में, जब कुछ फंड कंप्यूटर का उपयोग बाजार के विश्लेषण के लिए करने की कोशिश करने लगे, तो वॉल स्ट्रीट ने इसे अवहेलना की। अब, क्वांटम ट्रेडिंग एक मानक बन गई है। अगर आप अभी तक इसी तरह के एक मोड़ पर होने के बारे में अपने आप को नहीं बता रहे हैं, तो आप अगले रेनेसांस टेक्नोलॉजीज या ब्रिजवाटर को छूटने का खतरा उठा रहे हैं।
इस अवसर की लहर वर्तमान फंड स्ट्रैटेजी में AI को "एक्सटर्नल" जोड़ने में नहीं, बल्कि AI-प्राकृतिक निवेश रणनीति के निर्माण में है।
हालांकि मौजूदा क्वांटम दिग्गजों के पास विशाल संसाधन हैं, लेकिन वे अनुपालन और नवाचार के बीच लड़ाई में बहुत धीमे हैं। भविष्य के हेज फंडों को AI एजेंटों के झुंड द्वारा चलाया जाएगा - जो 24 घंटे लगातार मनुष्य व्यापारियों की तरह 10-K वित्तीय रिपोर्टों को छानते रहेंगे, वित्तीय रिपोर्ट टेलीफोन कॉल की निगरानी करेंगे, SEC दस्तावेजों का विश्लेषण करेंगे और विभिन्न विश्लेषकों के विचारों को एकीकृत करके व्यापार करेंगे।
इस क्षेत्र में, वास्तविक अल्फा लाभ उन नए खिलाड़ियों के हिस्से में आएगा जो निवेश निर्णयों को गहराई से एआई के हवाले करने के लिए बहुत �
3. सेवा प्रदान करने वाली कंपनियों का सॉफ्टवेयर में परिवर्तन (एआई-नेटिव एजेंसियां)
हमेशा से, चाहे डिज़ाइन कंपनी, एजेंट या वकीलों का कार्यालय हो, सभी एजेंसी मॉडल के लिए एक अटकल रही है: पैमाने पर विस्तार करना मुश्किल है। क्योंकि वे "मानव समय" बेचते हैं, लाभ दर कम है, और वृद्धि भर्ती पर निर्भर करती है।
कृत्रिम बुद्धिमता इस अवकाश को तोड़ रही है।
नई पीढ़ी के एजेंट ग्राहकों को सॉफ्टवेयर टूल बेचना बंद कर देंगे, बजाये अपने आप AI टूल का उपयोग करेंगे, 100 गुना अधिक कुशलता से परिणाम उत्पन्न करेंगे, और फिर अंतिम उत्पाद को सीधे बेचेंगे। इसका अर्थ है:
डिज़ाइन कंपनियां एआई का उपयोग करके पूरे कस्टमाइज्ड प्रस्ताव का निर्माण अग्रिम अनुबंध के पहले कर सकती हैं, जो पारंपरिक प्रतिस
विज्ञापन कंपनियां महंगे स्थानीय शूटिंग के बिना AI द्वारा फिल्म ग्रेड वीडियो विज्ञापन उत्पन्न कर सक
कानूनी फरम जटिल कानूनी दस्तावेजों की रचना करने में कुछ ही मिनटों के बजाय कुछ हफ्तों
भविष्य की सेवा आधारित कंपनियां अपने व्यवसाय मॉडल में सॉफ्टवेयर कंपनियों के अधिक समान होंगी: सॉफ्टवेयर कंपनियों के उच्च क्रय लागत मार्जिन और असी
4. स्थिर मुद्रा वित्तीय सेवाएं (स्टेबलकॉइन फाइनेंशियल सर्विसेज)
स्थिर मुद्राएं (स्टेबल कॉइन) तेजी से वैश्विक वित्त की महत्वपूर्ण बुनियादी सुविधा बन रही हैं, लेकिन इनके ऊपर सेवा परत अभी भी एक अकिंचित भूमि है। जैसे-जैसे एजीएनयूस (GENIUS) और क्लैरिटी (CLARITY) जैसे कानून आगे बढ़ रहे हैं, स्थिर मुद्राएं डीईएफआई (DeFi) (वितरित वित्त) और ट्रैडफी (TradFi) (पारंपरिक वित्त) के अंतर्संबंध पर हैं।
यह एक बड़ा नियामक अर्बन लाभ और नवाचार खिड़क
वर्तमान में, उपयोगकर्ता अक्सर "अनुपालन योग्य लेकिन कम लाभ वाले पारंपरिक वित्तीय उत्पादों" और "उच्च लाभ लेकिन उच्च जोखिम वाली क्रिप्टोकरंसी" के बीच एकल विकल्प चुनते हैं। बाजार को एक मध्यवर्ती रूप की आवश्यकता है: स्थिर सिक्कों पर आधारित, अनुपालन योग्य और DeFi के लाभों के साथ नए प्रकार की वित्तीय सेव
चाहे अधिक ब्याज दरों वाले बचत खाते, एकीकृत वास्तविक दुनिया के संपत्ति (RWA) हों, या अधिक कुशल अंतरराष्ट्रीय पेमेंट बुनियादी ढांचा, अब इन दोनों समानांतर दुनियाओं को जोड़ने का सबसे अ
5. पुराने औद्योगिक प्रणाली का पुनर्गठन: मॉडर्न मेटल मिल्स (Modern Metal Mills)
जब लोग "अमेरिका के पुन: उद्योगीकरण" के बारे में बात करते हैं, तो वे अक्सर श्रम लागत पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन एक कमरे में हाथी को अनदेखा कर देते हैं: पारंपरिक �
अमेरिका में एल्यूमीनियम या स्टील ट्यूब की खरीदारी के उदाहरण पर विचार करें, 8 से 30 सप्ताह का डिलीवरी लीड टाइम सामान्य है। यह इसलिए नहीं है क्योंकि श्रमिक आलसी हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि पूरा उत्पादन प्रबंधन प्रणाली दशकों पहले डिज़ाइन किया गया था। इन अपडेट फैक्टरीज़ ने गति और लचीलापन की बलि देकर "टन" और "उपयोग दर" के लिए चुकाई है। इसके अलावा, उच्च ऊर्जा खपत भी एक बड़ी पीड़ा बिंदु है, जबकि कारखानों में आधुनिक ऊर्जा प्रबंधन योजनाओं क
पुनर्गठन के अवसर पके हो चुके
AI ड्राइव किए गए उत्पादन नियोजन, वास्तविक समय के निर्माण कार्य प्रणाली (MES) और आधुनिक स्वचालन तकनीकों के उपयोग से, हम निर्माण चक्र को मौलिक रूप से कम कर सकते हैं और लाभ दर में वृद्धि कर सकते हैं। यह केवल फैक्टरी को तेज करने के बारे में नहीं है, बल्कि सॉफ्टवेयर परिभाषित निर्माण प्रक्रियाओं के माध्यम से स्थानीय धातु उत्पादन को सस्ता, अधिक लचीला और अधिक लाभदायक बनाने के बारे में है। यह औद्योगिक आध
6. सरकारी प्रशासन के लिए आई.ए.आई. (आई.ए.आई. फॉर गवर्नमेंट)
पहली लहर की एआई कंपनियां प्रभावशाली ढंग से व्यवसायों और व्यक्तियों को फॉर्म भरने में सक्षम बना रही हैं, लेकिन जब वे सरकारी एजेंसियों के सामने आते हैं तो यह दक्षता तुरंत रुक जाती है। बड़ी संख्या में डिजिटल आवेदन अंततः सरकारी पीछे के तंत्र में जाते हैं
सरकारी विभागों को आने वाले डेटा के बाढ़ का सामना करने के लिए तत्काल आई.ए.आई. उपकरणों की आवश्यकता है। यद्यपि एस्टोनिया जैसे देश पहले से ही "संचार विभाग" के एक अवतार का प्रदर्शन कर चुके हैं, लेकिन इस तर्क को
सरकार को सॉफ्टवेयर बेचना वाकई मुश्किल काम है, लेकिन इसके फायदे भी कम नहीं हैं: जब आप पहला ग्राहक हासिल कर लेते हैं, तो अक्सर ग्राहकों की बहुत अधिक निरंतरता और विस्तार के बड़े संभावना होती है। यह न केवल व्यापार का अवसर है, बल्कि समाज के कामकाज को बेहतर बनाने का एक स
7. भौतिक कार्य के लिए वास्तविक समय का एआई मार्गदर्शन (AI Guidance for Physical Work)
क्या आपके दिमाग में निओ के कुंदन के साथ किकबॉक्सिंग सीखने की वह झलक आ रही है? वास्तविकता में "कौशल इंजेक्शन" आ रहा है, जिसका वाहक ब्रेन-मशीन इंटरफ़ेस नहीं बल्कि रियल-टाइम एआई गाइडेंस है।
बजाज के श्वेत-कॉलर कार्यों को कैसे बदल दिया जाएगा, इसकी बजाय, हमें यह देखना चाहिए कि एआई कैसे नील-कॉलर कार्यों को सक्षम बना रही है। स्थानीय सेवा, विनिर्माण, स्वास्थ्य देखभाल आदि क्षेत्रों में, एआई सीधे "काम" नहीं कर सकती, लेकिन यह "देख सकती है" और "सोच सकती है
कल्पना करें कि एक डेढ़ आई चश्मा पहने हुए श्रमिक उपकरणों की मरम्मत कर रहा है, एआई कैमरे के माध्यम से वैल्व को देखता है और सीधे उसके कान में कहता है: "उस लाल वैल्व को बंद कर दो, 3/8 इंच के स्पैनर का उपयोग करो, वह भाग घिस गया है और बदलने की आवश्यकता है।"
मल्टीमोडल मॉडल की परिपक्वता, बुद्धिमान हार्डवेयर (मोबाइल, ईयरफ़ोन, चश्मा) के व्यापक उपयोग और निपटाने वाले श्रमिकों की कमी के तीनों कारकों के जुड़ने से यह बड़ी मांग उत्पन्न हुई है। यहां एक वर्तमान व्यवसाय के लिए प्रशिक्षण प्रणाली तैयार करने या एक नए "सुपर ब्लू कॉलर" श्रमिक बल प्लेटफॉर्म की स्थापना करने के लिए ब
8. भाषा की सीमाओं को तोड़ने वाले बड़े स्पेशल मॉडल (Large Spatial Models)
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) एआई के विस्फोट के पीछे ड्राइवर हैं, लेकिन उनकी बुद्धिमत्ता "भाषा" के वर्णन करने की क्षमता तक सीमित है। एआई के लिए सामान्य तौर पर बुद्धिमान विश्वविद्यालय (एजीआई) को प्राप्त करने के लिए, एआई भौतिक दुनिया और स्पेसियल संबंधों को समझना आवश्यक है।
वर्तमान एआई ज्यामिति, 3D संरचना, भौतिक घूर्णन आदि अंतरिक्ष कार्यों के साथ निपटने में अभी भी असमर्थ है। यह उनकी भौतिक दुनिया के साथ अंतरक्रिया की क्षमता को सीमित करता है।
हमें वह टीम ढूंढने की आवश्यकता है जो बड़े पैमाने पर स्पेशल मॉडल (लार्ज स्पेशल मॉडल्स) बना सके। इन मॉडलों को ज्यामिति को भाषा के साथ जोड़कर नहीं, बल्कि प्रथम सिद्धांत के रूप में देखना चाहिए। जो व्यक्ति AI को भौतिक संरचनाओं को वास्तव में समझने और डिज़ाइन करने में सक्षम बना सकता है, वह अगले ओपनएआई स्तर के आधार मॉडल की संभावना बना सकता है।
9. सरकारी धोखाधड़ी शिकारियों के लिए डिजिटल हथियारार्म (Infra for Government Fraud Hunters)
सरकार दुनिया की सबसे बड़ी खरीदार है, जो प्रतिवर्ष लाखों करोड़ डॉलर खर्च करती है, जबकि इसके धोखाधड़ी के कारण भी भारी नुकसान होता है। केवल अमेरिका में स्वास्थ्य बीमा प्रतिव
अमेरिका के फॉल्स क्लेम्स एक्ट (False Claims Act) के तहत, निजी नागरिक धोखाधड़ी करने वाली कंपनियों के खिलाफ सरकार के नाम पर मुकदमा चला सकते हैं और वापस ली गई राशि में हिस्सा ले सकते हैं। यह धोखाधड़ी के खिलाफ लड़ाई में सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है, लेकिन वर्तमान प्रक्रिया अत्यंत अजीब है: एक शिकायतकर्ता एक कानूनी फर्म को सूचना देता है, जो वर्षों तक
हमें इसके लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए बुद्धिमान प्रणालियों की आवश्यकता है। यह एक साधारण डैशबोर्ड नहीं है, बल्कि यह एक ऐसा एआई डिटेक्टिव है जो अस्पष्ट पीडीएफ को स्वचाछ कर सकता है, जटिल खोखली कंपनियों की संरचना का अनुसरण कर सकत
अगर आप धोखाधड़ी की वसूली की गति 10 गुना बढ़ा सकते हैं, तो आप न केवल एक बड़ा व्यापारी साम्राज्य बना सकते हैं, बल्कि करदाताओं के लिए अरबों की बचत भी कर सकते हैं।
10. LLM प्रशिक्षण को आसान बनाएं (Make LLMs Easy to Train)
एआई के बारे में बहुत बातें हो रही हैं, लेकिन बड़े मॉडल ट्रेन करने का अनुभव अभी भी बहुत खराब है।
विकासकर्ता अक्सर टूटे हुए एसडीके के साथ लड़ते हैं, घंटों डीबग करते हैं जो अक्सर शुरू होते ही ग्लाइट अवतल हो जाते हैं, या ओपन सोर्स उपकरणों में घातक बग ढूंढते हैं। बिल्कुल अधिक बुरा संसाधित करते हुए टीबी डेटा के साथ नींद के बिना रात बिताते हैं।
जैसे कि क्लाउड कम्प्यूटिंग के युग में Datadog और Snowflake का जन्म हुआ, एआई के युग में भी बेहतर "शैल" की आवश्यकता है। हमें आवश्यकता है:
प्रशिक्षण प्रक्रिया को पूरी तरह से समावेशी बनान
अत्यधिक बड़े डेटा सेट को आसानी से प्रबंधित कर सके वाला ड
मशीन लर्निंग अनुसंधान के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन क
"पोस्ट-ट्रेनिंग" (Post-training) और मॉडल विशिष्टता के बढ़ते महत्व के साथ, ये बुनियादी ढांचा भविष्य के सॉफ्टवेयर विकास के लिए आधार बन जाएंगे।