Autor:Saia para o incubador marítimo
As regras do jogo da empreitada já mudaram completamente.
Na mais recente lista de "Desejos para Startups" (RFS) de primavera de 2026 lançada pelo Y Combinator (YC), vemos um sinal claro: "nativo de IA" (AI-native) não é mais apenas um termo de marketing, mas sim a lógica fundamental para construir as próximas gerações de gigantes. As startups atuais podem desafiar, com maior velocidade e custo reduzido, áreas que antes eram consideradas "inalteráveis".
Desta vez, o YC não se concentra apenas no software, mas também está voltando sua atenção para sistemas industriais, infraestrutura financeira e governança governamental. Se a onda anterior de IA era sobre "gerar conteúdo", a próxima onda será sobre "resolver problemas complexos" e "redefinir o mundo físico".
Abaixo estão as 10 principais áreas em que o YC está de olho e ansioso para investir.
1. "Cursor" para gerentes de produto (Cursor for Product Managers)
Nos últimos anos, ferramentas como Cursor e Claude Code transformaram radicalmente a forma como escrevemos código. Mas essa prosperidade mascara uma questão mais essencial: escrever código é apenas um meio; o cerne é descobrir "exatamente o que deveríamos construir".
Atualmente, o processo de descoberta de produtos ainda está na "era da pedra". Nós dependemos de entrevistas com usuários fragmentadas, feedbacks de mercado difíceis de quantificar e inúmeros tickets do Jira. Esse processo é extremamente dependente de trabalho manual e cheio de lacunas.
O mercado precisa urgentemente de um sistema nativo de IA que auxilie os gerentes de produto da mesma forma que o Cursor auxilia os programadores. Imagine uma ferramenta na qual você carrega todas as gravações das entrevistas com clientes e os dados de uso do produto, e depois pergunta a ela: "O que devemos fazer em seguida?"
Ele não apenas fornecerá uma sugestão vaga, mas sim produzirá uma estrutura completa de funcionalidades e argumentará a racionalidade das decisões com base em feedbacks específicos dos clientes. Além disso, ele até mesmo pode gerar diretamente protótipos de interface, ajustar modelos de dados e decompor tarefas de desenvolvimento específicas para serem executadas pelo Agente de Codificação de IA.
À medida que a IA assumir gradualmente a implementação específica do código, a capacidade de "definir produtos" se tornará mais importante do que nunca. Precisamos de uma ferramenta superpoderosa que consiga fechar o ciclo do "descobrimento de necessidades" à "definição de produtos".
2. O próximo fundo de hedge baseado em IA (Fundo de Hedge Nativo de IA)
Na década de 1980, quando alguns fundos começaram a tentar usar computadores para analisar o mercado, a Wall Street zombou disso. Hoje, o comércio quantitativo é标配. Se você ainda não percebeu que estamos em um ponto de virada semelhante, pode estar perdendo a próxima Renaissance Technologies ou Bridgewater.
Esta onda de oportunidades não está em "colar" IA às estratégias de fundos existentes, mas em construir estratégias de investimento nativas da IA do zero.
Apesar de os gigantes quantitativos existentes possuírem recursos imensos, suas ações são muito lentas na balança entre conformidade e inovação. Os futuros fundos de hedge serão impulsionados por multidões de agentes inteligentes de IA — eles podem analisar relatórios 10-K, ouvir conferências telefônicas de resultados financeiros, analisar documentos da SEC e sintetizar as opiniões de analistas de todas as partes para realizar negócios, ininterruptamente 24 horas por dia, da mesma forma que traders humanos.
Neste setor, os verdadeiros ganhos alfa pertencerão aos novos jogadores que tiverem coragem de permitir que a IA assuma profundamente as decisões de investimento.
3. Transformação em software de empresas de serviços (Agências Nativas de IA)
Desde sempre, sejam empresas de design, agências de publicidade ou escritórios de advocacia, todos os modelos de agências enfrentam um impasse: a dificuldade de escalar. Pois elas vendem "horas de trabalho", têm margens de lucro baixas e seu crescimento depende necessariamente de contratações.
A IA está quebrando este impasse.
A nova geração de agentes deixará de vender ferramentas de software aos clientes e, em vez disso, utilizará eles mesmos ferramentas de IA para produzir resultados com 100 vezes mais eficiência e, em seguida, vender diretamente o produto final. Isso significa:
Empresas de design podem usar IA para gerar conjuntos completos de soluções personalizadas antes da assinatura, diminuindo a dimensão e superando concorrentes tradicionais.
Agências de publicidade podem usar vídeos de anúncios de qualidade cinematográfica gerados por IA, sem a necessidade de filmagens caras no local.
Escritórios de advocacia podem concluir a elaboração de documentos legais complexos em minutos, em vez de semanas.
As empresas de serviços do futuro serão mais parecidas com empresas de software em seus modelos de negócios: possuindo margens brutas elevadas, como as empresas de software, e escalabilidade infinita.
4. Serviços financeiros derivados de moedas estáveis (Stablecoin Financial Services)
Stablecoins estão rapidamente se tornando uma infraestrutura-chave para a finança global, mas a camada de serviços sobre elas ainda é um deserto. Com a progressão de leis como GENIUS e CLARITY, stablecoins estão no cruzamento entre DeFi (finança descentralizada) e TradFi (finança tradicional).
Esta é uma janela enorme de arbitragem regulatória e inovação.
Atualmente, os usuários frequentemente têm de escolher entre "produtos financeiros tradicionais com baixa rentabilidade, porém regulares" e "criptomoedas com alta rentabilidade, porém de alto risco". O mercado necessita de uma forma intermediária: um novo tipo de serviço financeiro baseado em stablecoins, que seja regulado e ao mesmo tempo aproveite as vantagens do DeFi.
Seja por meio de contas de poupança com maiores rendimentos, ativos do mundo real (RWA) tokenizados ou infraestrutura de pagamentos transfronteiriços mais eficientes, agora é o melhor momento para conectar esses dois mundos paralelos.
5. Reestruturação do antigo sistema industrial: Modern Metal Mills
Quando as pessoas falam sobre "reindustrialização dos Estados Unidos", frequentemente focam nos custos do trabalho, ignorando o elefante na sala: o design do sistema industrial tradicional é extremamente ineficiente.
Tomando como exemplo a aquisição de materiais de alumínio ou tubos de aço nos Estados Unidos, prazos de entrega de 8 a 30 semanas são normais. Isso não se deve à preguiça dos trabalhadores, mas sim ao fato de que todo o sistema de gestão de produção foi projetado há décadas. Essas fábrilhas antigas sacrificaram velocidade e flexibilidade em prol de "tonelagem" e "taxa de utilização". Além disso, o alto consumo de energia também é um grande problema, e as fábricas frequentemente carecem de soluções modernas de gestão energética.
A oportunidade de refatoração já está madura.
Com a programação de produção impulsionada pela IA, sistemas MES em tempo real e tecnologias modernas de automação, podemos comprimir fundamentalmente os ciclos de entrega e aumentar as margens de lucro. Isso não é apenas fazer as fábricas funcionarem mais rápido, mas tornar a produção local de metais mais barata, mais flexível e mais lucrativa por meio de processos de manufatura definidos por software. Este é um componente essencial para reconstruir a base industrial.
6. Atualização de IA para governança governamental (IA para Governo)
A primeira onda de empresas de IA permitiu que empresas e indivíduos preenchessem formulários com uma velocidade surpreendente, mas essa eficiência desaparece quando se depara com departamentos governamentais. Uma grande quantidade de solicitações digitalizadas acaba sendo direcionada para traseiras governamentais que ainda dependem de impressão manual e processamento manual.
Os governos precisam urgentemente de ferramentas de IA para lidar com a iminente avalanche de dados. Embora países como a Estônia já tenham demonstrado o protótipo de um "governo digital", essa lógica precisa ser replicada em todo o mundo.
Vender software para o governo de fato é um desafio difícil, mas a recompensa é igualmente丰厚: uma vez que você conquista o primeiro cliente, frequentemente significa uma alta fidelidade do cliente e um grande potencial de expansão. Isso não é apenas uma oportunidade comercial, mas também uma ação pública que melhora a eficiência do funcionamento social.
7. Professor de IA em tempo real para trabalhos físicos
Lembra da cena em "Matrix" em que Neo se conecta aos cabos e aprende kung-fu instantaneamente? A versão real de "injeção de habilidades" está chegando, e seu载体 não é uma interface cérebro-máquina, mas sim orientação em tempo real com IA.
Em vez de passar o dia todo discutindo quais empregos de classe média a IA substituirá, devemos olhar para como ela pode capacitar os trabalhadores manuais. Em áreas como serviços no local, manufatura e cuidados de saúde, a IA, embora não possa agir diretamente, pode "ver" e "pensar".
Imagine um trabalhador usando óculos inteligentes enquanto repara um equipamento, a IA vê a válvula através da câmera e diz diretamente ao seu ouvido: "Feche aquela válvula vermelha, use uma chave de 3/8 polegadas, essa peça está desgastada e precisa ser substituída."
O amadurecimento dos modelos multimodais, a popularização do hardware inteligente (celulares, fones de ouvido, óculos) e a escassez de mão de obra qualificada, combinados, geraram essa grande demanda. Seja fornecendo sistemas de treinamento para empresas existentes ou criando uma plataforma completamente nova de "trabalhadores azuis superqualificados", há um grande espaço para imaginação aqui.
8. Grandes modelos espaciais que superam as limitações linguísticas
Modelos de linguagem de grande escala (LLM) impulsionaram a explosão da IA, mas sua sabedoria está limitada ao que a "linguagem" pode descrever. Para se alcançar a inteligência artificial geral (AGI), a IA deve compreender o mundo físico e as relações espaciais.
A inteligência artificial atual ainda é desajeitada ao lidar com tarefas espaciais, como geometria, estruturas 3D, rotações físicas, etc. Isso limita sua capacidade de interagir com o mundo físico.
Estamos procurando equipes que possam construir modelos de raciocínio espacial grandes (Large Spatial Models). Esses modelos não devem tratar a geometria como um acessório da linguagem, mas sim como um princípio fundamental. Quem fizer com que a IA entenda e projete verdadeiramente estruturas físicas terá a oportunidade de criar o próximo modelo fundamental de nível OpenAI.
9. Arsenal digital de caçadores de fraude (Infra para caçadores de fraude no governo)
O governo é o maior comprador do mundo, gastando trilhões de dólares por ano, e também sofre grandes perdas devido a fraudes. Apenas o Medicare nos EUA perde centenas de bilhões de dólares por ano devido a pagamentos indevidos.
O False Claims Act dos Estados Unidos permite que cidadãos particulares processem empresas que enganem o governo e recebam uma parte dos fundos recuperados. É um dos meios mais eficazes para combater o engano, mas o processo atual é extremamente primitivo: um denunciante fornece informações a um escritório de advocacia, que passa anos organizando documentos manualmente.
Precisamos de sistemas inteligentes especificamente projetados para isso. Não é apenas um painel, mas um detetive de IA que pode analisar automaticamente PDFs caóticos, rastrear estruturas complexas de empresas de fachada e organizar evidências fragmentadas em documentos prontos para ação judicial.
Se você conseguir acelerar a recuperação de fraudes em 10 vezes, não apenas construirá um império comercial imenso, mas também recuperará bilhões para os contribuintes.
10. Faça com que o treinamento de LLMs seja fácil
Apesar do grande entusiasmo pelo IA, a experiência de treinar modelos grandes ainda é terrívelmente ruim.
Desenvolvedores lutam diariamente com SDKs quebrados, passando horas depurando instâncias de GPU que travam logo após o início, ou descobrindo bugs fatais em ferramentas de código aberto. Sem mencionar o pesadelo de lidar com dados em níveis de TB.
Assim como a era da computação em nuvem deu origem ao Datadog e ao Snowflake, a era da IA também precisa urgentemente de "enxadas" melhores. Necessitamos de:
API que abstrai completamente o processo de treinamento.
Um banco de dados que pode gerenciar facilmente conjuntos de dados de grande escala.
Um ambiente de desenvolvimento projetado especificamente para pesquisa em aprendizado de máquina.
À medida que o "pós-treinamento" (Post-training) e a especialização de modelos tornam-se cada vez mais importantes, essas infraestruturas se tornarão a base para o desenvolvimento de software no futuro.