Y콤비네이터: 빌더의 황금시대, AI 분야에서 주목해야 할 10가지 혁신 방향
원저자: Y Combinator
원본 편집: Deep Chao TechFlow
건축의 황금시대
역사상 건축업자가 되기에 가장 좋은 때는 없었습니다. 우리는 방금 놀라운 장면을 목격했습니다. 젓가락이라는 거대한 로봇이 하늘에서 떨어지는 고층빌딩을 정밀하게 붙잡았습니다. 이는 기술의 기적일 뿐만 아니라 건설능력의 비약적인 발전을 상징합니다. 인공지능(AI)은 우리가 일하는 방식을 전례 없는 속도로 변화시키고 있으며, 특히 건축업자에게 AI는 엄청난 영향을 미치고 있습니다. 우리는 건설의 황금시대를 맞이하고 있다고 할 수 있으며, 이는 진정으로 국가를 더 나은 방향으로 변화시킬 수 있는 것들을 창조할 수 있는 흔치 않은 기회를 제공하기도 합니다. 다음은 우리가 이 황금 시대에 특히 주목하고 탐구할 가치가 있다고 믿는 몇 가지 혁신적인 방향입니다.
정부 소프트웨어
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정부에 소프트웨어를 판매하는 일은 항상 진입 장벽이 높은 것으로 알려져 있으며 대부분의 기업가는 이 분야 진출을 고려조차 하지 않습니다. 하지만 이 퍼즐을 풀 수 있다면 보상은 엄청날 것입니다. 예를 들어 Palantir는 이 시장에 성공적으로 진출한 몇 안 되는 스타트업 중 하나이며 현재 시가총액은 1,250억 달러에 달합니다.
지금이 특히 시도해 볼 좋은 시기일 수 있습니다. 재정 적자가 여전히 높은 상황에서 정부는 지출을 줄이고 효율성을 높여 압박을 완화하는 것이 시급합니다. 동시에, 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 정부는 매년 수십억 달러의 비용이 소요되는 많은 행정 업무를 자동화할 수 있게 되었습니다.
이 두 가지 점을 결합하여 정부가 업무를 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 소프트웨어를 개발하면 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 효율성도 높일 수 있습니다. 특히 LLM(대형 언어 모델)은 양식 작성, 신청서 검토, 문서 요약 등 반복적인 관리 작업을 처리하는 데 탁월합니다. 정부 서비스 사용자로서 우리 모두는 더 이상 DMV에서 긴 줄을 서서 기다리지 않는 등 보다 효율적인 서비스의 혜택을 누릴 수 있습니다.
정부가 사업을 시작하기에 매력적이지 않은 공간처럼 들릴 수도 있지만, 좀 더 깊이 파고들고 싶다면 여러분의 생각을 듣고 싶습니다.
공공 안전 기술
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저자: 게리 탄
모든 사람은 집에서나 거리를 걸을 때 안전하다고 느껴야 합니다. 이것이 문명사회가 시민들에게 제공해야 하는 기본 보장입니다. 스타트업은 이미 이 분야에서 활동하고 있습니다. 예를 들어, Flock Safety(YC S 17)에서 개발한 번호판 카메라는 미국에서 보고된 범죄의 10%를 해결하는 데 도움이 되었으며, Flock Safety의 목표는 이 비율을 내년까지 25%로 늘리는 것입니다. 한편, Abel Police(YC S 24)는 경찰관이 서류를 작성하는 데 걸리는 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축하여 매일 실제 경찰 업무에 소요되는 시간을 최대 25%까지 절약했습니다.
공공 안전 기술은 앞으로도 계속해서 실질적인 변화를 가져올 것입니다. 특히 다음 분야에서 혁신을 이루고 계시다면 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.
고급 컴퓨터 비전: 개인 정보를 보호하면서 비디오 스트림에서 의심스러운 활동이나 도움이 필요한 사람을 식별할 수 있는 컴퓨터 비전 기반 기술을 개발합니다.
비상 대응 기술: 비상 대응의 속도와 조정을 향상시키는 기술이 중요합니다. 더 빠르게 필요한 부분에 대한 도움을 받을 수 있는 아이디어가 있다면, 우리는 귀하가 이를 실현할 수 있도록 도와드리고 싶습니다.
지역사회 안전 도구: 이웃이 서로를 보호하고 안전 상태에 대한 최신 정보를 얻는 데 도움이 되는 솔루션 등 지역사회와 법 집행 기관의 상호 작용을 개선하는 도구를 개발합니다.
효율적인 법 집행 기술: 작업량 관리 시스템이나 운영 정확성을 향상시키는 도구와 같이 법 집행이 보다 효율적이고 공정하게 업무를 수행하도록 돕는 기술입니다.
귀하의 스타트업이 이 분야의 혁신 물결에 동참할 준비가 되어 있다면 우리는 귀하와 이야기를 나누고 싶습니다.
미국산
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저자: 자레드 프리드먼
19세기 영국은 '세계의 작업장'이 되어 세계에서 가장 부유한 나라가 됐다. 미국은 20세기에도 이러한 성공을 재현했습니다. 그러나 지난 수십 년 동안 미국은 점차 이 역할을 포기했습니다. 제조업의 공동화는 사회적, 정치적 분열을 악화시킬 뿐만 아니라 미국을 지정학적으로 불안정한 위치에 놓이게 한다.
제조업을 미국으로 다시 가져오는 것은 현재 초당파적 합의가 높은 분야 중 하나입니다. Elon Musk는 이미 오스틴과 네바다에 Tesla Gigafactories를 건설함으로써 이것이 가능하다는 것을 보여주었습니다. 우리는 현재의 기술 발전이 새로운 세대의 건축업자들에게 그의 성공을 모방할 수 있는 더 큰 기회를 제공한다고 믿습니다.
머신러닝(ML)을 기반으로 한 새로운 로봇 시스템을 통해 더 많은 생산 프로세스를 자동화할 수 있어 제조를 다른 국가로 아웃소싱하는 데 따른 인건비 격차가 줄어듭니다. 또한 SpaceX 및 Tesla와 같은 회사는 실제 제품을 생산하지만 스타트업으로 운영되는 미국 비즈니스를 만드는 방법을 숙달한 전 세대의 엔지니어를 배출했습니다.
우리는 이미 이 모델의 성공 사례를 보았습니다. 예를 들어, Astranis (W 16)는 제2차 세계대전 당시 미 해군용 전함이 건조되었던 샌프란시스코 중심부에 통신 위성을 건설하고 있습니다. Gecko Robotics (W16)는 미국의 오래된 산업 중심지인 피츠버그에 본사를 두고 있으며, 산업 검사용 로봇 제조를 전문으로 합니다. Solugen (W 17)은 휴스턴의 대규모 공장에서 산업용 화학물질을 생산합니다.
스테이블코인 2.0
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저자: 브래드 플로라(Brad Flora) , 하르즈 타가르(Harj Taggar)
올해 초 우리는 더 많은 스테이블코인 스타트업을 찾아 달라는 요청을 게시했습니다. 그 이후로 스테이블코인 공간의 상황은 더욱 좋아졌습니다. 스테이블코인의 주요 과제는 오랫동안 규제 문제였으며, 스테이블코인 규제를 통과시키려는 미국의 여러 시도는 실패했습니다. 그러나 이제 미국의 스테이블코인 규제에 대한 전망은 더욱 낙관적이며 합리적인 입법이 나올 것으로 기대합니다.
스테이블코인은 올해 결제 거래가 급증해 현재 마스터카드 결제 금액의 5분의 1 이상을 차지하고 있습니다. 전 세계 송금의 거의 30%가 스테이블 코인을 통해 완료되며, Visa와 같은 전통적인 금융 기관도 은행에 자체 스테이블 코인을 발행할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있습니다. 또한 Stripe은 최근 스테이블 코인 스타트업인 Bridge를 10억 달러에 인수했는데, 이는 의심할 여지 없이 이 분야에 더 많은 투자자와 자본을 유치할 것입니다.
따라서 지금은 스테이블코인 스타트업을 시작하기에 가장 좋은 시기 중 하나입니다. 우리는 특히 다음과 같은 방향의 아이디어에 관심이 있습니다.
기업이 스테이블코인을 보다 쉽게 보유하고 관리할 수 있도록 돕는 서비스입니다.
개발자에게 스테이블코인 기능을 신속하게 통합할 수 있는 사용하기 쉬운 도구를 제공하세요.
스테이블코인 관련 혁신을 모색하고 계시다면, 저희는 귀하와 대화를 나누기를 기대합니다.
대규모 언어 모델(칩 설계용 LLM)
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저자: 게리 탄
AI의 모든 기술 혁신은 더 큰 규모의 모델 훈련을 지원하기 위해 더 강력한 칩에 대한 수요를 촉진할 것입니다. 이러한 기술 경쟁에서 뒤처지고 싶어하는 국가는 없습니다. 칩의 설계와 제조는 이제 경제적인 문제일 뿐만 아니라, 포스트 AI 시대의 생존을 위한 열쇠이기도 합니다. OpenAI의 O 1 모델은 추론 기능을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM)이 과학 및 엔지니어링 분야에서 획기적인 발전을 이룰 수 있음을 보여줍니다. 우리는 LLM을 사용하여 칩 설계를 개선하는 모든 팀에 매우 관심이 있습니다.
우리는 ASIC(주문형 집적 회로) 및 FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이) 설계에 중점을 두는 팀에 특별한 관심을 기울입니다. 전통적으로 맞춤형 디지털 시스템을 설계하려면 많은 개발, 설계 및 테스트 비용이 필요하므로 FPGA 및 ASIC의 연구 개발은 항상 비용이 많이 들고 장벽이 높은 분야였습니다. 그리고 대규모 언어 모델의 출현으로 이러한 비용이 크게 감소하여 더 많은 유형의 전문 계산이 가능해졌습니다.
현재 대부분의 컴퓨터는 단일 공유 메모리를 통해 프로그램과 데이터를 처리하고 직렬 가져오기 및 실행 루프를 통해 작동하는 Von Neumann 아키텍처를 사용합니다. 이 아키텍처의 장점은 유연성이 뛰어나고 시스템을 쉽게 다시 프로그래밍할 수 있다는 것입니다. 그러나 특정 작업(예: 암호화폐 채굴, 데이터 압축 또는 특수 암호화 작업)의 경우 알고리즘 및 하드웨어 설계를 최적화하면 컴퓨팅 속도를 5~100배 더 빠르게 달성하는 동시에 에너지 소비를 10~100배 줄일 수 있습니다.
다음은 최적화된 FPGA 시스템과 기존 CPU 간의 데이터 흐름 차이를 보여주는 Taner Sadikoglu 가 제공한 다이어그램입니다.
FPGA 및 ASIC이 가져올 수 있는 엄청난 성능 향상을 고려할 때 LLM을 사용하여 이 프로세스를 최적화하면 매우 귀중한 결과를 얻을 수 있고 스타트업을 위한 엄청난 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
핀테크 2.0
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저자: 달튼 콜드웰
지난 2년은 금융기술(핀테크) 스타트업에게 힘든 시기였습니다. Silicon Valley Bank의 붕괴로 인해 규제 당국은 신규 스타트업과 투자자가 이 공간을 떠나는 것에 대한 제한을 강화했습니다. 그러나 우리는 이것이 곧 바뀔 것이며 지금이 핀테크 스타트업을 시작하기에 완벽한 시기라고 믿습니다.
과거에는 금융 스타트업을 창업할 때 가장 어려웠던 부분이 은행이나 기타 규제 파트너와 계약을 맺는 일이었습니다. 이제 Stripe와 같은 서비스 제공업체의 등장과 스테이블 코인과 같은 신기술의 인기로 인해 이 프로세스는 더욱 쉽고 간단해지고 있습니다.
AI 도구의 급속한 발전은 필연적으로 금융산업의 변화를 가져올 것입니다. 레거시 시스템이 없는 소규모 스타트업의 경우 이러한 변화는 미래의 글로벌 금융 상품을 신속하게 구축할 수 있는 구조적 이점을 제공합니다.
우리는 지금이 기존 인프라를 기반으로 새로운 세대의 핀테크 기업을 창출하기에 이상적인 시기라고 믿습니다. 우리는 보험, 투자 은행, 자산 관리, 국제 결제 등에 관한 혁신적인 아이디어를 보고 싶습니다.
새로운 우주 회사
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저자: Jared Friedman , Dalton Caldwell
우주 접근 비용은 2006년 스페이스X의 첫 발사 이후 10배 이상 하락하는 등 급속도로 떨어지고 있다. 오늘날 스타트업은 초기 자금 조달만으로 위성을 구축하고 발사할 수 있습니다.
우주에 대한 접근이 상업용 항공, 운송 또는 화물만큼 일상적이고 저렴해짐에 따라 이는 많은 새로운 비즈니스 기회를 열어줄 것입니다. 오늘날 몇 킬로그램의 페이로드가 우주로 발사되는지 상상할 수 있습니까? 그 숫자는 1년, 5년, 10년 후에 어떻게 증가할까요?
우주 회사를 시작하는 것이 야심차게 보일 수도 있지만 실제로는 소프트웨어 회사를 시작하는 것보다 반드시 어려운 것은 아닙니다 . YC는 Astranis, Relativity Space, Stoke를 포함한 여러 우주 기업에 자금을 지원해 왔으며 이들의 성공률은 다른 분야의 기업보다 훨씬 뛰어납니다.
AI 지원 엔지니어링 도구
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저자: 다이애나 후
물리적 세계를 위한 엔지니어링 도구는 수십 년 동안 실질적인 진전을 이루지 못했습니다. 기계 엔지니어가 사용하는 CAD/CAM 소프트웨어, 전기 엔지니어가 사용하는 EDA 도구, 항공우주 엔지니어가 사용하는 CFD 도구 등 이러한 도구는 여전히 복잡한 수치 솔버와 물리적 시뮬레이션에 의존합니다. 이러한 도구는 계산 비용이 많이 들 뿐만 아니라 효과적으로 사용하려면 깊은 전문 지식, 때로는 박사 학위가 필요합니다.
우리는 차세대 AI 기반 도구가 이러한 상황에 혁명을 일으킬 것이라고 믿습니다.
수학적, 물리적 문제를 해결하기 위한 추론 기능을 새로운 AI 모델에 통합함으로써 엔지니어가 항공기, 건물, 회로, 칩, 위성과 같은 물리적 시스템을 더 빠르고 더 높은 품질로 설계하고 구축할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
우리는 이러한 변화를 주도하고 차세대 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE)의 원동력이 될 수 있는 AI 지원 엔지니어링 도구를 개발할 창업자를 찾고 있습니다.
일자리 100만 개 2.0
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저자: 달튼 콜드웰
우리는 인간이 수행해야 하는 백만 개의 일자리를 창출하고 이를 대체하기 위해 AI에 의존하지 않는 스타트업에 자금을 지원하고 싶습니다.
역사적으로, 중대한 기술 변화가 있을 때마다 사람들이 수행하는 직업 유형이 바뀌었습니다. 예를 들어, 예전에는 농업에 종사했던 사람들이 많았으나, 기계화가 확산되면서 농업 노동력이 크게 감소했습니다. 마찬가지로 엘리베이터 기사나 타이피스트 같은 직업도 사라지고 있다.
그러나 기술 변화는 종종 더 나은 조건의 새로운 직업을 창출하고 인류에게 더 큰 가치를 제공합니다. AI가 주도하는 이 새로운 세계에서 이러한 직업에는 더 많은 사람들에게 자신의 지역 사업을 운영할 수 있는 도구를 제공하거나 온라인 또는 오프라인으로 다른 사람들에게 서비스를 제공하여 생계를 유지하는 것이 포함될 수 있습니다.
많은 AI 미래학자들은 이 직업의 미래가 어떤 모습일지 확신하지 못하고 있으며, 우리는 그 질문에 답할 수 있는 창업자들에게 자금을 지원하고 싶습니다.
