Partnered With:

YC W26 Demo Günü Derinlemesine Analizi: 200 Şirketin Girişimcilik Gerçeği, Copilot Artık Yok, AI Başkanı Tamamen Devraldı

Bu makaleyi okumak için 40 Dakika

Veri, Kalıp ve Gelecekte Kurucuysanız Bilmeniz Gereken Her Şey.

Orijinal Başlık: YC W26 Demo Gününde 199 Sunumdan Öğrendiklerim
Orijinal Yazar: Rathin Shah, Spenny'nin Eski Kurucusu
Orijinal Çeviri: Derin Akıntı TechFlow

Derin Akıntı Önsözü: Bu sadece basit bir Demo Günü gözlem raporu değil. Yazar, 199 sunumu canlı izledikten sonra, veriler ve örneklerle bugünün AI girişimciliğinin temel mantığını açığa çıkardı: neden şirketlerin %60'ı tamamen AI'ı benimsiyor, neden copilot kavramı neredeyse yok oluyor, neden geliri en hızlı alanlar genellikle "eski işverene satış" yapan kurucular oluyor.

Daha da önemlisi, o, popüler görünen yarış pistlerinin arkasındaki ölümcül riskleri ve herkesin göz ardı ettiği, ancak potansiyel olarak bir efsane doğurabilecek boş alanları belirtti.

YC 2026 Kış Demo Günü'ne katıldım. 199 şirket. İşte tüm gözlemlerim: veriler, kalıplar ve gelecekteki kurucuların bilmesi gereken her şey.

Kuruculara Temel Dersler

Pazar/Probleme İlişkin

1. AI bir kategori değil, altyapıdır. Batch'ın %60'ı AI-doğal olanlardır. Başka %26'sı AI desteklidir. Sadece %14'ü AI kullanmamaktadır. Soru "AI kullanıyor musun?" değil, "AI'ınız kutudan çıkarılabilir temel modelin yapamadığı şeyleri ne yapıyor?" olmalıdır.

2. Yardımcı değil, yerine geçen. Temel tema, "AI çalışanı"dır, copilot değil, asistan değil. Tavsiye edilen kelimeler her zaman "biz uçtan uca yerine geçiyoruz [maliyetli insan rolü]", fiyatlandırma o kişinin maaşının küçük bir kısmıdır. Copilot yardımcı değildir. Agent eylemler gerçekleştirir. Sektör artık önde.

3. Alanınız için "Claude Kodunu" bulun. Her mesleğin AI'nın şu anda üretebildiği yapılandırılmış çıktıları vardır: sözleşme, CAD dosyası, finansal model, cerrahi plan, şartname. Saatlik ücreti 100-500 doların üzerinde, araç zaten 10-30 yıllık geçmişe sahip ve doğrulama adımları net olan bir meslek bulun. Geniş alanlar: vergi planlama, inşaat mühendisliği, yönetim danışmanlığı, klinik deneme, patent hazırlama, müzik prodüksiyonu.

4. Hizmet modelini düşünün. Batch'ın yaklaşık %20'si AI-doğal hizmet şirketleri inşa ediyor (hukuk, insan kaynakları, muhasebe, sigorta), sonuca göre ücretlendirme yaparken yazılım kar marjından yararlanıyor. Onlar batch içinde en hızlı gelir büyümesini gösterdiler. Yaklaşım şudur: Hizmetle başlayın → Gelir ve veri elde edin → Otomasyonu başlatın → Platforma yükseltin.

5. B2B Odaklı. AI ajanı, B2B bilgi çalışanının yerine geçiyor. %87'si B2B. Sadece 14 tüketiciye yönelik şirket (%7 civarı). Mevcut AI yetenekleri, iş akışlarıyla mükemmel eşleşmeyi sağlıyor. Bu iyi bir ticaretse, ancak bu grup içindeki efsanevi şirketler muhtemelen şunlardır: Uranyum Madenciliği Şirketi, Ay Otel, Robot Kowboy, Parazit İlaç Şirketi.

6. Veri Döngüsü Oluşturma. Her müşteri etkileşimi ürününüzü daha iyi hale getirmelidir. LegalOS, 12000 vize başvurusuna dayalı eğitimle → %100 onay oranı. Her işe alım ile mükemmel bir şekilde gelişir. Veri döngünüz olmadan, sadece bir paketçi olursunuz.

7. Genel AI Paketçisi Oluşturma. "Her şey için AI" yaklaşımı, "Yıllık 80.000 $ maaşlı belirli bir pozisyon için AI'ya geçiş" yaklaşımına yenik düşer. Seksi olmayan bir sektöre derinlemesine inin. En iyi fırsatlar, hiçbir zaman bir kokteyl partisinde öneri yapmayacağınız sektörlerdedir.

8. Tüketici Eksikliği, Fırsat Sinyalidir. Hiç eğitim şirketi yok. Hiç tüketici sosyal medyası yok. Hiç psikoloji sağlık/fitness yok. Hiç hükümet teknolojisi yok. Tarihte en az fon alan kategoriler, en büyük olağanüstü getiriyi sağlar. AI destekli eğlence, sosyal veya eğitim konularını çözen kurucular, kategorinin tamamını tek başlarına ele geçirir.

9. Donanım Geri Döndü. Batch'ın %18'i donanım bileşenine sahip (robotlar, dronlar, giyilebilir cihazlar, uzay teknolojisi). Bu, son dönemlere göre önemli bir artışı temsil ediyor. SpaceX/Tesla kökenli olanlar tarafından kurulan fiziksel ürün şirketleri, batch içindeki en farklılaşmış olanlardır.

Distribution Channel Hakkında

10. Dağıtım Kanalı Ön Koşuldur, Sonradan Düşünülecek Bir Konu Değil. İlk 15 büyüme şirketinin %60'ı müşterilere ulaşmak için kurucu ağı veya YC ağından faydalandı. Eğer ilk 20 müşterinizin "dağıtım kanalını anlaması gerekiyor" ise, yanlış bir pazar seçtiniz demektir.

11. Önceki İşvereniniz İlk Pazarınızdır. Hakim GTM eylemleri (%35'i B2B civarı): Kurucular yıllarca sektörde kaldı, ayrıldı ve ardından bağlantı ağlarına geri döndü. Onların kartvizit defteri dağıtım kanalıdır.

12. PE Satın Alma Kanalı Çok Aza İndirgeniyor. Ressl AI ve Robby, karlılık geliştirme aracına acil ihtiyacı olan PE destekli satın almaları bağımsız olarak keşfettiler. Bir PE işlemi = 50-200 bekleyen olanağa denk gelir.

13. Zaten Bir Dağıtım Ağınızın Olduğu Pazarı Seçin. GTM'de zorlanan şirketler neredeyse her zaman ürünü önce yapıp sonra "nasıl satacağımızı" sordular. Kazananlar ise "Zaten kime ulaşabildiğimi, onların neye ihtiyacı olduğunu" sorar.

Ekip Hakkında

14. Kurucu - Pazar eşleşmesi gelir hızının en güçlü tahmin edici faktörüdür. Şimdi otomasyonunu yapmaya çalıştıkları işleri gerçekten yapmış olan kurucular, işlemleri birkaç gün içinde tamamlayabilir. Diğerleri içinse bu süre aylar alabilir. Proximitty (3 haftadan az bir sürede 700.000 ABD Doları Yıllık Tekrar Edilebilir Gelir): CEO, McKinsey Bank Risk Danışmanı idi. Corvera (4 haftada 3.300 ABD Doları Aylık Tekrar Edilebilir Gelir): CEO, Tüketici Ürünleri Markası yönetiyordu.

15. Ortak kurucu ilişkiniz kale çevrenizdir. Partinin %46'sı 2 kişilik ekiplerdir. En güçlü ekipler yıllarca birlikte çalışmıştır: eski iş arkadaşları, okul arkadaşları, kardeşler, tekrarlayan kurucular. Eğer daha önce bir şeyler ortaklaşa yayınlamadıysanız, girişiminizde en önemli olanı doğrulamamışsınız demektir.

16. Alan bilgisi, diplomasından daha değerlidir. En ikna edici kurucular sorunu bizzat yaşamıştır: cerrahi AI kuran dişçi, mekanik araçlarla uğraşan uçak bakım müdürü, politika AI'sı kuran lobi ustası. "Büyük şirketten geçmiş" temel referanstır, farklılaştırıcı bir faktör değildir.

Sunum Hakkında

17. Çılgın bir kapanış cümlesi önemlidir. Bir günde 199 şirketin sunum yaptığı zaman, onların içkilerini yudumlarken konuşacakları kişi olmalısınız. "İlk AI Oscar'ı Martini'de doğacak." "2032'de Ay Otelini ayırtabilirsiniz." Vizyonunuzu somut, doğrulanabilir ve alıntılanabilir hale getirin.

Kaçınılması Gerekenler Hakkında

18. Farksız bir araç altyapısından kaçının. 8-10 şirket, agent izleme/test/ön sıkıştırma oluşturuyor. Temel model sağlayıcı, bunları doğal olarak kurar. Eğer "[Mevcut DevOps Araçları] ama AI ajanları için" sizin için doğru tanımlama ise, o zaman riskli bir alandasınız demektir.

19. Veri kalelerine sahip olmayan AI doğal hizmetlerden kaçının. Gelir en hızlı şekilde artar ama savunma en düşüktür. Temel teknoloji birkaç hafta içinde çoğaltılabilir. Geleneksel şirketler genellikle 12-18 ay içinde AI'ı benimserler. Özel veri veya gömülü dağıtım olmadan, kale ince olur.

20. İş Akışı Paketleyicileri ürünleşmeden kaçının. Bir AI net bir şekilde tanımlanmış bir görevi gerçekleştirirken, GPT-5 de aynı şeyi 6 ay içinde doğal olarak yapabilir.

Sahne

199 sunum. YC Fırını'ndan yeni çıkan startup'lar kendine özgü bir koku taşır. Heyecanlı, yüksek enerjili ve asla sıkıcı değillerdir.

Bazı Unutulmaz Anılar:

Bir girişim şirketi Ay'daki ilk oteli tanıttı, Beyaz Saray daveti ve 500 milyon dolarlık niyet mektubu aldı

Robot Kowboylar otonom dronlarla sığırları otlatıyor

Bir AI demo şirketi canlı yayında kendi sunum slaytını anlık olarak oluşturdu

Bir şirket uydu görüntüsü gösterirken ekranda rastgele İran Tahran'ına yakınlaştı (oda sessizliğe büründü)

Martini'nin kurucusu "İlk AI tarafından yapılan film Oscar'ını Martini alacak!" diyerek bitirdi, bu replik yatırımcıları ya göz çevirterek ya da çek defterlerini çıkartarak tepki vermeye yöneltti

Donanım demo alanı kalabalık ve gürültülü: Robotlar, dronlar, yaşam bilimleri proteinlerini taşıyan mikroskop, araç radarı. Dokunabildiğiniz gerçek fiziksel nesneler. Bu sadece bir SaaS panosu yığını değil.

199 sunum dinledikten sonra artık tekil şirketleri duymak yerine desenleri görmeye başlıyorsunuz. İşte keşfim.

Makro Düzeyde Veriler

Toplam Şirket Sayısı: 199

İş Modeli:

· B2B: 174 (%87)

· B2C: 14 (%7)

· B2B2C: 11 (%6)

Ürün Türü:

· Saf Yazılım: 163 (%82)

· Donanım+Yazılım: 24 (%12)

· Saf Donanım: 12 (%6)

AI Sınıflandırması:

· Doğal AI (AI ürünüdür): 120 (%60)

· AI Etkileşimli (Mevcut iş süreçleri+AI): 52 (%26)

· AI'sız: 27 (%14)

Çekicilik:

· Tahmini Ortalama Yıllık Gelir Run Rate (ARR): 5-10 bin dolar arası

· Tahmini Ortalama Büyüme: %30-50 MoM arası

· ARR>1 milyon dolar olan şirketler: %5 civarı

· Geliri olmayan şirketler: %50 civarı

Ana Endüstri: B2B Yazılımı (%59), Endüstri (%15), Sağlık (%10), Finansal Teknoloji (%8), Tüketici (%4).

Sadece 14 şirket tüketiciye yönelikken, YC resmi olarak yalnızca 7 tanesini "Tüketici" olarak adlandırıyor. Geri kalanı, tüketici ürünleri gibi görünseler de, aslında B2B, sağlık veya finansal teknoloji kategorisine dahil ediliyor.

Üstündeki On Konu

1. Yapay Zeka (AI) Ajanı Bir İşlevi Tamamen Değiştiriyor

Temel Konu.

Copilot değil, tamamen yerine geçme.

· Beacon Health iş öncesi yetkilendirme görevlisini değiştiriyor

· Perfectly uçtan uca işe alım görevlisini değiştiriyor

· Lance 50'den fazla Marriott/Hilton/Hyatt otelinin ön bürosunu değiştiriyor

· Mendral (Docker'un kurucularından) DevOps mühendisini değiştiriyor

· Canary QA'yı değiştiriyor

2025'in başında "copilot" çerçevesi, W26'da %1'e düşen sunumlarda yaklaşık %4 azaldı.

2. ""

Claude Code ve Cursor, AI'nın ajanlaştırılmasının kod için etkili olduğunu kanıtladı. W26 kurucuları, aynı paradigmayı yapılandırılmış çıktısı olan her mesleğe uygulamaya çalışıyor:

· REV1 Makine Mühendisleri için (3B'den 2B çizimlere)

· Avoice Mimarlar için (şartnameler, belgeler)

· Synthetic Sciences Bilimsel Araştırma için

· Maywood Yatırım Bankacıları için

· Alt-X Emlak Sermayesi Satışı için (Excel'de doğrudan çalışma)

· Cardboard Video Düzenleme için

Mango Medical, ameliyat planını birkaç dakikada üretiyor, günler değil

3. AI-Natif Profesyonel Hizmetler ("Servis İşletmesi, Yazılım Ekonomisi")

Mevcut şirketler için araçlar oluşturmak yerine, onlarla rekabet edecek AI şirketleri oluşturuyorlar:

Dört Yapay Zeka Hukuk Bürosu (Arcline, General Legal, Vector Legal, LegalOS)

· AI İstihdam Ajansı (Perfectly)

· AI Muhasebe (Balance)

· AI Sigorta Aracısı (Panta)

· AI Politika Danışmanlığı (Fed10, Üç Önceki Lobici Tarafından Kuruldu)

Panta açıkça belirtti: "Bir hizmet işi olan bir yazılım ekonomisine sahiptir." Sonuçlar üzerinden ücretlendirme yapar, yazılım kar marjı ile işletilir, çünkü AI insan işlemlerinin %80'ini gerçekleştirir. Arcline'in 50'den fazla girişimci müşterisi vardır. LegalOS'un %100 vize onay oranı vardır.

Kısa Pozisyon Nedeni: İnsanlar kar marjını %60-80 arasında sınırlar. Sorumluluk gerçektir. Kaleyi çeviren sorun: Eğer temel teknoloji "LLM + Alan İpucu + İnsan Denetimi" ise, kopyalanmasını engelleyen nedir? Yeni çözüm: Hizmetten başlayarak → Otomasyonu Yayınlamak → Platforma Yükseltmek. Hizmet bir kama; yazılım bir kaleyi çevir.

4. Aracı Çağının Altyapısı

Her teknoloji yığını katmanı bir aracı için yeniden inşa ediliyor:

· Agentic Fabriq = "Aracının Okta'sı"

· Sponge (Üç Önceki Stripe Şifreleme Sorumlusu) = Aracının Finansal Altyapısı

· Moda/Sentrial = Aracı Güvenilirliği için Datadog

· Salus = Çalışma Zamanı Çitleri

· 21st (1.4 Milyon Geliştirici) = AI Odaklı UI'ın React Bileşenleri

Zatanna, LLM öncesindeki SaaS'ı sorgulanabilir bir veritabanına dönüştürür.

Risk: Altyapı modeli sağlayıcıları bunu yerleşik olarak sunmaya başlar. Bu katmanın yaklaşık %30'luk rekabet örtüşmesi, alanın oldukça kalabalık olduğunu doğrular.

5. "Seksapel Olmayan" Endüstrinin Dikey AI'si

En Büyük ROI, teknolojinin görmezden geldiği endüstrilerdedir:

· Zymbly, Uçak Bakım Belgelerini Otomatikleştirme (5 Dakikalık Onarım İşlemi İçin 45 Dakika Belgelendirme Gerekliliği)

· GrazeMate, Robot Çobanları Oluşturur, Otonom Drone'larla Otlatma Yapar. Sunumlarını izlediğinizde gülmekten kendinizi alamazsınız. Saçma görünür, ta ki kurucuların 6000 baş sığırın olduğu bir çiftlikte büyüdüğünü anlayana kadar.

· OctaPulse, Balık Yetiştiriciliği için Bilgisayar Görüşü yapıyor

· Squid, Ağ Planlamayı Çözüyor (Her Yıl 760 Milyar Dolar Verimsiz, Hala Elektronik Tablolarda)

Bu kurucular derinlemesine araştırma yaptılar. Scout Out'un kurucusu dördüncü kuşak bir inşaatçıdır. LegalOS'un kurucu ortağı aile şirketi göçmenlik hukuku bürosunda büyümüştür (her biri 12 yaşından itibaren 10.000 saatten fazla). Zymbly'nin kurucu ortağı Virgin Atlantic'in uçak bakım müdürüdür. En iyi fırsatlar, hiçbir zaman bir kokteyl partisinde tavsiye edilmeyecek endüstrilerdedir.

6. Fiziksel Varlık AI/Robotik Yeniden Canlanma

Batch'ın %18'i donanım bileşenine sahip:

· Remy AI ve Servo7, insan gösterimlerinden öğrenen depo robotları inşa ediyor (Depoların %80'i otomatik değil)

· Origami Robotics, robotik eller inşa ediyor

· RoboDock, 60 gün sonra MVP'sini piyasaya sürdü, 100.000 dolarlık Waymo anlaşmasını aldı

· Fort (Üç eski Tesla mühendisi), güç eğitimini takip ediyor, Whoop/Oura bunu hala yapamıyor

· Pocket, 30.000'den fazla ürün sevkiyatı yapıyor, yıllık geliri 27 milyon dolar

Donanım demo alanı, etkinliğin en canlı bölümüydü.

7. Savunma ve Ulusal Güvenlik

Milliray (Üç Oxford/St Andrews doktoru), NATO için insansız hava aracı tespit radarı inşa ediyor (Batch içinde 470.000 $'lık satış)

Seeing Systems, İngiliz Kraliyet Deniz Piyadeleri için AI destekli saldırı insansız hava aracı inşa ediyor

DAIVIN!, ABD Özel Kuvvetler için tankızsız dalış ekipmanı inşa ediyor

Askeri bütçe büyük, sözleşmeler uzun süreli, itibar ticarete aktarılabilir.

8. Veri Korumalı Çevre

Herkesin aynı temel modeli olduğunda, özel veri ana savunma hattıdır:

· Shofo: Dünyanın en büyük dizin video kütüphanesi

· Human Archive: Stanford/Berkeley'den ayrılıp Asya'ya taşınan, binlerce aileden insan benzeri robotlar için veri toplayan bir kişi

· LegalOS: 12.000 Başarılı Vize Başvurusu → %100 Onay Oranı

Model: Her müşteri etkileşimi ürünü daha iyi hale getirir. Veri uçuş tekerleği yok, sen paketleyici sensin.

9. Hard-Tech ve Uzay

En cesur tanıtım. GRU Space, 2032'ye kadar Ay'da ilk oteli inşa ediyor. Tanıtım yaparken odalar yeniden ayarlandı: Yarısı delirdiklerini düşünürken diğer yarısı bunu başarabileceklerini düşündü. 500 milyon dolar niyet mektubu, Beyaz Saray daveti, 1 milyar'dan fazla izlenme. Beyond Reach Labs, yörüngeye futbol sahası büyüklüğünde güneş enerjisi dizisi kuruyor (2030'a kadar güç ihtiyacı 500 kat artacak). Terranox, yapay zeka ile uranyum maden yataklarını keşfetti (tek bir keşif = 2-7 milyar dolar).

Ditto Biosciences belki de en yaratıcı argüman olabilir: Parazitler, milyonlarca yıl boyunca insan bağışıklık sistemini kontrol eden proteinleri evrimleştirdi. Ditto onları tanımlamak için yapay zeka kullanır ve kendi immünoterapisini tasarlar. Evrim zaten sorunu çözmüştü, onlar sadece cevabı okudular.

10. AI-Odaklı Araştırma ve Bilim

Talking Computers, AI bilimci takımını (ARR 1 milyon dolardan fazla) sahaya sürdü

Aemon (ikiz kardeşler, ICLR/EMNLP'de 20 yaşından önce makale yayınladı) NP zor matematiksel problemlerde dünya rekoru kırmak için kullanılan neredeyse 10 dolarlık bir hesaplama ile Google DeepMind'i yenerek başarı elde etti

Ndea, Mike Knoop'un Zapier ve Keras'ın yaratıcısı François Chollet tarafından kurulan, açıkça inovasyon yapabilen AGI'yi oluşturdu

Kurucular: 429 Kişiden Oluşan Model

Demografi:

· Yaklaşık %60 Göçmen/Uluslararası

· %86 Erkek, %14 Kadın

· İlk Sınıf Okullar: Berkeley (yaklaşık 45), Stanford (yaklaşık 35), MIT (yaklaşık 20), Waterloo (yaklaşık 15)

· %55 CS okudu; %45 okumadı

Arka Plan:

· Yaklaşık %30 Büyük Şirket Deneyimi

· Yaklaşık %25 Önce Girişimcilik Yaptı

· Yaklaşık %12 Önce Finansal/İşlem Geçmişi (Citadel, Jane Street, Jump)

· Yalnızca SpaceX'te yaklaşık 12 kurucu bulunuyor, çoğunluğu donanım ve havacılık alanında çalışıyor

Ekip:

%46'sı 2 kişilik ekiplerden oluşuyor, %15'i tek kişi

En yaygın prototip: Farklı alanlarda uzmanlaşmış iki teknik ortak (yaklaşık %35), klasik "hacker + satış" değil

Şirketlerin %19'unun en az bir tane doktora sahibi kurucusu bulunuyor

Nasıl tanıştılar: Yaklaşık %35 üniversite arkadaşı, yaklaşık %25 eski meslektaş, yaklaşık %15 tekrar kurucu, yaklaşık %10 aile/kardeş

Kurucu olmalarının en ikna edici hikayesi uzmanlık alanına sahip kişilerdir: Adrian Kilian (Dişçi→Mango Medical Cerrahi AI), Robbie Bourke (25 yıl havacılık endüstrisi→Zymbly), Pamir Ehsas (OpenAI dış hukuk danışmanı→Arcline), Conor Jones (Milli Enerji İçeriden yıllar→Squid).

Bazı Gözlemler:

Derin alan uzmanlığı + inşa edebilen teknik ortaklık = partideki en güçlü şirketler

En başarılı ekipler ya önceden birlikte şirket kurmuş ve satmış ya da aynı şirkette aynı problemle uğraşarak çalışmıştır

Şirketlerin %31'inin en az bir tane doktora ya da araştırmacı kurucusu bulunuyor, bunlar genellikle tıp/biyoteknoloji, sert teknoloji ve yapay zeka altyapısında bulunur

Nasıl Pazar Buluyorlar

B2B (partideki %88'i)

"Bu acıyı bizzat yaşadım" (yaklaşık %40): En güçlü model. Modern Treasury'de End Close kurucu, 6 yıl boyunca 1 trilyondan fazla dolarlık ödemeyi yönetti. Squid kurucu, Milli Enerji içinde yıllar geçirdi. Müşteri keşfine ihtiyaç duymazlar, onlar zaten müşteridir.

"Bu platformu yerine koyacağım bir platform inşa ettim" (yaklaşık %20): Docker kurucuları Mendral'ı yarattı. TikTok'un ML bilimcisi Perfectly'yi inşa etti. Altyapıyı iyi tanıyorlar ve yapay zekanın hangi alanda büyük bir sıçrama yapacağını görüyorlar.

"50+ Konuşma Hızı" (yaklaşık %15): Sistematik keşif. Ritivel kod yazmaya başlamadan önce 50'den fazla ilaç görüşmesi yaptı. Ressl AI danışmanlıkla başladı ve işlemlerin en fazla yapıştırıcı iş içeren yönünü keşfetti.

“Altyapı Öngörüsü” (%15 civarı): Argüman odaklı. “Eğer bir ajan varsa, kimlik doğrulamalarını yapmaları gerekir” → Agentic Fabriq. Risk: Gelecek için 2-3 yıl öncesinden inşa.

“Araştırma → Ticarileştirme” (%10 civarı): CellType (Yale Profesörü+Google DeepMind). Valgo Kurucularından biri gerçekten güvenlik kritik sistemler kitabı yazdı.

B2C (toplu işin %7'si)

“Ben kullanıcıyım” (%50 civarı): Fort'un kurucusu, giyilebilir teknolojiden hayal kırıklığına uğramış bir halterci. Doomersion'ın kurucusu, kısa videolar izleyip dil öğreniyor ve bunları birleştiriyor.

“Format Dönüşümü” (%25 civarı): Mevcut davranış + yeni ortam. Pax Historia: Strateji oyunlarına olan tutku + AI tarafından değiştirilen tarih.

“Donanım Kama” (%25 civarı): Maddi ürünler, yazılımın kopyalanamadığı veri döngüsü oluşturuyor.

Meta Ders: Başarılı herhangi bir W26 şirketi, bir hackathon'dan veya “Eğer AI kullanırsak…” beyin fırtınasından doğmaz. Her biri derin kişisel deneyimden veya tutkulu müşteri keşfinden kaynaklanır.

Nasıl Dağıtım Kanalını Buluyorlar

Veriler açık: Kurucu ağları, en hızlı büyüyen B2B şirketlerinin #1 mekanizmasıdır. En hızlı büyüyen ilk 15 şirketin %60'ı, kurucu ağı veya YC ağı aracılığıyla ilk müşterileri elde etti.

B2B Modeli:

“Önceki İşverene Satış” (%35 civarı): Fed10'un üç eski konuşmacısı, onların kartvizit cüzdanı dağıtım kanalıdır

“YC Başlangıç Platformu Olarak” (%25 civarı): Cardinal, 40'tan fazla YC şirketi için soğurma işlemi yaparken, Palus Finance birkaç hafta içinde 33 şirketle anlaştı

“Açık Kaynak” (%10 civarı): 21st'in 1.4 milyon geliştiricisi var, sadece altyapı için etkili

“Özel Sermaye Satın Alma Kanalı” (%8 civarı): Bir işlem = 50-200 nokta

“Sistematik Soğurma” (%15 civarı): Ölçeklenebilir ağrı noktaları olan sınırlı alıcı listesi

“Kama Ürünü” (%7 civarı): Dar bir öncül, her yere genişleme

B2C: Ürün Dağıtım Kanalıdır. Doomersion 2'nin İki Haftada 15.000 İndirmeye Ulaşması, Ücretsiz Pazarlama Stratejisi. Pax Historia, Organik Büyüme ile On Binlerce DAU Oluşturdu. Donanım Kurucuları, Söylenti Yaratmak İçin Fiziksel Varlık Kullanır.

En Büyük Kazanç: GTM ile Mücadele Eden Şirketler Genellikle Ürünü İlk Oluşturan ve Sonra "Nasıl Satacağımızı" Soranlardır. Kazananlar ise "Zaten Kimlere Ulaşabildiğimi, Onların Ne İhtiyacı Olduğunu" Sorarlar ve Sonra Buna Göre Şirketi İnşa Ederler.

Mükemmel Sunum Analizi

Yedi Bileşen, Unutulmaz bir Sunumu Belirsizlikten Ayırır:

1. Kancayı Yakalamak

Üç Prototip Etkilidir:

Şaşırtıcı Veriler: "Bir İlacı Pazara Sürmek 500.000 Gün Alır. Biz Bunu 5 Gün İle Yapmayı Hedefliyoruz" (Rhizome AI)

Yeniden Çerçeveleme: "Dosyalarınızı Yüklediğiniz Her Seferde 1974 Protokolünü Kullanıyorsunuz" (Byteport)

"Ben Sorunum": "Modern Treasury'de 6 Yılını Harcadım, 1 Trilyon Dolar İşlem Yaptım" (End Close)

2. Sorun (Spesifik, Genel Değil)

"Mühendislerin Zamanlarının Yarısı Kağıt İşleriyle Geçiyor" (Zymbly), "Arka Plan İş Akışımızı Otomatikleştirdik" Demekten Daha Etkilidir.

3. Ekip (Tek Cümlelik Referans Bombası)

"Andrea Docker'ın İlk Kod Satırını Yazdı" (Mendral). "Bizim Ekibimiz Her HTTPS Bağlantısını Koruyan MPIC Standardını İcat Etti" (Crosslayer Labs).

4. Pazar (Kaçınılmaz, Sadece Büyük Değil)

"Uydu Gücü İhtiyacı: 2030'a Kadar 500 Kat Artacak" (Beyond Reach Labs). En İyi Pazar Sunumu, Neden Şimdi ve Neden Bu Kaçınılmaz, TAM'ın Ne Kadar Büyük Olduğundan Çok Daha Fazlasını Açıklar.

5. İvme (Hız> Mutlak Rakamlar)

"0'dan 4 Haftada Aylık 33.000 $ MRR" (Corvera), "10.000 $ ARR" Gibi Zaman Çerçevesi Olmadan Söylenen Rakamlardan Daha Etkilidir.

6. Benzersiz Bakış Açısı

「Parazit, insan bağışıklık sistemi üzerinde kontrol sağlayan bir protein evrimleştirdi. Onların cevaplarını okuyoruz」 (Ditto Bio).「Sigorta şirketleri, tarihsel talep verileri olmadığı için otonom sistemler için fiyatlandırma yapamazlar」 (Valgo).

7. Çılgın Son

「İlk AI Oscarı Martini'de doğacak.」「2032'de Ay Otelini rezerve edin」 (GRU Space).

Bulanık Roadshow: Genel olarak,「[Endüstri] için AI」, ekip nitelikleri ve sorunlarla ilgisi olmayan ve (önemlisi) çılgın bir sonu olmayan.

Rekabet Örtüşmesi: YC'nin Çoklu Bahisleri

Batch içindeki şirketlerin yaklaşık %30'u doğrudan rekabetçilere sahip. Yalnızca yaklaşık %5'i gerçekten yüksek örtüşüme sahip.

Yüksek Örtüşüm: LLM metin sıkıştırması (Token Şirketi vs. Compresr), tıbbi yasal belgeler (Wayco vs. Docura Health), robot verileri (Human Archive vs. Asimov)

Orta: Girişim hukuku (Arcline vs. General Legal vs. Vector Legal), AI SRE (IncidentFox vs. Sonarly), ajan izleme (Sentrial vs. Moda), önceden onay (Ruma Care vs. ClaimGlide vs. Beacon Health)

Sana ne söyler: YC, pazarı değil, şirketleri hedef alıyor. Üç girişim hukuku firması = pazarın gerçek ve çok büyük olduğu, birden fazla kazananı barındırabilecek kadar büyük olduğu anlamına gelir. İki Demo Günü'nde aynı görünen şirketler Series A turunda tamamen farklı olabilir. En farklı şirketlerin hiç örtüşümü yoktur: Terranox, Zymbly, GrazeMate, Ditto Bio. Her durumda, kurucunun alan uzmanlığı kaleyi oluşturur.

Açıkça Eksik Olanlar

· Hiç Eğitim Şirketi

· Hiç Hükümet Teknolojisi

· Hiç Tüketici Sosyal

· Hiç Psikolojik Sağlık/Fitness

· Neredeyse hiç Pazar

· Neredeyse hiç Saf Şifreleme (Blockchain, bir ürün argümanı olarak değil, bir boru hattı olarak kullanılır)

· Tüketici zirvesinde tarihsel düşüş (toplamda 14 şirket, yalnızca 7'si resmi olarak sınıflandırılmış)

Endüstri, W24'ten W26'ya %3.6'dan %14.1'e, 4 katına çıktı.

「Atom vs Bit」 dönüşümü YC içinde gerçektir.

Tersine mühendislik: W26 oluşumu şu anda finanse edilebilir varlıkın anlık görüntüsüdür, 10 yıl sonra değerli olacak olanın değil. Bu kohortun eksik efsanevi şirketleri, tüketiciler ve sosyal medya girişimcileridir, onlar 2-3 kohort sonra gelecekler, yapay zeka yetenekleri onların hırsına yetiştiğinde.

Nasıl Başarısız Olabilir

Farklılaşmamış ajans altyapısı. 8-10 şirket ajans izleme/test/sıkıştırma yapıyor. Temel model sağlayıcıları bunları yerleşik olarak sağlayacaklar. Kurumsal alıcılar mevcut tedarikçiyi varsayılan olarak kullanır.

Veri Kale Çukuru olmayan Yapay Zeka merkezli hizmet. En hızlı gelir, en düşük savunma. Temel teknoloji birkaç haftada çoğaltılabilir. Geleneksel şirketlerin yapay zekayı benimsemesi 12-18 ay sürer.

Teknik kurucu için ilişki satış pazarı. İnşaat, sigorta, nakliye: İnşaat alanına girip jargonla konuşamayan biri duraksar.

Alan derinliğine sahip olmayan 「AI için [Endüstri]」. Belirgin işaret: Müşterinin belirli acısından ziyade "Gelişmiş LLM ajanımızı kullanıyoruz..." başlığıyla başlayan açıklama.

Geliri olmayan uzun dönemli derin teknoloji. Kavramsal olarak doğru ancak başarısızlık modeli parayı tüketmektir.

Ürünleştirme iş akışı paketleyicisi. Tek işlem yapabilen yapay zeka, GPT-5 aynı şeyi yerleşik olarak yapabilir 6 ay içinde.