YC의 Requests for Startups - Spring 2025

xguru · 2025-02-04T10:21:01+09:00

Y Combinator는 오랫동안 사람들이 더 많이 시도했으면 하는 아이디어를 모으고, 이를 Request for Startups(RFS) 형태로 공유해왔음 이 목록에 있지 않은 아이디어도 충분히 가치 있으며, 해당 목록에 있는 아이디어가 창업자가 이미 흥미로워하던 분야라면, YC가 공감하고 지지한다는 점에서 동기가 될 수 있음 여기 나열된 아이디어가 YC에서 투자하는 전부가 아니므로, 자신이 하고 싶은 아이디어가 있으면 주저 말고 지원하기 바람 Spring 2025 Introduction 최근 AI의 급격한 발전으로 새롭게 열린 창업 기회가 많아졌음 Operator, Computer Use 등의 기능으로 AI가 실제 컴퓨터와 웹을 활용하게 되면서, 이전보다 훨씬 많은 영역에 적용 가능해졌음 OpenAI의 o1/o3, Deepseek R1 같은 모델의 등장으로 AI가 인간을 넘어서는 사례가 생기며, 이를 지원하는 컴퓨팅 인프라도 중요해졌음 A Secure AI App Store 사용자 기기에 설치되는 새로운 형태의 AI 앱 스토어와 OS 레이어를 희망함 주요 기능 개인정보 보호: 사용자 허락 없이 캘린더, 파일, 브라우징 기록 등에 접근하지 못하도록 함 공유 메모리: 사용자의 과거 액션, 취향, 맥락이 OS 레벨에서 일관되게 관리됨 앱 리뷰/큐레이션: 믿을 수 있는 AI 앱만 소개할 수 있도록 사전 검증 체계 필요함 개발자 지원: AI 앱 개발에 필요한 API, 예: 컴퓨터 조작, LLaMA 버전 관리, 접근 권한 제어 등을 간단히 제공함 결제 기능: 유료 앱 결제나 서비스 사용 요금 지불 지원 빅테크 기업 외에도 스타트업이 충분히 혁신을 이끌 기회가 있다고 봄 Datacenters AI 인프라 수요 증가로 데이터센터가 빠르게 늘어나야 하는데, 현재 건설 속도나 비용이 문제임 전력 인프라, 냉각, 자재 조달, 프로젝트 관리 등 다양한 측면에서 혁신이 필요함 건설 계획부터 유지보수까지 소프트웨어 자동화로 24시간 로봇 운영이 가능한 “lights out” 센터를 구상함 스타트업이 이 분야에 뛰어들어 새로운 솔루션을 내놓기 바라며, YC는 이를 적극 지원하고 싶어 함 Compliance and Audit 미국·유럽 전체 노동자의 약 1%가 컴플라이언스 혹은 감사 관련 업무를 담당함 규제 확대(GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG 등)로 컴플라이언스 업무량이 계속 늘어남 LLM(대형 언어 모델)을 이용하면 방대한 문서를 빠르게 분석하고 이슈를 찾아낼 수 있음 표본 점검 대신 전체 데이터에 대한 “실시간 감리”가 가능해짐 향후 많은 컴플라이언스 작업이 자동화될 것으로 예상됨 DocuSign 2.0 전자 서명 플랫폼(DocuSign 등)이 복잡한 서류 절차를 간소화하지만, 여전히 다음이 어려움 문서 템플릿 만들기 중복 정보 입력 방지 문서 오류 수정 복잡한 용어 설명 다른 소프트웨어와의 통합 AI 기반으로 서류 자동 작성, 음성 인터페이스, 상황별 맞춤형 서류 생성 등이 가능해짐 이러한 “문서 서명” 솔루션을 근본적으로 다시 설계할 스타트업을 찾고 있음 Browser & Computer Automation AI가 웹 브라우저와 데스크톱 앱을 사용할 수 있게 되면서, 사실상 모든 사이트와 앱이 “API”처럼 변함 이로 인해 컴퓨터 상의 모든 작업(워크플로)을 자동화하는 수많은 서비스가 나올 수 있음 유망한 오픈소스 툴도 존재하며, 스타트업이 이를 적극 활용하기 바람 AI Personal Staff for Everyone 과거엔 극소수 부유층만 누리던 “개인 전문가(가사·세무·법률·자산관리 등)” 서비스를 소프트웨어로 대중화할 수 있음 사진 분류, 개인 운전기사 등 과거엔 고소득층만 사용했지만 현재는 앱이나 AI로 누구나 이용 가능해진 사례가 있음 세무사, 변호사, 트레이너, 교사 등 다양한 역할을 AI로 대체 또는 지원 가능 개인 비서·조력자 역할을 하는 AI 스타트업을 희망함 The Future of Software Engineering 이미 많은 AI가 훌륭한 코드를 작성해내고 있음 미래에도 소프트웨어 개발자는 여전히 필요하지만, 직접 코드를 작성하기보다는 다수 AI 에이전트를 지휘해 제품을 만드는 형태가 될 가능성이 큼 QA, 배포, 보안, 다국어 지원, 운영 등 다양한 작업도 AI가 대부분 처리하게 됨 “작은 조직의 엔지니어가 많은 AI 에이전트를 효율적으로 관리해 대규모 소프트웨어를 만드는” 도구가 필요함 AI Commercial Open Source Software (AICOSS) 오픈소스 생태계와 이를 상업적으로 지원하는 스타트업 패턴이 과거에도 성공해옴(Linux-RedHat, Git-Github 등) 오픈소스 AI를 기업이 실제로 도입·운영할 수 있도록 지원하는 서비스의 기회가 큼 DeepSeek 등 다양한 프로젝트가 등장하며, 이를 활용해 기업용 솔루션이나 컨설팅을 제공하는 모델이 가능함 오픈소스 AI를 기반으로 B2B 지원을 목표로 하는 창업을 기대함 AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code AI 하드웨어 개발은 소프트웨어 제약 때문에 진전이 늦기도 함 CUDA를 통한 엔비디아 독점처럼, 커스텀 실리콘·AMD 등의 성능이 소프트웨어 최적화 부족으로 저평가되는 사례가 있음 Deepseek R1, OpenAI o1/o3 같은 추론 모델을 활용해, 고난도 하드웨어 최적화 코드를 자동 생성하면 새로운 가능성이 열림 다양한 하드웨어 플랫폼 간 의존도를 줄이고, 전반적인 생태계를 재편할 수 있는 기회가 있음 B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents 인터넷 트래픽 상당수가 이미 인간이 아닌 프로그램(스크래퍼, 자동화 스크립트 등)임 AI 에이전트가 본격화되면, 웹 서비스를 인간뿐 아니라 AI 에이전트에게도 직접 제공해야 하는 시대가 옴 예: 에이전트 전용 결제 API, 호스팅 사용 크레딧 구매, 에이전트 간 계약 체결 지원 등 이런 “AI 에이전트를 고객으로 삼는” 소프트웨어를 전문적으로 개발하는 창업도 유망함 Vertical AI Agents 과거 인터랙티브 웹앱 발달로 B2B SaaS가 빠르게 성장했는데, 앞으로는 특정 도메인 문제를 자동화하는 “버티컬 AI 에이전트”가 급성장할 것으로 보임 AI 세금 회계, AI 의료 청구, AI 전화 상담, AI 컴플라이언스 등 이미 여러 사례가 존재함 실제 도메인 문제 해결을 위해서는 심층 에이전트 구조, 기존 레거시 시스템 통합, 도메인 지식이 필요함 사람 수준의 성능을 내면 빠르게 성장할 것으로 기대하며, 아직 잠재력이 큰 분야가 많음 Startup Founders with Systems Programming Expertise DeepSeek 논문 등에서 보듯, 하드웨어 자원을 극대화하기 위한 저수준 기술력이 중요해지고 있음 구글 창업자나 John Carmack처럼 소프트웨어 스택 전체를 꿰뚫는 역량이 혁신에 큰 영향력을 미쳤음 제한된 리소스를 극복하고 최적화를 추구하는 집요함이 스타트업의 강력한 경쟁력이 될 수 있음 YC는 이러한 저수준 시스템 프로그래밍 전문성을 가진 창업자를 적극적으로 찾고 있음 Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute 과거엔 대형 모델 사전 학습에 많은 컴퓨팅 리소스가 투입됐으나, 이제는 추론(Inference) 과정에서도 큰 리소스가 요구됨 복잡한 추론 모델을 자주 호출하는 AI 앱의 증가로 인프라 비용이 급등할 수 있음 새로운 방식의 추론용 인프라, GPU 워크로드 최적화, 비용 절감 솔루션 등이 필요함 “인프라 최적화”처럼 눈에 띄지 않지만 필수적인 분야에서 큰 기회가 생길 것으로 예상됨

(ycombinator.com)

13P by xguru 2025-02-04 | ★ favorite | 댓글 1개

Y Combinator는 오랫동안 사람들이 더 많이 시도했으면 하는 아이디어를 모으고, 이를 Request for Startups(RFS) 형태로 공유해왔음
이 목록에 있지 않은 아이디어도 충분히 가치 있으며, 해당 목록에 있는 아이디어가 창업자가 이미 흥미로워하던 분야라면, YC가 공감하고 지지한다는 점에서 동기가 될 수 있음
여기 나열된 아이디어가 YC에서 투자하는 전부가 아니므로, 자신이 하고 싶은 아이디어가 있으면 주저 말고 지원하기 바람

Spring 2025

Introduction

최근 AI의 급격한 발전으로 새롭게 열린 창업 기회가 많아졌음
Operator, Computer Use 등의 기능으로 AI가 실제 컴퓨터와 웹을 활용하게 되면서, 이전보다 훨씬 많은 영역에 적용 가능해졌음
OpenAI의 o1/o3, Deepseek R1 같은 모델의 등장으로 AI가 인간을 넘어서는 사례가 생기며, 이를 지원하는 컴퓨팅 인프라도 중요해졌음

A Secure AI App Store

사용자 기기에 설치되는 새로운 형태의 AI 앱 스토어와 OS 레이어를 희망함
주요 기능
- 개인정보 보호: 사용자 허락 없이 캘린더, 파일, 브라우징 기록 등에 접근하지 못하도록 함
- 공유 메모리: 사용자의 과거 액션, 취향, 맥락이 OS 레벨에서 일관되게 관리됨
- 앱 리뷰/큐레이션: 믿을 수 있는 AI 앱만 소개할 수 있도록 사전 검증 체계 필요함
- 개발자 지원: AI 앱 개발에 필요한 API, 예: 컴퓨터 조작, LLaMA 버전 관리, 접근 권한 제어 등을 간단히 제공함
- 결제 기능: 유료 앱 결제나 서비스 사용 요금 지불 지원
빅테크 기업 외에도 스타트업이 충분히 혁신을 이끌 기회가 있다고 봄

Datacenters

AI 인프라 수요 증가로 데이터센터가 빠르게 늘어나야 하는데, 현재 건설 속도나 비용이 문제임
전력 인프라, 냉각, 자재 조달, 프로젝트 관리 등 다양한 측면에서 혁신이 필요함
건설 계획부터 유지보수까지 소프트웨어 자동화로 24시간 로봇 운영이 가능한 “lights out” 센터를 구상함
스타트업이 이 분야에 뛰어들어 새로운 솔루션을 내놓기 바라며, YC는 이를 적극 지원하고 싶어 함

Compliance and Audit

미국·유럽 전체 노동자의 약 1%가 컴플라이언스 혹은 감사 관련 업무를 담당함
규제 확대(GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG 등)로 컴플라이언스 업무량이 계속 늘어남
LLM(대형 언어 모델)을 이용하면 방대한 문서를 빠르게 분석하고 이슈를 찾아낼 수 있음
표본 점검 대신 전체 데이터에 대한 “실시간 감리”가 가능해짐
향후 많은 컴플라이언스 작업이 자동화될 것으로 예상됨

DocuSign 2.0

전자 서명 플랫폼(DocuSign 등)이 복잡한 서류 절차를 간소화하지만, 여전히 다음이 어려움
- 문서 템플릿 만들기
- 중복 정보 입력 방지
- 문서 오류 수정
- 복잡한 용어 설명
- 다른 소프트웨어와의 통합
AI 기반으로 서류 자동 작성, 음성 인터페이스, 상황별 맞춤형 서류 생성 등이 가능해짐
이러한 “문서 서명” 솔루션을 근본적으로 다시 설계할 스타트업을 찾고 있음

Browser & Computer Automation

AI가 웹 브라우저와 데스크톱 앱을 사용할 수 있게 되면서, 사실상 모든 사이트와 앱이 “API”처럼 변함
이로 인해 컴퓨터 상의 모든 작업(워크플로)을 자동화하는 수많은 서비스가 나올 수 있음
유망한 오픈소스 툴도 존재하며, 스타트업이 이를 적극 활용하기 바람

AI Personal Staff for Everyone

과거엔 극소수 부유층만 누리던 “개인 전문가(가사·세무·법률·자산관리 등)” 서비스를 소프트웨어로 대중화할 수 있음
사진 분류, 개인 운전기사 등 과거엔 고소득층만 사용했지만 현재는 앱이나 AI로 누구나 이용 가능해진 사례가 있음
세무사, 변호사, 트레이너, 교사 등 다양한 역할을 AI로 대체 또는 지원 가능
개인 비서·조력자 역할을 하는 AI 스타트업을 희망함

The Future of Software Engineering

이미 많은 AI가 훌륭한 코드를 작성해내고 있음
미래에도 소프트웨어 개발자는 여전히 필요하지만, 직접 코드를 작성하기보다는 다수 AI 에이전트를 지휘해 제품을 만드는 형태가 될 가능성이 큼
QA, 배포, 보안, 다국어 지원, 운영 등 다양한 작업도 AI가 대부분 처리하게 됨
“작은 조직의 엔지니어가 많은 AI 에이전트를 효율적으로 관리해 대규모 소프트웨어를 만드는” 도구가 필요함

AI Commercial Open Source Software (AICOSS)

오픈소스 생태계와 이를 상업적으로 지원하는 스타트업 패턴이 과거에도 성공해옴(Linux-RedHat, Git-Github 등)
오픈소스 AI를 기업이 실제로 도입·운영할 수 있도록 지원하는 서비스의 기회가 큼
DeepSeek 등 다양한 프로젝트가 등장하며, 이를 활용해 기업용 솔루션이나 컨설팅을 제공하는 모델이 가능함
오픈소스 AI를 기반으로 B2B 지원을 목표로 하는 창업을 기대함

AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code

AI 하드웨어 개발은 소프트웨어 제약 때문에 진전이 늦기도 함
CUDA를 통한 엔비디아 독점처럼, 커스텀 실리콘·AMD 등의 성능이 소프트웨어 최적화 부족으로 저평가되는 사례가 있음
Deepseek R1, OpenAI o1/o3 같은 추론 모델을 활용해, 고난도 하드웨어 최적화 코드를 자동 생성하면 새로운 가능성이 열림
다양한 하드웨어 플랫폼 간 의존도를 줄이고, 전반적인 생태계를 재편할 수 있는 기회가 있음

B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents

인터넷 트래픽 상당수가 이미 인간이 아닌 프로그램(스크래퍼, 자동화 스크립트 등)임
AI 에이전트가 본격화되면, 웹 서비스를 인간뿐 아니라 AI 에이전트에게도 직접 제공해야 하는 시대가 옴
예: 에이전트 전용 결제 API, 호스팅 사용 크레딧 구매, 에이전트 간 계약 체결 지원 등
이런 “AI 에이전트를 고객으로 삼는” 소프트웨어를 전문적으로 개발하는 창업도 유망함

Vertical AI Agents

과거 인터랙티브 웹앱 발달로 B2B SaaS가 빠르게 성장했는데, 앞으로는 특정 도메인 문제를 자동화하는 “버티컬 AI 에이전트”가 급성장할 것으로 보임
AI 세금 회계, AI 의료 청구, AI 전화 상담, AI 컴플라이언스 등 이미 여러 사례가 존재함
실제 도메인 문제 해결을 위해서는 심층 에이전트 구조, 기존 레거시 시스템 통합, 도메인 지식이 필요함
사람 수준의 성능을 내면 빠르게 성장할 것으로 기대하며, 아직 잠재력이 큰 분야가 많음

Startup Founders with Systems Programming Expertise

DeepSeek 논문 등에서 보듯, 하드웨어 자원을 극대화하기 위한 저수준 기술력이 중요해지고 있음
구글 창업자나 John Carmack처럼 소프트웨어 스택 전체를 꿰뚫는 역량이 혁신에 큰 영향력을 미쳤음
제한된 리소스를 극복하고 최적화를 추구하는 집요함이 스타트업의 강력한 경쟁력이 될 수 있음
YC는 이러한 저수준 시스템 프로그래밍 전문성을 가진 창업자를 적극적으로 찾고 있음

Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute

과거엔 대형 모델 사전 학습에 많은 컴퓨팅 리소스가 투입됐으나, 이제는 추론(Inference) 과정에서도 큰 리소스가 요구됨
복잡한 추론 모델을 자주 호출하는 AI 앱의 증가로 인프라 비용이 급등할 수 있음
새로운 방식의 추론용 인프라, GPU 워크로드 최적화, 비용 절감 솔루션 등이 필요함
“인프라 최적화”처럼 눈에 띄지 않지만 필수적인 분야에서 큰 기회가 생길 것으로 예상됨

GeekNews Weekly에 포함된 글입니다. 에디터 코멘트 보기

xguru 2025-02-04 [-]

2024.02 YC의 Request for Startup (스타트업을 위한 요청)
1년전과 비교해보면 모든게 AI 위주로 바뀌었군요.
작년엔 머신러닝, 우주, 기후, 공간컴퓨팅 등도 있었는데 이젠 그냥 모든게 "AI를 위한/AI를 활용한" 이네요.
"상업용 오픈소스 회사" 가 "AICOSS(AI Commercial Open Source Software)"로 바뀐것도 흥미롭습니다.

답변달기