YC의 Requests for Startups - Summer 2025
(ycombinator.com)Y Combinator는 "Requests for Startups(RFS)"라는 전통을 통해 창업자들이 도전했으면 하는 아이디어를 공유함
이 목록은 YC가 투자하는 아이디어의 일부에 불과하며, 이 아이디어들이 추가적인 검증을 제공할 수 있지만 반드시 이 아이디어로만 지원할 필요는 없음
- 2025년은 "AI 에이전트의 해"가 될 것으로 전망
- YC는 특히 유망하다고 생각하는 AI 에이전트 스타트업 아이디어 목록을 공개
- 일부는 이미 진행 중인 트렌드에 주목하고, 일부는 앞으로의 방향을 제시함
Full-stack AI Companies
- 완전한 풀스택 AI 기업을 더 많이 지원하고자 함
- 예: LLM이 법률 업무를 자동화할 수 있다면 AI 에이전트를 만들어 법률 회사에 판매하는 대신, AI 에이전트로 구성된 자체 법률 회사를 설립해 기존 법률 회사와 경쟁할 수 있음
- 느리게 움직이는 기존 업체가 지배하는 모든 산업에 적용 가능함
- 공룡들에게 판매하는 대신 그들을 멸종시킬 수 있음
More Design Founders
- 더 많은 디자이너가 창업자가 되어야 함
- 앞으로 10년간 새로운 코딩 도구로 제품을 빠르게 구축하고 출시할 수 있게 되면서 훌륭한 디자인이 더 중요해질 것임
- AI가 자신의 일자리를 대체할까 우려하는 디자이너들에게 실제 기회는 AI를 활용해 제품을 출시하고 회사를 설립하는 것임
- 디자이너는 이미 강한 사용자 공감 능력, 문제 해결 중심, 품질에 대한 높은 기준, 취향 등 훌륭한 창업자가 되기 위한 많은 기술을 보유함
- Airbnb와 Stripe 같은 YC의 가장 큰 회사들이 뛰어난 디자인으로 알려진 것은 우연이 아님
Voice AI
- 인간과 기업 간 상호작용 중 전화 통화는 거의 100년 동안 큰 변화가 없었음
- 긴 대기 시간, 음성 트리, 별표나 우물 정자 누르기와 같은 불편함이 존재함
- 새로운 음성 모델과 대화형 LLM이 이제 믿을 수 없을 정도로 좋아짐
- 이를 활용하는 스타트업들은 인간과 구분할 수 없는 음성 AI 봇을 만들고 있음
- 기업과 고객 간 통화는 연간 1조 건 이상 존재함
- 음성 AI 봇과 대화하는 것은 자율주행차를 처음 타는 것처럼 미래를 경험하는 느낌임
AI for Scientific Advancement
- 화학, 생물학, 재료 과학 또는 운영 연구와 같은 과학 응용 분야에서 사용되는 소프트웨어 도구 대부분은 수십 년 동안 크게 변하지 않았음
- 이러한 도구는 약물 발견, 화학 공정 최적화, 금속 및 광업, 전력망 최적화와 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 표준 방법과 PhD에 의존함
- 특히 테스트 단계 컴퓨팅이 이러한 과학적 문제를 해결할 수 있는 새로운 유형의 스타트업을 가능하게 함
- AI를 사용하여 물리적 물건을 더 빠르고 효율적으로 만드는 방법을 변화시키는 스타트업이 더 많이 생겨나기를 희망함
AI Personal Assistant
- 수십 년의 생산성 앱에도 불구하고 이메일은 계속 쌓이고, 일정은 가득 차고, 작업은 미완료 상태로 남음
- 최고의 조직 도구도 해야 할 일을 추적하는 데만 도움이 될 뿐, 실제로 수행하지는 않음
- LLM의 최근 발전으로 "할 일" 목록에서 "완료" 목록으로 전환할 수 있는 잠재력이 생김
- 차세대 AI 개인 비서를 구축하는 스타트업과 협력하고자 함
- 이는 작업, 루틴, 통신 기록 및 개인 선호도를 깊이 이해하는 LLM 기반 시스템임
- 개인 서신, 프로젝트, 일정 관리 선호도를 완벽하게 기억하고 사용자를 대신하여 조치를 취할 수 있는 AI를 상상해 보라
Healthcare AI
- 미국 의료 시스템은 GDP의 17% 이상 또는 4조 달러 이상을 차지함
- 추정에 따르면 그 중 1/3 또는 1조 달러 이상이 행정 업무에만 지출됨
- 세계에서 가장 우수한 의료 시스템 중 하나지만, 이러한 지출의 상당 부분은 다른 의료 시스템이 상호 운용되지 않거나 API가 없거나 워크플로우나 작업을 수행하는 유일한 방법이 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 수동으로 추출하는 것이기 때문에 발생하는 불필요한 관리 비용임
- 지난 2년 동안 PDF나 다른 시스템에서 데이터를 추출하고 정리하여 에이전트를 통해 다른 시스템에 쉽게 입력할 수 있게 하는 인프라를 구축하는 새로운 스타트업들이 등장함
- 이런 문제를 해결하여 미국 의료 시스템을 더 효율적으로 만드는 데 도움을 줄 수 있음
AI Personal Tutor for Everyone
- 컴퓨터를 사용하여 사람들이 학습하도록 돕는 아이디어는 1940년대 Vannevar Bush의 Memex 아이디어, 60년대 JCR Licklider의 "인간-컴퓨터 공생" 논문, 70년대 Alan Kay의 Dynabook 제안 등 컴퓨터 애호가들의 오랜 꿈이었음
- 이상적인 목표는 모두를 위한 개인화된 학습 경험을 구축하는 것이지만, 실제로는 구축하기 어려웠음
- 대부분의 온라인 교육 제품은 코스에 등록한 모든 사람에게 동일한 콘텐츠를 제공함
- AI를 통해 마침내 모두를 위한 진정한 개인 튜터를 구축할 수 있게 됨
- 최신 추론 기능을 통해 복잡한 주제를 단계별로 분석하여 가장 복잡한 주제도 간단하게 설명할 수 있음
- 최신 다중 모달 기반 모델을 통해 애니메이션 생성, 3D 객체 조작, 음성으로 개념 설명 등으로 개념을 제시할 수 있음
Software Tools To Make Robots
- 로봇공학은 아직 ChatGPT 순간을 맞이하지 못했지만, 곧 다가올 것으로 예상됨
- 모든 사람이 로봇이 미래라는 것을 알고 있지만, 이전 세대의 로봇은 비싸고 취약하며 통제된 조건에서만 작동했기 때문에 실현이 어려웠음
- 기반 모델의 빠른 개선으로 인간 수준의 인식과 판단력을 갖춘 로봇을 만드는 것이 마침내 가능해짐
- 과학 소설에서 소비자 사용 사례가 두드러지지만, 로봇에 가장 즉각적으로 적용 가능한 응용 분야 중 일부는 B2B임
- 로봇 제작을 돕는 소프트웨어 도구를 구축하는 사람들에게 투자하는 데 관심이 있음
The Future of Education
- 교육은 세계에서 가장 크고 중요한 산업 중 하나이지만, 혁신하기 가장 어려운 산업이기도 함
- 오늘날 약 1억 명이 교육 분야에 고용되어 있으며, 매년 약 15억 명의 학생이 교육을 받고 있음
- 전통적인 교육 및 학습 방식은 수십 년 동안 거의 변화가 없었지만, 상황이 변하기 시작할 수 있음
- AI, 특히 대형 언어 모델의 부상은 우리가 가르치고, 배우고, 결과를 측정하는 방식을 재구성할 것을 약속함
- 이러한 기술은 교육 접근성을 크게 향상시키고, 교육을 개인화하고, 교사와 학습자 모두를 단순 작업에서 해방시킬 잠재력을 가지고 있음
- 10년 또는 20년 앞을 내다보면, 교육이 오늘날과 같은 방식으로 계속 진행될 것이라고 믿는 것은 불가능함
AI Residential Security
- 소비자들은 연간 200억 달러를 가정 보안에 지출함
- 가장 큰 업체들은 수십 년 동안 기능이 변하지 않은 레거시 기업들임
- AI는 상업 보안 세계를 폭풍처럼 휩쓸고 있음
- Verkada, Lumana와 같은 회사들은 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 보여주고 있음
- Ring은 비디오 초인종과 자석 도어 센서를 만들어 10억 달러에 인수됨
- AI를 사용하여 사람들이 실제로 자신의 집에서 안전하다고 느끼게 만드는 회사의 기회가 얼마나 클지 상상해보라
Internal Agent Builder
- 곧 모든 회사는 한 가지 공통점을 갖게 될 것임: 모든 직원이 자신의 업무에서 반복적인 부분을 자동화하기 위해 자체 에이전트를 구축할 것임
- 내부 에이전트 빌더는 내가 좋아하지 않는 일상적인 작업을 처리할 에이전트를 만드는 데 사용할 수 있는 도구임
- 이 인프라는 일상에서 사용하는 다른 모든 소프트웨어에 액세스할 수 있어야 함
- 권한을 관리하고 민감한 데이터를 최신 LLM에 안전하게 보낼 수 있어야 함
- YC에서도 이 도구의 버전을 구축하여 이미 계약서 검토에서 반복적인 회계 워크플로우까지 모든 작업에 소요되는 시간을 줄이는 데 사용하고 있음
- AI 네이티브 기업을 위한 기본 인프라를 구축하는 데 관심이 있다면 지원 바람
AI Research Labs
- YC는 더 많은 AI 연구 실험실에 투자하고자 함
- 많은 사람들이 모르지만, YC는 OpenAI의 첫 번째 투자자였음
- 실제로 OpenAI는 YC 내부 연구 실험실인 YC Research로 시작했음
- OpenAI는 독립적인 AI 연구 실험실이라는 개념을 개척했으며, YC는 전체 여정을 최전방에서 지켜봤음
- OpenAI는 놀라운 작업을 하고 있지만, AI에는 여전히 많은 미해결 문제가 있고 새로운 연구 실험실에 대한 기회가 충분히 있음
- 때로 사람들은 YC에 참여하려면 3개월 안에 제품을 출시할 수 있어야 한다고 생각하지만, 실제로는 OpenAI와 같이 상업화하는 데 몇 년이 걸릴 수 있는 깊고 열린 연구를 지원하는 데 관심이 있음
AI Voice Assistants for Email
- 음성만으로 받은편지함을 처리하는 데 도움을 줄 수 있는 팀을 만나고 싶음
- 매일 20분 동안 운전해서 출근하며, 이 시간을 이메일을 분류하고, 답장 초안을 작성하고, 일정 관리를 위임하는 데 사용하고 싶음
- Vapi, Retell 또는 ChatGPT Advanced Voice Mode와 같은 것을 사용해 봤다면, 오늘날 이러한 음성 에이전트가 얼마나 좋은지 알 것임
- 사용 사례는 운전보다 훨씬 더 큼
- 팔의 신경 손상을 경험한 후, 가장 기본적인 작업에도 여전히 키보드에 얼마나 의존하고 있는지 깨달았음
- 이메일은 목적이 다양한 모든 용도의 비서를 구축하기에 완벽한 출발점이 될 수 있음
- 내 받은편지함에 접근할 수 있는 누구나 내 친구, 계획, 글쓰기 스타일 등을 즉시 알 수 있음
AI for Personal Finance
- 대부분의 인간은 재정에 대해 합리적으로 생각하지 않음
- 그러나 살아가는 것만으로도 재정에 대한 결정을 내려야 함
- 미래를 위해 얼마나 저축해야 하는지, 적절한 위험을 감수하기 위해 어디에 투자해야 하는지, 부채와 세금에 대해 어떻게 생각해야 하는지 등
- 현재 이러한 질문에 대한 답변은 일반적으로 친구에게 물어보기, 구글링, 재정 고문 고용 또는 은행에 문의하는 것임
- 이러한 옵션은 좋지 않으며, 편향이 있고 재정 상황과 목표의 전체 그림을 갖고 있지 않음
- 훌륭한 재정 고문을 고용하는 것은 매우 비쌈
- LLM으로 모든 사람에게 거의 제로 비용으로 개인화된 재정, 투자 및 세금 조언에 접근할 수 있는 소프트웨어를 구축할 수 있는 독특한 기회가 있음
- API를 사용하여 완전한 재정 상황에 접근하고 완전히 개인화된 편향 없는 조언을 제공할 것임