На демодні YC W26 виступили 199 компаній. Після участі у заході, аналізуючи дані, стає очевидним поточний стан AI-стартапів.

Перш за все, вражає пропорція компаній, пов’язаних з AI. 60% учасників — AI-нейтиви, 26% — з підтримкою AI, а лише 14% — без використання AI. Тобто AI вже не є окремою категорією, а перетворився на інфраструктуру. Однак тут важливий нюанс. Не просто «використовують AI», а зосереджуються на тому, «як реалізувати те, що раніше було неможливо за допомогою моделей».

Якщо розглядати структуру бізнес-моделей, то 87% — B2B, лише 7% — B2C. Така явна перевага свідчить про те, що сучасні AI-технології оптимізовані для заміни знаннєвої праці. Цікаво, що більшість компаній прагнуть не просто роль «копі-ліот», а повної заміни робочих функцій. AI-агенти замінюють людину цілком, а не допомагають їй, як підлеглі.

Дані щодо доходів також цікаві. Медіана прогнозованого ARR — близько 50 000–100 000 доларів, з темпами зростання 30–50% на місяць. Однак лише 5% компаній мають річний постійний дохід понад 1 мільйон доларів, і близько 50% ще не отримують доходу. Тобто більшість ще на початковій стадії.

Що спільного у компаніях, які швидко монетизуються? Це те, що засновники продають «своїм колишнім роботодавцям». Proximity за 3 тижні досягла річного ARR у 700 000 доларів. Corvera за 4 тижні — 33 000 доларів місячного ARR. Вони не шукали клієнтів, бо вже мали мережу контактів.

Це також стосується каналів збуту. З-поміж 15 найшвидше зростаючих B2B-компаній 60% отримали перших клієнтів через мережу засновників або YC. Компанії, що борються з виходом на ринок, майже всі спочатку створюють продукт і потім думають, «як його продати». Успішні ж починають з розуміння, «кому можна дійти і що їм потрібно терміново».

Ще один важливий аспект — частка hardware. 18% учасників мають у своїй продукції апаратуру, що значно більше, ніж у попередніх партіях. Роботи, дрони, носимі пристрої, космічні технології — фізичні продукти знову повертаються.

Структура засновників також цікава. 46% — у командах по двоє. Найпоширеніша модель — не «хакер + продажник», а два технічних співзасновники з різним досвідом. Найуспішніші — ті, хто має глибокий досвід у своїй галузі: стоматолог, що створює AI-планування операцій, або відповідальний за авіаційне обслуговування, що розробляє автоматизовані документи. Це не галузі для «коктейльних вечірок», а глибокі, специфічні сфери.

Важливо також, чи вдається побудувати «друкочий» data-екосистему. LegalOS навчився на 12 000 заявках на візи і досяг 100% рівня схвалення. Різниця між компаніями, що постійно взаємодіють з клієнтами і покращують продукт, і тими, що залишаються просто інструментами, — у цьому.

Є й очевидні прогалини. Відсутні компанії, що працюють у сфері освіти. Соціальні мережі для споживачів — теж відсутні. Технології для уряду — майже немає. Це парадоксально, але саме ті сфери, де менше фінансування, потенційно можуть принести найбільші майбутні прибутки.

Ще один чіткий патерн — ризиковані моделі. Неоригінальні агентські інфраструктури — небезпечні. 8–10 компаній створюють однакові системи моніторингу, тестування і компресії, тоді як базові моделі інтегрує провайдер. AI-сервіси без власних даних мають слабкий захист. Загалом, універсальні робочі процеси, наприклад GPT-5, за кілька місяців зможуть реалізувати ті ж функції нативно.

П’ять спільних рис найбільш зростаючих компаній: продають не інструменти, а результати. Засновники вже мають стосунки з клієнтами. Починають з оплати з перших днів. Клієнти у критичному стані. MVP — надзвичайно простий.

З аналізу цих 199 компаній видно, що в епоху AI найважливішим є не технологічна інновація, а глибоке розуміння проблеми, наявність клієнтської мережі і здатність накопичувати дані. Настає час, коли простий «AI-обгортка» вже не зможе вижити.