YC S26批次數據顯示硬科技佔比暴增
Vivian Midha Shen在社交平臺X上公佈了一組來自Y Combinator(YC)2026年夏季批次(S26)的內部統計數據,顯示這一期入選公司在"硬科技"(hardtech)方向上的佔比出現大幅跳升:硬科技公司佔比從此前批次的8%升至20%,機器人公司佔比從1%升至6%,工業製造類公司佔比從4%升至10%,國防相關公司佔比從1%升至5%,光子學等計算硬件類公司佔比從1%升至4%,電力基礎設施類公司佔比從約1%升至3%。
這一趨勢與獨立研究機構Extruct AI基於245家S26公司所做的統計基本吻合:該機構統計顯示,涵蓋機器人、製造、硬件、能源、國防、物流在內的"工業類"(industrials)公司在S26批次中佔比達23%,創下有統計以來的最高紀錄,是此前兩期批次佔比的約兩倍,也遠高於過去五年6.6%的平均水平;與此相對,傳統SaaS公司佔比已降至12%,遠低於五年28%的平均水平,B2B軟件公司整體佔比降至52%,爲S22批次以來最低。
創始人結構層面同樣出現明顯變化:Vivian Midha Shen的數據顯示,S26批次中每5名創始人就有1人爲單人創業(此前比例約爲1/20),每6名創始人中就有1人擁有博士學位。獨立機構的統計也印證了單人創業比例的顯著上升——S26單人創始人佔比達19%,爲過去五年最高水平(五年平均爲8.1%),其中64%從事軟件相關業務,55%年齡在25歲以下。
數據還顯示,S26批次中"端到端AI代理"(end-to-end agent)類公司佔比已達四分之一(此前約爲十分之一),這類公司典型場景包括醫療賬單處理、保險理賠等流程的全自動化完成。與此同時,獨立統計顯示,S26批次中帶有"AI"標籤的公司佔比爲67%,低於S25批次83%的峯值,分析認爲這意味着AI標籤本身正從"賣點"退化爲"底層默認配置",與互聯網技術在2005年後從賣點變成基礎設施的路徑類似。
在營收表現上,Vivian Midha Shen的數據顯示,S26批次公司在孵化期內達到的月營收中位數已升至2萬美元,較此前批次約8000美元的中位數水平大幅提升,反映出這批公司在產品驗證和商業化速度上明顯加快。
從資金和賽道博弈角度看,這輪"硬科技迴歸"本質上是風險投資資金配置重心的轉移:過去多年集中投向純軟件、SaaS賽道的早期資金,正加速轉向機器人、工業製造、國防和電力基礎設施等此前被認爲資本密集、回報週期長而遇冷的"重資產"領域。受益方是專注硬科技早期投資的基金和相關供應鏈上下游企業,而傳統純軟件SaaS早期項目在爭奪同一批早期資金和孵化器名額時明顯承壓——S26批次SaaS佔比降至12%這一數據,正是這種資金再配置在孵化器入選結構上的直接體現。
獨立統計還顯示,S26批次中25歲以下創始人佔比已接近六成,較此前批次38%明顯上升,25至29歲年齡段創始人佔比則降至五年最低的23%;分析認爲,這批創始人普遍呈現"技術能力強、但目標市場認知和市場打法經驗相對不足"的特點。
來源:公開信息
ABAB AI 解讀
YC作爲全球最具風向標意義的創業孵化器,其歷史上批次結構的每一次顯著轉向都對應着資本市場週期的轉折——2008年金融危機後YC曾一度加大對企業級SaaS的扶持力度,2021年前後又大舉擁抱加密貨幣和Web3項目;如今硬科技佔比從個位數跳升至20%以上,與2012年前後YC首次系統性拒絕純硬件項目、專注輕資產軟件的策略形成鮮明反差,某種程度上是YC投資偏好在十餘年後的一次"回擺"。
資金調動的方向十分清晰:早期風險投資正從過去十年高度集中的純軟件、SaaS賽道,轉向機器人、工業製造、國防和電力基礎設施等資本密集型領域,這背後的動機是AI技術的成熟爲硬件自動化和物理世界自動化提供了此前不具備的技術基礎,同時地緣政治緊張局勢(國防需求上升)和能源緊缺(電力基礎設施需求上升)也在客觀上爲這類"重資產"創業項目打開了新的商業化窗口,使得原本回報週期過長、風險過高的硬科技項目重新獲得早期資本的青睞。
可以類比的歷史案例是2000年代中期以後,互聯網基礎設施逐漸從創業公司的"核心賣點"退化爲"默認標配"——如今AI技術正走上同樣的路徑,S26批次中AI標籤公司佔比已從S25的83%降至67%,說明AI本身已經從差異化敘事變成基礎能力。當前創業生態所處的階段,是繼"移動互聯網—雲計算—AI軟件"這一輪以純軟件爲主導的創業週期之後,資本和技術能力開始集中反哺"物理世界"(atoms)創新的轉型階段,機器人、國防科技、能源基礎設施正在成爲新一輪創業週期的核心敘事。
這一輪變化本質上是創業生態的產業鏈重構:過去十餘年,早期創業資本的默認配置邏輯是"輕資產、高毛利、可快速規模化"的軟件模式;但當AI技術具備了控制物理系統、自動化處理複雜流程(如醫療賬單、保險理賠等端到端代理類公司的爆發)的能力後,硬件和軟件之間原本清晰的資本效率邊界開始模糊——機器人、工業製造類項目也可以藉助AI控制層實現類似軟件項目的快速迭代和規模化路徑。機制上,這解釋了爲什麼資本願意重新進入曾經被認爲"週期太長、資本效率太低"的硬科技領域:因爲AI控制系統正在把物理世界的創業項目,改造成具備軟件項目式增長曲線的新物種。
ABAB News · 認知定律
賣點用久了,就會變成標配
資本回擺的方向,永遠是上一輪被冷落的領域
軟件改造硬件的速度,決定了資本回流的速度