YC 2025夏季演示日：AI Agent引领垂直化创业与基础设施新浪潮

近日，全球风险投资领域的标杆性机构YC，其2025年夏季演示日活动已圆满收官，超过169家初创企业集中登台，展示了前沿的创新力量。

人工智能依然是全场关注的焦点，但与往年相比，今年传递出的最明确信号是：AI代理（Agent）正跃升为创业领域的核心议题。

本届YC项目共同描绘了一个迫近的未来图景：无数高度专业化、具备自主能力的AI代理，将深入渗透到各个产业领域，致力于解决以往那些“枯燥、复杂且成本高昂”的重复性劳动，甚至成为支撑整个AI生态体系的基础架构。

那么，哪些AI初创公司最具看点？谁赢得了投资人的重点关注？未来几年，AI最有可能在哪些赛道创造巨大价值？接下来，我们将一同深入剖析。

01 瞄准DDE工作，AI代理落地呈现新动向

在本次2025夏季演示日中，AI代理无疑是最热门的议题。

在YC S25的入选名单里，超过半数的项目都在描述中提及了AI代理、自主化、自动化或自动驾驶等相关关键词。

AI的应用范式正从以人为核心决策的辅助工具（Copilot），向能够自主感知、判断并执行复杂任务的智能代理（Agent）演进。

这不仅是技术层面的变迁，更是商业模式的革新。B2B企业更愿意为那些能“直接帮助节省开支或创造收益”的AI代理付费，其付费意愿远高于消费者市场。

例如，Solva利用AI自动化处理保险理赔流程，上线仅10周便实现了24.5万美元的年化经常性收入；

再比如被称为“AI版Stripe”的Autumn，专门帮助AI公司处理复杂的计费难题，目前已被数百个AI应用和40家YC初创公司所采用。

为何会出现Autumn这类公司？因为AI初创公司的定价模型通常非常复杂，不仅仅是收取固定订阅费，还可能叠加用量计费、额度收费及各种附加功能费用。若使用传统的Stripe来处理，需要大量人工介入，既费时又易出错。

Autumn精准地切入这一痛点。它提供了一套开源工具，使得AI初创公司能够轻松地将复杂的定价规则集成到Stripe中，自动完成计费与结算，极大减少了人工操作。

这背后反映出一个共同逻辑：AI代理都在聚焦那些“人类不愿做、不擅长做、且代价高昂”的工作。

行业内常称之为DDE型工作，即枯燥（Dull）、困难（Difficult）、昂贵（Expensive）。这些场景恰恰是AI最能发挥优势的切入点，也成为了其实现规模化落地的最佳入口。

其商业模式简化为两类：要么为客户节省成本，要么为客户创造收入。前者按节省的成本或追回的资金分成，后者则通过AI直接促成交易，按交易额抽取佣金。

例如，Frizzle通过AI批改学生作业，将教师从重复性劳动中解放出来；F4和ContextFort专注于工程图纸的合规性审查，能发现人工难以察觉的错误，避免了因设计失误导致的潜在经济损失与项目延期风险；Risely AI致力于实现高校行政工作的自动化，这类工作流程繁琐且对准确性要求极高。

在“创造收入”的维度上，AI代理开始更深度地参与价值创造环节，通过提升交易效率或直接促成交易来按效果收费。

Shor开发了一款AI薪资发放助手。其最大亮点在于，发放薪资仅需3分钟，同时能节省高达80%的费用。

以往，如果一家公司需要在全球范围内雇佣员工，必须在不同国家设立法律实体，经历复杂的银行流程，手续繁多、周期长、成本高。Shor的方案是将这些繁琐步骤交由AI处理：

用户只需在WhatsApp上发送一条消息，例如“雇佣李四”；随后，AI便会自动生成符合当地法律规定的劳动合同；薪资能在几秒钟内直达员工账户，无需在目标国家设立实体公司。

简而言之，Shor如同一位AI财务与HR的组合专家，帮助企业在全球范围内实现快速、低成本的雇佣与薪资发放。其创始团队来自特斯拉和富国银行，目前产品已进入测试阶段。

无论是降低成本还是增加收入，YC S25的案例都精准捕捉了DDE工作的特征，并通过可量化的显性价值——降低支出/提升收益，成功说服客户为之付费。

02 走向极致垂直，AI深度融入传统行业脉络

本次YC夏季演示日呈现出一个显著趋势：几乎不再有创业者尝试打造“通用的巨无霸平台”，大家都不约而同地朝着极度垂直的细分领域深耕。

AI不再仅仅是一个炫酷的技术工具，而是开始转型为各行各业的新型“数字化劳动力”与“专家系统”。

通用大模型领域已成竞争红海，创业公司选择直接切入具体行业的痛点，哪怕是极其细分的应用场景。例如，AI债务催收、工程蓝图的碰撞检查，这些在过去看似小众的领域，如今反而成为撬动万亿级市场的新支点。

在医疗健康领域，有公司专注于自动生成救护车医疗报告，有公司专门优化诊所间的患者转诊流程，还有AI药房技术员。

其中尤为引人注目的是Perspectives Health，它能实时监听医生与患者间的对话，自动生成病历和相关表格，帮助医生节省约50%的文书工作时间。在试点阶段即保持了每周25%的增长速率，已接入9家诊所，并计划在9月份前覆盖180名医生。

在房地产行业，也有公司瞄准了经纪人的核心痛点。

Clodo便是一个典型，它打造了一款“通过语言交互、无需手动操作”的客户关系管理系统，能自动记录销售线索、跟进客户，并协助搜索房源。目前已有60位美国房产经纪人使用该产品，直接用于节省时间、签订更多订单。

同领域的Spotlight Realty专注于租赁佣金管理，而Closera则致力于成为商业地产领域的AI员工。

此外，AI在金融和法律领域的应用同样进展迅速。例如，Magnetic是会计事务所的AI报税专员，Kalinda为律师事务所提供集体诉讼案件研究服务，还有专门处理贷款申请的AI电话代理Qualify.bot。

甚至在私募股权领域，也出现了像Palace这样的“投后管理智能闹钟”，它能自动抓取并汇总被投公司提交的各类报告，将原本需要20小时的人工工作压缩为一键导出，并能实时进行风险预警。目前，其已服务于管理着数十亿美元资产的基金公司。

在更为硬核的制造业，AI的身影也开始显现。Flywheel被称为“挖掘机领域的Waymo”，它为挖掘机加装智能硬件套件，使得操作员能够进行远程操控。

更为关键的是，设备在作业的同时能够持续采集数据，AI模型可以不断学习挖沟、平地等操作技能，最终实现一名操作员管理多台设备，甚至同时监控多个工地。

由此可见，AI创业成功的关键已不再仅仅是技术的先进性，更在于对传统行业运作逻辑的深刻洞察与重塑能力。

03 构筑AI世界的“水电煤”基础设施

一大批公司正专注于为其他AI应用开发者或企业提供底层工具、平台与基础设施，这标志着AI生态系统正日趋成熟与完善。

当海量AI智能体涌入千行百业时，基础设施化的趋势愈发清晰。众多企业致力于为AI应用开发者构筑底层支撑工具，AI生态体系正迈向规模化成熟阶段，有人开始为这个AI原生的世界铺设必不可少的“水电煤”。

这一趋势涵盖了软件开发、部署、评估与优化的全生命周期。

在开发与部署层面，Lilac致力于发现并高效再利用企业闲置的GPU计算资源，Metis提供构建可靠智能代理的基础设施，而Kernel则提供了极速的“浏览器即服务”解决方案。

在至关重要的评估与监控领域，AgentHub搭建了AI代理的仿真测试与性能评估平台，而Truthsystems则专注于实时风险治理，能够自动拦截高风险行为。

在数据与模型基础层，Louiza Labs通过合成医学数据集来模拟人体生物过程，Relling则致力于打造“世界模型领域的ImageNet”。

在解决AI高效运行这一核心挑战上，基础设施类项目展现出极高的技术壁垒。以Luminal与Herdora为代表的企业，正着力攻克AI模型在不同硬件平台上的适配与性能优化难题。

Luminal的核心目标是帮助AI模型更高效地在各类硬件上运行。它开发了一套开源编译器与框架，能够自动生成GPU代码，并通过“反复运行测试—选择最优方案”的方法来优化性能。

最终效果是，AI模型的运行速度可提升高达10倍。目前它已为耶鲁大学等机构提供服务。其团队背景雄厚，创始人分别来自英特尔、亚马逊和苹果，在芯片优化、系统架构与商业创业方面拥有丰富经验。

Herdora则专注于分析NVIDIA GPU的性能瓶颈。其工具名为Keys&Caches，仅需一行代码即可生成清晰的性能分析轨迹，帮助开发者快速定位问题根源。

例如，它曾帮助客户在部署Llama模型时，将响应延迟降低了67%。目前Herdora提供10小时的免费试用额度。团队同样实力强劲：两位创始人一位来自全球顶级量化机构，另一位出身谷歌，兼具计算机科学与经济学背景。

这些基础设施项目的蓬勃涌现，意味着当AI生态走向大规模应用时，产业必将催生出众多全新的底层需求。

04 结语

在整个行业都在讨论“AI审美疲劳”的背景下，YC 2025夏季班释放了一个关键信号：投资者开始将筛选标准回归到商业本质。他们不再仅仅关注技术的新颖度，而是更加看重用户留存率、单位经济效益、数据与算力成本，以及潜在的监管风险。

这也解释了为何本次入选的项目普遍呈现出“AI应用垂直化”的特征。创业者们不再热衷于打造大而全的通用平台，而是紧紧锁定具体行业中的真实痛点。尤其是那些传统、高价值但尚未被软件深度改造的领域，如制造业、保险、市政管理、国防等。

可以说，AI正在步入一个全新阶段，开始更深层次地嵌入到业务流程的核心，成为驱动效率提升与自动化落地的关键引擎。