Y Combinator 是全球最具影响力的创业加速器，每年与数千名创业者密切合作，这让他们比外界更早察觉行业风向的变化。在最新一期播客节目《The Lightcone》中，YC 的 Garry Tan、Jared Friedman、Diana Hu 和 Harj Taggar 四人坐在一起，聊了聊 2026 年这一批创业公司身上出现的几个反常趋势：硬科技公司占比从8%飙升到20%，公司拿到营收的速度比过去快了一大截，独立创始人的比例悄悄逼近五分之一，经验丰富的中年创业者也开始重新受到追捧。
YC 每年孵化数千家初创公司，这种体量让它的内部数据几乎等同于一份创业行业的"体温计"。过去几年 YC 一直强调"做人们想要的东西"，而这一次，Diana Hu 团队用最近18个月的批次数据算出的几个百分比,恰好印证了这句老话正在被重新诠释:人们想要的东西,已经从纯软件产品,转向了真正能触碰物理世界的硬科技。
这期节目发布于2026年9月，正值全球AI基础设施投资持续加码、GPU供需矛盾进一步升级的阶段。几位主持人讨论的不只是趋势观察，还涉及具体的公司案例和数据支撑，值得完整梳理。
1. 从8%到20%，硬科技公司占比翻了一倍多
Diana Hu 分享了团队对过去12到18个月被YC接受的公司做的一次统计，结果相当出人意料。硬科技（hard tech）公司，也就是那些真正触碰物理世界（atoms）而不只是停留在代码层面（bits）的公司，占比从8%涨到了20%。
另一个数字同样惹人注意：YC公司被接受时通常还处于零收入、甚至没有产品的阶段，过去一个批次结束时，公司的月收入中位数大概是8000美元，而现在这个数字涨到了20000美元。公司的成长速度明显在加快。
2. 机器人、制造、国防、芯片、电力,五个方向同时起飞
具体拆开硬科技这个大类，Diana给出了细分数据。机器人从占批次1%涨到6%到7%；美国本土制造业相关的创业公司从4%涨到10%；国防相关创业公司从1.5%涨到5%；做半导体或光子学的公司从1%涨到接近4%；电力基础设施相关的公司也从1%涨到接近3%。几个赛道的占比几乎都翻了三到五倍。
Garry Tan把这个现象概括为"机器时代"（the age of the machine）的开端。
3. "有代码生成能力，意味着即使是Anderil也能变快"
这波硬科技热潮背后,一个关键推手是技术型创始人越来越多。Jared Friedman提到,这个夏季批次里,六分之一的创始人拥有博士学位,比例远高于历史水平。原因很直接:如果你在做硅光子学之类的项目,你需要扎实的研究背景。
"AGI compounds this in a really fascinating and awesome way." Jared解释，过去硬科技难做的原因之一是需要庞大的软件工程团队支撑，就像Palmer Luckey（Anduril创始人）常提到的那样。而现在，代码生成能力意味着即便是Anduril这样的公司，做事速度也能大幅提升。三四年前，顶尖软件工程师是做全栈硬件的限制因素之一，现在这个限制正在松动。团队仍然需要一两个核心工程师，但不再需要像谷歌、Meta那样雇上千名工程师，这直接改变了整个经济模型。
Garry补充说，这才是硬科技真正的利好逻辑：不是投资人躲开软件转投硬件，而是现在的AI模型本身在加速科学研究，让创业公司能更早取得研究突破，深科技公司因此变得更可行。
4. 三个宏观趋势：太空、战争阴影、算力饥渴
Garry总结了驱动这轮硬科技热潮的三个宏观因素。
第一个是SpaceX的成功IPO催生了一整代想做太空创业的创始人。他提到2026年夏季批次里有一家叫Exosat的公司，在做主权版Starlink方案；冬季批次里有一家叫Beyond Reach Labs的公司，专门给太空卫星做太阳能板，因为像StarCloud这类想在太空建数据中心的公司，都需要电力支持。
第二个趋势是当下这一代创始人从小看着战争新闻在社交媒体上刷屏长大，他们想做点什么。Garry提到自己最近两批投的两家国防公司，Icarus做的是太阳能驱动的U2侦察机，能提供空中监视和通信能力，已经拿到七位数合同；Nine Mothers做的是反无人机防御系统，本质是带计算机视觉的霰弹炮塔，用来保护深入敌后的特种部队。他认为这种新一代国防创业公司能利用AI和新技术做出传统国防承包商做不出的东西，这是当下一个很有力的大趋势。
Garry还提到国防赛道里有一类"军民两用"公司，比如做金属制造的Knox Metals，正在把美国已经空心化几十年的金属产业链重新建起来，选址就在底特律那些闲置多年的老工厂。有意思的是，PG（Paul Graham）曾发推说Knox Metals的增长速度像软件公司一样快，Garry解释这背后是因为它的客户大多是新兴国防科技公司,而这些客户等不起那些由老一代人经营、跟不上节奏的传统金属供应商。他把这个现象类比成早年Web 2.0浪潮里新公司更愿意用Stripe而不是老牌信用卡供应商，Knox Metals正在国防科技生态里扮演类似角色。
第三个趋势是算力本身正在变成一个物理基础设施问题。数据中心的建设需求随AI需求暴涨而急剧增加，一个有趣的现象是像A100这样的GPU，按小时租用的成本居然在上涨，这在过去是反常的，因为这类芯片本该随时间老化贬值。原因很简单：需求太大，供给跟不上。这催生了从数据中心选址施工、软件规划，到能源电池供电方案的一整条创业链。往下探到芯片本身，Garry提到Tyler投的Lamb Labs在做新一代处理器，自己这一批投的一家叫Bot的公司在做基于三元表示（ternary representation）的定制硬件架构。他指出一个反直觉的趋势：从A100到H100再到B300，英伟达每一代架构的浮点精度其实在不断降低，从FP32一路降到FP16甚至更低，因为LLM架构本身并不需要完整的浮点精度。"FP2 is even somewhat usable." Garry这样评价。他还提到另一家做光子互联的公司Dipole Labs，正在替换数据中心里GPU之间通信用的电子交换机，因为这类交换机目前还是电子方案，存在明显瓶颈。
从零收入到月入两万美元的跨越，从8%到20%的硬科技占比,YC这批数据勾勒出一个清晰的信号：创业者们正在把AI带来的能力红利,从纯软件产品身上,转移到那些真正会碰到金属、电力和芯片的领域。至于机器人是否真的会迎来自己的"ChatGPT时刻"、独立创始人为何突然吃香、经验丰富的中年创业者为何重新被看好，则是这场对话接下来要展开的部分。
