YC W26的示範日有199家公司登台。參加後，查看數據，揭示了AI新創企業的現狀。

首先令人印象深刻的是，與AI相關企業的比例。參展企業中60%是AI原生，26%是AI應用，僅有14%未使用AI。也就是說，AI已不再是單一類別，而是成為基礎設施。不過，這裡有一個重要的引導點。不能僅僅停留在「使用AI」的層面，而是要從「傳統模型無法實現的事情，如何實現」的角度來看。

從商業模式的構成來看，B2B佔87%，B2C僅7%。這種極端偏向顯示，當前的AI技術最適合用於取代知識工作者的業務。值得注意的是，這些企業大多不僅是簡單的副駕駛員型，而是追求完全取代職務的公司。它們正朝著AI代理人全面取代人類工作的方向前進，而非副操縱員。

收益方面的數據也很有趣。估計的年度經常性收入（ARR）中位數約為5萬到10萬美元，成長率每月30%到50%。但超過100萬美元年度經常性收入的企業僅佔5%，約一半的企業尚未有收入。也就是說，許多仍處於早期階段。

最快實現盈利的企業有何共同點？那就是創始人「直接向原雇主銷售」。Proximity在不到三週內達成70萬美元的年度經常性收入。Corvera在四週內達到每月3.3萬美元的經常性收入。這是因為他們已經擁有客戶網絡，不需要再去找客戶。

這也反映了流通渠道的變化。在成長迅速的B2B企業前15名中，有60%是通過創始人網絡或YC網絡獲得早期客戶。那些在市場開拓上苦苦掙扎的公司，幾乎都在先做產品，再思考「怎麼賣」。而成功的公司則相反，從「能接觸誰，他們急需什麼」開始。

硬體的比例也值得關注。參展企業中有18%包含硬體，較過去批次有大幅增加。機器人、無人機、穿戴裝置、太空技術等實體產品正展現復甦跡象。

創始團隊的構成也具有特色。46%是兩人組。最常見的不是「駭客+銷售」，而是擁有不同專業知識的兩位技術合夥人。最成功的則是擁有深厚行業經驗的創始人：牙醫打造AI手術規劃，航空維修負責人開發自動化文件工具。這不是在雞尾酒會上推銷的行業，而是深耕行業、扎根細節。

能否建立數據驅動的循環也是關鍵分歧點。LegalOS用12,000份簽證申請資料進行學習，達成100%的批准率。與客戶的每一次互動都促進產品改進的公司，與僅是工具的公司之間的差異，就在此處。

值得注意的缺失也存在。教育相關企業為零。面向消費者的社交媒體也為零。政府相關科技幾乎沒有。這雖然有些反直覺，但資金最少的領域，反而可能孕育未來最大回報。

最後，失敗的模式也很明確。缺乏差異化的代理人基礎設施是危險的。8到10家公司都在開發相同的監控、測試、壓縮功能，但基本模型供應商會原生整合。沒有自己數據的AI原生服務也防禦力低。通用的工作流程封裝器，幾個月內GPT-5就能原生實現相同功能。

成長最快的企業有五個共同點：不賣工具，而是賣結果。創始人已經與客戶建立了關係。從第一天就開始收費。客戶處於緊迫狀態。MVP（最小可行產品）異常簡單。

從這199家企業的數據來看，在AI時代，最重要的不是技術革新，而是深刻理解問題、擁有客戶網絡、積累數據。僅僅是「AI包裝器」的時代已經過去，只有真正解決問題、建立閉環的公司才能生存。