Y Combinator（YC）是硅谷最具影响力的创业加速器，Airbnb、Stripe、DoorDash、Coinbase等公司都从这里起步。萨姆·奥特曼在2014年至2019年间担任YC总裁，之后全职投入OpenAI。如今YC每年运行四个批次（batch），每期约三个月，从全球数万份申请中筛选出约200家公司进入加速营。过去20年里，YC累计孵化了超过5000家公司。谈AI时代创业者的变化，YC是很有发言权的。

　　整场对话的核心议题在于：在AI时代，一个运行了20年的创业加速筛选系统，需要变什么，不需要变什么？创业者有什么新的特征？创业环境有哪些本质变化？

　　对了，下周就是GTC了，我计划去大会现场，听听老黄今年讲什么，有什么新的创业机会。我们也打算在圣何塞现场做个平行活动，有兴趣的朋友欢迎加小伙伴微信（ID：rohanjojo），或者扫文末读者群二维码进群哈。

　　Garry Tan给出了一个亲身实验的数据。他在全职运营YC的间隙，用Claude Code和Codex在大约90小时内重建了自己2008年YC创业时期的整个产品，代码量达到7万行。为了挤出这90个小时，他压缩了大量睡眠，因为他还在一边运营YC、一边带孩子。

　　这个数字的冲击力在于对比。2008年那个版本，是他带着5个工程师、自己靠抗嗜睡药物硬撑，花了将近两年才做出来的。而且新版本的质量比旧版本更好。

　　他把这个转折点定位在2025年11月底Opus 4.5发布前后。他说在此之前，YC内部已经讨论和使用AI编程工具好几年了，但直到那个时间点，他才真正确信：对写代码这件事来说，AGI已经到了。

　　这个判断随即传导到了YC的日常运营。Garry自己做了这个项目，Harj也在持续编程，Jared同样在用，整个合伙人团队都在体验这些工具的极限。然后一个自然的想法浮出水面：既然我们自己都在这样用，为什么不把它放进申请流程？

　　从Spring 2026 batch开始，YC的申请表新增了一项：申请者可以上传自己使用Claude Code或OpenAI Codex时的完整对话记录，内容是用这些工具构建一个功能的过程。

　　这是一个意义重大的变化。过去，YC评估一个人能否做东西，主要靠简历、GitHub、过往项目，以及10分钟面试中的直觉判断。现在，他们拿到了一份比任何简历都更真实的行为记录。

　　Garry很清楚这些记录会被人动手脚，所以YC把它们放进了安全沙箱处理，预防申请者在对话记录里埋入试图操控AI评审的恶意指令。但核心价值不在于防御，而在于这些记录能展示的东西远比传统评估丰富。

　　他列举了具体的观察维度：申请者是否会先让AI制定整体方案再动手写代码？是否理解底层系统架构？是否在功能还没做完的时候就开始优化性能？是否过度工程化，把简单问题复杂化？怎么定义一个完整的发布？是否考虑了边界情况？

　　这些问题的共同指向是一种工程审美，而Garry用了一个Steve Jobs的比喻来概括。Jobs说过，真正的好木匠能认出其他好木匠，因为他们会去看柜子的背面。柜子的正面人人都看，觉得还行。但背面只有同行才会检查。AI编程记录就是创始人的柜子背面。

　　Garry在之前做Initialized Capital投资时，最享受的就是这个识别过程。他称之为game recognize game，行家认行家。判断标准只有一个：如果我不做现在的事，我会不会愿意去给这个人打工？

　　agency，是看到一个人有某个问题，然后相信自己能用技术解决它。重点在于行动倾向：我看到了，我要动手。

　　taste，是把第一版做出来，放到用户手里，看它怎么坏的，然后钻进几十万行代码里一个bug一个bug地修。taste的本质是对好的执着。

　　Garry用了一个意想不到的类比。他去过以色列海法的巴哈伊花园，说那是他见过的最美的花园。那里没有一片杂草，没有一片落叶不在该在的位置。之所以能做到这种程度，是因为维护这座花园的人把它当作信仰级别的事情来对待。

　　世界上最好的产品、最好的体验，就是那座花园的样子。因为背后有人真的在意到了那个程度。

　　AI工具让做出来这件事快了一个数量级。但是否愿意做到极致、是否能在用户看不到的地方反复打磨，这仍然是区分普通创业者和杰出创业者的分水岭。技术门槛降低了，taste的权重反而更高了。

　　Garry提到了一个具体例子来说明这种识别如何在实操中发生。Instacart创始人Apoorva Mehta当年来YC面试时，带了一个自己写的iPhone演示应用。Claude Code那时候还不存在，所以他确实是自己写的。Garry翻到柜子背面的方式是：去滑动那个app的界面。它滚动得非常流畅。在那个年代，iPhone App Store和iOS应用还很新，大多数app的滚动体验都很粗糙。一个人在demo阶段就把滚动做到丝滑，说明他对产品体验的标准远超同行。

　　Harj从另一个角度回应了AI如何改变YC的选人逻辑。他强调，顶尖工程师永远受欢迎。每个时代都会有Patrick Collison这样的人，YC当然要投他们。但AI工具正在拓宽能成功创业的人的类型。

　　他举了Parker Conrad的例子来说明这一点。Parker是连续创业者：第一家公司Sigfig做个人理财工具，第二家Zenefits做中小企业HR和保险自动化，增长极快但后来因合规问题陷入危机。他东山再起后创办的Rippling，如今是估值超百亿美元的企业级HR和IT管理平台。

　　Parker在2013年用Zenefits申请YC的时候，并不符合传统YC理想型：单一创始人，没有CS学位，技术能力够用但说不上出色。Harj记得那份申请写得极好。面试时，Parker对他要做的产品展现出了极其深入的理解，表达清晰，产品思维很强。但Harj坦言，他们当时之所以给Parker面试机会，很大程度上是因为Harj自己用过Parker之前做的Sigfig，知道这个人确实能做出东西。

　　Parker后来在batch期间招到了一个技术联合创始人，这才让Zenefits真正跑起来。Harj说了一句很关键的话：如果Parker当时没找到联合创始人，故事可能完全不同。

　　但今天的Parker不需要找联合创始人了。他可以直接用Claude Code构建相当复杂的应用。Parker可能是商业智能最强的创业者之一，而AI编程工具正在让这种商业直觉极强但技术短板明显的人大幅增加优势。

　　Harj的结论是：AI时代YC选人的网会更宽，类型会更多样化。过去因为技术门槛被挡在外面的Parker Conrad们，现在有了不需要联合创始人也能起步的可能。

　　Jack Altman提出了一个他在投资实践中感受到的变化：Series A阶段的软件产品完成度比以往高了很多。过去先发一个粗糙版本，快速迭代是普遍接受的策略，但现在产品的起点水准已经完全不同了。

　　Jared用batch内部的经验证实了这个观察。YC每个batch开始几周后会做product showcase，创始人上台快速演示自己做了什么。过去三年来，每隔半年，这些demo的质量就上一个台阶。台阶在加速。

　　逻辑很简单：如果Garry能在一周内一边跑YC一边写出7万行代码，那两个全职创始人在面试YC之前能做出的东西，应该远超从前。这个预期正在变成现实。

　　Jack进一步推导：如果两周能做出过去两年的产品量，那一个batch内尝试多个方向就完全可行。做两年的东西发现没人要，扔掉，再做一次只需两周。而且这不是浪费，你学到了东西，你对AI工具更熟练了，你对市场的理解更深了。第二次出手会更准。

　　他问YC三人：你们是否看到公司在batch内pivot（业务方向调整）更多次了？

　　Jared的回答是肯定的。他们确实看到更多公司在batch期间尝试多个方向。

　　但Harj立刻补充了一个重要的反模式。有些创始人对什么是好主意完全没有自己的判断，只是同时扔出五个完全不同的产品给五组完全不同的用户，期待市场给出答案。这种做法几乎从来不成功。更好的路径是先帮创始人找到他们真正关心的问题，然后把那个关心的东西转化成创业方向。

　　YC合伙人在判断创始人是否该放弃当前方向时，主要看的是人的状态而不是数据。如果一个人做了两周还从来没表现出兴奋，让他硬撑下去意义不大。感觉对了，坚持就有意义；感觉不对，换方向反而是正确决策。Harj说这更像是心理治疗师的工作，而不是商业顾问。

　　Jared坦言，目前batch里没有超越AI的明确新趋势。几乎所有公司都是AI公司，硬科技占约10%。但有两个较小的趋势正在冒头。

　　第一个是预测市场。Kalshi是美国第一个获得联邦监管批准的事件合约交易所，用户可以用真金白银押注选举结果、经济数据、天气等事件的走向。2024年美国大选期间Kalshi一举破圈，对一代创业者产生了很强的启发效应。Garry的解释直截了当：监管变化打开了绿灯。原来处于灰色地带的东西变成了合法的，资本涌入，消费者增长飞快，飞轮转起来。一旦有了消费者业务的快速增长，更多资本就会进来，然后你就有了下一个DoorDash级别的消费者公司。

　　第二个是Stablecoin和加密相关项目。Jared没有展开细说，但语境暗示这和2021年的投机热潮不同，更像是基础设施成熟后的应用层机会。

　　Jared还提到了一个观察方法：YC batch的中位数公司是即将到来的趋势的可靠先行指标。他记得几年前有一个batch突然一半公司都在做AI，下一个batch变成了75%，然后就全是AI了。当一个方向在batch里从少数变成多数，它通常会在更广泛的市场里迅速升温。

　　几乎所有进入batch的创始人都在担心竞争，而YC合伙人花大量时间做的事情恰恰是告诉他们别担心。

　　Jared举了一个很有说服力的例子。Harvey是法律AI领域的明星公司，融资额巨大、客户遍布全球顶级律所。而Legora是一家来自欧洲的YC公司，做的也是法律AI，进场更晚。如果Legora创始人因为看到Harvey的体量就放弃，Legora就不会存在。但Legora做了，经过YC之后发展得很好。这种看起来已经晚了但其实没有的故事，Jared说他们在batch里见过上百次。

　　实际操作建议也简单得令人意外。Garry说：假设有人在做客服AI，他很有信心这个市场远没有饱和。一个好团队进去找客户，一定能找到。如果能找到客户并且产品在增长，就别管对手是谁，往前跑就行。如果试了之后很难获客，那你遇到的困难也许就是竞争在告诉你一些事情。Harj补充说，这就像如果你现在想做一个新的支付处理平台，你会碰到Stripe，你的增长会很困难，但这种困难本身就是信号。

　　在整个竞争话题上，三个人的一致性非常高：在YC阶段，竞争几乎不应该影响决策。产品市场匹配的信号比竞争格局的分析重要一百倍。

　　Jack问了一个直球问题：SaaS死了吗？公开市场上SaaS公司的估值倍数正在被严重压缩，这对创业公司意味着什么？

　　Garry的回答同样直接：SaaS已死。但他立刻加了一个限定：跑SaaS公司的人不必死。条件是全面拥抱AI、从上到下用agentic的视角重构一切。

　　他用自己的经历来说明为什么传统软件开发模式注定要被取代。他个人用Claude Code重建产品的过程中，过去需要开会讨论架构、写文档、听取不同意见、再开五次会、两周后也许能有点进展的流程，现在变成了：在plan mode里把两种方案都试一遍，一小时后就有结果。对于大公司，这个周期可能从两个月缩短到两小时；对于非科技公司的传统企业，可能从两年或永远做不了变成今天就能试。

　　他还提到一个他刚刚投资的团队，来自Meta超级智能部门的离职员工。他们指出Meta有2万人在做Reality项目（VR/AR），亚马逊的Alexa也有2万人。而Garry当年创业时只有5个人。为什么5个人也要花两年？因为他知道要建什么架构，但必须把任务分配出去，然后开会、写文档、讨论、争论、等待。这些人与人之间的协调成本，在AI时代可以被大幅压缩。

　　安全的一面：作为系统记录（system of record）的产品处境较好。Rippling涉及工资发放，背后是真金白银和法规合规，企业不会轻易切换。涉及资金流动和监管合规的系统有天然防线。

　　危险的一面：靠集成数量和数据连接器建立护城河的产品最脆弱。过去做几百个集成可能需要几十个工程师干几年，现在用Claude Code半小时就能搞定一个。护城河一旦可以被快速复制，就不再是护城河了。

　　CRM是焦点。Garry判断Salesforce可能完了。过去无数创业公司试图复制Stripe的路径：Stripe当年先让YC公司用自己的支付接口，再从创业公司圈子向外扩展到大企业。很多CRM创业公司想用同样方式从YC公司切入取代Salesforce，但每次到一定规模，客户的销售负责人就会说我需要那些报告我需要那些集成。创业公司就卡在这里了。Garry认为，现在集成壁垒正在消失，下一个Salesforce很可能会从某个YC batch里长出来。投资人会说它的客户全是YC公司，不可能做大，但这恰恰是Stripe早期被质疑的逻辑，最终被证明是错的。

　　Garry提到了一个他投资的YC公司Giga来具体说明小团队在AI时代的威力。Giga做客服AI，团队不到20人，但在客户争夺中击败了Sierra等成熟365官方网站 完美体育入口对手。Sierra由前Salesforce联席CEO Bret Taylor创办，背后有大量顶级VC资金，是客服AI赛道公认的头部玩家。但Giga拿下了DoorDash等大客户，Garry用了back to back to back来形容他们的连续胜利，并说Giga拥有这个领域最好的技术。

　　Giga的两位创始人Varun Vummadi和Esha Manideep来自印度顶级理工院校IIT Kharagpur。当初因为签证问题，他们甚至不能亲自来旧金山参加YC batch。但他们在本科阶段就做过博士水平的LLM微调研究，技术能力毋庸置疑。2025年11月，Giga完成了由Redpoint Ventures领投的6100万美元A轮融资。

　　这个案例直接回应了资本为王的论调。Sierra有更多的钱、更知名的创始人、更大的团队。但Giga用更好的技术和更快的执行赢了。Garry的言下之意很清楚：在AI时代，技术优势的权重上升了，而资本优势的权重在某些场景下可能在下降。

　　Jack追问：如果产品市场匹配的一大部分来自模型进步这个外部因素，而不是创业公司自身的产品力，那很多公司花大价钱微调的模型可能还不如最新的通用前沿模型。他暗示Harvey就可能面临这个问题：花了大量VC资金微调模型，但这些微调模型可能已经不比最新的前沿模型更好了。Garry接话确认了这个风险：你没有水晶球，没人能预见前沿模型的进步速度，但这确实发生了。如果你的银行账户里有几亿美元，你就会忍不住想花掉它。而这笔钱花出去的方向未必正确。

　　Jared分享了一个他从投资人更新信件中观察到的新现象：越来越多的创业者报告年经常性收入刚到100万美元，还没招过任何人。这在以前几乎不可能。过去到这个收入水平通常需要10人左右的团队。

　　但吊诡的是，过了产品市场匹配阶段之后，B轮融资反而更大了。原因是多方面的：AI让产品能覆盖的功能面更广，创始人觉得应该做更多；竞争对手也在用AI加速，你不扩张就会落后；很多市场是线家创业公司在做类似的事情，规模竞赛在所难免。

　　Jared坦言，他还没有看到过了产品市场匹配之后公司真的在减少招聘。至少从他们的行为来看，创始人们没有在按我们不需要那么多人的信念行事。

　　Garry补充了一个重要的例外：销售没有被AI自动化。很多人以为到了2026年，AI应该已经能自动做销售了。没有。客服被自动化了，但销售没有。所以公司仍然需要大量销售人员。

　　他还用一个简单的逻辑反驳了AI时代不需要资本的说法：如果你只有5个工程师，你的竞争对手有50个，那50个AI增强的工程师仍然比5个多产得多。除非你相信那45个人什么有用的事都做不了，否则不扩张就是在放弃优势。

　　在VC行业格局上，Garry观察到一个趋势：总体美元规模在增长，但集中在越来越少的mega fund手里，这些基金的团队人数也在缩减。更多的钱由更少的人管理。这意味着资本作为钝器（capital as a bludgeon）的策略在某些领域仍然非常有效，尤其是在消费者业务中。但它也意味着行业需要更多高质量的投资人。

　　双边市场型公司安全。Airbnb、DoorDash、做直播电商交易的Whatnot，这些公司的核心价值在于连接现实世界的供给和需求。AI能优化匹配效率，但不能替代房东的房子或骑手的双腿。

　　硬科技安全，因为难。护城河来自物理世界的供应链和制造能力。AI还没有来颠覆原子世界，至少现在还没有。Garry说他们需要ASI（超级智能）来真正改变硬件领域，而ASI还没到。我们有AGI了，ASI就在拐角处，他这样说。

　　涉及资金和法规的系统有天然防线。支付、工资、合规，一旦系统在跑而且涉及真金白银，没有人会因为有了新工具就轻易切换。

　　一个全新的护城河概念被提出来：AI智能体推荐什么工具，本身就是分发优势。Garry半开玩笑说，如果你能把API文档写得好到Claude Code会自动推荐你的产品，那就相当于在AI时代的SEO里占据了头部位置。他用了GEO这个缩写来描述这个概念，意思是面向AI生成的搜索优化。虽然他自嘲不确定能不能prompt inject Claude Code让它推荐你，但语气里完全是认真的：AI编程智能体成为新的分发渠道，这件事已经在发生了。

　　很多人以为200家公司的YC batch是400个创始人坐在一个大房间里。Jared纠正了这个误解。

　　实际运作方式是：每位合伙人独立运营自己的一组公司，每组约30家，YC内部称之为pod。Jared昨晚还把整个pod请到家里吃饭。整个batch同时运行7到8个pod，每个pod的规模跟Garry 2008年参加YC时创始人Paul Graham（PG）带的batch差不多。

　　他们实际上在同时运行7到8个2008年的YC。Garry这样总结。现在有15个PG在并行工作。

　　这种结构的核心优势是完全并行化。如果要从15个合伙人扩展到30个，不需要任何结构性变革，只要加人就行。每个pod是自治的，合伙人自主选择要投的公司，然后各自的pod组合成一个完整的batch。

　　Harj把这个变化归功于Garry回归后推动的去中心化改革。在此之前，YC的运营更加集中化，有一个核心团队统一管理batch的各项事务，决策更加自上而下。现在每个合伙人本质上在运营自己的迷你YC。

　　从外界最容易感知到的变化是：从两个batch变成四个batch。Jared解释说，过去batch之间间隔太长，6个月的等待期会让一些有好想法的创始人错过时机。现在一年四个batch意味着创业者任何时候都有一个batch即将开始。你应该开始创业这个决定不应该受YC申请截止日期快到了的影响。

　　Jared的一段话值得完整理解。他说YC的核心建立原则就是增加世界上优秀创业公司的数量。PG在2010年Jared刚加入时就讲过这件事。

　　VC行业的传统智慧来自Andy Rachleff的研究：每年只有大约10家公司会线亿美元收入、最终IPO。所有VC做的事情就是争抢那10家。PG的态度是：我不想去抢那10家，我想让总数变成12家。为什么一定是10家？这个数字很武断。过去15年已经证明，通过YC的系统，确实可以增加每年诞生的伟大公司数量。

　　那么现在什么是瓶颈？Jared的回答很清晰：后续资本充裕，不是瓶颈；运营能力已经理顺（他回忆起2010年代初期YC就像YouTube早期一样，每个月流量翻倍但所有人都在忙着不让系统崩溃），也不是瓶颈了。真正的瓶颈回到了它应该在的地方：怎么让更多优秀的人想要创业。

　　为此YC在做几件事。过去两年，Jared带队去了超过30所大学校园做推广。最近刚从欧洲巡回回来，春天计划去印度。2025年推出的YC Fellow项目面向大学生，给他们资金和社区，在他们还没准备好创业的时候就建立联系。

　　Garry补充了一个背景：YC的YouTube频道影响力很大，但光靠线上内容有局限。很多潜在创业者看到YC觉得它高高在上、录取率不到1%、和自己没关系。YC发现真正能触达最好的人的方式是线下接触：认识一个做过YC的人，或者直接见到一个合伙人。他们不能只在互联网的天上等申请来，必须到社区里去。

　　Jared还特别提到今年的一个重点：把过去两年面向本科生做的事情，扩展到研究生和更年长的创业者。YC创始人越来越年轻是事实，近几期batch的趋势更加明显。但很多最大的YC公司，包括DoorDash，都是创始人在二十五六岁甚至更晚时创办的。Garry和Harj自己做YC时分别是27岁和26岁。对YC来说这已经算老家伙了，Jared笑着说。我们有60岁的创始人。

　　YC开始更积极地走进校园，还有一个不太常被提到的背景。Garry说大科技公司在一段时间里停止了大规模招聘，这让很多本来会去大公司的优秀学生开始考虑创业。时机和趋势叠加在一起，形成了一个窗口。

　　Garry透露了YC batch里一种真实存在的情绪。一些年轻创始人有一种紧迫感：如果AI继续按当前趋势发展，人类还能在哪些事情上比AI强？所以趁还能比AI强的时候赶紧创业。这种想法在batch里时不时地浮现。

　　Garry认为这种想法极度短视。他引用全球货运平台Flexport创始人Ryan Petersen的话：人类的欲望容量几乎无限。我们心里有一个god-shaped hole，上帝形状的空洞，永远会想要更多。

　　然后他翻转了一句商业世界的老话。过去开会讨论产品时经常有人说别贪多嚼不烂（英文里对应的习语是dont boil the ocean，别把海煮了，意思是别想一口气做太大的事）。Garry说他以前也经常用这句话来为不做某些事情找借口。但在智能时代，为什么不把摊子铺大一点？也许不能一口吃成胖子，但一口气多啃几块完全可以。为什么不呢？

　　他用投资公司做类比。如果一家投资公司年年跑赢市场20%，AI来了之后，它会裁掉所有分析师只留一个人用AI做所有的事吗？不会。因为它的竞争对手不会这样做。竞争对手会说：我们有了AI，我要的是50%的回报率。想要更多是人的本性，而AI让想要更多变得更加可行。

　　他说了一句在硅谷语境中比较少见的话：历史上每次技术革命确实最终创造了新工作，但中间那段结构性失业是真实的。简单说会有新工作的，对正在失业的人没用。

　　Jack Altman进一步补充：不只是失业，还有就业质量下降。整个世界在变贵，房价在涨，而AI可能对工资形成下行压力，因为你可以用更少的人更便宜地完成同样的工作。通胀和工资压力同时发生，这不是硅谷回音壁愿意认真面对的场景。

　　Garry从一个意想不到的角度回应。他用了马克思主义的框架：关键在于你在劳动、管理、资本这条链上处于什么位置。他的论点是：在AI时代，成为创始人（也就是管理转化为资本）比以往任何时候都更可行，也更重要。这是他认为最紧迫的事：让更多人有能力从劳动者变成创始人。

　　然后话题转向了更宏观的社会建设问题。Garry推荐了一本书《Break Neck》，讲的是中美在实体建设能力上的差距。

　　美国从四五十年代的建设狂潮走到今天连一条高铁都修不起来。他认为核心问题是美国变成了一个诉讼文化主导的社会，什么都建不动。硬科技创业公司甚至发现某些金属零件只能在中国加工，美国已经丧失了这个能力。

　　他对资本和管理层的批评非常直接：缺的是想象力。不能只想着每年省1%到2%的成本提高利润率，要想怎么用技术从根本上改变产品和商业运作方式。而Harj的补充是：如果资本和管理层不承担这个责任，后果不只是失业，还有社会信任的瓦解。

　　关于AI对社会的冲击，Garry还提到了一个有趣的分布现象。在硅谷，大家都是AI的狂热拥护者。在光谱的另一端，他提到他自己的父母是移民，英语不太好，他妈妈已经完全拥抱了ChatGPT，因为现在她可以用AI写出得体的英文信件去回复各种机构。AI对她来说是一种真实的赋权。

　　被AI威胁最大的反而是中间层：白领知识工作者，过去不算最早的技术采纳者但也不算最晚的那批人。他们现在对AI最抵触，因为他们的工作最直接面临替代风险。Garry认为这种分布现象本身就很说明问题。

　　Q1: AI编程时代，YC最看重创始人的什么特质？agency（看到问题就要动手解决的行动力）加taste（把产品细节打磨到极致的执念）。技术门槛降低后，这两项的权重反而更高了。YC从Spring 2026 batch开始接受申请者上传AI编程对话记录，从中观察系统思维、工程审美和产品完成度的标准，本质上是在看柜子的背面。同时，AI工具正在拓宽能成功创业的人的类型，商业直觉极强但过去受限于技术短板的Parker Conrad型创始人将会更多。

　　Q2: SaaS公司面对AI冲击，哪些会活、哪些会死？靠集成数量和数据连接器建立护城河的SaaS最危险，这些东西现在半小时就能复制。靠系统记录地位（涉及资金流动、法规合规、核心业务流程）建立护城河的SaaS相对安全，比如Rippling。在CRM领域，Garry判断Salesforce可能被颠覆，因为过去保护它的集成壁垒正在消失。一个新的护城河概念正在浮现：你的产品被AI编程智能体推荐的程度，本身就是竞争优势。

　　Q3: YC增长的下一个瓶颈是什么？不是资本（后续融资充裕），不是运营（pod结构已经实现完全并行化，从15个合伙人扩展到30个无需结构性变革），而是优秀创始人的数量。YC正在通过校园推广（已覆盖30多所大学）、国际拓展（欧洲、印度）和Fellow项目（面向大学生的早期社区）来扩大漏斗顶部。同时希望培养更多A级下游投资人来承接更大的创业公司流量，Garry预测未来Midas List前100中的80个将是YC校友。