春天意味着雨水、花朵的回归，当然还有 Y Combinator 今年的首场 Demo Day。在冬季 2024 届项目的两个路演日中的第一个日子里，TechCrunch 的工作人员纷纷上线，做笔记、开玩笑，并逐渐从数十家参展公司中筛选出早期的热门候选名单。
毫不意外，人工智能（AI）是最大的主题，247 家公司中有 86 家自称是 AI 初创企业，但鉴于有 187 家在路演中提到 AI，我们已接近泡沫化阶段。
从 AI 生成的音乐和资助申请，到新颖的金融科技应用，甚至一些健康科技工作，应有尽有。周四我们将迎来第二天的路演。在此之前，如果你没能观看直播，以下是第一天的一些精彩回顾。
TechCrunch 员工精选
Aidy
- 它是做什么的：利用 AI 帮助公司寻找并提交资助申请
- 为什么它备受青睐：获得资助并非易事。Max Williamson、Peter Crocker 和 Greg Miller 对此深有体会：他们曾在洛克菲勒基金会和美国住房和城市发展部工作，在那里资助金是常见的资源。寻找和申请资助涉及翻阅大量文件并提交无数表格——这是一个昂贵且耗时的过程。那么，为什么不借助 AI 来帮忙呢？这正是他们的初创公司 Aidy 的理念所在，目前专注于“美国农村能源计划”（Rural Energy for America Program）的资助。经过几个问题的询问后，Aidy 通过导航资格要求和评分标准来评估组织的资助竞争力，然后初步填写任何相关表格。从其工具的状态来看，Aidy 显然处于概念验证阶段。但这个概念很有趣——前提是平台的 AI 不要犯太多错误。
- 谁选择了它：Kyle
Givefront
- 它是做什么的：为非营利组织提供银行平台服务
- 为什么它备受青睐：如果你身处非营利领域，合规性和监管要求会迫使你在财务处理上采取不同的方式。这就是 Givefront 的用武之地。由 Ethan Sayre 和 Matt Tengtrakool 联合创立，两人此前曾创办一家旨在帮助尼日利亚借款人的初创公司，Givefront 为非营利组织提供银行、支出管理和财务治理服务。具体而言，Givefront 为非营利组织提供账户以存储资金并整合捐款、付款和报销，以及自动报告和年度监管申报功能。Givefront 肯定不是唯一的非营利组织银行选项。但它似乎是首个为此目的从头构建的平台之一——这本身就具有吸引力。
- 谁选的：Kyle
Buster
- 它做什么：连接数据库和大语言模型的软件
- 为什么它是心头好：市场上有很多公司致力于开发大语言模型——越大、越快、越智能，你懂的。但在将现代 AI 模型实际部署到公司内部时，你会遇到数据问题。例如，我最近报道过的一家初创公司 Skyflow，正致力于防止敏感信息被 LLM 的误用者获取。Buster 之所以引人注目，是因为它似乎正在解决许多公司将面临的问题。当然，新模型很酷，但在 AI 淘金热期间销售软件领域的“镐和铲”（基础设施工具）可能是一个非常好的商业模式。我喜欢它！
- 谁选的：Alex
Numo
- 它做什么：为新兴市场的承包商提供银行服务
- 为什么它是心头好：为远程和国际员工提供更好的薪酬解决方案并非新鲜事，但 Numo 专注于新兴市场的承包商这一做法脱颖而出。此外，Numo 在其薪酬系统之上构建银行产品也是明智之举，因为这些承包商中许多人位于货币频繁波动的国家，这为他们提供了更安全的资金存储场所。
- 谁选的：Becca
Intercept
- 功能介绍：利用人工智能帮助消费品品牌汇总零售费用，并申诉无效费用。
- 推荐理由：许多消费品（CPG）品牌，尤其是新兴品牌，利润率非常低，受到各种费用的挤压，这些费用涵盖货架费、包装数量错误以及运输损坏产品等。Intercept 表示，识别并标记无效费用可以为 CPG 品牌平均挽回其收入的 15%，否则这些收入将因不准确的收费而损失。这似乎是一个值得解决的问题。
- 推荐人：Becca
Nuanced Inc.
- 功能介绍：帮助检测深度伪造内容和虚假信息。
- 推荐理由：我对任何旨在寻找方法来解析我们已遇到的深度伪造和虚假信息不可避免增长的技术感到好奇。人工智能正以每小时为单位变得更加复杂，我们将进入一个真假、事实与虚构界限日益模糊的世界。深度伪造对女性尤其构成威胁，Taylor Swift 的经历便是例证——鉴于该领域的政府监管进展缓慢，我欢迎任何致力于解决我们日益增长的网络安全需求的研究和技术。
- 推荐人：Dom
Vectorview
- 功能介绍：自定义大语言模型评估
- 为什么它备受青睐：每当市场上出现新的、重大的人工智能大语言模型时，我最喜欢阅读的就是它的基准测试数据。例如，Anthropic 的 Claude 3 Opus 模型在“研究生级推理，GPQA，Diamond”中取得了 50.4% 的零样本思维链（CoT）准确率。这些数据非常具有启发性。开个玩笑，但这并非玩笑。这就是我喜欢 Vectorview 正在推进的理念的原因，即能够针对公司的特定用例来测试大语言模型和 AI 智能体。我怀疑，由于其测试工具比学术界的工具更贴近最终用户，Vectorview 可能正在触及一个巨大的机遇。
- 谁选择了它：Alex
Abel
- 它能做什么：利用人工智能帮助律师更快地审阅法律文件
- 为什么它备受青睐：Abel 联合创始人 Sean Safahi 表示，这消除了律师必须在“深度”和“广度”之间做出选择的必要。我认为，任何能帮助律师做出更明智的论证和决策的技术都是好事。加快法律进程并提高其准确性似乎是一个稳健的策略。值得注意的是，将人工智能和自动化引入法律流程确实会增加一层隐私风险，因此 Abel 的用户需要谨慎行事。
- 谁选择了它：Becca
Soundry AI, Sonauto
- 他们做什么：AI 驱动的音乐生成
- 为什么它们是心头好：Soundry AI 的技术在创作适合置于背景中的音乐方面可能极具价值。比如 Muzak、电梯音乐、企业学习配套音轨，或者那些在嘈杂餐厅里播放的、你总是听不清但似乎又觉得熟悉的歌曲。这是一个巨大的市场，我可以看到公司通过调整自己的混音来获得合适的氛围。然后是 Sonauto，一家希望帮助你打造热门金曲的初创公司。对此我持更多怀疑态度，主要是因为我最喜爱的音乐需要许多人类付出巨大努力，以推动音乐可能性的边界。最新的 Tesseract 唱片就是一个很好的例子。天哪，这是一件多么令人惊叹的艺术品。话虽如此，我愿意承认自己可能是错的，也许机器人最终能写出比我们这些卑微的肉体凡胎更优秀的前卫金属、流行乐和实验爵士乐。我热爱音乐，也热爱科技，因此我推测我最终会爱上它们的结合。（不过我也对源材料的版权问题有所担忧，毕竟我不喜欢扫兴。）
- 谁选的：Alex
Starlight Charging
- 它做什么：面向公寓、共管公寓和商业建筑的电动汽车充电器及管理软件
- 为什么它是心头好：大多数电动汽车充电发生在家中，除非你住在多户住宅楼中，那里的基础设施可能匮乏，迫使驾驶员去别处寻找电源。这不仅让驾驶员头疼，也让建筑业主错失了潜在收入。Starlight Charging 将基础设施的关键部分集中化，以降低成本。“由于我们的安装成本非常低，我们实际上可以零前期费用提供解决方案，同时仍能盈利，”创始人 Andrew Kouri 表示。“我们的投资回收期不到一年。”该公司似乎也注重细节，提供符合 Plug & Charge 支付标准的自有充电设备，并配备可拆卸电缆，以便在损坏或遭破坏时轻松更换。这应该有助于维护工作，而维护问题曾困扰许多其他电动汽车充电网络。
- 谁选的：Tim
Eggnog.ai
- 它做什么：用于 AI 生成片段的在线视频制作与托管
- 它为何受欢迎：我静音了 Demo Day 的直播以尝试这款产品，因为我一直感到沮丧的是，深夜可供我观看的新科幻电影寥寥无几。我们需要更多！因此，依赖用户提示的视频创作工具对我来说非常有趣。再加上 AI 生成的内容可能无法在主流视频平台上找到永久立足之地（品牌安全、版权担忧等等），Eggnog 或许真的做对了什么。尽管如此，虽然我的小视频片段很酷，但它距离故事片的程度，大概就像我的涂鸦距离最佳动画系列片一样遥远。
- 谁选的：Alex
Pump
- 它做什么：将小型企业捆绑在一起，以便它们在 AWS 上节省费用
- 为何备受青睐：这是一种帮助小型和新兴企业获取所需云服务而无需将大量资本投入软件的优秀方案。Pump 选择通过 AWS 而非直接向这些小型企业变现的策略十分明智，这使其更有可能获得强劲的市场反响。人们很容易对一家被称为“云计算的 Costco”的公司感到兴奋。
- 推荐人：Becca
Pico
- 功能介绍：致力于整理截图
- 为何备受青睐：我之所以喜欢它，是因为我的手机里有大约 13,000 张照片，其中大部分是截图。当我需要查找某张截图时，不得不陷入手机图库的无尽深渊中搜索。若能有一款帮助归类这些照片的工具，那将是救星般的存在，让我能腾出精力处理重要任务，比如及时向群聊发送有趣的表情包。创始人将其比作“截图版的 Pinterest”，这也吸引了我，因为我是一名忠实的 Pinterest 用户。任何能让照片归类和分享变得更轻松、更有趣的产品，我都一定会使用。
- 推荐人：Dom
TrueClaim
- 功能介绍：利用人工智能帮助自筹资金的企业节省 7% 的健康保险费用
- 为何备受青睐：健康保险费用正在飙升。大型企业可以“消化”这些费用，但中小企业吸收高昂成本则困难得多。中小企业往往被迫将支付的大部分费用转嫁给员工。7% 听起来可能不多，但由于健康保险每年可能花费数千美元，这笔节省对于小企业或初创公司来说意义重大。
- 推荐人：Marina
Manifold Freight
- 功能介绍：聚合零担货运
- 为何备受青睐：创始人在 Convoy 构建类似解决方案时发现了对零担货运技术的需求，并指出这是被 Flexport 收购的已关闭公司中唯一盈利的部分。Manifold Freight 专注于拥有 50 辆或以上卡车的公司，这意味着它们瞄准了其他货运软件所忽视的客户群体。此外，针对大型承运商意味着其客户可能有更多资金用于投资新技术。
- 推荐人：Becca
Shepherd
- 功能介绍：结合人类导师与人工智能的个性化教学助手
- 为何备受青睐：我喜欢这款应用，因为与其他学习助手不同，Shepherd 与学术机构合作。这意味着该初创公司不仅获准为学生辅导，还清楚确切需要学习的材料。Shepherd 还声称可以帮助规划和管理工作学生的时间。如果我在大学时能有这样的工具就好了。当时并不总是清楚哪些学习任务最具挑战性，这浪费了大量宝贵时间。我在学习编写代码并使程序运行方面浪费的无数小时，本可以更好地分配给同样不易的微积分课程。
- 谁选的：Marina
Senso
- 它做什么：为受监管行业的客户服务提供 AI 驱动的知识库，从信贷单位开始
- 为什么是心头好：我讨厌被困在客户支持电话中。当代理人为帮助解决法规或其他问题而让你反复等待数分钟时，对话似乎会无限延长。如果客户支持专家能快速找到晦涩法规问题的答案，就能为客户和银行（或保险机构）节省时间和金钱。
- 谁选的：Marina