YC'nin Requests for Startups'ı - 2026 Yazı

• Y Combinator, kurucuların daha fazla denemesini istediği fikirleri topluyor ve bunları Request for Startups (RFS) başlığı altında paylaşıyor.
• Yapay zeka, basit bir özellikten ziyade temel bir teknoloji haline geldikçe, yazılımı, hizmetleri ve yarı iletkenleri yeniden inşa edecek ve yapay zekayı fiziksel dünyaya genişletecek 15 girişim fikri yayımlandı.
• Bu liste YC yatırımlarının tamamını temsil etmiyor; aşağıdaki fikirlerle zaten ilgileniyorsanız, bunu YC'nin de aynı şekilde düşündüğüne dair ek bir güven olarak görebilirsiniz.

Yapay zeka tabanlı düşük pestisitli tarım

• Modern tarım kimyasallara dayanıyor, ancak pestisit kalıntıları gıda, su kalitesi ve toprağa yayılıyor; glifosatın uzun vadeli sağlık risklerine yönelik endişeler de artıyor.
• Yabani otlar ve zararlılar mevcut kimyasallara uyum sağladıkça etkinlik azalıyor; çiftçiler daha fazla kimyasal kullanıyor ama maliyetler yükselirken gelirler düşüyor ve bu da bir kısır döngü yaratıyor.
• Yapay zeka artık tek tek yabani otları ve zararlıları gerçek zamanlı olarak tanımlayabiliyor; sensör ve kamera maliyetleri düşerken robotik, tüm tarlayı değil tek tek bitkileri hassas şekilde işleyebiliyor.
• Mikroorganizmalar, peptitler ve RNA tabanlı çözümler, sentetik kimyasalların tüm kategorilerini ikame edebilecek seviyeye ulaşıyor; bitkiler kendilerini savunacak ve yabani otlarla rekabet edecek şekilde mühendislikle geliştirilebiliyor.
• Pestisit kullanımını %90 azaltırken daha fazla gıda yetiştirebilen bir şirketin kuşağı tanımlayan bir şirket olma ihtimali var.

Yapay zeka yerel hizmet şirketleri

• Yapay zeka modelleri, mühendisliğin ötesinde karmaşık işleri yapabilecek kadar hızlı gelişiyor; hizmetlerin SaaS'a, ardından AI copilot'lara evrildiği bir akış yaşandı.
• 2023~2025 arasında girişimlerin çoğu insanların işini destekleyen araçlar yaptı, ancak bir sonraki adım yazılım değil doğrudan hizmetin kendisini satan yapay zeka yerel şirketler.
• Hizmet harcamalarının toplamı yazılım harcamalarından katbekat büyük ve hâlihazırda dış kaynak kullanılan pek çok hizmet olduğundan, bunları yapay zeka yerel ürünlerle değiştirmek daha kolay.
• Özellikle ilgi duyulan alanlar: sigorta aracılığı, muhasebe·vergi·denetim, uyumluluk, sağlık yönetimi.

Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş sağlık

• Claude Code gibi ajan harness'leri kullanılarak tanı testleri, genom taramaları, EHR verileri ve giyilebilir cihaz bilgilerinin analiziyle kullanıcıya özel sağlık önerileri üretmek mümkün.
• Genom dizileme maliyetleri Moore Yasası'ndan daha hızlı düşüyor ve çeşitli yeni tanı araçları sağlık sinyallerini erken tespit edebiliyor.
• n-of-1 gen terapisi üretim maliyetleri hızla gerilerken, mRNA gibi taşıyıcı vektörler üzerinden kişiselleştirilmiş ilaçlar tasarlanıp iletilebiliyor; FDA de bu tür süreçlere daha açık hale geliyor.
• Zengin veri ve zeka, hastaların hastalık riskini değerlendirme doğruluğunu artırma ve ciddi hastalıkların tedavisine erişimi demokratikleştirme potansiyeline sahip.

Company Brain (Şirket Beyni)

• Yapay zeka otomasyonundaki en büyük engel artık model performansı değil, alan bilgisi; her şirketin temel bilgi birikimi e-posta, Slack, destek bileti ve veritabanlarına dağılmış durumda.
• İhtiyaç duyulan şey basit arama veya doküman chatbot'u değil; iade işlemlerinin nasıl yapıldığı, fiyat istisnalarının nasıl belirlendiği, incident'lara nasıl yanıt verildiği gibi şirketin nasıl çalıştığının yaşayan haritası.
• Dağınık kaynaklardan bilgiyi çıkarıp yapılandıran, güncel tutan ve bunu yapay zekanın çalıştırabileceği skill dosyalarına dönüştüren yeni ilkel bileşenlere ihtiyaç var.
• Company Brain, ham kurumsal veri ile güvenilir yapay zeka otomasyonu arasındaki eksik katman olarak çalışıyor; her şirketin ihtiyaç duyduğu bir altyapı.

Drone sürülerine karşı savunma (Counter-Swarm Defense)

• Ucuz İran yapımı drone sürülerinin AWS veri merkezlerine saldırdığı bir örnek anılıyor; binlerce koordineli drone sürüsüne karşı savunma için hazırlık eksik.
• Bir Patriot füzesinin maliyeti 3 milyon dolar, bir FPV drone'un maliyeti 500 dolar; yani maliyet avantajı tamamen saldırganın tarafında.
• Mevcut anti-drone savunma sistemi; radar, kamera, jammer, önleyici sistemler ve dürbün kullanan personelin birbiriyle bağlantısız çalıştığı kalabalık bir yapı.
• Gereken teknolojiler: tek bir platformla 50'den fazla hedefi etkisiz hale getiren yüksek hacimli önleyiciler, tüm sensörleri ve savunma araçlarını gerçek zamanlı birleştiren yazılım, rotorları kirleten aerosol veya sürüyü dolaştıran şeritler gibi kinetik olmayan savunma araçları.
• Drone savunması, silah işletmekten çok gerçek zamanlı dağıtık sistem işletmeye benzemeye başlıyor; kazanan şirket de Raytheon'dan çok Cloudflare'a benzeyecek.

Dinamik yazılım arayüzleri

• Geleneksel yazılım tüm kullanıcılara aynı arayüzü sunuyor; Netflix'in kişiselleştirmesi bile yerleşimin aynı, yalnızca görsellerin farklı olduğu bir seviyede kalıyor.
• Bugüne kadar yalnızca kurumsal yazılımda forward deployed engineer'ların müşteri bazlı yaptığı özelleştirmeler, artık kodlama ajanlarıyla tek tek kullanıcılara sunulabilecek noktaya geliyor.
• Bir e-posta istemcisi, bir kullanıcı için görev listesi, bir öğrenci için etkinlik takvimi gibi görünebilir; yani kullanıcı arayüzü radikal biçimde kişiselleştirilebilir.
• Yazılım şirketlerinin ortak primitive'leri dağıttığı, kullanıcıların ise nihai arayüzü değiştirdiği bir gelecek için yazılım teslimat yığınının tamamını yeniden düşünmek gerekiyor.
  • Kullanıcının kodlama ajanının erişebilmesi için kaynak kodun dağıtılıp dağıtılmayacağı, yalnızca frontend'in mi yoksa middleware'in de mi değiştirilebileceği gibi sorular var.

Uzay elektroniği bileşenleri

• SpaceX ve Stoke Space'in yeniden kullanılabilir roketleri sayesinde uzaya gönderilebilecek yük kapasitesi büyük ölçüde artacak.
• Özellikle uzaydaki çıkarım çipleri için büyük bir pazar var; kütle, ısı ve radyasyona göre hafifçe optimize edilmiş çipler gerekecek.
• SpaceX veya NVIDIA'da çip tasarımı deneyimi olan kişilere yönelik bir alan.

Donanım tedarik zinciri

• Shenzhen'de tasarımdan yeni fiziksel parça üretimine kadar süreç bir gün sürerken, ABD'de aynı süreç haftalar alıyor.
• Çin'in kazanma nedeni; yoğun tedarikçi ağı, hızlı turnaround ve tasarım ile üretim arasındaki yakın koordinasyon.
• Hlabs(W26) aktüatör üretimi, Prototyping.io(P26) ise birkaç gün içinde mekanik parça dönüşümü gibi alanlarda kısmi çözümler kuruyor, ancak tam yığın hâlâ eksik.
• Parçaları dramatik biçimde hızlandırılmış şekilde üreten, hızlı donanım iterasyonunu mümkün kılan ve tasarım·üretim·lojistiği sıkı biçimde entegre eden girişimlere ilgi var.

Uzay sanayi kapasitesi

• Ay'da ve uzayda endüstriyel kapasite geliştirme, özellikle elektroliz yoluyla silisyum, alüminyum, demir ve titanyum gibi hammaddelerin çıkarılması ilgi çekiyor.
• Erimiş regolitten karmaşık yapıları 3D baskıyla üretme teknolojisi de önemli; Ay'da destek yapıları gerekmediği için bu, Dünya'ya göre daha verimli.

Ajan iş akışları için çıkarım çipleri

• Çoğu AI çipi, "prompt gir → yanıt al" biçimindeki çıkarım için tasarlandı; ancak ajanlar, araç çağrıları, dallanma, geri izleme ve onlarca adıma yayılan bağlam koruma içeren döngüsel bir yapıyla çalışıyor.
• Günümüz GPU'ları bu iş yüklerinde tepe kullanım oranında %30~40 seviyesinde kalıyor; bellek bağımlı model çağrıları, I/O bağımlı araç kullanımı ve CPU bağımlı orkestrasyon arasında gidip gelen burst kalıpları oluşuyor.
• NVIDIA, Groq'u 20 milyar dolara satın aldı ve Google çıkarıma özel TPU v7 geliştirdi; ancak doğrudan ajan döngüsünün kendisi için tasarım — hızlı context switching, yerleşik speculative decoding, tüm yürütme grafiği boyunca KV cache'i koruyan bellek — hâlâ eksik.
• Groq'un temel içgörüsü çipin kendisi değil, çipi çalıştıran derleyici idi; çip mimarisini de ajan yürütme biçimlerini de anlayan insanlara ihtiyaç duyulan nadir bir dönem.

SaaS meydan okuyucuları

• Yapay zeka ile kodlama nedeniyle SaaS'ın sonuna dair söylemler yaygınlaştı ve yatırımcılar yazılım piyasa değerlerinden trilyonlarca dolar sildi; ancak bu, girişimler için son 10 yılın en büyük fırsatı olabilir.
• Yapay zeka, yazılım üretim maliyetini 10~100 kat azaltıyor; onlarca yıl boyunca milyonlarca satır kodla oluşmuş legacy SaaS hendekleri ortadan kalkıyor.
• Saldırı spektrumu: mevcut ürünü klonlayıp onda bir fiyatla satmak, yapay zeka yerel yaklaşımla iş akışını kökten yeniden tasarlamak, 10 SaaS point solution'ı tek bir suite içinde paketlemek, 50 bin dolar/seat'lik ürünlerin açık kaynak alternatifini çıkarıp hizmet ve barındırmayla gelir elde etmek.
• Proje yönetimi araçları gibi basit hedefler yerine; çip tasarım yazılımı, ERP, endüstriyel kontrol sistemleri ve tedarik zinciri yönetimi gibi on yıllardır aşılması zor 10 milyon satırlık kod tabanlarını hedeflemek öneriliyor.
• Geçen neslin büyük yazılım şirketleri, on-premise sistemleri bulutla değiştirerek doğdu; bir sonraki nesil ise legacy SaaS'ı yapay zeka yerel yazılımla değiştirerek doğacak.

Ajanlar için yazılım

• İnternetin sıradaki 1 trilyon kullanıcısı insanlar değil, AI ajanları olacak; bugün ajanlar, buton tıklamaya dayalı insan odaklı yazılımlar üzerinde yavaş ve kırılgan şekilde çalışıyor.
• Ajanların; form, buton ve dashboard gibi görsel arayüzler yerine API, MCP, CLI gibi makine tarafından okunabilir arayüzlere ihtiyacı var.
• Ajanların yeni araçları keşfedip kaydolması ve bunları anında programatik olarak kullanabilmesi için çok iyi dokümantasyon şart; sistem insan müdahalesi olmadan çalışmalı.
• Mevcut yazılımın tüm büyük kategorilerinin ajanlar için yeniden inşa edilmesi gerekiyor; bu da mevcut şirketlerin ajan desteği eklemesiyle değil, ajanları birinci sınıf vatandaş olarak tasarlayan girişimlerden çıkacak.

Büyük şirketlere satış yapmak isteyen girişimler

• Eskiden girişimlerin girişimlere satış yapması standart yaklaşım sayılırdı, ancak yapay zekanın gelişiyle birlikte Fortune 100 ölçeğindeki dev şirketlere de ulaşmak mümkün hale geldi.
• Yapay zeka üç engeli değiştiriyor: büyük şirket karar vericileri, AI ile temel sorunları çözebilecek ekipleri aktif olarak arıyor; küçük ekipler birkaç ay içinde büyük şirketlere uygun sofistike ürünler geliştirebiliyor; büyük şirket liderleri de uyum sağlama gereğini bizzat fark etmiş durumda.
• Son 3 yılda YC şirketleri, batch sırasında veya ilk yıllarında milyonlarca dolarlık sözleşmeler imzaladı; ilk müşterisi dünyanın en büyük şirketlerinden biri olan örnekler artık sık görülüyor.
• 3 yıl stealth modda kalıp mevcut ürünle özellik eşitliği kurma dönemi bitti; artık 2~3 kişilik ekipler şirketi resmen kurmadan önce bile Fortune 10 şirketlerinin kullanacağı ürünler çıkarabiliyor.

Yarı iletken tedarik zinciri 2.0

• Son teknoloji bir AI çipi yaklaşık 1.400 süreç adımından geçiyor, 12'den fazla ülkeden dolaşıyor ve üretimi 5 ay sürüyor; buna rağmen bu tedarik zinciri spreadsheet'ler, SAP ve telefonla yönetiliyor.
• 2021'de 300 dolarlık bir çipin eksikliği, 50 bin dolarlık otomobillerin üretimini durdurarak 210 milyar dolarlık araç üretilememesine yol açtı; şirketler yalnızca doğrudan tedarikçilerini biliyor, 2. ve 3. katman için görünürlük ise sıfır.
• TSMC'nin advanced packaging kapasitesi bugün AI compute alanındaki en büyük darboğaz; NVIDIA bunun %60'ından fazlasını kapmış durumda, HBM bellek 2026'ya kadar rezerve edilmiş ve ihracat kontrolleri her çeyrekte değişiyor.
• CHIPS Act sayesinde Arizona, Texas, Ohio ve New York'ta yeni ABD fab'leri kuruluyor, ancak her fab'in neredeyse sıfırdan bir tedarik zinciri kurması gerekiyor.
• Gerçek zamanlı tahsis takibi, çok katmanlı risk izleme ve ihracat uyumluluğu gibi beklenen araçlar neredeyse yok; wafer tahsisi ve paketleme kısıtlarını derinlemesine anlamak gerektiğinden bu, SAP içi bir özellikten çok girişim fırsatı.

Kurumsal yapay zeka işletim sistemi

• En iyi yapay zeka yerel şirketler, tüm toplantıları kaydediyor, tüm ticket'ları takip ediyor ve tüm müşteri etkileşimlerini yakalayarak şirketin tamamını sorgulanabilir hale getiriyor.
• Bu sayede şirketler açık döngüden (karar sonrası haftalar sonra kontrol) kapalı döngüye (sistemin mevcut durumu izleyip karşılaştırdığı ve ayarladığı yapı) geçebiliyor.
• Bunu uygulayan ekipler sprint sürelerini yarıya indirip çıktı miktarını iki katına çıkarabiliyor.
• Bugün bunu kurmak için Slack, Linear, GitHub, Notion ve çağrı kayıtlarını özel glue code ile bağlayan yorucu entegrasyon işleri gerekiyor.
• Tüm bağlamı tek bir zeka katmanına bağlayıp mühendislik yanlış şeyi geliştirirken bunu işaretleyen veya ajanların çalıştıracağı spesifikasyonları üreten ürünler eksik; şirket çıktısını kendini iyileştiren bir döngüye dönüştüren bağlantı katmanını kurmak büyük bir fırsat.

[xguru]

Her çeyrekte geliyor. Kesinlikle YC'nin Requests for Startups - Summer 2025 döneminde de yapay zeka çoktu, ama bu yıl itibarıyla yapay zekanın dikey alanlara ya da enterprise tarafına biraz daha yaklaştığını düşünüyorum.