AI创业不卷App了，今年最疯的3个项目我先看了

我上周还拍着胸脯跟我那做HR的发小说，你搞个AI筛简历，3000万人的市场够你啃半年。结果周六半夜刷到YC今年的Demo Day清单，给我整不会了。台上那些项目，十个里八个不再写App了，全在搞机器人、核电、还有真人干活的脏数据。

说实话我第一反应是：这帮人疯了吧。

YC Summer 2026这届，风向标转得有点狠。往年都是"用AI重做XX软件"那套，今年直接把灯打去物理层。有团队要把数据中心漂海上、上核动力。有团队把模型权重直接烧进芯片。还有团队专门跑去工厂录人怎么拧螺丝。我扒完那张清单，愣了得有十分钟——合着模型已经强到没地方用了，强到卡点不再是聪不聪明，是电够不够、带宽挤不挤、真数据从哪抠。

最离谱的是Nori。一台双臂机器人，1688美元。我算了一下，折合人民币一万二出头，比我家那台游戏本加显示器还便宜。旁边Praxis更贼，它不卖机器人，专门去工地、仓库录真人干活，录了11类工业场景，单场景平均320小时，转头拿这堆录像教机器人。我刚开始当噱头看，看到320小时这个数，咂摸出来了：卡机器人的从来不是算法，是"人到底咋干活"这件事，压根没人好好记过。

电和带宽这块也邪门。Atomarine想把数据中心丢海上驳船，还规划核动力，就为别跟城市抢地盘抢散热。Dipole Labs搞光交换，专治GPU空等，自己测说等待时间砍了大概40%。我算过一笔账，现在一个训练集群，GPU真干活的工夫可能就六成，剩下四成全在等电、等数据、等彼此。这40%的空等，就是这帮人盯上的肥肉。

宇树这次的G1+我盯了挺久。35公斤整重，25个自由度，肩部电机峰值扭矩比上代高110%，同扭矩发热反而低72%，单臂能提约3公斤，头顶塞了6个麦克风做声源定位。35公斤啥概念？一个成年人单手就能拎着走。但说句不好听的，自由度多不等于真能干活。G1+现在视频里走得挺稳，真扔仓库搬一天货会不会趴窝，得等量产我才信。

为啥全扎堆？我翻了下，逻辑其实就一句：前两年卷参数，从70亿卷到万亿，卷到顶发现，卡点跑到能源和真实世界上去了。模型越强，越缺能跑它的电、能传数据的带宽、教它干真活的数据。所以聪明的钱不投App了，改投能把AI塞进物理世界的硬骨头。

Lamb Labs更绝，直接把权重固化进芯片，想省掉每次推理从内存往外搬参数的动作。他们自测说单次推理能耗压低了约3成。能耗这词平时没人聊，但你手机跑个大模型烫得能煎蛋时就懂多要命了。

我自己有个歪判断，不一定对，你品品。普通人别光盯着"哪个聊天机器人更会写周报"了。下一波能挣钱的，是让AI从屏幕里爬出来，去干又脏又累、还招不到人的活。养老陪护、仓库分拣、工厂巡检，缺人缺到离谱——就我们这旮旯一个物流园，去年还挂着200多个分拣岗没招满。

写到这我倒踏实了点。AI不卷App，说明它真要碰实物了。咱普通人别急着花299块报个提示词课——我认识的人里，去年就有3个买了再没打开过。先看你身边哪件活最烦人、最没人干，那可能就是下一个被AI啃掉的口子。

你公司里最让你想甩手不干的活是啥？评论区说一声，下篇我挑几个拿AI试掉它。

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数据来源：腾讯研究院AI速递 20260915、宇树G1+参数、YC Summer 2026 Demo Day报道、Atomarine/Dipole/Praxis/Nori/Lamb Labs披露。