اختر منطقتك 
ترى حاضنة وادي السيليكون Y Combinator أن العملات المستقرة والميتافيرس وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هي من أكثر القطاعات الواعدة للابتكار.
في تقريرها السنوي “طلبات الشركات الناشئة” الذي تمت مشاركته يوم 15 فبراير، قالت Y Combinator إن العملات المستقرة لديها إمكانات “هائلة” كخيار دفع عبر الحدود فعال من حيث التكلفة، بينما ترى أيضًا وعدًا في الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي ( VR) يتم تطبيقها خارج نطاق الألعاب. وفي الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص برامج المؤسسة وتسهيل “عمليات المكتب الخلفي”.
وفي قسم خاص بالعملات المستقرة، قال براد فلورا، شريك مجموعة Y Combinator، إن العملات المستقرة تبدو “جزءًا كبيرًا من مستقبل المال” وشبه الصناعة بصناعة الموسيقى الرقمية في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
“يبدو الأمر برمته أشبه بانتقال الموسيقى الرقمية من عالم مشاركة الملفات المحظورة في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين إلى أن تصبح هي القاعدة مع دخول مشغلات مثل Apple إلى السوق.”
أوضحت فلورا قائلة: “الأهم من ذلك هو أن هؤلاء اللاعبين الرئيسيين قد تفوقوا في النهاية على شركة Spotify، وهي شركة ناشئة تأسست خلال تلك اللحظة الانتقالية نفسها”.
“إن هذه الأداة واضحة للغاية بحيث يبدو أنه من المحتم أن يحذو التمويل التقليدي حذوها.”
إن العالم مليء بالمؤسسين ذوي الخبرة التي يمكن استغلالها في شيء جديد وعظيم.
أملنا هو أن يلهم طلبنا للشركات الناشئة (RFS) بعض هؤلاء الأشخاص للقيام بذلك – أو إذا كانوا في طور البناء بالفعل، فليتقدموا بطلب إلى YC. https://t.co/sj7w8S3jCv pic.twitter.com/wYwrvp4qMG
– واي كومبيناتور (@ycombinator) 14 فبراير 2024
وأضاف فلورا أن حجم سوق العملات المستقرة يبلغ حاليًا 140 مليون دولار، لكن “الفرصة تبدو هائلة”، مشيرًا إلى أن سبعة ملايين شخص فقط تعاملوا مع العملات المستقرة بينما يعيش أكثر من 500 مليون شخص في بلدان تزيد معدلات التضخم فيها عن 30٪.
قامت Y Combinator حتى الآن بتمويل 81 شركة ناشئة في مجال العملات المشفرة وWeb3، بما في ذلك Coinbase وOpenSea وTRM Labs وQuantstamp، وفقًا للشركة.
وفي الوقت نفسه، قالت ديانا هو، وهي شريك آخر في المجموعة في الشركة، إن التطورات في الواقع المعزز والواقع الافتراضي مستمرة في التطور، مضيفة أنها تأمل في رؤية الشركات الناشئة تبني برامج على هذه الأجهزة تتجاوز الألعاب. .
قال هو: “لا يزال هناك الكثير من التحديات التي يتعين حلها من خلال اكتشاف أفضل حالات الاستخدام، وأفضل ممارسات تجربة المستخدم/واجهة المستخدم، والمزيد – نحن متحمسون للعمل مع المؤسسين الذين هم في مقدمة هذه التكنولوجيا”.
أسقطت Y Combinator منشورها “طلب الشركات الناشئة”.
إذا كنت ترغب في الالتحاق بـ YC، فما عليك سوى العمل على هذه الأمور pic.twitter.com/s2UJ5VGkMv
— جورج من prodmgmt.world (@nurijanian) 16 فبراير 2024
وأضافت أن الإصدارات الأخيرة من Apple Vision Pro وMeta Quest 3 تظهر أن التقدم يسير في الاتجاه الصحيح.
“إن تجربة المستخدم تتحسن، وقوة العرض آخذة في الازدياد، وتحسن تتبع اليد/العين بشكل كبير – ولكن لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به.”
ومع ذلك، فقد اعترفت بأن تحديات تجربة المستخدم/واجهة المستخدم تظل عائقًا أمام التبني السائد.
متعلق ب: اليابان تفتح استثمارات Web3 أمام شركات رأس المال الاستثماري المحلية
وفي الوقت نفسه، ظهرت أيضًا برامج المؤسسات المبنية على الذكاء الاصطناعي، ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) و”الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير” في قائمة التركيز المطلوبة من Y Combinator للشركات الناشئة.
بدلاً من الحصول على برنامج مؤسسي واحد يناسب الجميع، يقول أحد المديرين الإداريين لشركة Y Combinator، Harj Taggar، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد المؤسسات على إنشاء إدارة علاقات العملاء المخصصة الخاصة بها، وأنظمة الموارد البشرية والتخطيط.
“المنتج القائم على هذه الفرضية سيكون مزعجًا للغاية بالنسبة للشركات الكبيرة، لأنهم الآن لا يستطيعون الفوز بمجرد تقليدك وإضافة ميزة أخرى إلى برامجهم المتضخمة.”
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ LLMs أن تساعد العديد من “عمليات المكتب الخلفي” التي تم إجراؤها يدويًا عبر التاريخ من قبل “فرق ضخمة من الأشخاص”. ومن بين هذه المهام تقييم الطلبات، وتقديم الأوراق، ومراقبة المعاملات، وإجراء مراجعات الامتثال.
من ناحية أخرى، يهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى شرح القرارات التي تم إنشاؤها من خوارزميات نموذج التعلم الآلي. يمكن أن يوفر سياقًا حول مصير درجة الائتمان الخاصة بالفرد أو حتى التشخيص الطبي.
ومع ذلك، فإن الثقة في نموذج الذكاء الاصطناعي الخالي من التحيز ستكون مهمة صعبة بالنسبة للمبتكرين، حسبما قال هو ونيكولاس ديساين، وهو شريك آخر في المجموعة في الشركة.
مجلة: لغز MATIC المفقود في Polygon: الجميع يفعل ذلك، كما يقول ChainArgos
