2024’s Biggest Startup Trends
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2024年对人工智能和初创企业来说是意义非凡的一年。

</context> <raw_text>0 现在最疯狂的事情是，你可以创办一家公司，在短短24个月内就能赚到数千万美元，而你可能只需要200万或500万美元的资金。记得一年前，那一批初创企业中的许多公司都会获得某种企业概念验证或试点项目。当时很多人对这些试点项目能否转化为实际收入持怀疑态度。一年后，我想我们所有人

都有第一手的经验，证明这些试点项目已经转化为实际收入。老实说，现在还为时尚早。就像，你知道的，我们在2024年稍微松了一口气，但一切皆有可能，老实说。这些事情发展得如此迅速。

欢迎回到Light Cone播客的另一期节目。我是Gary，这是Jared、Harj和Diana，我们共同投资了价值数千亿美元的公司，就在它们成立之初。所以2024年，真是不平凡的一年。Harj，你对此感觉如何？非常好。我认为这是所有事情都对初创企业有利的一年。我最近一直在思考的是，两年前ChatGPT发布时，

当时普遍的观点是，所有价值都将归属于OpenAI。你们还记得他们发布GBT或ChatGBT商店时的情景吗？是的。我记得当时普遍的观点是，所有建立在ChatGBT之上的东西都是GBT包装器，而应用商店的发布将摧毁所有试图构建AI应用程序的人。

OpenAI将成为一家巨型公司，但初创企业将没有机会。现在说这话听起来有点可笑，因为——谁还记得ChatGPT商店？没错。ChatGPT商店本身就是一个无关紧要的东西。但更重要的是，当今有哪些大型AI应用程序？我认为，除了ChatGPT本身之外，最成功的消费者应用程序是Perplexity。最成功的企业应用程序可能是Glean，也许吧。是的。

在法律科技领域，有Casetext、Harvey、Prosper，在消费者领域，有PhotoRoom。关键在于，许多应用程序并非由OpenAI构建。这是创业的好时机。是的。现在最疯狂的事情是，你可以创办一家公司，从零开始，在短短24个月内就能赚到数千万美元。

而且你可能只需要200万或500万美元的资金。这就是其中一家公司Opus Clip的故事，它从未需要进行真正的A轮融资。这也是我们在YC社区中看到的现象。是的，我认为这是一个特别重要的点，你可以作为一家初创公司做到这一点，而无需筹集大量资金，因为管道……

在GPT商店发布后，我还记得Anthropic和Claude出现了。一段时间内，普遍的观点是，所有价值都将归属于这些基础模型公司之一。而且在AI领域竞争的唯一方法就是筹集巨额资金，要么是因为你获得了风险投资，要么是因为你是亚马逊、Facebook或谷歌，已经拥有巨额现金。但如果你不是大型基础模型公司之一，那就没有价值。

而建立在这些基础之上的应用程序将……

要么由基础模型公司自己构建，要么就没有那么大的价值。同样，这被证明是完全错误的，对吧？特别是，推动这一转变的是开源，就像一系列奇怪的事件，权重被泄露，Meta就像……洪流。是的。我本来想迫使Meta发布Llama，这很有趣。人们认为，哦，这只是一个很酷的开源模型，但它

落后于OpenAI 18个月，人们开始从中进行大量的衍生工作。就像Vicuña和所有其他与Llama相关的动物一样。它采用了，或者说Llama也是YC的一家公司，它使人们能够进行本地Docker开发，比如在设备上运行模型。这很酷。

但人们认为他们将无法赶上。而从2023年到2024年发生变化的事情

是，在夏季，这是一个转折点。这是所有排名、基准测试中顶级基础模型首次成为Llama。这对社区来说是一个冲击。是的，事实证明，选择很重要。选择意味着它并不完全取决于模型。我认为模型仍然非常重要。但是一旦你有了模型的选择，你就无法拥有……

这种垄断定价的想法。你拥有该模型，你的竞争对手也拥有该模型，但所有其他因素似乎变得更加重要，那就是产品、你的销售能力、你适应用户反馈的能力、你实现零流失率的能力。所有这些突然变得比通过模型捕获所有未来价值的光锥更重要。对。

我对此的具体感受是，我记得一年前与那一批初创企业合作时，他们基本上是在构建模型路由器，就像一个调用特定模型的API。我记得当时这样做的主要动机是降低成本。就像，哦，你不想只是耗尽你所有的

ChatGPT调用，你想将它们分散到各种不同的模型中。而反对这一观点的理由是，哦，所有这些东西的成本反正都会降到零。像模型路由器这样并没有什么价值，没有人想用模型路由器来构建他们的应用程序。他们都会调用最好的模型。我认为一年后，这完全是错误的。据我所知，模型路由器实际上是构建基于LLM的应用程序的一个非常好的切入点。我认为我们看到的大多数应用程序，他们只是不想依赖于特定的模型。这与你看到的相符吗？是的，事实上，我们在秋季刚刚在Demo Day上展示的秋季批次中看到的一件事，也是从24年夏季到24年冬季转变的趋势之一，正是你所说的那样。公司开始为应用程序使用多个模型，例如在某些情况下速度最快的模型，因为有时你需要非常快速地解析大量输入。如果它有点损失也没关系。然后你需要更大的模型来处理更复杂的任务。因此，24年秋季的许多公司实际上都采用了这种多模型架构，以针对最佳任务使用最佳模型，这类似于模型路由器的概念，但这个想法已经发展了。它不再是路由，而是一种编排。

我认为我们在几集前给出的一个具体例子是Camphor。这是一家你合作的公司。他们使用速度最快的模型来解析PDF，而他们使用O1来处理更复杂的模型，就是这样做的。其他公司正在进行欺诈检测。他们有一个初级风险分析师的概念，他们只使用快速简单的GPT-4，也许

迷你版，然后他们使用更大的模型，比如O1。另一个例子是，我认为Cursor在他们与Lex Friedman的节目中谈到了这一点。他们也拥有这种复杂的多架构和多个模型，这就是它为什么有效的原因。就像他们有一个非常专门用于预测

你接下来要输入什么内容的模型，还有一个用于理解整个代码库的模型，所以任务非常不同，所以这绝对正在发生，是的，另一个在秋季批次中出现的事情是，我正在与一家名为Variant的公司合作，他们正在尝试做的是采用基本上最先进的开源LLM模型，这些模型可以进行代码生成，然后教它们美学

所以，从图标生成开始，所以他们构建了这个巨大的后期训练工作流程，应该适用于，你知道的，随着开源模型在Cogen方面变得越来越智能和更好，他们可以……

采用下一个版本的模型，然后采用他们的后期训练架构和数据集，然后基本上教给给定模型美学。某些东西应该是什么样子，而不是以扩散的方式，而是在SVG级别。我们认为SVG实际上可以转化为各种美学。

这是一种有趣的方法，也是后期训练中较新的方法之一，这是一种连贯的方式，可以跳过所有价值都累积到模型中的想法，特别是由于开源，正如你所说。我还有……

想起一年前的事情，我记得那一批初创企业中的许多公司都会获得某种企业概念验证或试点项目，当时很多人对这些试点项目能否转化为实际收入持怀疑态度，这与加密货币有很多相似之处，每当出现一些新的有趣技术时，

更具体地说，是区块链而不是加密货币。但每当出现一项新技术时，企业总是想运行试点项目和概念验证，因为这是某些人的工作，例如核对。是的，我们做了像热门新技术这样的事情。首席创新官必须尽职尽责。我认为我们在其中一集节目中讨论过这个问题。一年后，我想我们所有人

都有第一手的经验，证明这些试点项目已经转化为实际收入，而且YC批次中的初创企业现在比以往任何时候都更快地向真正的企业销售产品，并正在提高收入和实现里程碑，例如百万美元的年度经常性收入，这肯定是我见过的最快的速度。是的，秋季批次实际上再次做到了这一点，这实际上是我认为我们第一次注意到的是今年的夏季批次

我们意识到的一件更有趣的事情是，你还记得Paul Graham会告诉我们在YC批次中需要多快增长吗？每周10%。每周10%。而疯狂的是，在夏季和秋季批次中，这些批次的整体增长速度就是这样。哇。我认为这种情况从未发生过。在YC期间增长了3倍。是的，在YC期间增长了3倍，我认为这种情况实际上从未发生过。平均而言。平均而言。只有最好的公司才做到这一点，也就是顶尖的。

四分位数或类似的东西，对吧？所以公司更好。普遍存在的现象是，达到1亿美元年度收入所需的时间正在缩短。

是的，不仅如此，我们最近与Ben Horowitz共进晚餐，还记得他说过，当他们创办Andreessen Horowitz时，普遍的理解是，在任何一年中，只有一家公司能够达到每年1亿美元的收入。他们说他们在过去20年中计算过数据，并且每十年，

能够达到1亿美元收入的公司数量会增加10倍。所以20年前可能是每年15家公司，我的意思是，我们现在谈论的是每年1500家公司，它们真的有机会达到这个数字。当你将这与我们在夏季和秋季批次中看到的情况结合起来时，这就不足为奇了。

Jared在上一集节目中提出了一个非常好的论点，关于垂直AI将如何使1500多家公司蓬勃发展。是的，这就是它增长如此之快的原因。因为这些产品对公司的价值主张非常强大，所以，

它们就像抢购一样，因为公司很聪明，他们可以进行投资回报率计算。当投资回报率非常高时，人们对企业销售周期以及获得大型企业交易的信贷所相信的所有这些真理都会消失，因为公司很聪明，他们会做出理性的决定。Harjit，我还想到另一种对初创企业有利的情况。

现在很难回忆起来，但一年前，人们经常说的一件事是，这些LLM

不够可靠，无法在企业中部署。它们会产生幻觉。是的，这就是为什么很多人说这些试点项目和概念验证不会转化为实际合同的原因，因为这项技术对于人们实际部署来说风险太大了。是的，它不仅转化为实际收入，而且转化为正在大规模使用的实际部署，每天处理数千个……

工单。我认为这是因为我们已经学会了如何通过Jake来访时谈到的技术来提高代理的可靠性。而且围绕这些模型已经发展起来的所有这些基础设施使人们能够提高它们的可靠性。这实际上是一个很大的趋势。今年的这个概念是将AI更多地视为代理。

这是一个今年出现很多次的术语。去年它不在讨论的泡沫空间中。去年更多的是关于许多类似于聊天的对话。

我的意思是，这是一种曲解，但现在你把它重新组合成一堆用于XYZ的代理。而且我们，我的意思是，Gary刚刚发布了一个关于Claude的计算机使用的精彩解说视频，但模型的能力不断朝着能够执行复杂的多步骤操作、实际接管你的计算机、调用其他应用程序以及执行一年前似乎不可能完成的复杂任务的方向发展。是的。

监管方面呢？看起来我们通过1047法案躲过了一劫。而且看起来拜登行政令的一些内容不太可能在特朗普政府下存活下来。TPD，这意味着长期来看。但我们非常担心的一件事是，超过一定水平的某些数学计算会突然变得非法，或者需要在当地办公室注册。是的。

这肯定是在科技领域度过的一段奇怪的时光，因为我从未经历过软件和技术与政治如此紧密地交织在一起。特别是，我不习惯真正关心国家政治会影响YC批次中的初创企业或成立不到一年的公司。但它确实如此，它确实在一段时间内令人担忧。目前还不清楚初创企业是否能够构建创新的AI应用程序，而不是

受到OpenAI和一些大型企业监管的限制。我们显然很高兴它对初创企业有利。看起来我们仍然处于早期阶段，对吧？我的意思是，很容易看出

平台本身确实会或可能类似于Win32垄断。Windows可以访问API。事实上，他们知道关于在其平台上运行的内容的所有统计数据。你猜怎么着？他们可以将其构建到他们的平台中。我们在2024年稍微松了一口气。但是

你知道的，一切皆有可能，老实说。这些事情发展得如此迅速。我不会完全放下心来。你知道的，我们必须继续努力。好的，所以对于初创企业来说，这显然是伟大的一年。还发生了什么？我们认为，对谁来说也是伟大的一年？肯定有一些大型融资轮次，对吧？例如OpenAI，不出所料，

筹集了巨额资金。Scale。是的，即使在YC内部，我们也看到Scale AI今年真正脱颖而出。OpenAI获得60亿美元，Scale获得10亿美元，SSI获得10亿美元，……

Ilya Sutskever的新公司？我认为Scale值得讨论，因为它是一个典型的创业故事。我的意思是，你在早期就在那里，对吧？你为YC采访了他们。告诉我们他们面试时提出的想法以及他们最终如何确定了可能是过去十年中最好的

创业想法之一。Scale.ai故事的有趣之处在于，它可以说是经典YC创业故事的缩影。还有其他类型的初创企业会启动，例如SSI，例如，这不是一个典型的YC创业故事，其中一些

非常有经验的人会用PowerPoint演示文稿筹集10亿美元。但Scale.ai是年轻程序员如何通过比其他任何人更聪明、更努力地工作，随着时间的推移逐渐建立起一家价值100亿美元的公司这一经典故事的体现。所以是的，当Alex在YC面试时，他并没有从事任何与AI相关的工作。这是一个完全不同的

不同的想法。Scale.ai的想法是由市场引导出来的。实际上它仍然经历了几次转型，因为像最初在YC的想法与AI没有任何关系。然后很长一段时间，他基本上是在为自动驾驶汽车公司做数据标注。据我记得，他们申请的是与医疗保健相关的想法。是的，这是一个预订医生预约的网站。

好的，很酷。然后他们在批次期间进行了转型。你还记得他们是如何想出数据标注这个想法的吗？因为这肯定是在，这是2016年吗？是的。他们想出数据标注这个想法的方式是，Alex曾在Quora工作，Quora必须对审核等进行一些数据标注。因此，当时大型数据标注服务是亚马逊Mechanical Turk。

它们被认为是不可战胜的，因为它们是由亚马逊运营的，亚马逊可以投入无限的资金。它总是大规模的。它已经相当大规模了。但Alex有独到的见解，那就是他实际上在Quora使用过Mechanical Turk，他知道实际使用它很糟糕。所以他对这个世界有这种独特的见解。所以他只是试图构建一个更好的Mechanical Turk，基本上是他自己在Quora时想要的版本。

据我记得，他们的早期发展几乎完全来自一个客户，Cruise，对吧？

之前根本不存在对用于训练集的标记数据的空前需求。因此，他们能够抓住这波浪潮。然后当这波浪潮达到顶峰时，

LLM变得流行起来，所有这些公司都需要大规模地进行RLHF。而Scale恰好处于可以进入该业务的完美位置。是的。我认为Scale的故事非常有趣，因为它是在LLM之前，它显然是一项数十亿美元的业务。它抓住了LLM浪潮，这现在推动它可能成为一家价值1000亿美元以上的公司。而且它

我也在基层看到了这一点，我的一些公司可能完成了批次，甚至在批次之前都没有想法，转向了一个正在兴起的AI想法。我只是看到那些等待并

能够找到以前无法找到的想法的创始人的成功率更高。我有一家公司，从一年前开始。他们证明了这一点。他们证明了整个批次。他们可以找到，嗯，一个好主意。实际上，他们花了六个月的时间才意识到，嗯，他们的父母经营着一家牙医诊所。所以他决定去诊所看看是否有什么可以自动化的。嗯，

他们最终为牙医诊所建立了一个AI后台系统。现在它的周增长率非常惊人。做得非常好。我看到很多这样的案例正在出现。肯定也看到了这一点。我认为拥有所有这些非常努力的年轻技术型创始人具有优势，他们愿意孤注一掷，全力以赴。

只是对，哦，这就是未来将会发生的地方的一点点闪光。让我试试吧。然后它真的成功了。就像我从牙医开始一样。我有很多团队

也转向了不同的领域，他们在那里发现了一些闪光点，例如，计算机使用出现了，我有一些公司正在努力工作，并朝着这个方向前进。而且效果很好。我的意思是，这还为时尚早。我的意思是，这只是秋季批次，但这也很酷。好的。那么，除了语音之外，我们还看到哪些趋势？我们之前谈到了机器人技术。今年与我们合作的机器人制造商比以往任何一年都多。是什么推动了这一点？

我有一个前苹果团队，叫做Weave Robotics，他们打算在2025年尝试推出一个真正的机器人。成本约为65,000美元至70,000美元。但这实际上是在你的家中让它工作的执行器和安全措施的成本。我认为这实际上是由这样的想法驱动的，即

LLM本身可以成为机器人的意识。例如，我是否正在做我的主人需要我做的事情？我如何与他们以及家中的其他人互动？但有趣的是，然后语音语言动作模型可能会做某件事，例如叠衣服，这几乎是在更广泛的LLM意识内的工具使用。所以我觉得这是其中一件

我很想看到的事情，你知道的，它真的会起作用吗？我认为我们今年就会知道。我想我的想法是，机器人技术基本上是半AI和半硬件，半

等式的一部分开始起作用了。好吧，硬件仍然很难。硬件仍然非常昂贵。是的，有一些证据表明，例如能够实际洗衣服，这可能是首先发布的事情之一。我认为初创企业的理想情况是，你可以只构建AI或软件部分，并在商品硬件上运行它，并做一些非常棒的事情。

相反的情况是，如果你需要擅长硬件和软件，并且它们是耦合在一起的，你需要同时生产两者，那么你就会期望特斯拉成为该领域的明显赢家。还有待观察。我相当乐观。我觉得我们有多家公司正在尝试创造性地思考如何在商品硬件上针对特定用途运行模型。

用例。这仍然感觉为时尚早。感觉机器人技术还没有达到它的ChatGPT时刻。也许这个时刻是自动驾驶汽车已经在旧金山运行了。我认为人们谈论得不够多。不住在旧金山的人往往意识不到这些汽车在旧金山完全部署的程度，以及普通人每天都在乘坐它们。是的。我最近看到了DoorDash的Tony，他说他到处都只使用Waymo。

我住在帕洛阿尔托，我没有选择，但我希望有。这将是惊人的。我的意思是，疯狂的是，目前全世界只有几千个这样的设备部署。而且多么幸运啊？它们都在旧金山。是的。2024年的重大失败呢？我似乎记得我们开始其中一集Lightcone节目时，我们都戴着Apple Vision Pro和Quest。从那以后我们就没再谈论过AR。Diana，发生了什么？什么？

它还没有发生。很多硬件都需要更轻便。例如，我们需要达到这种外形尺寸，但实际上物理上有一些限制才能将所有这些硬件都装入如此小的外形尺寸中。为了拥有足够的计算能力和光学元件，这非常具有挑战性。我认为仍然需要发现更多实际的工程和物理学知识。就是这样。我认为算法已经存在，但这只是非常艰苦的工作。

和光学问题。这是一个棘手的先有鸡还是先有蛋的问题，因为人们手中没有足够的硬件，不足以让应用程序开发者值得为其构建应用程序。因此，没有足够的应用程序让人们想要购买硬件。我觉得那些购买的人，到目前为止杀手级应用似乎是用它作为，

一个非常大的显示器。它并没有——马克·曼德尔：而且它确实非常适合这个用途。加里·伊利斯：用于观看电影。马克·曼德尔：加里，你实际上保留了这个作为用户，对吧？加里·伊利斯：是的，它非常适合观看电影。是的。加里·伊利斯：也许我认为实际上一直在玩并且感觉良好的一个设备实际上是MetaRay Barn。

它没有任何实际的显示器，但我真的很喜欢它的音频和语音。我一直在尝试的一个工作流程是实际使用Meta Ray Barn并将其连接到任何语音模式，用于……

ChatGPT或Claude，并与它就某个主题进行对话。哦，我还没试过。这是一个有趣的想法。是的，是的，是的。这是一个好主意。这就像我一直在做的一件有趣的事情，只是和自己聊天。也许在你走路的时候看起来有点像个疯子，但这对于了解不同的主题来说很有趣。我们应该谈谈AI编码吗？

2024年是AI编码真正突破的一年。我们现在大多数YC创始人使用Cursor或其他AI IDE。它们在夏天爆炸式增长。Devon证明你可以完全自动化大型编程任务。是的，所有这些都在今年发生。这太疯狂了。回放代理不断改进。我听到更多轶事，

人们在下班回家的路上构建Replit应用程序。是的。印象非常深刻。Replit采用了这项技术，并首次将其推广给非技术人员。这真是太疯狂了。一个更低技术版本的Anthropix Artifact，你实际上可以使用它来制作非常简单的应用程序，并与Claude聊天以构建非常简单的首页。

然后你可以作为一个PM制作原型，并向你的工程团队展示。它就像一个功能齐全的工作版本。是的，这很疯狂，因为它意味着一个人可以做更多的事情。你认为这会改变初创公司实际招聘的性质吗？你已经看到这种情况了吗？是的。

我遇到的一些最近从YC获得种子轮融资的创始人，他们并没有按照经典建议教他们的那样去做。过去，你可能会说，让我试着找到……

让我试着雇佣更多的人。有些任务通常我必须找到在我竞争对手那里做过所有客户成功的人。我需要找到那个在负责该职能的人手下工作的人。我必须雇佣那个人并提升他们。他们将带着所有这些知识和人脉关系而来。有些人则表示相反，那就是我要让我的软件工程师编写……

使用LLM的前端流程。而且，你知道，我最终可能需要雇佣那个人，但也许是在B轮或C轮之后，而不是现在。是的，我也在批次后的公司中看到过这种情况，他们正在寻找人员

具有更大潜力的工程师，并且他们对使用AI编码堆栈的设置非常熟悉。一部分，我看到的一个巧妙的面试技巧是人们进行结对编程并观察他们使用工具的情况。你可以真正分辨出某人是否真的摆弄过它们。这实际上是一只工程师猫，它不仅擅长

编码，而且擅长提示并判断AI输出是否正确。我认为阅读提示的一部分

并评估所有这些AI编码代理的输出实际上更为重要。是的，去年关于AI编码代理和编程面试出现了一个有趣的争议，因为AI编码代理基本上打破了公司多年来一直在进行的标准编程面试。实际上，Harjit，我很想知道你对此有何看法，因为你经营过一家编程面试公司。我的意思是，我认为有趣的争论是是否应该……

惩罚或阻止在贵公司面试的人使用游标或这些工具来通过编程面试，或者你是否应该顺其自然并适应，并测试他们的生产力，以及

我通常认为这些事情往往会朝着我认为你只会根据你的绝对产出来衡量，而且标准会提高的方向发展，例如Stripe，大约十年前他们就意识到了这一点，他们认识到很多

他们需要他们的程序员做的事情会喜欢构建web应用程序和web软件，而不是做困难的计算机科学问题。因此，行业从谷歌风格的面试（大量的计算机科学问题和白板）转向仅仅给某人一台笔记本电脑，让他们在四个小时内构建一个待办事项应用程序。所以我认为我们会看到同样的事情发生，人们会，行业会调整，你只会

使用这些工具，并且预期在两个小时的面试中比今天做得更多。关于你的观点，加里，关于初创公司，例如他们需要雇佣多少人，或者他们如何扩展。现在看来还为时尚早，还无法看到其戏剧性的影响。但我感兴趣的一件事是，我

我最近观看了一次杰夫·贝佐斯的采访，他说，首先，他回到了亚马逊工作，从事人工智能工作，其次，亚马逊本身拥有大约100个，也许是1000个。这是一个令人惊讶的大数字的内部LLM驱动应用程序，大概是为了运行亚马逊。亚马逊上次将用于内部基础设施的东西发布到世界上的时候是AWS，这彻底改变了初创公司的构建方式。所以我很想知道是否……

他们有有趣的应用程序来运行亚马逊内部，他们会发布出来，突然之间就会有新的堆栈来构建和扩展你的公司。我们将看到整个，我们在最近几集的10人、一人独角兽中讨论过的事情。——他们谈到的一个应用程序是，他们对旧版本的编程语言进行了大规模迁移。每当你需要升级不同版本的数据库等时，这都是一项艰巨的工作。

他们为此使用了LLM。它就像更改数十万行代码一样。这将需要一个为期六个月或更长时间的工程项目。它在几周内就完成了。我的意思是，亚马逊只是LLM驱动的代理执行后台流程的完美用例。他们一定拥有绝对的金矿机会。他们实际上刚刚推出了他们的大型基础模型，该模型开始……

在一些基准测试中也名列前茅。所以我认为他们正试图成为这场竞赛中的另一个竞争者。这很有趣，因为，从下往上看，当然从一些仍然在亚马逊工作的人来看，也许是刚毕业的大学生，他们中的许多人无法访问LLM，或者实际上在日常工作中被禁止使用它。所以，你知道，也许这是组织变得足够大的时候的缺点之一，嗯，

未来已经到来，但它甚至在同一个组织内部也没有得到均匀的分配。但这对开源和自托管LLM来说都是一个好兆头。在我的待办事项清单上，我想在我的桌子上构建我自己的Apple mini堆栈并在我的小型集群上运行Lama。我购买了所有硬件来构建我自己的机器，但后来我们有了孩子，这件事还没有发生。但总有一天会发生的。

我一直对此感到非常兴奋，你知道，YC在旧金山已经恢复了面对面的运营一段时间了，但我们已经完全恢复了现场演示日。所以不再有Zoom演示日，不再有Zoom校友演示日。你知道，我们就在这个办公室里举行了校友演示日，对吧，就在楼下。那太棒了。然后我们接管了共济会中心，1200名投资者来到这里。

都在同一个房间里。我认为这对创始人来说真的很好，因为创始人的数量大约是夏季批次的三分之一。而且投资者的数量是投资者招待会的两倍，甚至三倍。所以大约每家公司有10名投资者。是的。

所以我认为他们都玩得很开心。我几乎忘记了面对面演示日的能量有多棒。这并不是你在Zoom上可以复制的东西。YC演示日也一直充当Zoom的实际投资者聚会。

硅谷，因为这是所有投资者都会可靠地参加的唯一活动。所以他们非常高兴我们把它带回来了，因为当我们不这样做的时候，就没有等效的活动了。硅谷的回家之旅。是的。所以现在一年四次，这是世界上所有顶级早期投资者都会回到旧金山参加希望在那周举行的庆祝活动的时间，并且

在我们的演示日达到高潮。所以这是一个真正的庆祝活动。马克·曼德尔：总的来说，感觉面对面又回来了。这当然是2024年的另一个主题。当然，我们今年一直在会见和与之交谈的后期初创公司，最重要的事情之一就是弄清楚如何让每个人都回到面对面，回到办公室。我认为“远程办公将永远持续下去”的时代肯定已经过去了。我当然认为——马克·曼德尔：好摆脱。马克·曼德尔：是的，完全正确。然后发现，是的，面对面又回来了，旧金山又回来了。

非常感谢你，加里。最近的选举似乎进行得很顺利。我觉得旧金山充满了乐观情绪。是的，我们有了一位新市长。我们希望他能做正确的事情。而且，你知道，我们在主管委员会中拥有非常微弱的温和派多数，但我们确实摆脱了一些最糟糕的人。

是谁在旧金山制造了一个恶性循环？所以我持乐观态度，你知道，我们没有得到我们想要的一切，但它正在朝着正确的方向发展。我认为，就像在初创公司一样，在政治中，你总是，你知道，高估了你一年能完成的事情，但你总是低估十年内会发生的事情。我认为这需要十年时间。这需要20年才能

但正如初创公司每年可能只有15家公司能够达到每年1亿美元的收入，到每年1500家，敲敲木头，这是一项艰巨的工作。

我认为旧金山需要成为世界上所有最聪明人的灯塔。而这实际上是我最希望看到的事情，那就是我们实际上可以继续建设。所以，我们所有人向所有观看节目的观众致以节日问候，我们明年再见。