Los fundadores de empresas de IA debaten sobre modelos abiertos frente a modelos cerrados en TechCrunch Disrupt 2026

Para las startups de inteligencia artificial, seleccionar un modelo ya no es solo una decisión arquitectónica puntual.

Los modelos abiertos están mejorando. Las APIs de vanguardia siguen perfeccionándose. Los modelos pueden adaptarse a tareas específicas, y algunas empresas están construyendo productos que utilizan múltiples modelos en lugar de limitarse a uno. Esto ofrece a los fundadores más formas de construir —y más decisiones sobre dónde invertir, qué poseer y cuánta flexibilidad mantener a medida que cambia la tecnología.

En TechCrunch Disrupt 2026, cuatro conversaciones abordan estas decisiones desde distintos puntos de la pila de IA, desde aplicaciones multimodelo y modelos personalizados hasta infraestructura y los chips que las sustentan.

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Cuando un solo modelo de IA no es suficiente

Elegir entre modelos abiertos y propietarios presupone que una empresa necesita elegir uno desde el principio. Cada vez más, los productos de IA pueden recurrir a diferentes modelos para distintos trabajos.

La sesión «El Tokenmaxxing real: Cómo las mejores empresas de IA navegan un mundo multimodelo» reunirá a Mo Jomaa, socio en CapitalG; Vipul Ved Prakash, cofundador y CEO de Together AI; y Zuzanna Stamirowska, CEO y cofundadora de Pathway, en el Escenario de los Constructores.

Explorarán por qué las empresas utilizan múltiples modelos; cómo equilibran el costo, el rendimiento y la flexibilidad; y cuándo los modelos abiertos pueden superar a las alternativas propietarias.

Créditos de la imagen:Together AI

Para los fundadores, esa flexibilidad puede afectar más que el rendimiento del modelo. Puede influir en los costos operativos, las decisiones de producto y la rapidez con la que una empresa puede aprovechar mejores modelos a medida que aparecen.

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¿Cuánto de tu pila de IA deberías poseer?

La elección del modelo también plantea una pregunta mayor: ¿Qué necesita poseer tu empresa?

Manos Koukoumidis, CEO y cofundador de Oumi, tomará el Escenario de IA del Mundo Real para «¿Qué IA debería desplegar realmente tu empresa: alquilar, personalizar o construir?». Abordará si las startups deberían construir sus propios modelos, cuándo la personalización puede convertirse en una ventaja competitiva y cómo elegir entre IA abierta y propietaria.

A través de encuestas al público, escenarios de startups y un marco práctico, Koukoumidis ayudará a los asistentes a evaluar las APIs de vanguardia, los pesos abiertos personalizados y la posesión total de IA. Los asistentes se llevarán tres principios de decisión que podrán aplicar en su próxima conversación sobre arquitectura.

La elección que hacen los fundadores puede dar forma tanto al producto como al negocio detrás de él. Construir más de la pila de IA puede ofrecer mayor control y diferenciación, pero también puede requerir más tiempo, talento y recursos que depender de modelos existentes.

Añade la sesión de Oumi a tu agenda de Disrupt para un marco práctico que decida cuánto de tu pila de IA realmente necesita poseer tu empresa. Consigue tu entrada ahora para sentarte en primera fila en esta discusión.

Dónde encajan la IA abierta y la propietaria

Para algunas startups, la decisión aún se reducirá a los compromisos entre modelos abiertos y propietarios.

Nader Khalil, Director de Tecnología para Desarrolladores en Nvidia, y Sydney Sykes, Directora Global de Alianzas de Capital de Riesgo en Nvidia, tomarán el Escenario de los Constructores para «Construyendo startups de IA en las que vale la pena apostar». Examinarán lo que están eligiendo los fundadores hoy, los compromisos entre APIs de vanguardia y modelos de pesos abiertos, y cómo esas elecciones pueden afectar la estrategia de producto y la diferenciación a largo plazo.

Créditos de la imagen:Slava Blazer Photography / Flickr (se abre en una nueva ventana)

Esos compromisos tienen consecuencias comerciales. La elección del modelo puede dar forma a todo, desde los costos y los requisitos de infraestructura hasta el grado de control que tienen sobre su producto. También puede determinar dónde —y con qué facilidad— una startup puede crear una diferenciación que los competidores no puedan replicar.

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Cuando la arquitectura alcanza el hardware

La arquitectura del modelo es solo parte de la ecuación. El rendimiento de la IA depende en última instancia del hardware que la sustenta, y los avances en IA están comenzando a cambiar cómo se diseña ese hardware.

Anna Goldie, fundadora y CEO de Ricursive Intelligence, y Azalia Mirhoseini, fundadora y CTO, llevarán esta idea al Escenario de Disrupt en «Cuando la IA comience a diseñar su propio hardware». Explorarán cómo la IA está optimizando chips y hardware, por qué la arquitectura del modelo y el hardware están becoming más estrechamente conectados, y qué podría significar un ecosistema de IA cada vez más abierto para la infraestructura que lo sustenta.

Créditos de la imagen:Ricursive Intelligence

Para los fundadores, la conexión entre IA y hardware podría afectar la rapidez con la que las nuevas capacidades llegan al mercado. Un desarrollo de chips más rápido también podría cambiar la infraestructura disponible para las startups que construyen la próxima generación de productos de IA.

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Aprende a mantener tus opciones de IA abiertas en Disrupt 2026

Estas conversaciones forman parte de más de 200 sesiones en seis escenarios industriales, mesas redondas y sesiones paralelas en Disrupt, que se celebrará del 13 al 15 de octubre en Moscone West en San Francisco. Se esperan más de 10 000 fundadores, inversores, operadores y líderes tecnológicos, junto con más de 250 ponentes y más de 300 startups expositoras.

Además, las actividades de matchmaking, negociación de acuerdos y redes informales ofrecen a los asistentes oportunidades para conectar con fundadores, inversores, posibles socios y otros constructores que enfrentan muchas de las mismas decisiones tecnológicas y comerciales.

Una startup puede utilizar una API de vanguardia hoy, personalizar un modelo abierto mañana o eventualmente mover cargas de trabajo entre varios modelos. Preservar la flexibilidad podría ser tan importante como elegir el modelo correcto ahora.

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