AI 창업자들이 TechCrunch Disrupt 2026에서 오픈 모델과 클로즈드 모델을 비교 고찰하다

AI 스타트업에게 모델 선택은 더 이상 일회성 아키텍처 결정이 아닙니다.

오픈 모델의 성능이 향상되고 있습니다. 프론티어 API도 지속적으로 개선되고 있습니다. 모델을 특정 작업에 맞게 맞춤 설정할 수 있으며, 일부 기업은 단일 모델에 의존하는 대신 여러 모델을 활용하는 제품을 구축하고 있습니다. 이는 창업자들에게 더 많은 구축 방식을 제공하고, 기술이 변화함에 따라 어디에 지출하고, 무엇을 소유하며, 얼마나 많은 유연성을 유지할지에 대한 더 많은 결정을 가능하게 합니다.

TechCrunch Disrupt 2026에서는 네 가지 대화가 AI 스택의 서로 다른 지점에서 이러한 결정에 접근합니다. 멀티 모델 애플리케이션과 맞춤형 모델부터 인프라 및 그 하부 칩에 이르기까지 다양한 관점이 제시됩니다.

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하나의 AI 모델로는 부족할 때

오픈 모델과 독점 모델 중 하나를 선택하는 것은 기업이 애초에 하나의 모델만 선택해야 한다는 전제를 가정합니다. 점점 더 많은 AI 제품이 서로 다른 작업을 위해 서로 다른 모델을 호출할 수 있습니다.

“실제 토큰 최대화: 최고의 AI 기업들이 멀티 모델 세계에서 어떻게 대응하는가” 세션에서는 CapitalG의 파트너인 Mo Jomaa, Together AI의 공동 창업자이자 CEO인 Vipul Ved Prakash, Pathway의 CEO이자 공동 창업자이자 Zuzanna Stamirowska가 빌더스 스테이지에 함께합니다.

그들은 기업들이 여러 모델을 사용하는 이유, 비용, 성능 및 유연성의 균형을 어떻게 맞추는지, 그리고 오픈 모델이 독점 대안보다 더 우수한 성능을 발휘할 때를 탐구할 예정입니다.

이미지 출처:Together AI

창업자들에게 이러한 유연성은 모델 성능 이상에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 운영 비용, 제품 결정, 그리고 더 나은 모델이 등장함에 따라 기업이 이를 얼마나 빠르게 활용할 수 있는지에 영향을 줄 수 있습니다.

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AI 스택의 얼마나 많은 부분을 소유해야 할까?

모델 선택은 더 큰 질문을 제기합니다: 귀사의 기업이 무엇을 소유해야 할까요?

Oumi의 CEO이자 공동 창업자인 Manos Koukoumidis은 “귀사의 기업이 실제로 어떤 AI를 배포해야 할까: 임대, 맞춤화, 또는 구축” 세션을 위해 리얼 월드 AI 스테이지에 등장합니다. 그는 스타트업이 자체 모델을 구축해야 하는지, 언제 맞춤화가 경쟁 우위가 될 수 있는지, 그리고 오픈 AI와 독점 AI 중 어떻게 선택해야 하는지에 대해 다룰 예정입니다.

참석자 설문조사, 스타트업 시나리오 및 실용적인 프레임워크를 통해 Koukoumidis은 참석자들이 프론티어 API, 맞춤화된 오픈 가중치 및 AI 완전 소유를 평가할 수 있도록 돕습니다. 참석자들은 다음 아키텍처 논의에 가져갈 수 있는 세 가지 결정 원칙을 얻게 될 것입니다.

창업자들이 내리는 선택은 제품과 그 뒤의 비즈니스 모두에 영향을 미칠 수 있습니다. AI 스택의 더 많은 부분을 구축하면 더 큰 통제력과 차별화를 제공할 수 있지만, 기존 모델에 의존하는 것보다 더 많은 시간, 인재 및 자원이 필요할 수도 있습니다.

Oumi 세션을 Disrupt 일정에 추가하여 귀사의 기업이 AI 스택의 얼마나 많은 부분을 실제로 소유해야 하는지 결정하기 위한 실용적인 프레임워크를 확인하세요. 지금 패스를 구매하여 이 논의의 최전방 좌석에 앉아보세요.

오픈 AI와 독점 AI의 적합성

일부 스타트업에게는 결정이 여전히 오픈 모델과 독점 모델 간의 트레이드오프에 귀결됩니다.

Nvidia의 개발자 기술 책임자 Nader Khalil과 Nvidia의 글로벌 VC 파트너십 총괄 Sydney Sykes는 빌더스 스테이지에서 “투자 가치가 있는 AI 스타트업 구축” 세션을 진행합니다. 그들은 창업자들이 오늘날 선택하는 것, 프론티어 API와 오픈 가중치 모델 간의 트레이드오프, 그리고 이러한 선택이 제품 전략과 장기적 차별화에 미치는 영향을 검토할 예정입니다.

이미지 출처:Slava Blazer Photography / Flickr (새 창에서 열기)

이러한 트레이드오프에는 비즈니스 결과가 따릅니다. 모델 선택은 비용과 인프라 요구사항부터 제품에 대한 통제력 수준에 이르기까지 모든 것을 형성할 수 있습니다. 또한 스타트업이 경쟁사가 복제할 수 없는 차별화를 어디에서, 그리고 얼마나 쉽게 창출할 수 있는지 결정할 수도 있습니다.

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아키텍처가 하드웨어에 도달할 때

모델 아키텍처는 방정식의 일부일 뿐입니다. AI 성능은 궁극적으로 그 하부 하드웨어에 의존하며, AI의 발전은 이러한 하드웨어가 설계되는 방식을 변화시키기 시작했습니다.

Ricursive Intelligence의 창업자이자 CEO인 Anna Goldie와 창업자이자 CTO인 Azalia Mirhoseini는 “AI가 자체 하드웨어 설계를 시작할 때” 세션을 위해 Disrupt 스테이지에 등장합니다. 그들은 AI가 칩과 하드웨어를 최적화하는 방법, 모델 아키텍처와 하드웨어가 점점 더 밀접하게 연결되는 이유, 그리고 점점 더 개방적인 AI 생태계가 그 하부 인프라에 어떤 의미를 가질 수 있는지 탐구할 예정입니다.

이미지 출처:Ricursive Intelligence

창업자들에게 AI와 하드웨어 간의 연결은 새로운 기능이 시장에 출시되는 속도에 영향을 미칠 수 있습니다. 더 빠른 칩 개발은 차세대 AI 제품을 구축하는 스타트업이 이용할 수 있는 인프라를 변화시킬 수도 있습니다.

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Disrupt 2026에서 AI 옵션을 개방적으로 유지하는 방법 학습하기

이러한 대화들은 2026년 10월 13일부터 15일까지 샌프란시스코 모스콘 웨스트에서 개최되는 Disrupt의 여섯 개 산업 스테이지, 라운드테이블 및 분과 세션 전체 200개 이상의 세션의 일부입니다. 10,000명 이상의 창업자, 투자자, 운영진 및 기술 리더와 함께 250명 이상의 연사와 300개 이상의 전시 스타트업이 예상됩니다.

또한 매칭메이킹, 딜메이킹 및 즉흥 네트워킹을 통해 참석자들은 많은 기술 및 비즈니스 결정을 마주하는 창업자, 투자자, 잠재적 파트너 및 기타 빌더와 연결할 기회를 가집니다.

스타트업은 오늘 프론티어 API를 사용하고, 내일 오픈 모델을 맞춤화하거나, 결국 여러 모델 간에 워크로드를 이동할 수 있습니다. 유연성을 보존하는 것은 현재 올바른 모델을 선택하는 것과 마찬가지로 중요할 수 있습니다.

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