在 TechCrunch Disrupt 2026 上，AI 创始人权衡开放模型与封闭模型

对于人工智能初创企业而言，选择模型不再仅仅是一次性的架构决策。

开源模型正在变得更好。前沿 API 持续改进。模型可以针对特定任务进行定制，一些公司正在构建使用多种模型而非单一模型的产品。这为创始人提供了更多的构建方式——以及在技术变化时，关于在哪里投入、拥有哪些资产以及保留多少灵活性的更多决策。

在 TechCrunch Disrupt 2026 上，四场对话从人工智能栈的不同层面探讨这些决策，涵盖多模型应用、定制模型、基础设施及其底层芯片。

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当一个 AI 模型不够用时

在开源和专有模型之间做出选择，预设了公司必须首先只选择一种模型。越来越多的 AI 产品可以针对不同的任务调用不同的模型。

“真正的 Tokenmaxxing：最佳 AI 公司如何在多模型世界中导航”这一环节将在 Builder’s Stage 汇聚 CapitalG 合伙人 Mo Jomaa、Together AI 联合创始人兼首席执行官 Vipul Ved Prakash，以及 Pathway 首席执行官兼联合创始人 Zuzanna Stamirowska。

他们将探讨公司为何使用多种模型；如何平衡成本、性能和灵活性；以及何时开源模型的表现能超越专有替代方案。

图片 credits:Together AI

对于创始人来说，这种灵活性影响的不仅仅是模型性能。它还会影响运营成本、产品决策，以及公司利用新兴更好模型的速度。

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你应该拥有多少 AI 栈？

模型选择还引出了一个更大的问题：你的公司需要拥有什么？

Oumi 联合创始人兼首席执行官 Manos Koukoumidis 将在 Real World AI Stage 发表题为“你的公司实际上应该部署哪种 AI：租用、定制还是自建？”的演讲。他将探讨初创企业是否应该构建自己的模型，何时定制可以成为竞争优势，以及如何在开源和专有 AI 之间做出选择。

通过观众投票、初创企业场景和实用框架，Koukoumidis 将帮助与会者评估前沿 API、定制开源权重以及完全拥有 AI。与会者将获得三个决策原则，可用于他们下一次架构讨论。

创始人做出的选择可以塑造产品及其背后的业务。构建更多的 AI 栈可以提供更大的控制和差异化，但也可能需要比依赖现有模型更多的时间、人才和资源。

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开源和专有 AI 的定位

对于某些初创企业来说，决策仍将归结为开源和专有模型之间的权衡。

Nvidia 开发者技术总监 Nader Khalil 和 Nvidia 全球风险投资合作伙伴关系负责人 Sydney Sykes 将在 Builders Stage 发表题为“值得押注的 AI 初创企业”的演讲。他们将审视创始人今天的选择、前沿 API 和开源权重模型之间的权衡，以及这些选择如何影响产品策略和长期差异化。

图片 credits:Slava Blazer Photography / Flickr (opens in a new window)

这些权衡具有商业后果。模型选择可以塑造从成本和基础设施要求到对产品控制程度的方方面面。它还可以决定初创企业在哪里——以及多么容易——创造出竞争对手无法复制的差异化优势。

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当架构触及硬件时

模型架构只是方程的一部分。AI 性能最终取决于其底层硬件，而 AI 的进步开始改变硬件的设计方式。

Ricursive Intelligence 创始人兼首席执行官 Anna Goldie 和联合创始人兼首席技术官 Azalia Mirhoseini 将在 Disrupt Stage 探讨“当 AI 开始设计自己的硬件”这一理念。他们将探讨 AI 如何优化芯片和硬件，为何模型架构和硬件联系日益紧密，以及日益开放的 AI 生态系统对其底层基础设施意味着什么。

图片 credits:Ricursive Intelligence

对于创始人来说，AI 与硬件之间的联系可能会影响新能力推向市场的速度。更快的芯片开发也可能改变构建下一代 AI 产品的初创企业可用的基础设施。

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在 Disrupt 2026 上学习如何保持 AI 选项的开放性

这些对话是 Disrupt 期间六个行业舞台、圆桌会议和分组讨论中的 200 多场会议的一部分，活动将于 10 月 13 日至 15 日在旧金山 Moscone West 举行。预计将有超过 10,000 名创始人、投资者、运营商和技术领导者出席，以及 250 多位演讲者和 300 多家参展初创企业。

此外，配对、交易和非正式网络活动为与会者提供了与面临许多相同技术和业务决策的创始人、投资者、潜在合作伙伴和其他构建者建立联系的机会。

初创企业今天可能使用前沿 API，明天定制开源模型，或者最终在多个模型之间迁移工作负载。保持灵活性可能与现在选择合适的模型同样重要。

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