Für KI-Startups ist die Wahl eines Modells nicht mehr unbedingt eine einmalige Architekturentscheidung.
Offene Modelle werden besser. Frontier-APIs entwickeln sich ständig weiter. Modelle können für spezifische Workloads angepasst werden, und manche Unternehmen bauen Produkte, die mehrere Modelle nutzen, statt sich auf eines festzulegen. Das gibt Gründern mehr Möglichkeiten zu bauen – und mehr Entscheidungen darüber, wo sie ausgeben, was sie besitzen und wie viel Flexibilität sie bewahren wollen, während sich die Technologie verändert.
Um TechCrunch Disrupt 2026„… nähern sich vier Gespräche diesen Entscheidungen aus unterschiedlichen Punkten des AI-Stacks, von Multi-Modell-Anwendungen und angepassten Modellen über die Infrastruktur bis zu den Chips darunter.“
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Wenn ein KI-Modell nicht ausreicht
Die Wahl zwischen offenen und proprietären Modellen setzt voraus, dass ein Unternehmen überhaupt eines auswählen muss. Zunehmend können KI-Produkte für verschiedene Aufgaben auf unterschiedliche Modelle zurückgreifen.
Die Sitzung „Das echte Tokenmaxxing: Wie die besten KI-Unternehmen sich in einer Multi-Modell-Welt zurechtfinden“ wird zusammenbringen Mo Jomaa, Partner bei CapitalG; Vipul Ved Prakash, Mitgründer und CEO von Together AI; sowie Zuzanna Stamirowska, CEO und Mitgründerin von Pathway, auf der Builder’s Stage.
Sie werden untersuchen, warum Unternehmen mehrere Modelle einsetzen; wie sie Kosten, Leistung und Flexibilität ausbalancieren; und wann offene Modelle proprietäre Alternativen übertreffen können.
Für Gründer kann sich diese Flexibilität auf mehr als nur die Modellleistung auswirken. Sie kann die Betriebskosten, Produktentscheidungen und beeinflussen, wie schnell ein Unternehmen von besseren Modellen profitieren kann, sobald diese erscheinen.
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Wie viel Ihres KI-Stacks sollten Sie selbst besitzen?
Die Wahl des Modells wirft auch eine größere Frage auf: Was muss Ihr Unternehmen besitzen?
Manos Koukoumidis, CEO und Mitgründer von Oumi, wird die Real World AI Stage für „Welche KI sollte Ihr Unternehmen tatsächlich einsetzen: Mieten, anpassen oder selbst bauen.” Er wird sich damit befassen, ob Startups eigene Modelle entwickeln sollten, wann Anpassung zu einem Wettbewerbsvorteil werden kann und wie man zwischen offener und proprietärer KI wählt.
Anhand von Publikumsumfragen, Startup-Szenarien und einem praxisnahen Rahmenwerk wird Koukoumidis den Teilnehmern helfen, Frontier-APIs, angepasste Open Weights und den vollständigen Besitz von KI zu bewerten. Die Teilnehmer werden mit drei Entscheidungsprinzipien gehen, die sie in ihre nächste Architekturdiskussion einbringen können.
Die Wahl, die Gründer treffen, kann sowohl das Produkt als auch das dahinterstehende Unternehmen prägen. Der Aufbau weiterer Teile des KI-Stacks kann mehr Kontrolle und Differenzierung bieten, erfordert aber möglicherweise auch mehr Zeit, Talente und Ressourcen als der Rückgriff auf bestehende Modelle.
Fügen Sie die Oumi-Session zu Ihrer Disrupt-Agenda hinzu für einen praxisnahen Rahmen, um zu entscheiden, wie viel Ihres AI-Stacks Ihr Unternehmen wirklich besitzen muss. Sichern Sie sich jetzt Ihren Pass um in dieser Diskussion in der ersten Reihe zu sitzen.
Wo offene und proprietäre KI ihren Platz haben
Für manche Startups wird die Entscheidung weiterhin auf den Abwägungen zwischen offenen und proprietären Modellen beruhen.
Nader Khalil, Director of Developer Tech bei Nvidia, und Sydney Sykes, Global Head of VC Partnerships bei Nvidia, werden auf der Builders Stage zu „Building AI Startups Worth Betting On.” sprachen. Sie werden untersuchen, was Gründer heute wählen, die Abwägungen zwischen Frontier-APIs und Open-Weight-Modellen und wie sich diese Entscheidungen auf Produktstrategie und langfristige Differenzierung auswirken können.
Diese Abwägungen haben geschäftliche Konsequenzen. Die Modellwahl kann alles beeinflussen, von Kosten und Infrastrukturanforderungen bis hin dazu, wie viel Kontrolle sie über ihr Produkt haben. Sie kann auch bestimmen, wo – und wie leicht – ein Startup eine Differenzierung schaffen kann, die Wettbewerber nicht nachahmen können.
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Wenn Architektur die Hardware erreicht
Modellarchitektur ist nur ein Teil der Gleichung. Die KI-Leistung hängt letztendlich von der zugrunde liegenden Hardware ab, und Fortschritte in der KI beginnen zu verändern, wie diese Hardware entworfen wird.
Anna Goldie, Gründerin und CEO von Ricursive Intelligence, und Azalia Mirhoseini, Gründerin und CTO, werden diese Idee auf der Disrupt Stage in „When AI Starts Designing Its Own Hardware“ vorstellen. Sie werden erkunden, wie KI Chips und Hardware optimiert, warum Modellarchitektur und Hardware enger miteinander verbunden werden und was ein zunehmend offenes KI-Ökosystem für die darunterliegende Infrastruktur bedeuten könnte.
Für Gründer könnte die Verbindung zwischen KI und Hardware beeinflussen, wie schnell neue Fähigkeiten den Markt erreichen. Eine schnellere Chipentwicklung könnte auch die Infrastruktur verändern, die Startups zur Verfügung steht, die die nächste Generation von KI-Produkten entwickeln.
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Diese Gespräche sind Teil von 200+ Sitzungen auf sechs Industrie-Bühnen, Roundtables und Breakout-Sessions bei der Disrupt, die vom 13. bis 15. Oktober im Moscone West in San Francisco stattfindet. Es werden mehr als 10,000 Gründer, Investoren, Operatoren und Tech-Führer erwartet, along with 250+ Sprecher und 300+ ausstellende Startups.
Zusätzlich bieten Matchmaking, Dealmaking und spontanes Networking den Teilnehmern die Möglichkeit, mit Gründern, Investoren, potenziellen Partnern und anderen Buildern in Kontakt zu treten, die vor vielen der gleichen Technologie- und Geschäftsentscheidungen stehen.
Ein Startup nutzt heute möglicherweise eine Frontier-API, passt morgen ein Open-Source-Modell an oder verlagert Workloads schließlich auf mehrere Modelle. Flexibilität zu bewahren könnte genauso wichtig sein wie jetzt das richtige Modell zu wählen.
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