Para las startups de IA, elegir un modelo ya no es necesariamente una decisión de arquitectura que se toma una sola vez.
Los modelos abiertos están mejorando. Las API de Frontier continúan evolucionando. Los modelos pueden personalizarse para cargas de trabajo específicas, y algunas empresas están desarrollando productos que utilizan múltiples modelos en lugar de comprometerse con uno solo. Esto brinda a los fundadores más opciones para construir — y más decisiones sobre dónde invertir, qué poseer y cuánta flexibilidad mantener, a medida que la tecnología cambia.
En TechCrunch Disrupt 2026, cuatro perspectivas abordan esas decisiones desde diferentes puntos de la estructura de la IA, desde aplicaciones de múltiples modelos y modelos personalizados hasta la infraestructura y los chips que las sustentan.
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Cuando un modelo de IA no es suficiente
Elegir entre modelos abiertos y propietarios supone que la empresa necesita elegir uno de ellos desde el principio. Cada vez más, los productos de IA pueden utilizar diferentes modelos para diferentes tareas.
La sesión “The Real Tokenmaxxing: Cómo las mejores empresas de IA navegan en un mundo de múltiples modelos” 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 Builder’s Stage.
Explorarán por qué las empresas utilizan varios modelos; cómo equilibran costos, rendimiento y flexibilidad; y cuándo los modelos abiertos pueden superar a las alternativas propietarias.
Para los fundadores, esa flexibilidad puede afectar más que el rendimiento del modelo. Puede influir en los costos operativos, las decisiones de producto y en la rapidez con la que una empresa puede aprovechar modelos mejorados a medida que surgen.
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¿Qué parte de tu pila de IA debe ser propia?
La elección del modelo también plantea una pregunta más grande: ¿Qué necesita poseer su empresa?
Manos Koukoumidis, CEO y cofundador de Oumi, tomará el Real World AI Stage para “Qué IA debería implementar realmente tu empresa: Alquilar, Personalizar o Crear”. Abordará si las startups deben crear sus propios modelos, cuándo la personalización puede convertirse en una ventaja competitiva y cómo elegir entre IA abierta y propiedad intelectual.
A través de encuestas entre el público, escenarios de startups y un marco práctico, Koukoumidis ayudará a los asistentes a evaluar las API de vanguardia, pesos abiertos personalizados y la IA propia. Los asistentes saldrán con tres principios de decisión que podrán aplicar en su próxima conversación sobre arquitectura.
La elección que tomen los fundadores puede influir tanto en el producto como en la empresa detrás de él. Construir más componentes de la pila de IA puede ofrecer un mayor control y diferenciación, pero también puede requerir más tiempo, talento y recursos que depender de modelos existentes.
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Donde la IA abierta y propiedad intelectual funciona
Para algunas start-ups, la decisión seguirá dependiendo de los equilibrios entre modelos abiertos y propietarios.
Nader Khalil, Director de Tecnología para Desarrolladores en Nvidia, y Sydney Sykes, Jefa Global de Alianzas de VC en Nvidia, tomarán el escenario Builders para el “Construyendo startups de IA en las que vale la pena apostar”. Examinarán lo que los fundadores están eligiendo hoy, los compromisos entre APIs de vanguardia y modelos de peso abierto, y cómo esas elecciones pueden afectar la estrategia de producto y la diferenciación a largo plazo.
Esos compromisos tienen consecuencias comerciales. La elección del modelo puede influir en todo, desde los costos y las necesidades 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 pueden replicar.
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Cuando la arquitectura llega al hardware
La arquitectura del modelo es solo una parte de la ecuación. El rendimiento de la IA depende en última instancia del hardware que la sustenta, y los avances en la IA están comenzando a cambiar la forma en que ese hardware se diseña.
Anna Goldie, fundadora y CEO de Ricursive Intelligence, y Azalia Mirhoseini, fundadora y CTO, llevarán esa idea al When AI Starts Designing Its Own Hardware. Explorarán cómo el AI está optimizando chips y hardware, por qué la arquitectura de modelos y el hardware se están conectando más estrechamente, y qué podría significar un ecosistema de IA cada vez más abierto para la infraestructura que subyace bajo él.
Para los fundadores, la conexión entre la IA y el hardware podría afectar la rapidez con la que las nuevas capacidades llegan al mercado. El desarrollo más rápido de los chips también podría cambiar la infraestructura disponible para las startups que desarrollan la próxima generación de productos de IA.
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Aprenda cómo mantener sus opciones de IA abiertas en Disrupt 2026
Estas conversaciones forman parte de 200+ sesiones en seis etapas de la industria, mesas redondas y charlas especiales en Disrupt, que se llevará a cabo del 13 al 15 de octubre en Moscone West en San Francisco. Se espera la presencia de más de 10,000 fundadores, inversores, operadores y líderes tecnológicos, además de 250+ oradores y 300+ startups participantes.
Además, la matching, la negociación de acuerdos y el networking especializado brindan a los asistentes oportunidades para conectarse con fundadores, inversores, socios potenciales y otros creadores que enfrentan muchas de las mismas decisiones tecnológicas y empresariales.
Una startup puede utilizar una API de frontera hoy, personalizar un modelo abierto mañana, o eventualmente transferir cargas de trabajo entre varios modelos. Preservar la flexibilidad podría ser tan importante como elegir el modelo adecuado ahora.
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