对于AI初创公司而言,选择模型已不再一定是一次性的架构决策。
开放模型正在不断改进。前沿API持续发展。模型可以针对特定工作负载进行定制，一些公司正在构建使用多个模型而非只依赖单一模型的产品。这为创始人提供了更多构建方式——同时也带来了更多需要权衡的决策：在哪里投入、拥有什么，以及在技术变化时保留多大的灵活性。
在 TechCrunch Disrupt 2026，四场对话从人工智能技术栈的不同层面切入这些决策，从多模型应用和定制模型，到基础设施及其底层的芯片。
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当一个AI模型不够用时
在开放模型和专有模型之间做选择，前提是公司首先需要二选一。如今，AI 产品越来越能够针对不同的任务调用不同的模型。
本场会议“真正的Tokenmaxxing:最佳AI公司如何驾驭多模型世界" 将汇集 Mo Jomaa, 合伙人 CapitalG; Vipul Ved Prakash，联合创始人兼首席执行官 Together AI；以及 Zuzanna Stamirowska，首席执行官兼联合创始人 Pathway, 在 构建者舞台.
他们将探讨企业为何使用多个模型；它们如何平衡成本、性能和灵活性；以及开源模型何时能够胜过专有替代方案。
对于创始人而言，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，以及一家公司能多快地利用随着新模型出现而带来的更优模型。
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你的AI技术栈中应该拥有多少？
模型选择还引出一个更大的问题：你的公司需要拥有什么？
Manos Koukoumidis，CEO兼联合创始人，来自 Oumi，将在 Real World AI Stage 发表演讲，题为“你的公司究竟应该部署哪种AI：租用、定制还是自建”.” 他将探讨初创公司是否应该构建自己的模型、定制何时能成为竞争优势，以及如何在开源AI和专有AI之间做出选择。
通过观众投票、初创公司场景和一个实用框架，Koukoumidis 将帮助与会者评估前沿API、定制开源权重模型以及完全拥有AI这几种方案。与会者将获得三个决策原则，可以带回到下一次架构讨论中。
创始人做出的选择既能塑造产品，也能塑造其背后的业务。构建更多的AI技术栈可以带来更大的控制力和差异化优势，但与依赖现有模型相比，它也可能需要更多的时间、人才和资源。
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开放与专有AI的定位
对于一些初创公司而言，最终的决定仍将取决于开源模型与专有模型之间的权衡。
纳德·哈利勒，开发者技术总监，任职于 英伟达，以及 Sydney Sykes,Nvidia全球风险投资合作伙伴关系主管,将登上Builders Stage,参与“值得押注的人工智能创业公司.” 他们将审视创始人今天的选择、前沿API与开放权重模型之间的权衡，以及这些选择会如何影响产品战略和长期差异化。
这些权衡会带来业务上的后果。模型的选择会影响从成本、基础设施需求到对产品掌控程度的一切。它还可能决定一家初创公司在何处——以及以何种容易程度——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
模型架构只是等式的一部分。AI 性能最终取决于其底层的硬件，而 AI 的进步正开始改变硬件的设计方式。
Anna Goldie， Ricursive Intelligence创始人兼 CEO，以及 Azalia Mirhoseini，创始人兼 CTO，将在 Disrupt 舞台上呈现“当 AI 开始设计自己的硬件”这一环节。他们将探讨 AI 如何优化芯片与硬件、为什么模型架构与硬件的联系日益紧密，以及一个日益开放的 AI 生态系统对其底层基础设施可能意味着什么。
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为构建下一代AI产品的初创公司提供的基础设施。
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在Disrupt 2026上学习如何保持您的AI选择余地
这些对话是 200多场会议 的一部分，涵盖六个行业主舞台、圆桌会议和分组讨论，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、运营者和技术领袖参加，以及 250多位演讲嘉宾 和300多家参展初创公司。
此外，配对洽谈、交易撮合和临时社交活动为与会者提供了与创始人、投资者、潜在合作伙伴以及其他面临许多相同技术和商业决策的建造者建立联系的机会。
一家初创公司今天可能使用前沿API，明天定制一个开源模型，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正确的模型同样重要。
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