对于AI初创公司来说，选择模型如今不一定还是一次性的架构决定。

在 TechCrunch Disrupt 2026 上，四场对话将从AI技术栈的不同层面切入这些决策，涵盖多模型应用、定制模型、基础设施以及其底层芯片。

当一个AI模型不够用时

在开放模型与专有模型之间做选择，往往默认公司首先就必须二选一。但越来越多的AI产品会针对不同任务调用不同模型。

这些讨论将探讨企业为何使用多个模型、如何在成本、性能和灵活性之间取得平衡，以及何时开放模型的表现可能优于专有替代方案。

对于创始人来说，这种灵活性影响的不只是模型性能，还会影响运营成本、产品决策，以及公司在更优模型出现时能多快加以利用。

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你的AI技术栈应该拥有多少？

模型选择也引出一个更大的问题：你的公司需要拥有什么？

Oumi 首席执行官兼联合创始人 Manos Koukoumidis 将登上 Real World AI Stage，参与题为“Which AI Should Your Company Actually Deploy: Rent, Customize, or Build”的讨论。他将探讨初创公司是否应该自建模型、何时定制化会成为竞争优势，以及如何在开放AI与专有AI之间做出选择。

通过现场投票、初创公司情景分析和实用框架，Koukoumidis 将帮助与会者评估前沿API、定制化开放权重模型，以及完全自有AI的方案。与会者将带走三条决策原则，可用于下一次架构讨论。

创始人的选择会同时塑造产品和其背后的商业模式。构建更多AI技术栈可以带来更强控制力和差异化，但也可能比依赖现有模型需要更多时间、人才和资源。

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开放AI与专有AI各自适合什么场景

对一些初创公司来说，决定仍将取决于开放模型与专有模型之间的取舍。

Nvidia 开发者技术总监 Nader Khalil 和 Nvidia 全球VC合作负责人 Sydney Sykes 将登上 Builders Stage，参与题为“Building AI Startups Worth Betting On”的讨论。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，以及这些选择如何影响产品策略和长期差异化。

这些取舍会带来商业后果。模型选择会影响成本、基础设施需求，以及公司对产品拥有多少控制权。它还会决定初创公司能在何处、以及多容易地形成竞争对手难以复制的差异化。

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当架构走向硬件层面时

模型架构只是其中一部分。AI性能最终取决于其底层硬件，而AI的进步也开始改变这些硬件的设计方式。

Ricursive Intelligence 创始人兼首席执行官 Anna Goldie，以及创始人兼首席技术官 Azalia Mirhoseini，将在 Disrupt Stage 上围绕“当AI开始设计自己的硬件”展开讨论。他们将探讨AI如何优化芯片和硬件、为何模型架构与硬件正变得更加紧密相连，以及一个日益开放的AI生态系统对其底层基础设施意味着什么。

对于创始人来说，AI与硬件之间的联系可能影响新能力进入市场的速度。更快的芯片开发也可能改变面向下一代AI产品的初创公司可用的基础设施。

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在 Disrupt 2026 上了解如何保持AI选择的开放性

这些讨论只是 Disrupt 200多场环节中的一部分，活动还包括六个行业舞台、圆桌和分组讨论。大会将于 10 月 13 日至 15 日在旧金山 Moscone West 举行。预计将有超过 1 万名创始人、投资者、运营人员和科技领袖出席，同时还有 250 多位演讲嘉宾和 300 多家参展初创公司。

此外，配对、交易撮合以及临时社交交流，也将为与会者提供与创始人、投资者、潜在合作伙伴以及面临许多相同技术和商业决策的其他建设者建立联系的机会。

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