对于 AI 初创公司来说，选择模型不再一定是一次性的架构决策。
开源模型在不断进步。前沿 API 持续演进。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押注一个模型的产品。这给创始人带来了更多构建方式——也带来了更多关于在哪里花钱、拥有什么，以及随着技术变化要保留多少灵活性的决策。
在TechCrunch Disrupt 2026上，四场对话将从 AI 技术栈的不同环节切入这些决策，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
在开源和专有模型之间做选择，前提是公司首先需要做出选择。越来越多的 AI 产品可以针对不同任务调用不同的模型。
这场名为“The Real Tokenmaxxing: How the Best AI Companies Navigate a Multi-Model World”的会议将汇聚Mo Jomaa，CapitalG的合伙人；Vipul Ved Prakash，Together AI的联合创始人兼 CEO；以及Zuzanna Stamirowska，Pathway的 CEO 兼联合创始人，地点在Builder’s Stage。
他们将探讨公司为何使用多个模型；如何平衡成本、性能和灵活性；以及开源模型何时能胜过专有替代方案。
对创始人来说，这种灵活性影响的不只是模型性能。它还会影响运营成本、产品决策，以及公司能多快利用新出现的更好模型。
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你的 AI 技术栈中应该有多少是自有的？
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，Oumi的 CEO 兼联合创始人，将登上 Real World AI Stage，带来“你的公司究竟该部署哪种 AI：租用、定制还是自建。” 他将探讨初创公司是否应该自建模型、定制化何时能成为竞争优势，以及如何在开放与专有 AI 之间做选择。
通过观众投票、初创公司场景和一个实用框架，Koukoumidis 将帮助参会者评估前沿 API、定制开源权重以及完全自持 AI。参会者将带走三条决策原则，用于下一次架构讨论。
创始人做出的选择会同时塑造产品和其背后的业务。自建更多 AI 技术栈可以带来更强的控制力和差异化，但相比依赖现有模型，也可能需要更多时间、人才和资源。
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开放与专有 AI 各自的位置
对一些初创公司来说，这个决定最终仍归结为开放模型与专有模型之间的取舍。
Nader Khalil，开发者技术总监，任职于Nvidia，以及Sydney Sykes，Nvidia 全球 VC 合作负责人，将登上 Builders Stage 带来“打造值得下注的 AI 初创公司。” 他们将审视创始人今天正在做什么选择、前沿 API 与开源权重模型之间的取舍，以及这些选择如何影响产品战略和长期差异化。
这些取舍会带来商业后果。模型选择可以影响从成本、基础设施需求到对产品控制力的一切。它还能决定一家初创公司在哪里——以及多容易——创造出竞争对手无法复制的差异化。
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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 的进步正开始改变这些硬件的设计方式。
Anna Goldie，创始人兼 CEO，来自Ricursive Intelligence，以及Azalia Mirhoseini，创始人兼 CTO，将把这个想法带上 Disrupt 舞台，主题为“当 AI 开始设计自己的硬件”。他们将探讨 AI 如何优化芯片和硬件、为什么模型架构与硬件正变得愈发紧密相连，以及一个日益开放的 AI 生态对其底层基础设施可能意味着什么。
对创始人而言，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构建下一代 AI 产品的初创公司所能使用的基础设施。
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在 Disrupt 2026 上了解如何保持你的 AI 选择开放
这些对话是以下活动的一部分：200+ 场会议横跨六个行业舞台、圆桌讨论和分组交流，地点在Disrupt，于 10 月 13-15 日在旧金山的 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+ 位演讲者和 300+ 家参展初创公司。
此外，配对、交易撮合和临时社交为参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构建者建立联系的机会。
一家初创公司今天可能使用前沿 API，明天定制一个开放模型，或者最终在多个模型之间迁移工作负载。保持灵活性可能与当下选择正确的模型同样重要。
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