對於 AI 的創業公司來說，選擇模型如今不一定還是一次性的架構決定。

在 TechCrunch Disrupt 2026 中，四場對話將從 AI 技術架構的不同層面切入這些決策，涵蓋多模型應用、定制模型、基礎設施以及其底層芯片。

當一個 AI 模型不夠用的時候

在開放模型與專有模型之間做出選擇時，通常公司首先就必須二選一。但越來越多的AI產品會針對不同任務調用不同的模型。

這些討論將探討企業為何使用多個模型、如何在成本、性能和靈活性之間取得平衡，以及何時開放模型的表現可能優於專有替代方案。

對於創始人來說，這種靈活性影響的並不只是模型性能，還會影響運營成本、產品決策，以及公司在更優模型出現時能多快加以利用。

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你的 AI 技術栈應該擁有多少？

模型選擇也引出了一个更大的問題：你的公司需要擁有什麼？

Oumi 首席執行官兼聯合創始人 Manos Koukoumidis 將登上 Real World AI Stage，參與一場题为「Which AI Should Your Company Actually Deploy : Rent、Customize、or、Build」的討論。他將探討創業公司是否應該自建模型、何時定製化會成為競爭優勢，以及如何在開放式 AI 與專有 AI 之間做出選擇。

通過現場投票、創業公司情景分析及實用框架，Koukoumidis 將幫助與會者評估前沿的 API、定制化的開放權重模型，以及完全自主的 AI 方案。與會者將帶走三條決策原則，可應用於下一次架構討論。

創始人的選擇會同時塑造產品及其背後的商業模式。構建更多 AI 技術架構可以帶來更強的掌控力和差異化，但也可能比依賴現有模型需要更多的時間、人才和資源。

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開放 AI 與專有 AI 分別適合什麼樣的場景

對於一些創業公司來說，最終的決定仍將取決於開放模型與專有模型之間的選擇。

Nvidia 開發者技術總監 Nader Khalil 和 Nvidia 全球 VC 合作負責人 Sydney Sykes 將登上 Builders Stage，參與題為「Building AI Startups Worth Betting On」的討論。他們將審視創始人今天的選擇、前沿 API 與開放權重模型之間的權衡，以及這些選擇如何影響產品策略和長期差異化。

這些取捨會帶來商業後果。模型選擇會影響成本、基礎設施需求，以及公司對產品的掌控程度。它還會決定創業公司能夠在何處、以及多容易地形成競爭對手難以複製的差異化。

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當架構走向硬體層面時

模型架構只是其中的一部分。AI 的性能最終取決於其底層硬件，而 AI 的進步也開始改變這些硬件的設計方式。

Ricursive Intelligence 的創始人兼執行長 Anna Goldie，以及創始人兼首席技術官 Azalia Mirhoseini，將在 Disrupt Stage 上圍繞「當 AI 开始設計自己的硬件」這一主題展開討論。他們將探討如何優化芯片和硬件、為何模型架構與硬件的聯繫越來越緊密，以及一個日益開放的 AI 生態系統對其底層基礎設施意味着什麼。

對於創始人來說，AI與硬體之間的聯繫可能影響新能力進入市場的速度。更快的芯片開發也有可能改變面向下一代AI產品的初創公司可用的基礎設施。

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在 Disrupt 2026 上了解如何保持 AI 所选择的開放性

這些討論只是 Disrupt 200 多場環節中的一部分，活動還包括六個行業舞台、圓桌會和分組討論。大會將於 10 月 13 日至 15 日在舊金山 Moscone West 舉行。預計將有超過 1 萬名創始人、投資者、運營人員和科技領袖出席，同時還有 250 多位演講嘉賓和 300 多家參展創業公司。

此外，配對、交易撮合以及臨時的社交交流，也將為與會者提供與創始人、投資者、潛在合作夥伴，以及面臨許多相同技術和商業決策的其他建設者建立聯繫的機會。

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