對於 AI 新創公司來說，選擇一個模型已不再是一次性的架構決策。
開放模型持續進步，前沿 API 不斷推陳出新。模型可以針對特定工作負載進行定制，有些公司甚至開發出同時使用多個模型的產品，而非只依賴單一模型。這讓創業者有更多建構方式，也帶來更多關於資金投入、資產擁有權及在技術變化中保持彈性的決策。
在 TechCrunch Disrupt 2026 活動中，四場討論將從 AI 技術堆疊的不同層面切入，涵蓋多模型應用、定制模型、基礎設施以及底層晶片。
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選擇開放或專有模型，前提是公司必須先決定是否只用一種模型。越來越多 AI 產品會根據不同任務調用不同模型。
「真正的 Tokenmaxxing：頂尖 AI 公司如何在多模型世界中導航」場次，將邀請 CapitalG 合夥人 Mo Jomaa、Together AI 共同創辦人兼執行長 Vipul Ved Prakash，以及 Pathway 共同創辦人兼執行長 Zuzanna Stamirowska，於 Builder’s Stage 共同探討。
他們將分析為何企業採用多模型策略，如何在成本、效能與彈性間取得平衡，以及開放模型何時能勝過專有模型。
對創業者而言，這種彈性不僅影響模型效能，也會左右營運成本、產品決策，以及公司能多快利用新興更佳模型。
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模型選擇也引發更大問題：公司需要擁有什麼？
Oumi 共同創辦人兼執行長 Manos Koukoumidis 將於 Real World AI Stage 主持「你的公司到底該部署哪種 AI：租用、定制還是自行打造」。他將探討新創公司是否應自行打造模型、定制何時成為競爭優勢，以及如何在開放與專有 AI 間做抉擇。
透過觀眾投票、新創情境與實用框架，Koukoumidis 將協助與會者評估前沿 API、定制開放權重與完全擁有 AI 的利弊，並帶走三項決策原則，助力下一次架構討論。
創業者的選擇不僅塑造產品，也影響背後的商業模式。自行打造更多 AI 堆疊可帶來更大控制力與差異化，但也需投入更多時間、人力與資源，相較於依賴現有模型。
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對某些新創公司而言，決策仍將在開放與專有模型的權衡中做出。
Nvidia 開發者技術總監 Nader Khalil 與全球風險投資合作主管 Sydney Sykes 將於 Builders Stage 主持「打造值得下注的 AI 新創公司」，探討創業者當前的選擇、前沿 API 與開放權重模型的權衡，以及這些選擇如何影響產品策略與長期差異化。
這些權衡帶來商業後果。模型選擇影響成本、基礎設施需求，以及對產品的控制程度，也決定新創公司能否創造競爭對手難以複製的差異化。
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模型架構只是部分因素，AI 效能最終取決於底層硬體，而 AI 的進步正開始改變硬體設計方式。
Ricursive Intelligence 創辦人兼執行長 Anna Goldie 與創辦人兼技術長 Azalia Mirhoseini 將於 Disrupt Stage 探討「當 AI 開始設計自己的硬體」，分析 AI 如何優化晶片與硬體，模型架構與硬體為何越來越緊密連結，以及日益開放的 AI 生態系統對基礎設施的影響。
對創業者而言，AI 與硬體的連結可能影響新功能推向市場的速度。更快的晶片開發也將改變新一代 AI 產品的基礎設施環境。
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這些討論是 Disrupt 活動中超過 200 場會議的一部分，涵蓋六大產業舞台、圓桌論壇與分組討論，活動將於 10 月 13 至 15 日在舊金山 Moscone West 舉行。預計超過 10,000 名創業者、投資人、營運者與科技領袖參加，並有 250 多位講者及 300 多家新創展出。
此外，配對、交易與即時交流為與會者提供與創業者、投資人、潛在合作夥伴及其他面臨相似技術與商業決策的建構者建立聯繫的機會。
新創公司今天可能使用前沿 API，明天定制開放模型，或最終在多個模型間調度工作負載。保持彈性或許與當下選擇正確模型同等重要。
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