AI創業者たちがTechCrunch Disrupt 2026でオープンモデルとクローズドモデルの比較を議論

AIスタートアップにとって、モデルの選択はもはや単なる一度限りのアーキテクチャ上の判断ではありません。

オープンモデルの品質は向上し続けています。フロンティアAPIも改善を続けています。モデルは特定のタスクに合わせてカスタマイズ可能であり、一部の企業は単一のモデルに依存するのではなく、複数のモデルを活用した製品を構築しています。これにより、創業者にはより多くの構築方法がもたらされ、技術の変化に応じてどこに投資し、何を所有し、どの程度の柔軟性を維持するかという意思決定の選択肢が増えています。

TechCrunch Disrupt 2026では、マルチモデルアプリケーションやカスタマイズされたモデルから、それらを支えるインフラストラクチャおよびその基盤となるチップに至るまで、AIスタックの異なるレイヤーからこれらの意思決定に迫る4つのセッションを行います。

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1つのAIモデルでは不十分な場合

オープンモデルとプロプライエタリ（独自）モデルの選択は、企業が最初から1つのモデルを選ばなければならないという前提に基づいています。しかし、近年では、AI製品が異なるタスクに対して異なるモデルを呼び出すことが増えています。

セッション「The Real Tokenmaxxing: How the Best AI Companies Navigate a Multi-Model World」では、CapitalGのパートナーであるMo Jomaa氏、Together AIの共同創業者兼CEOであるVipul Ved Prakash氏、PathwayのCEO兼共同創業者であるZuzanna Stamirowska氏がBuilder’s Stageに登壇します。

彼らは、企業が複数のモデルを使用する理由、コスト、パフォーマンス、柔軟性のバランスの取り方、そしてオープンモデルがプロプライエタリな代替案を上回る場合について探求します。

画像クレジット:Together AI

創業者にとって、この柔軟性はモデルのパフォーマンス以上に影響を及ぼします。それは運用コスト、製品の意思決定、そしてより優れたモデルが登場した際に企業がそれを活用する速度にも影響を与えます。

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AIスタックのどの部分を所有すべきか？

モデルの選択は、さらに大きな問いを提起します。つまり、自社のどの部分を所有する必要があるかという点です。

OumiのCEO兼共同創業者であるManos Koukoumidis氏は、「Which AI Should Your Company Actually Deploy: Rent, Customize, or Build」というテーマでReal World AI Stageに登壇します。彼は、スタートアップが独自のモデルを構築すべきかどうか、いつカスタマイズが競争優位性となり得るか、そしてオープンAIとプロプライエタリAIのどちらを選ぶべきかという課題に取り組みます。

オーディエンスの投票、スタートアップのシナリオ、そして実践的なフレームワークを通じて、Koukoumidis氏は参加者がフロンティアAPI、カスタマイズされたオープンウェイト、そしてAIの完全な所有を評価するのを支援します。参加者は、次のアーキテクチャに関する議論に持ち込むことができる3つの意思決定原則を持ち帰ることになります。

創業者の選択は、製品だけでなく、それを支えるビジネスにも影響を及ぼします。AIスタックのより多くの部分を構築することは、より大きな制御と差別化をもたらしますが、既存のモデルに依存するよりも、より多くの時間、人材、リソースを必要とする可能性があります。

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オープンAIとプロプライエタリAIの位置づけ

一部のスタートアップにとって、選択は依然としてオープンモデルとプロプライエタリモデルの間のトレードオフに帰着します。

NvidiaのDeveloper TechディレクターであるNader Khalil氏と、NvidiaのGlobal Head of VC PartnershipsであるSydney Sykes氏は、「Building AI Startups Worth Betting On」というテーマでBuilders Stageに登壇します。彼らは、創業者たちが今日どのような選択を行っているか、フロンティアAPIとオープンウェイトモデルの間のトレードオフ、そしてそれらの選択が製品戦略と長期的な差別化にどのように影響するかを検証します。

画像クレジット:Slava Blazer Photography / Flickr (新しいウィンドウで開く)

これらのトレードオフにはビジネス上の結果が伴います。モデルの選択は、コストやインフラストラクチャの要件から、製品に対する制御の度合いに至るまで、あらゆる側面に影響を及ぼします。また、スタートアップが競合他社が複製できない差別化をどこで、そしてどの程度容易に生み出せるかを決定することにもなります。

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アーキテクチャがハードウェアに達するとき

モデルのアーキテクチャは方程式の一部に過ぎません。AIのパフォーマンスは最終的にその基盤となるハードウェアに依存し、AIの進歩はハードウェアの設計方法を変え始めています。

Ricursive Intelligenceの創業者兼CEOであるAnna Goldie氏と、創業者兼CTOであるAzalia Mirhoseini氏は、「When AI Starts Designing Its Own Hardware」というテーマでDisrupt Stageに登壇します。彼らは、AIがチップやハードウェアを最適化する方法、モデルアーキテクチャとハードウェアがより密接に連携する理由、そしてますますオープン化するAIエコシステムがその基盤となるインフラストラクチャにどのような意味を持つのかを探求します。

画像クレジット:Ricursive Intelligence

創業者にとって、AIとハードウェアの連携は、新しい機能が市場に到達する速度に影響を及ぼす可能性があります。より迅速なチップ開発は、次世代のAI製品を構築するスタートアップが利用できるインフラストラクチャも変化させるでしょう。

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Disrupt 2026でAIの選択肢を広げる方法を学ぶ

これらのセッションは、10月13日から15日までサンフランシスコのMoscone Westで開催されるDisruptにおける、6つの業界ステージ、ラウンドテーブル、ブレイクアウトセッションを通じた200以上のセッションの一部です。10,000人以上の創業者、投資家、オペレーター、テックリーダー、250人以上のスピーカー、300以上の出展スタートアップが参加すると見込まれています。

さらに、マッチメイキング、デールメイキング、そしてアドホックなネットワーキングを通じて、参加者は創業者、投資家、潜在的なパートナー、そして多くの技術的・ビジネス上の意思決定に直面する他のビルダーとつながる機会を得ます。

スタートアップは、今日フロンティアAPIを使用し、明日はオープンモデルをカスタマイズし、最終的には複数のモデル間でワークロードを移動させる可能性があります。適切なモデルを今選ぶことと同様に、柔軟性を維持することが重要である可能性があります。

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