شما یک محصول هوش مصنوعی برای ساختن دارید. آیا یک مدل اختصاصی پیشرو انتخاب می‌کنید و سریع پیش می‌روید؟ روی یک مدل باز می‌سازید و کنترل بیشتری به دست می‌آورید؟ نسخه خودتان را fine-tune می‌کنید؟ به‌صورت محلی اجرا می‌کنید؟ از چندین مدل استفاده می‌کنید؟ شش ماه بعد که شرایط اقتصادی و قابلیت‌ها دوباره تغییر کرد، استراتژی را عوض می‌کنید؟

ممکن است یک پاسخ درست وجود نداشته باشد. اما برای بنیان‌گذاران، انتخاب اشتباه می‌تواند تقریباً روی همه چیزهای بعدی تأثیر بگذارد — هزینه، زیرساخت، حاشیه سود، تمایز، سرعت و کنترل.

این تصمیم در مرکز جلسه‌ای با عنوان «بحث هوش مصنوعی باز در مقابل اختصاصی تازه شروع شده است» قرار دارد که در سازندگان استیج رویداد TechCrunch Disrupt 2026، که در تاریخ ۱۳ تا ۱۵ اکتبر در سانفرانسیسکو برگزار می‌شود، ارائه خواهد شد. این جلسه به رهبری Nvidia، با حضور نادر خلیل، مدیر فناوری توسعه‌دهندگان، و سیدنی سایکس، رئیس جهانی مشارکت‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر، به بررسی معاوضه‌های بین هوش مصنوعی باز و اختصاصی می‌پردازد و اینکه آیا هر یک از این رویکردها می‌توانند مزیت رقابتی پایدار ایجاد کنند.

این یک بحث فلسفی درباره متن‌باز نیست. این یک تصمیم تجاری است که همین حالا در استارتاپ‌های هر اندازه‌ای گرفته می‌شود. با تهیه بلیط خود، در این بحث عمیق هوش مصنوعی با بیش از ۱۰,۰۰۰ رهبر فناوری در Disrupt شرکت کنید. همین حالا ثبت‌نام کنید و تا ۲۰۰ دلار صرفه‌جویی کنید قبل از اینکه قیمت‌ها در ۲۵ سپتامبر ساعت ۱۱:۵۹ بعد از ظهر به وقت اقیانوس آرام افزایش یابد.

مدل‌های باز به سرعت پیشرفت کرده‌اند. Nvidia در ماه جولای اعلام کرد که ۱۴۵ مقاله پذیرفته شده در ICML 2026 از مدل‌ها و مجموعه داده‌های باز Nemotron آن استناد کرده‌اند، همراه با تحقیقاتی که از دیگر خانواده‌های مدل باز Nvidia در زمینه رباتیک، خودروهای خودران و تحقیقات زیست‌پزشکی استفاده می‌کنند.

در عین حال، آزمایشگاه‌های اختصاصی پیشرو به پیشبرد قابلیت‌های مدل ادامه می‌دهند. نتیجه بازاری است که در آن سؤال به‌طور فزاینده‌ای کمتر درباره این است که آیا مدل‌های باز می‌توانند مفید باشند و بیشتر درباره این است که هر رویکرد در کجا از نظر تجاری منطقی است.

حتی Nvidia نیز یک چارچوب ساده «یا این یا آن» را رد می‌کند. در GTC اوایل امسال، مدیرعامل جنسن هوانگ استدلال کرد که آینده اختصاصی در مقابل باز نیست، بلکه اختصاصی و باز است. این به نظر ساده می‌رسد تا زمانی که مجبور شوید یک شرکت را حول این تصمیم بسازید.

اگر دو مدل بتوانند نتایج مشابهی ارائه دهند، آیا هزینه کمتر برنده می‌شود؟ اگر یکی کنترل بیشتری روی داده‌های شما بدهد چه؟ آیا داشتن بخش بیشتری از پشته (stack) قابلیت دفاع ایجاد می‌کند، یا فقط زیرساختی است که اکنون باید آن را نگهداری کنید؟ و اگر بهترین مدل هر چند ماه یکبار تغییر کند، محصول شما چقدر باید به یکی از آنها وابسته باشد؟ اینها سؤالاتی هستند که خلیل و سایکس در TechCrunch Disrupt 2026 بررسی خواهند کرد. آن را از دست ندهید — همین حالا بلیط خود را ثبت کنید تا ۲۰۰ دلار صرفه‌جویی کنید قبل از ۲۵ سپتامبر ساعت ۱۱:۵۹ بعد از ظهر به وقت اقیانوس آرام.

نادر خلیل از منظر سازنده و زیرساخت به بحث می‌پردازد. قبل از اینکه مدیر فناوری توسعه‌دهندگان Nvidia شود، جایی که او رهبری هوش مصنوعی متن‌باز و محلی را بر عهده دارد، او هم‌بنیانگذار Brev.dev بود، یک شرکت زیرساخت هوش مصنوعی که در جولای ۲۰۲۴ توسط Nvidia خریداری شد.

Brev.dev حول ساده‌سازی دسترسی به زیرساخت GPU در محیط‌های مختلف ساخته شده بود. مستندات توسعه‌دهندگان Nvidia ابزارهای آن را به‌عنوان امکان استقرار نرم‌افزار هوش مصنوعی در ابر عمومی، ابر خصوصی و زیرساخت داخلی بدون قفل شدن در یک منبع محاسباتی واحد توصیف کرده بود.

از سوی دیگر، سیدنی سایکس به‌عنوان رئیس جهانی مشارکت‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر Nvidia، اکوسیستم سرمایه‌گذاری خطرپذیر را به بحث می‌آورد.

با هم، این فضا را برای بررسی همان تصمیم از جهات مختلف ایجاد می‌کند: آنچه توسعه‌دهندگان برای ساختن نیاز دارند و آنچه شرکت‌ها برای تبدیل شدن به کسب‌وکارهای قابل سرمایه‌گذاری و مقیاس‌پذیر نیاز دارند.

در یکی از بزرگترین بحث‌های دنیای امروز هوش مصنوعی در صدر بنشینید. بلیط خود را قبل از پایان تخفیف تا ۲۰۰ دلار ثبت کنید در ۲۵ سپتامبر ساعت ۱۱:۵۹ بعد از ظهر به وقت اقیانوس آرام.

یک سؤال ناراحت‌کننده دیگر پشت بحث باز در مقابل اختصاصی وجود دارد: مزیت رقابتی شما واقعاً کجا قرار دارد؟

اگر رقبا بتوانند به همان API اختصاصی دسترسی داشته باشند، تمایز باید از جای دیگری بیاید — داده‌های اختصاصی، گردش کار، توزیع، روابط با مشتری، تجربه محصول یا فناوری تخصصی. اما انتخاب یک مدل باز نیز به طور خودکار به شما یک خندق (moat) نمی‌دهد.

شما انعطاف‌پذیری و احتمالاً کنترل بیشتری به دست می‌آورید، اما همچنین تصمیماتی در مورد استقرار، بهینه‌سازی و زیرساخت می‌گیرید. و شرایط اقتصادی بسته به حجم کار و مقیاس می‌تواند تغییر کند.

Nvidia سرمایه‌گذاری زیادی روی آن اکوسیستم باز انجام می‌دهد. Nemotron 3 Super آن، که در ماه مارس راه‌اندازی شد، یک مدل باز با ۱۲۰ میلیارد پارامتر است که برای بارهای کاری عامل (agentic workloads) طراحی شده است، و شرکت‌ها در حال حاضر آن را با مدل‌های اختصاصی ترکیب می‌کنند به جای اینکه دو رویکرد را منحصر به فرد بدانند. آن واقعیت ترکیبی ممکن است در نهایت جالب‌ترین بخش بحث باشد.

همین حالا ثبت‌نام کنید تا به گفتگو بپیوندید در سازندگان استیج در ماه اکتبر. تخفیف تا ۲۰۰ دلار در ۲۵ سپتامبر ساعت ۱۱:۵۹ بعد از ظهر به وقت اقیانوس آرام پایان می‌یابد.

این چیزی است که این جلسه را فراتر از مخاطبان مهندسان هوش مصنوعی مفید می‌کند.

اگر یک بنیان‌گذار هستید، انتخاب می‌تواند حاشیه سود، داستان جذب سرمایه و نقشه راه محصول شما را شکل دهد. اگر یک سرمایه‌گذار هستید، درک اینکه ارزش در کجای پشته قرار دارد می‌تواند به تمایز بین قابلیت دفاع واقعی و یک لایه محصول نازک که روی مدل شخص دیگری نشسته است کمک کند. اگر یک رهبر خط کسب‌وکار هستید، بر تدارکات، امنیت، کنترل داده، زیرساخت و آزادی تغییر ارائه‌دهنده بعداً تأثیر می‌گذارد. و برای توسعه‌دهندگان و دانشجویان، این فرصتی است برای درک اینکه تصمیمات فنی که امروز گرفته می‌شوند چگونه مستقیماً با مدل‌های تجاری ساخته شده حول آنها مرتبط هستند.

هیچ کس به یک بحث انتزاعی دیگر درباره اینکه آیا هوش مصنوعی باز یا اختصاصی از نظر فلسفی بهتر است نیاز ندارد. آنچه سازندگان نیاز دارند درک روشن‌تری از معاوضه‌ها است.

به نادر خلیل و سیدنی سایکس در سازندگان استیج در TechCrunch Disrupt 2026 بپیوندید و تصمیم بگیرید کدام طرف در استراتژی هوش مصنوعی شما قرار می‌گیرد. همین حالا ثبت‌نام کنید تا تا ۲۰۰ دلار صرفه‌جویی کنید قبل از اینکه قیمت‌ها در ۲۵ سپتامبر ساعت ۱۱:۵۹ بعد از ظهر به وقت اقیانوس آرام افزایش یابد.