bingdadaTechCrunch Disrupt 2026 的 AI 舞台将重点探讨 AI 如何重塑商业模式、智能体安全的基础设施重构以及 GTM 工程这一新兴职业。大会旨在为创始人提供从部署后视角到安全架构的实战洞察，而非停留在概念层面。
当生成式 AI 的热潮从模型竞赛转向产业落地，摆在每一位创始人面前的核心问题已不再是“AI 能做什么”，而是“AI 如何重塑商业逻辑”。TechCrunch Disrupt 2026 将于 10 月 13 日至 15 日在旧金山 Moscone Center 举行，由 Google for Startups 呈现的 AI 舞台，正是为了回应这些最棘手的现实挑战而设。
行业内的讨论大多聚焦于 AI 部署前的规划，但 Anthropic 应用 AI 负责人 Cat de Jong 的分享则提供了一个稀缺的“部署后”视角。她直接与将 Claude 嵌入关键业务流程的企业合作，观察到的模式往往不会出现在新闻稿中。哪些部署能立即见效？哪些会陷入停滞？是什么让一些组织真正获得了价值，而另一些在 18 个月后仍在试点中徘徊？这些来自全球最受关注的 AI 公司内部的实战洞察，揭示了企业 AI 的真实走向。
对于国内企业而言，这一视角同样具有参考价值。无论是百度智能云的千帆平台还是阿里云的通义千问企业版，都在强调从“模型能力”向“业务场景”的转化。但真正的分水岭在于，如何将模型输出与企业的数据治理、决策流程和合规要求深度耦合，这恰恰是部署后阶段的核心痛点。
AI 正在全球最敏感的企业系统中以传统安全框架无法企及的速度做出自主决策。Databricks 联合创始人兼现场工程高级副总裁 Arsalan Tavakoli 与 Okta 产品与技术总裁 Ric Smith 将分别从平台和基础设施层面拆解这一难题。
核心观点在于：代理式 AI（Agentic AI）在设计之初并未考虑安全性，应用层的权限模型存在根本性缺陷。企业必须从可观测性、治理架构到基础设施层面重新构建安全基线。这不仅是技术问题，更是信任问题——哪些部署值得信赖，哪些碰都不能碰。
从国内视角看，安全同样是制约大模型规模化落地的关键瓶颈。无论是深信服、奇安信等传统安全厂商推出的 AI 安全方案，还是华为昇腾生态中强调的可信计算环境，都在探索如何为 AI 系统提供“原生安全”而非“外挂安全”的能力。这与海外强调的“从基础设施重构安全”思路不谋而合。
两年前，GTM（Go-to-Market）工程这一职位还不存在，如今它已成为行业内增长最快的角色之一，甚至出现了独立从业者打造百万美元业务的案例。OpenAI 生产力负责人 Tara Seshan 与 Clay 联合创始人兼 CEO Kareem Amin 的对话，将追溯 AI 如何瓦解传统的市场进入体系，并催生一门全新的学科。
在 AI 原生世界中，增长不再仅仅是销售和市场部门的职责，而是需要懂技术、懂数据、懂自动化的复合型人才来构建新的增长引擎。这并非简单的“营销自动化”，而是对整个 GTM 流程的重塑——从线索生成、个性化触达到客户成功，每一个环节都可能被 AI 重新定义。
视觉 AI 已从吸引眼球的演示阶段，迈入实时推理和物理世界理解的新阶段。Decart 与 Luma AI 的创始人对谈，将探讨当生成跨越到真正智能时会发生什么。与此同时，SaaS 模式是否已死成为另一大焦点。Glean、Monte Carlo 等公司的创始人与顶级风投合伙人将共同探讨：在模型商品化的趋势下，如何为 AI 产品定价？如何构建可持续的护城河？
AWS 安全服务与可观测性副总裁 Chet Kapoor、Luta Security 创始人 Katie Moussouris 以及 1Password 的 Wendy Nather 将带来基础设施层面的安全讨论。随着 AI 深入核心系统，云的复杂性正在指数级上升，传统的安全边界思维已不再适用。
主要关注 AI 的商业化模式、智能体安全、GTM 工程、视频智能以及 AI 对 SaaS 商业模式的冲击等核心议题，旨在为创始人提供可操作的实战洞察。
因为代理式 AI 在架构设计之初并未充分考虑安全性，其自主决策的特性使得传统基于应用层权限的模型存在根本性缺陷，必须从基础设施层面重新构建安全体系。
GTM 工程是一个全新的职业领域，它将工程技术应用于市场进入策略，利用数据、自动化和 AI 工具来重塑企业获客和增长的方式。它的兴起源于 AI 对传统销售和市场流程的颠覆。
关键在于关注部署后的实际应用和迭代，而非仅停留在试点阶段。需要将 AI 深度嵌入核心业务流，并配套相应的组织变革和治理机制。
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