SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Disrupt 2026 startet vom 13. bis 15. Oktober im Moscone West und setzt auf Breakout-Sessions mit 50 Minuten Format. Im Fokus stehen Themen wie Physical AI, KI-Agenten im Engineering-Alltag und die Verschiebung von Training hin zur Inference-Ökonomie. Die Sessions kombinieren Impulse mit direktem Q&A, die Raumkapazität ist begrenzt und erfolgt nach dem Prinzip „first come, first served“. Besonders für Gründer, die gerade Fundraising, Team-Scaling und operative Umsetzung mit KI angehen, verspricht die Agenda praxisnahe Einblicke.
Vom 13. bis 15. Oktober zieht Disrupt 2026 in den Moscone West in San Francisco ein großes Publikum aus Gründern, Investoren und Tech-Leitern an. Zentral ist dabei nicht nur die Bühne mit „Keynote-Vibes“, sondern vor allem das Breakout-Format: Jede Session dauert 50 Minuten, enthält fachliche Impulse und schließt mit einer Frage-und-Antwort-Runde. Dass die Kapazität in den Räumen begrenzt ist und der Zugang nach dem Prinzip „first come, first served“ funktioniert, macht die Themen zugleich konkreter und knapper: Wer bestimmte Fragen zu Agents, Inferenz oder Umsetzung hat, muss sie rechtzeitig vor Ort adressieren.
Technisch betrachtet beginnt der Agenda-Block mit der Frage, was Physical AI überhaupt sein soll. In der Session „What Is Physical AI, Anyway?“ sprechen Susan Schofer und Duncan Turner (SOSV HAX) über einen Wechsel, der weit über „Software mit Robotik-Bezug“ hinausgeht: Maschinen müssen in unvorhersehbaren Umgebungen wahrnehmen, Gründe bilden und handeln. Genau an dieser Stelle wird auch das typische Playbook verändert – denn während bei vielen KI-Anwendungen zunächst Datenqualität und Modellleistung im Mittelpunkt stehen, wird bei Physical AI der Weg vom Wahrnehmen zum verlässlichen Entscheiden zum eigentlichen Systemdesign-Thema. Für Investoren und Gründer ist damit weniger die Label-Frage entscheidend, sondern ob das Zusammenspiel aus Sensorik, Handlungslogik und Validierung robust genug skaliert.
Ein weiterer Agenda-Punkt richtet den Blick auf den operativen Alltag mit KI-Agenten: „Outnumbered Either Way“ zeigt laut Programm, wie ein Engineer und ein Architect ihre Jobs mit Agents strukturieren. Steve Androulakis und Sachin Malhotra (Anthropic) wollen dabei nicht nur ein einzelnes Demonstrationsszenario präsentieren, sondern einen Workflow, in dem mehrere Agenten parallel arbeiten, Aufgaben delegieren und Ergebnisse anschließend überprüft werden. Das ist aus Engineering-Sicht relevant, weil es die Lücke zwischen „Agent als Chat-Box“ und „Agent als Teil eines Produktionssystems“ adressiert: Dazu gehören das Wiederholen und Korrigieren bei Fehlern, das Review von Output sowie das Einbetten agentischer Schritte in bestehende Rollen und Verantwortlichkeiten.
Gleichzeitig nimmt die Agenda eine Vertrauens- und Sicherheitsdimension auf, die in der Praxis oft zu spät kommt. „How to build AI we can trust“ setzt bei Robbie Goldfarbs Ansatz an, wie sich für zunehmend folgenreiche KI-Nutzungen skalierbare Evaluationsmechanismen aufbauen lassen – unter dem Eindruck von Themen wie Fehlinformation und Online-Sicherheit. In solchen Diskussionen zeigt sich meist ein Kernkonflikt: Genauigkeit als Metrik ist nicht automatisch gleichbedeutend mit Verlässlichkeit im realen Betrieb. Deshalb rückt Goldfarb die Rolle menschlichen Urteils als „übersetzbare“ Grundlage für Bewertungen in den Vordergrund – ein Denkansatz, der besonders für Teams interessant ist, die schon heute mit Foundation Models experimentieren, aber noch keine belastbare Test- und Monitoring-Pipeline etabliert haben.
Besonders markt- und wirtschaftsorientiert wird es in „The Inference Economy: Why AI’s Next Trillion Dollars Won’t Look Like Its First“. Hagay Lupesko und Rudina Seseri (Cerebras Systems und Glasswing Ventures) argumentieren, dass die Kommoditisierung von Frontier-Modellen die Ökonomie verschiebt: Defensibility entsteht dann weniger aus dem Modell selbst, sondern aus Faktoren wie Latenz als Produktbestandteil. Für Gründer bedeutet das eine Umstellung der Kosten- und Architekturannahmen – denn in der Inferenz dominieren oft nicht nur GPU-Zeiten, sondern auch Scheduling, Orchestrierung und Messbarkeit in der Produktionsumgebung. Infrastruktur-Entscheidungen werden damit zu einer Art Produktstrategie: Wer die Latenz und den Durchsatz planbar macht, kann sich eher differenzieren als durch „nur“ bessere Modellgewichte.
Auch die nicht-technischen Hebel fehlen nicht, obwohl sie in vielen Konferenzprogrammen schnell untergehen. Mehrere Breakouts adressieren Fundraising, von „Best Practices for Running a Successful Fundraise“ mit Themen wie Investor-Targeting, Datenraum und Due Diligence bis hin zu „Fundraising Mistakes That Will Kill Your Round“ samt konkreter Beispiele, die von Positionierung über Vorbereitung bis zur Investor-Strategie reichen. Ergänzend diskutiert „From Founder to Investor: The Next Act“ den Perspektivwechsel nach dem Kapitalbeschaffen: Bruce K Lee und Abhi Tiwari zeichnen dabei offenbar ein Bild, in dem Allocating und Post-Exit-Überlegungen früher beginnen müssen, als viele Gründer es aus ihrer eigenen Rolle heraus zunächst planen.
Daneben streckt die Agenda den Horizont auf Skalierung und Execution – etwa mit „Talent as the Operating System“, in der Nomi Khedawala (Reddit) erklärt, wie KI zwar Prozesse verändern kann, die Organisation aber weiterhin von Vertrauen, Alignment und klaren Verantwortlichkeiten lebt. Ergänzend verknüpft „Building a Growth Engine in the AI Era“ ein eher go-to-market-nahes Thema: Patrick Burke (Hostinger) betrachtet, wie sich Loops zwischen Signalen, Produktlaunches und agentischem Marketing verkürzen lassen. Für Unternehmen, die KI in den nächsten 12 bis 24 Monaten produktiv ausrollen wollen, ergibt sich daraus ein klares Gesamtbild: Disrupt 2026 versucht, technische Tiefe (Physical AI, Agent-Workflows, Evaluationsansätze) mit Umsetzungsrealität (Fundraising, Team-Scaling, Execution-Layer) zusammenzubringen – und zwar in Räumen, in denen man die eigenen Fragen direkt in den Dialog bringen kann.
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