购买 AI vs 自研：CFO 检查清单
购买 AI 看起来往往比自研更便宜。但随后，隐藏的账单就会接踵而至。
在一个案例中，一份价值 240 万欧元的合同在仅仅三个月后，就因合规和集成产生了 85 万欧元的额外账单。这意味着预算超支了 57%。
避免这 6 个代价高昂的错误：
- 隐藏的使用成本 供应商会向你展示一个简洁的许可费用，但他们会隐藏使用成本。如果你的业务增长，API 调用次数和数据量将会推高成本。
- 解决方案：建立一份总拥有成本 (TCO) 电子表格。将许可、使用、集成和运营费用分开列出。
- 集成盲点 数据流水线和监控并非免费。欧盟数据显示，73% 的 AI 交易都存在未列入预算的集成成本，平均金额达 110 万欧元。
- 解决方案：在签署合同前，要求供应商列出预期的数据准备工时和工具成本。
- 合规罚款 《欧盟 AI 法案》(EU AI Act) 将许多模型归类为高风险。跳过审计或风险管理会导致巨额罚款。2023 年，违规部署面临的平均罚款额为 320 万欧元。
- 解决方案：在概念验证 (PoC) 阶段运行合规检查清单。为一致性评估预留预算。
- “黑盒”陷阱 供应商使用专有代码，这会让你的团队产生依赖性。这种依赖性会导致员工流失率提高 38%。
- 解决方案：坚持要求制定知识转移计划。将供应商的付款与成功的交接里程碑挂钩。
- 延迟与阶梯式涨价 合规层可能会降低系统速度。系统缓慢会导致违反 SLA（服务等级协议）并造成销售损失。此外，超过请求限制可能会让你进入昂贵的计费阶梯。
- 解决方案：使用真实流量模式进行延迟审计。就阶梯升级费用协商设置上限。
- 错失战略资产 纯粹的购买是一次性支出。构建内部平台则能创造可重复使用的资产。拥有模块化 AI 基础架构的公司在未来的项目中成本可降低 45%。
- 解决方案：比较三种路径：纯购买、混合模式和完全自研。使用净现值 (NPV) 模型来计算长期账目。
从数学角度来看，自研往往更具优势。模块化基础可以将成本分摊到多个项目中，而不是每次转型时都要向供应商付费。
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