内部开发是成本陷阱：为什么大多数公司在人工智能方面采取的方法完全错误，并且在错误的地方节省了资金。

人工智能的 80/20 法则：忽视这一策略的人正在危及公司的未来。

昂贵却无用的AI实验时代已经结束。尽管全球企业投入数十亿美元用于构建内部人工智能系统，但麻省理工学院（MIT）最近的一项研究揭示了一个残酷的现实：95%的试点项目都以惨败告终，未能产生真正的商业价值。这些项目非但没有优化流程，反而沦为无休止且成本极高的“科学项目”。这一痛苦的现实正在引发企业市场前所未有的转变。新的、不可避免的准则是：购买而非自建。与其将稀缺的开发资源投入到那些在完成时就已经过时的专有系统中，先行者们现在更倾向于采用所谓的“80/20法则”和模块化平台方法。这项分析揭示了为什么传统的“一刀切”软件已经过时，为什么定制化AI服务（例如新兴初创公司 Unframe AI提供的服务）正在革新市场，以及到2026年，哪些战略决策将决定企业在全球竞争中的成败。.

在人工智能时代，任何仍然依赖内部研发的企业不仅是在烧钱，更是在葬送自己的未来。

企业究竟应该自主研发人工智能解决方案，还是从专业供应商处购买，是2026年最紧迫的战略决策之一。尽管数十亿美元正涌入生成式人工智能领域，但麻省理工学院（MIT）一项广为引用的研究发现，高达95%的企业人工智能试点项目未能产生可衡量的商业价值。与此同时，当前的市场数据显示，人工智能解决方案的自主研发与外包比例在短短一年内几乎完全颠倒。正是在这种动态变化的环境下，像以色列-德国初创公司 Unframe AI这样的企业，正以一种全新的商业模式定位自身，从根本上挑战企业软件的传统规则。.

以下分析考察了自建与购买之争的经济、技术和战略层面，借鉴了 Menlo Ventures、Gartner、麦肯锡和麻省理工学院的最新市场数据，并将研究结果置于一家正在经历转型过程的真实公司的背景下。.

市场动荡：370亿美元和一个令人不安的真相

数据本身就足以说明一切。根据 Menlo Ventures 发布的第三份关于企业生成式人工智能现状的年度报告，到 2025 年，全球企业在生成式人工智能上的支出预计将达到约 370 亿美元，比上一年的 115 亿美元增长了三倍。这意味着生成式人工智能已经占到全球软件市场 6% 的份额——这一市场渗透率在软件行业历史上前所未有。目前至少有十款人工智能产品的年经常性收入超过 10 亿美元，超过五十款产品的年经常性收入超过 1 亿美元。.

但这些令人瞩目的总体数据背后，隐藏着更为复杂的现实。Gartner预测，到2026年，全球人工智能支出将达到2.52万亿美元，比上一年增长44%。然而，Gartner明确指出，人工智能行业在2026年将处于所谓的“幻灭低谷”，并警告称，人工智能在大多数情况下将通过现有软件供应商销售给企业，而不是作为大胆的登月计划的一部分。Gartner分析师John-David Lovelock认为，在人工智能真正实现规模化之前，必须首先提高投资回报率的可预测性。.

投资规模与实际价值创造之间的差距是当前人工智能热潮的核心矛盾。企业正以创纪录的速度进行投资，但其中大部分投资都浪费在了实验、试点项目和概念验证上，这些项目最终都未能投入生产使用。这就引出了一个根本性的战略问题：自主开发人工智能解决方案还是购买现成的解决方案更明智？

重大转变：为什么企业纷纷停止自主研发人工智能

2025年最引人注目的发现或许是人工智能解决方案的自研与外购比例彻底逆转。据Menlo Ventures的数据显示，目前企业中76%的人工智能应用场景都采用了外购解决方案，只有24%是内部开发的。而就在2024年，这一比例还接近50:50，即47%为内部开发，53%为外购。短短十二个月内，市场格局就发生了如此巨大的变化。.

这种转变并非偶然，而是痛苦经历的结果。标普全球市场情报公司对北美和欧洲1000多家公司进行的一项调查发现，到2025年，42%的公司将放弃大部分人工智能项目——这一比例较2024年的17%大幅上升。平均而言，46%的人工智能可行性研究在达到生产就绪状态之前就被终止了。兰德公司证实，超过80%的人工智能项目最终失败——这一比例是其他非人工智能技术项目的两倍。.

内部开发项目失败的原因错综复杂。麦肯锡报告称，约85%的人工智能概念验证项目从未超越试点阶段。波士顿咨询集团对来自59个国家的1000名高管进行的一项分析发现，仅有26%的公司具备超越概念验证阶段的能力，而只有区区4%的公司能够持续创造显著的人工智能价值。Gartner分析师甚至预测，到2027年，超过40%的基于代理的人工智能项目将因成本不断攀升、商业价值不明或风险控制不足而被放弃。.

在此背景下，大规模外包似乎是市场对一系列失败事件的理性反应。企业买家传递的信息很明确：快速创造价值比完美定制更重要。购买的AI解决方案投入生产的速度显著更快，转化率几乎是传统软件的两倍。据Menlo Ventures统计，47%的AI采购项目最终都能投入生产。.

麻省理工学院的研究与企业人工智能的失败：一次剖析

由麻省理工学院媒体实验室的阿迪亚·查拉帕利 (Aditya Challapally) 领导的麻省理工学院 NANDA 研究报告《人工智能世代鸿沟：2025 年商业人工智能现状》已成为企业人工智能项目结构性失败方面引用率最高的参考资料。该研究基于对 150 位高管的访谈、对 350 位员工的调查以及对 300 个公开人工智能部署案例的分析。研究结果描绘了一幅严峻的失败图景：80% 的企业探索人工智能工具，60% 的企业评估企业解决方案，20% 的企业启动试点项目，但只有 5% 的企业最终将人工智能投入生产并产生可衡量的业务影响。.

这项研究的关键发现令人瞩目，因为它驳斥了常见的借口。问题不在于人工智能模型的质量、基础设施不足或监管障碍。真正的瓶颈在于麻省理工学院研究人员所说的“学习鸿沟”：企业系统无法适应变化、​​无法存储反馈信息，也无法融入工作流程。像 ChatGPT 这样的通用工具对个人用户来说非常出色，因为它们具有灵活性。然而，在企业环境中，它们却变成了静态的学术项目，既无法从实际环境中学习，也无法随着时间的推移而改进。.

该研究的另一项发现尤其发人深省：从专业供应商处购买人工智能工具并建立合作伙伴关系，成功率约为 67%，而内部自主研发的成功率仅为前者的三分之一左右。这一发现对金融业和其他高度监管行业尤为重要，因为许多公司在 2025 年仍在尝试内部构建专有的生成式人工智能系统。麻省理工学院的数据表明，企业单打独斗的失败率要高得多。.

另一个系统性错误在于资源错配。超过一半的生成式人工智能预算都流向了销售和营销工具，而麻省理工学院的研究表明，后台自动化——即消除业务流程外包、降低外部代理成本和简化流程——才是投资回报率最高的领域。因此，企业不仅在实施类型上存在投资错误，而且往往也投资于错误的应用领域。.

企业人工智能的80/20法则：一种新的战略范式

通过对各种数据源和行业分析的融合，一种战略范式正日益凸显，可将其描述为企业人工智能的“80/20法则”。行业观察人士以及Gartner和德勤等分析机构的数据表明，大多数公司应采取混合模式：80%的人工智能需求可通过购买或订阅解决方案满足，而剩余的20%则需通过定制开发的内部解决方案来实现，在这些解决方案中，深度集成或独特的知识产权至关重要。.

这种80/20的比例也体现在实践中。最适合采购的应用场景包括IT工单系统、基于知识的搜索功能、营销内容生成、从非结构化文档中提取数据以及标准化报告解决方案。在涉及知识产权问题或人工智能解决方案具有战略差异化优势的情况下，例如核心银行系统、专有交易算法或业务关键型决策模型，内部开发仍然是明智之举。.

这种划分背后的经济逻辑令人信服。外包能够更快地实现价值，通过订阅模式实现可预测的成本，供应商持续创新，并避免内部开发积压。而内部开发则会占用稀缺的开发资源，造成技术债务，并且存在一个根本性的风险：内部开发的解决方案在完成时可能已经过时，因为底层人工智能模型在此期间已经发展演进。.

风险投资公司 Andreessen Horowitz (a16z) 在其对 100 位企业首席信息官的分析中证实了这一趋势：随着人工智能应用生态系统的日趋成熟，近期企业内部开发向外包的转变显著。尤其值得注意的是，不同模型之间动态的性能差异以及成本的不断下降，使得将针对每个用例的持续评估和优化工作外包给外部供应商的专业人工智能应用团队，而非内部处理，变得越来越明智。.

“一刀切”时代的终结：为什么标准化软件已经过时。

几十年来，传统企业软件遵循着一个简单的原则：一款产品满足所有需求。标准化解决方案旨在以相同的功能服务于尽可能多的用户。然而，在人工智能时代，这种模式正面临巨大的挑战。“一刀切”的模式正在从“一刀切”变成“一刀切，谁也适应不了”。.

这种转变有着深远的经济原因。企业的需求日益多样化，通用解决方案已无法满足其需求。业务流程日益复杂、IT环境日益异构，以及用户对个性化体验的期望不断提高（他们习惯于在私人使用ChatGPT和类似工具时获得个性化体验），都使得定制化方案至关重要。.

人工智能驱动的个性化功能使软件平台能够实时适应每个用户的行为、偏好和特定的业务挑战。通过人工智能驱动的代码生成、重构和测试，个性化的边际成本显著降低——虽然并非降至零，但已低到足以从根本上重新思考软件交付的商业模式。这催生了一种全新的模式：每位客户注册后，即可获得一个逻辑隔离的、基于云端的软件版本，该版本根据其特定需求量身定制。.

与此同时，定价模式也在发生变化。基于结果的定价模式正日益取代传统的基于许可证或席位的定价模式。Gartner 预测，到 2025 年，超过 30% 的企业级 SaaS 解决方案将集成基于结果的组件，而 2022 年这一比例约为 15%。Bessemer Venture Partners 在其最新的《定价策略手册》中指出，人工智能原生公司正逐渐放弃基于席位的 SaaS 定价模式，转而采用基于使用量、产出和结果的定价模式，将收入与可衡量的结果直接挂钩。Intercom 按每次解决的请求收费 0.99 美元，Salesforce 按每次对话收费 2 美元，这些案例都体现了这种趋势。.

模块化原则：模块化人工智能平台如何征服市场

在企业人工智能领域，一种日益普及的关键架构范式是模块化方法，它通常被描述为类似乐高积木的搭建原则。其基本理念是，解决方案并非构建单一、僵化的AI系统，而是由可重用、可互换的构建模块组成，这些模块可以根据需要灵活组合和替换。.

这一原则具有三大关键优势：首先，随着更先进技术的出现，可以灵活地添加和替换组件；其次，无需重建整个基础设施即可更新人工智能工具；第三，能够在保持适应性的同时快速创造价值。在底层模型每周都在更新的行业中，这种灵活性并非锦上添花，而是必不可少。.

数据提取就是一个应用实例，可以很好地说明这一原则的实际应用。我们正在开发一个用于处理商业租赁协议的初始模块，这类协议通常是80到90页的复杂文档。该模块的设计非常通用，只需稍作调整即可用于Excel中的财务报告、简历或基于图像的应用场景。每个新模块都会扩展模块库，并立即供后续客户使用。这种可扩展的可重用性原则是平台模型的经济核心：每次新增部署的边际成本都会大幅降低，而随着经验的积累，质量则会不断提高。.

在实践中，模块化人工智能架构还意味着不同的基础模型可以用于不同的任务——例如，GPT 用于逻辑推理，Gemini 用于架构任务，Claude 用于精密工作——而不会影响整体解决方案。这种与底层模型无关的特性是其与内部开发的另一个关键区别，内部开发通常与特定模型绑定，并且每次模型变更都需要大量的迁移工作。.

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Unframe AI：新型企业人工智能商业模式案例研究

以色列-德国初创公司 Unframe AI 为上述市场趋势的实际应用提供了一个极具启发性的案例。该公司由 Shay Levi、Larissa Schneider 和 Adi Azarya 于 2024 年 4 月创立。Levi 此前曾联合创立 Noname Security，并担任首席技术官，将其打造成为 API 网络安全领域首家独角兽企业，之后以约 5 亿美元的价格出售给了 Akamai。Schneider 在企业技术领域拥有十余年的经验，曾在 Nutanix 和 Noname Security 担任领导职务，并拥有旧金山霍特国际商学院的学术背景。.

2025年4月， Unframe 结束了隐身模式，完成了总额5000万美元的融资，其中包括2000万美元的种子轮融资和由Bessemer Venture Partners领投的3000万美元A轮融资。其他投资者包括TLV Partners、Craft Ventures、Third Point Ventures、SentinelOne Ventures、Cerca Partners和Terra Nova Ventures。不到一年时间，该公司就实现了数百万美元的年度经常性收入（ARR），并在全球范围内获得了数十家大型企业客户，其中包括Cushman & Wakefield和Nomura。.

Unframe 与众多竞争对手最大的区别在于其商业模式。该平台基于所谓的“蓝图”方法，这种方法为大型语言模型提供必要的上下文信息，使其无需进行大量的模型训练或微调即可生成特定领域的结果。Unframe 不依赖于任何特定的语言模型，这意味着客户可以在不同的公共和私有模型之间自由切换，而无需被锁定在特定的生态系统中。Unframe 的定价采用按人按年计费的方式，并分为小型、中型、大型和超大型四个级别，所有定制服务和 AI 产品负责人的工作都包含在订阅费用中——没有任何隐藏费用或额外收费。.

这种商业模式最激进之处或许在于其结果导向的付费原则：客户只有在看到实际效果时才需要付费。在人工智能项目失败率高达95%的行业中，这无疑是一项大胆的承诺，而只有当这些方案真正创造价值时，它才能奏效。据该公司称，从初步咨询到最终交付可投入生产的完全定制化解决方案，通常只需几天时间，而非业内常见的数月甚至数年。.

1670 个用例，而且似乎没有尽头：大型企业对人工智能需求的现实

大型企业在人工智能实施方面面临的挑战规模之大，可以通过一个具体的例子来说明。华尔街三大投资银行之一的一位资深人工智能主管报告说，运营部门提交给她的部门积压了1670个人工智能应用案例，需要在2026年底前完成实施。这位主管的评估非常明确：即使拥有无限的内部开发资源，也无法在内部处理如此庞大的项目量。他们需要的是一种可扩展的解决方案。.

这个例子绝非个例。摩根大通目前已在生产环境中运行超过1000个人工智能应用案例，涵盖风险管理、市场营销、欺诈检测和客户服务等领域。美国银行已在其130亿美元的技术预算中拨出40亿美元用于人工智能，目标是在2025年前实现这一目标。花旗集团已在5000名员工中试点应用了基于代理的人工智能，并启动了一项全公司范围的计划，旨在将人工智能系统地整合到所有流程中。这些数据表明，大型企业对人工智能应用的需求远远超过了其内部可用能力。.

麦肯锡的数据显示，虽然88%的企业至少在一个业务职能中应用了人工智能，但只有7%的企业实现了人工智能在全公司范围内的规模化应用。绝大多数企业仍处于实验（32%）、试点（30%）和规模化（31%）之间的过渡阶段。企业希望利用人工智能实现的目标与实际能够实现的目标之间的差距，是当前人工智能转型过程中最大的瓶颈。.

在此背景下，混合模式的重要性日益凸显也就不难理解了。这种模式结合了内部开发的优势（适应性强、可控性高）和外包的优势（速度快、可扩展性强、维护负担低）。与专业的平台提供商合作，企业可以系统地解决呈指数级增长的人工智能应用案例积压问题，而不会给内部团队造成过重负担。.

治理悖论：当人工智能代理失控时

除了自建还是购买决策的经济因素之外，还有一个经常被低估的维度：治理。随着基于代理的人工智能系统的兴起，这一主题变得尤为重要——也就是说，人工智能代理不仅能够提供信息，还能在企业系统中自主执行操作。.

保险业的一个生动案例说明了这个问题。美国西海岸一家大型保险公司的IT经理被高管要求构建人工智能代理，但却没有明确定义这些代理的预期用途。仅仅为业务部门提供工具让他们独立创建人工智能代理的想法存在着巨大的风险：在高度监管的行业中，数十万个无人维护的人工智能代理在公司内部自主运行，这无疑是一场治理噩梦。.

监管要求进一步加剧了这一问题。欧盟《人工智能法案》自2024年8月起生效，该法案对高风险人工智能系统提出了越来越严格的要求，到2026/2027年，这些要求包括合格评定、CE认证以及通用人工智能模型的透明度要求。新加坡的基于代理的人工智能框架要求定义所谓的“行动空间”（即代理可以使用的工具和系统），并明确自主性的界限，同时要求进行人工监督。美国国家标准与技术研究院（NIST）的人工智能风险管理框架提供了一个厂商中立的风险控制框架，该框架正被越来越多的美国公司采用。.

治理维度对自建还是购买的决策有着重大影响。自主开发人工智能的公司必须独立构建和维护完整的治理基础设施，包括生命周期关卡、重新认证周期、模型映射、红队测试、上市后监控和事件处理流程。专业的平台提供商可以集中处理这些治理需求，并将其作为标准解决方案的一部分提供，从而显著减轻单个客户的工作量。在人工智能系统监管要求呈指数级增长的时代，治理方面的专业知识正成为平台提供商的关键竞争优势。.

关键绩效指标还是盲目摸索：成功的AI项目与失败的AI项目有何区别？

数据清晰地表明：人工智能项目成功的决定性因素并非技术本身，而是在项目启动前明确定义成功标准。麻省理工学院的研究指出，技术与业务流程缺乏匹配是项目失败的主要原因。许多公司试图将生成式人工智能强行塞入现有流程，仅做极少的调整，而不是首先明确预期业务影响，并据此严格调整实施方案。.

根据目前的最佳实践，人工智能项目的多维 KPI 框架包含六个维度：业务影响（收入增长、成本降低）、运营效率（流程速度、减少错误）、风险缓解（合规性、欺诈预防）、战略价值（市场地位、创新能力）、经济效益（每次结果的成本）和采用率（用户接受度、渗透率）。.

实践是区分成功者和失败者的关键。成功的公司会在项目启动前设定具体、可衡量的目标——例如，准确率达到96%，响应完整率超过90%。他们会建立基准线进行对比，并在编写第一行代码之前就明确成功的标准，让客户清楚地了解成功究竟是什么。.

相比之下，大多数公司都无法回答这个模糊的问题：“我们究竟能用人工智能做什么？”这种探索性的、缺乏结构化的方法导致了业内专家所说的“科学项目”：技术上很有趣的演示，却没有任何实质性的商业价值。其结果是陷入无休止的实验循环，而这些实验永远无法转化为实际应用。.

自建还是购买的决策意义重大。内部开发团队往往更关注技术可行性，而将业务影响视为次要因素。另一方面，按结果计费的专业平台提供商则必须从一开始就交付业务价值，否则其商业模式将难以为继。这种结构性的激励机制契合，正是购买模式一项常被低估的优势。.

速度优势：为什么时间是人工智能经济中最宝贵的货币

在人工智能经济时代，时间是决定竞争的关键因素。技术发展日新月异，企业自主研发的解决方案可能在完成之前就已经过时。在传统的企业环境中，从构思到最终投入生产，内部人工智能系统通常需要19到24个月：一到两个月用于需求评估，三到四个月用于试点，之后还需要几个月的时间用于预算审批、供应商选择、法律和安全审查、系统集成以及最终的全面部署。.

在此期间，数十种新的基础模型涌现，整个产品类别兴衰更替，基准性能也实现了数量级的提升。Menlo Ventures 的数据显示，代码代理和 AI 应用构建器的支出从几乎为零飙升至数十亿美元，因为模型现在能够解读整个代码库并完全自主地执行多阶段任务。最初被视为最先进的内部开发成果，在完成后却有可能沦为过时的产物。.

专业平台提供商将这一时间从数月缩短至数天或数周。他们集中处理持续的模型变更、更新和安全补丁等复杂工作，使各个企业客户无需投入自身资源即可从中受益。这种创新速度的共享是规模经济的经典案例：单个公司无法如此迅速完成的工作，通过平台可供多家公司同时完成。.

此外，a16z 的报告显示，不同型号之间的性能差异正变得越来越小，而成本差异仍然显著。在这种情况下，竞争优势从型号选择转向纯粹的实施速度和流程集成——这正是专业平台的优势所在。.

战略例外：当内部研发仍然有意义时

尽管外包的种种理由不绝于耳，但在某些领域，自主研发人工智能解决方案仍然具有战略意义。这些领域通常具备以下一个或多个特征：与公司知识产权高度相关、与核心业务直接相关并构成战略差异化优势，或者人工智能解决方案本身可以作为产品进行销售。.

基于专有算法的核心银行系统，在风险建模方面具有真正的竞争优势，是明智的内部研发的经典案例。同样，以人工智能逻辑为核心的专有交易策略，如果向外部供应商披露，则会带来不可接受的风险。在制药行业，人工智能驱动的分子研究可能与公司的核心业务紧密交织，外包既不现实也不可取。.

然而，决策者面临的挑战在于，如何客观地区分真正的战略差异化因素和臭名昭著的“非我发明”综合症。许多公司高估了某些用例的战略重要性，而这些用例实际上只是标准功能。IT工单系统、知识库搜索或营销内容生成通常不属于战略差异化的范畴，如果自行开发，只会造成成本高昂的开发积压。.

行业分析师的建议显然趋于一致：内部研发的 20% 份额应严格限制在那些真正能创造独特竞争优势的领域，而其余 80% 则应通过专业平台以更快的速度、更低的成本和更小的风险来完成。.

跨越幻灭之谷：展望2026年及以后

Gartner预测人工智能将在2026年进入幻灭低谷，但这绝不应被误解为悲观信号。相反，这一阶段标志着炒作周期中一个健康的转折点，不切实际的期望逐渐被现实所取代，企业开始了解这项技术的实际优势和局限性。在这个阶段，纯粹的实验让位于对投资回报率的冷静计算。.

数据显示，人工智能的成熟进程已稳步推进。2026年全球人工智能支出将达到2.52万亿美元，预计2027年将增至3.3万亿美元，这表明尽管个别项目遭遇挫折，但投资意愿依然强劲。预计到2026年，人工智能将占所有IT支出的41.5%，这一比例到2027年可能超过50%。仅基础设施投资一项，就将推动2026年人工智能优化服务器的支出增长49%。.

改变的并非投资规模，而是投资结构。企业在选择人工智能项目时变得越来越挑剔，优先考虑已验证的成果而非投机性的潜在收益。人工智能实验时代正在让位于人工智能生产时代——而这种生产方式是购买而非自主研发。对于那些能够切实交付可衡量商业价值的平台提供商而言，一个规模空前的市场正在涌现。对于那些仍在自主研发和购买之间犹豫不决的企业来说，答案也变得越来越清晰：在这个速度至上的时代，95%的内部人工智能项目都以失败告终，购买专业解决方案不仅更加务实，而且对于绝大多数应用场景而言，也是唯一更具经济效益的策略。.

这场变革的赢家将是那些有勇气将资源集中于真正具有战略意义的20%的公司，并依靠精明的合作伙伴来完成剩余的80%——这些合作伙伴能够更快、更便宜地交付成果，并且拥有显著更高的成功率。其余的公司将继续深陷失望之中，在这个对犹豫不决者毫不留情的行业中，被自身的迟缓所吞噬。.

Konrad Wolfenstein

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