独立的AI平台作为欧洲公司的战略替代品

与替代方案相比，独立的AI平台

选择合适的平台来开发和运作人工智能（AI）是一个战略决策，并带来了巨大的后果。公司面临着大型超大标准，完全内部开发的解决方案和所谓的独立AI平台之间的选择。为了能够做出一个完善的决定，对这些方法的明确划定至关重要。

适合：

• AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

独立AI平台的表征（包括主权/私人AI概念）

独立的AI平台通常是由在超级标准的主要生态系统（例如Amazon Web Services（AWS），Microsoft Azure和Google Cloud Platform（GCP））之外行事的提供商提供的。他们的重点通常放在为Ki和机器学习（ML）模型的开发，部署和管理提供特定技能上，因此可以更强调数据控制，适应性或垂直行业集成等方面。但是，这些平台可以在本地私有基础架构上操作，或者在某些情况下，也可以在高标准的基础架构上进行操作，但提供了独特的管理和控制层。

在欧洲背景下尤其重要并且通常与独立平台相关的中心概念是“主权AI”。该术语强调了控制数据和技术的需求。例如，Arvato系统区分了“公共AI”（与可能使用用户输入进行培训的高刻度方法相媲美）和“ Sovereign AI”。主权AI可以进一步区分：

• 自定义的主权AI：这些是可以在高刻度基础架构上操作的强制性解决方案，但可以保证EU数据限制（“欧盟数据边界”）或纯EU操作。它们通常以用于特定目的进行微调的公共大语模型（LLM）建立（“微调”）。这种方法正在寻找现代AI技能与对数据的必要控制之间的妥协。
• 自我施加的主权AI：此级别代表最大控制。 AI模型是在本地运营的，没有对第三方的依赖性，并根据自己的数据进行培训。他们通常在某项任务中非常专业。这种自我不满可最大程度地发挥控制，但有可能以一般绩效或适用性为代价。

与针对宽度（水平服务组合的高度标准）相反，独立平台更频繁地专注于特定的壁nir，可以通过数据保护和数据控制（例如核心收益承诺）明确提供专业工具，垂直解决方案或位置。例如，LocalMind明确地宣传了在自己的服务器上操作AI助手的可能性。使用或启用私有云部署是一个常见的功能，可为组织完全控制数据存储和处理。

高标准平台的差异（AWS，Azure，Google Cloud）

大型尺度是大型云提供商，它们是大量全球分布数据中心的所有者和运营商。他们提供高度可扩展的标准化云计算资源，作为基础架构-AS-AS-Service（IAAS），平台-AS-A-Service（PAAS）和软件AS-AS-AS-Service（SaaS），包括用于AI和ML的广泛服务。最著名的代表包括AWS，Google Cloud，Microsoft Azure，以及IBM Cloud和Alibaba Cloud。

他们的主要特征是巨大的水平可扩展性和非常广泛的集成服务组合。它们在许多数字化转型策略中起着核心作用，因为它们可以提供灵活且安全的基础设施。在AI区域，Hyperscales通常提供机器学习与服务（MLAAS）。这包括基于云的访问数据存储，计算能力，算法和接口，而无需本地安装。该优惠通常包括预培训的模型，用于模型的工具（例如Azure AI，Google Vertex AI，AWS SageMaker）以及部署的必要基础架构。

一个必不可少的功能是将AI服务的深度集成到Hyperscaler的更广泛的生态系统中（计算，存储，网络，数据库）。这种集成可以通过无缝提供优势，但同时却具有强大的提供商依赖性的风险（“供应商锁定”）。数据使用情况的一个关键点涉及数据：有考虑，高刻度客户数据（或至少元数据和用法模式）可以用来改善自己的服务。主权和独立平台通常会明确解决这些问题。例如，微软表示未经同意培训基本模型，不使用客户数据，但是对于许多用户来说，仍然存在不确定性。

与内部开发的解决方案（内部）的比较

内部开发的解决方案是完全量身定制的AI平台，由组织本身的内部IT或数据科学团队构建和管理。从理论上讲，它们为平台的每个方面提供了最大的控制，类似于自给自足的主权AI的概念。

但是，这种方法的挑战是重大的。他要求对专业人员（数据科学家，ML工程师，基础设施专家），漫长的开发时间以及持续的维护和进一步发展的努力进行大量投资。开发和缩放可能会很慢，这可能会落后于AI地区快速创新的风险。如果没有极端的规模效果或非常具体的要求，与使用外部平台相比，这种方法通常会导致更高的总体运营成本（总拥有成本，TCO）。还有开发不竞争或过时的解决方案的风险。

这些平台类型之间的边界可能会模糊。当然，“独立”平台可以在高标准的基础架构上运行，但通过特定的控制机制，功能或合规性摘要提供独立的附加值。例如，LocalMind可以在您自己的服务器上进行操作，还可以使用专有模型，这意味着云访问。决定性差异通常不仅在硬件的物理位置中，还包括控制层（管理计划），数据治理模型（谁控制数据及其使用？）以及与提供商的关系。即使平台在AWS，Azure或GCP基础架构上运行，只要将用户与直接的HyperScaler-Lock-In隔离并提供独特的控制，调整或合规功能，它也可以在功能上是独立的。该区别的核心是谁提供了中央AI平台服务，数据治理指南适用于标准化超刻度优惠之外的灵活性。

AI平台类型的比较

此表格概述是对以下各节中各种方法的优点和缺点进行详细分析的基础。它说明了控制，灵活性，可伸缩性和潜在依赖性方面的基本差异。

AI平台类型的比较显示了独立的AI平台，AWS，Azure和GCP等独立AI平台，超级标准AI平台以及内部开发的解决方案之间的差异。独立的AI平台主要由专业提供者（通常是中小企业或利基球员）提供，而高标准平台使用全球云基础架构提供商，并来自内部开发的组织。在基础架构中，独立平台依赖于本地，私有云或混合方法，其中一些包括高刻度基础架构。高级标准使用全球公共云计算中心，而内部开发的解决方案基于其自己的数据中心或私有云。关于数据控制，独立平台通常提供高客户方向和关注数据主权，而Hyperscales则根据提供商指南提供了潜在的有限控制。内部开发的解决方案实现了完整的内部数据控制。独立平台在可扩展性模型中是可变的：本地需要计划，托管模型通常是弹性的。高级标准通过付费模型提供高级弹性，而内部开发的解决方案取决于其自己的基础设施。服务宽度通常是专门的，并且专注于独立平台，但是在大型范围内，具有全面的生态系统。内部开发的解决方案是根据特定需求量身定制的。对于独立平台（通常是开源的），适应性潜力很高，而HyperScalers则提供了一定限制的标准配置。内部开发的解决方案使理论上的最大适应潜力能够。成本模型各不相同：独立平台通常依赖于CAPEX和OPEX混合使用的许可证或订阅模型，而HyperScaler主要使用基于OPEX的付费模型。内部开发的解决方案需要高资本支出和OPEX投资才能开发和运营。对于独立平台和核心承诺，对GDPR和欧盟合规性的关注通常很高，而Hyperscales越来越多地响应它，但是由于美国的掩护，这可能会更加复杂。对于内部开发的解决方案，这取决于内部实施。但是，独立平台的供应商锁定的风险要比大型标准较低。大型标准从其生态系统整合中具有很高的风险。内部开发的解决方案的风险较低，但有可能阻止技术。

在欧洲背景下的数据主权和合规性方面的优势

对于在欧洲工作的公司，数据保护并遵守监管​​要求，例如《通用数据保护法规》（GDPR）和即将到来的欧盟AI法案。独立的AI平台可以在这一领域提供显着优势。

改进数据保护和数据安全

独立平台的重要优势，尤其是对于私人或本地部署，是对数据的位置和处理的颗粒状控制。这使公司能够直接从GDPR或特定于行业的法规中解决数据本地化要求。在私有云环境中，组织可以完全控制数据的保存位置以及如何处理。

此外，私人或专用环境允许实施根据公司的特定需求和风险配置文件量身定制的安全配置。这些可能超出了默认情况下在公共云环境中提供的通用安全措施。即使高度尺度（例如Microsoft）强调了“设计”的安全性和数据保护，但私人环境自然会提供更直接的控制和配置选项。独立平台还可以提供针对欧洲标准的特定安全功能，例如扩展的治理功能。

基于欧盟，数据暴露于大型，潜在潜在的技术组的局限性减少了平台提供商可能的数据保护伤害，未经授权的访问或无意间继续数据的表面积。国际数据中心的使用可能不符合欧洲数据保护立法所要求的安全标准，这代表了受控环境降低的风险。

满足GDPR和欧洲法规的要求

独立或主权AI平台可以以本质上支持GDPR的基本原理的方式进行设计：

• 数据最小化（第5条第1段LIT。CGDPR）：在受控环境中，更容易确保和审核仅使用处理目的所需的个人数据。
• 约束百分比（第5段第1段。
• 透明度（第5段第1段Lit。A，Art。13，14 GDPR）：尽管AI算法的可追溯性（“可解释的AI”）仍然是一个普遍的挑战，但对平台的控制使记录数据流和处理逻辑变得更加容易。这对于履行对受影响和审计人员的信息义务至关重要。那些受影响的人必须清晰可理解地了解其数据的处理方式。
• 诚信与机密性（第5段第1段，第1段）：可以更直接地控制适当的技术和组织措施（TOMS）来保护数据安全。
• 受影响的权利（第三章GDPR）：可以通过直接控制数据来简化信息，更正和删除（“被遗忘的权利”）等权利的实施。

为了观察欧盟AI法案，该法案对AI系统列出了基于风险的要求，平台是有利的，可提供透明度，控制和审核流程。这特别适用于在教育，就业，关键基础设施或执法部门等领域定义的高风险ACI系统。独立平台可以专门开发或提供支持AI ACT合规性的功能。

另一个要点是避免有问题的数据传输到第三国。在欧盟内托管的平台或在房屋内运行的平台绕过需要复杂的法律构造（例如标准合同条款或充分条款解决方案）将个人数据传输到没有足够数据保护水平的国家（例如美国）的国家中。尽管诸如EU-US数据隐私框架之类的法规，但这仍然是使用全球超刻表服务的持续挑战。

确保合规性的机制

独立平台提供了不同的机制来支持遵守数据保护法规：

• 私有云 /本地部署：这是确保数据主权和控制的最直接方法。该组织保留对基础架构的物理或逻辑控制。
• 数据本地化 /欧盟边界：一些提供商在合同上保证数据仅在欧盟或特定国家边界内处理，即使基础基础架构来自超级标准。例如，Microsoft Azure提供欧洲服务器位置。
• 匿名化和假名工具：平台可以在数据流入AI过程之前为匿名或化名的集成功能提供。这可以减少GDPR的范围。联合学习是在本地培训的，而没有原始数据离开设备，这是另一种方法。
• 设计 /隐私按设计进行合规：可以从头开始设计平台，并考虑到数据保护原则（“设计隐私”），并提供数据保护 - 友好的默认设置（“默认情况下隐私”）。这可以通过自动数据过滤，用于跟踪数据处理活动的详细审核日志，颗粒状访问控制以及用于数据治理和同意管理的工具来支持这一点。
• 认证：官方认证。 42 GDPR可以透明地占据数据保护标准，并具有竞争优势。可以通过平台提供商来寻求此类证书，也可以在受控平台上更容易获得。您可以根据艺术促进遵守职责的证明。 28 GDPR，特别是对于处理器。在这种情况下，诸如ISO 27001之类的已建立标准也很重要。

不仅可以实现合规性，而且还证明这一点的能力从纯粹需要到欧洲市场的战略优势发展。数据保护和值得信赖的AI对于客户，合作伙伴和公众的信任至关重要。专门响应欧洲监管要求并提供明确合规性路径的独立平台（例如，通过保证的数据定位，透明处理步骤，集成控制机制），公司实现合规风险以最小化和建立信任。因此，您可以帮助将合规从纯粹的成本因素转变为战略资产，尤其是在敏感行业或处理关键数据时。与全球超量表环境中复杂导航相比，可以选择简化合规性并明确确保的平台的选择，可以降低总合规性成本，以达到相同的安全性和可检测性。

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灵活性，适应和控制

除了数据主权的各个方面，与超级标准或潜在资源密集型内部开发的标准化优惠相比，独立的AI平台通常还提供更高的灵活性，适应性和控制。

量身定制的AI解决方案：超越标准化优惠

在配置开发环境，第三方的特定工具或工作过程的修改时，独立平台可以提供更多的范围，而不是通常更标准化的PAAS和SAAS服务。尽管在AI网站Bubilder领域观察到的一些模块化系统以适应性为代价优先考虑速度，但其他独立解决方案旨在为用户提供更多的控制。

这种灵活性可以更深入地适应特定领域的要求。公司可以为高度专业化的任务或行业优化模型或整个平台设置，这些设置可能超出了通常用于广泛适用性的高分标模型的一般技能。自给自足的主权人工智能AI的概念明确针对受其数据训练的高度专业化模型。这种灵活性强调了在行业中转移和调整AI模型的可能性。

另一个方面是有可能专门选择和使用所需的组件，而不必忍受大型平台的潜在超载或固定的服务包。这可以帮助避免不必要的复杂性和成本。但是，相反，必须考虑到高标准通常会提供更大范围的标准功能和服务，这些功能和服务可立即提供，这在挑战（IX）部分中进行了更详细的研究。

适合：

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使用开源模型和技术

许多独立平台的一个重要优势是更轻松地使用广泛的AI模型，尤其是领先的开源模型，例如Llama（Meta）或Mistral。这与倾向于喜欢自己的专有模型或近距合作伙伴模型的大型标准形成对比。免费模型选择使组织能够根据绩效，成本，许可条件或对任务的特定适用性等标准做出决策。例如，Locermind明确支持Llama和Mistral以及专有选择。欧洲项目OpenGPT-X旨在提供强大的开源替代方案，例如Teuken-7B，该替代品是专门针对欧洲语言和需求量身定制的。

开源模型还提供了有关其体系结构的透明度和培训数据的更高水平（取决于文档的质量，例如“模型卡”）。这种透明度对于合规性，调试和对模型行为的基本理解至关重要。

从成本视图中，开源模型，尤其是在大量使用的情况下，可以通过专有API便宜得多。 DeepSeek-R1（以开源为导向）和Openai O1（专有）之间的比较显示，每个加工令牌的价格差异很大。最后，使用开源使全球AI社区的快速创新周期参与。

控制基础架构和模型部署

独立平台在选择部署环境时通常会提供更大的灵活性。选项范围从本地到私有云到多云场景，其中使用了来自不同提供商的资源。例如，DeepSeek可以在Docker容器中本地操作，从而最大化数据控制。这种选择的自由为公司提供了对诸如绩效，延迟，成本和数据安全等方面的控制。

这是与某些工作负载优化基础硬件（例如特定的GPU，内存解决方案）和软件配置（操作系统，框架）的可能性。公司可以实施更有效或更便宜的设置，而不是限于超级标准的标准化实例类型和价格模型。

对开发环境的控制还可以实现更深入的实验以及特定研究或开发任务所需的自定义工具或库的无缝集成。

但是，提供独立平台的扩展灵活性和控制通常伴随着责任和潜在的复杂性。尽管Hyperscales通过托管服务抽象了许多基础架构细节，但独立平台，尤其是在本地或个性化的部署的情况下，需要更多的内部专家知识来进行设施，配置，操作和维护。因此，灵活性的优势对于具有必要技能和战略意愿的组织来积极行使这种控制权是最大的。如果缺少该专业知识，或者重点主要是通过标准应用程序快速推出，那么托管高级服务的简单性可能会更具吸引力。该决定在很大程度上取决于战略优先级：最大控制和适应性与托管服务的友善和宽度。这种妥协还会影响总运营成本（第VIII节）和潜在的挑战（第IX节）。

减少供应商锁定：战略性和效果

对单个技术提供商（称为供应商锁定）的依赖是一个重大的战略风险，尤其是在AI和云技术的动态领域。独立的AI平台通常被定位为降低这种风险的一种手段。

了解超级标准依赖的风险

供应商的锁定描述了一种情况，在这种情况下，从提供商的技术或服务的服务变化与高成本或技术复杂性的禁令有关。这种依赖性为提供者提供了重要的谈判能力。

锁定的原因是多种多样的。这包括专有技术，界面（API）和数据格式，这些技术与其他系统造成了不相容。在超级标准器的生态系统中，不同服务的深层集成使得很难替换单个组件。从云中数据传输的高成本（出口成本）作为财务障碍。此外，在员工的特定知识和培训方面还有投资，这些知识和培训不容易转移到其他平台，以及长期合同或许可条件。提供者的服务越多，链接的越多，那么可能的变化就越复杂。

这种依赖性的战略风险是相当大的。它们包括降低敏捷性和灵活性，因为该公司绑定到路线图和提供商的技术决策。适应竞争对手的创新或更便宜的解决方案的能力受到限制，这可以降低您自己的创新速度。公司容易对合同条件的价格上涨或不利变化，因为其谈判地位削弱了。监管要求，尤其是在金融部门，甚至可以规定明确的退出策略来管理锁定风险。

成本影响超出了常规运营成本。平台更改（重新构造）会导致相当大的迁移成本，这会通过锁定效果加强。这包括数据传输的成本，基于专有技术的功能和集成的潜在新开发或适应性以及对员工的广泛培训。添加了通过迁移期间的业务中断或长期效率低下的间接成本而增加了计划不足。还必须考虑从云平台退出的潜在成本。

独立平台如何促进战略自主权

独立的AI平台可以帮助以不同的方式维持战略自治，并降低锁定风险：

• 使用开放标准：基于开放标准的平台 - 示例标准化的容器格式（例如Docker），开放API或开源模型和框架的支持 - 对专有技术的依赖性。
• 数据可移植性：使用较少的专有数据格式或标准格式的数据导出的明确支持有助于将数据迁移到其他系统或提供商。标准化数据格式是关键要素。
• 基础架构的授权：在不同基础架构（本地，私有云，潜在多云）上操作平台的可能性自然会降低与单个提供商的基础结构的绑定。应用程序的容器化被称为重要技术。
• 避免生态系统锁：独立平台倾向于少练习使用同一提供商的各种深入集成服务的压力。这使更多的模块化体系结构和更大的选择自由为个别组件。主权AI的概念明确旨在与单个提供者独立。

长期成本优势通过避免锁定

避免强大的提供商依赖性可以长期带来成本优势：

• 更好的谈判立场：改变提供商的可靠机会维持竞争压力并加强您在价格和合同谈判中的立场。一些分析表明，中等规模或专业的提供者可以提供比全球超大标准更多的谈判自由。
• 优化费用：为每个任务选择最具成本效益的组件（型号，基础架构，工具）的自由提供了更好的成本优化。这包括使用潜在的便宜开源选项或更高效，自我选择的硬件。
• 降低的迁移成本：如果需要更改或理想的变化，则财务和技术障碍较低，这有助于适应最近，更好或更便宜的技术。
• 可预见的预算：意外价格的易感性较低，或者对提供商的费用的更改有必要使更稳定的财务计划。

但是，重要的是要认识到供应商锁定是一种频谱，而不是二元质量。选择独立的提供商时，还具有一定的依赖性 - 从其特定平台功能，API，支持质量以及最终其经济稳定性。因此，减少锁定的有效策略不仅包含选择独立的提供商。它需要基于开放标准，容器化，数据可移植性以及潜在的多云方法的有意识架构。独立平台可以使实施此类策略更容易，但不会自动消除风险。目标应该是一个受管理的依赖性，即有意识地保留灵活性和退出机会，而不是追求完全独立性。

适合：

• 供应商锁定的危险：为什么公司应避免依赖关系

模型和基础设施选择中的中立性

最佳AI模型和基础基础设施的选择对于AI应用的性能和经济至关重要。与超级评分者的紧密整合的生态系统相比，独立平台可以提供更大的中立性。

避免生态系统偏见：访问各种AI模型

高级标准自然有兴趣在其平台内促进和优化自己的AI模型或近距战略合作伙伴的模型（例如与OpenAi或Google一起使用Google的Microsoft）。这可能会导致这些模型优选，比替代方案更具技术整合或更具吸引力。

另一方面，独立平台通常没有相同的动力来偏爱某个基本模型。因此，您可以启用更中性的访问更广泛的模型，包括领先的开源选项。这使公司可以更多地将模型选择与客观标准相结合，例如针对特定任务，成本，透明度或许可条件的性能。诸如LocalMind之类的平台通过明确提供对诸如Llama和Mistral等专有模型（例如Chatt，Claude和Gemini）等开源模型的支持。欧洲OpenGPT-X等计划甚至专注于创建竞争激烈的欧洲开源替代方案。

客观基础设施决策

中立通常扩展到基础设施的选择：

• 硬件 - tagnosticism：在私有云或私有云中操作的独立平台，使公司能够基于自己的基准和成本效益分析选择硬件（CPU，GPU，专业处理器，内存）。它们不仅限于单个超级评分者的指定实例类型，配置和价格结构。诸如Pure Storage之类的提供商强调了优化的存储基础架构的重要性，尤其是对于AI工作负载。
• 优化的技术堆栈：可以设计基础架构堆栈（硬件，网络，存储，软件框架），它是根据AI工作负载的特定要求量身定制的。与使用标准化的云模块相比，这可能会导致更高的性能或更高的成本效率。
• 避免捆绑依赖性：使用平台提供商的特定数据，网络或安全服务的压力往往较低。这允许根据技术要求和性能功能进行更客观的组件选择。

AI应用程序的真正优化需要各自任务的模型，数据，工具和基础架构的最佳协调。超级评分者紧密整合的平台中固有的生态系统偏见可以沿舒适的解决方案的方向巧妙地指导决策，但可能不是技术或经济上最佳的选择，但主要使提供商的堆栈受益。凭借其更大的中立性，独立平台可以使公司能够在整个AI生命周期中做出更具客观，更具力量和可能具有成本效益的决策。这种中立不仅是哲学原则，而且具有实际后果。它打开了将强大的开源模型与量身定制的本地硬件或特定的私有云设置相结合的可能性 - 可能难以实现或未在超级评分的“围墙花园”中促进。这种客观优化的潜力代表了中立的重要战略优势。

适合：

• 简单地解释了AI模型：了解AI，语音模型和推理的基础知识

无缝集成到公司生态系统

在公司环境中，AI应用程序的价值通常仅通过与现有的IT系统和数据源集成来发展。因此，独立的AI平台必须提供强大而灵活的集成能力，以便为超级评分者的生态系统提供一种实用的替代方法。

与现有的IT系统（ERP，CRM等）的连接

与公司核心系统的集成，例如企业资源计划（ERP）系统（例如SAP）和客户关系管理（CRM）系统（例如Salesforce），至关重要。这是使用相关公司数据进行培训的唯一方法，并且可以将获得的知识或自动化直接恢复到业务流程中。例如，AI可用于改善直接流入ERP计划的需求预测，或者在CRM中丰富客户数据。

独立平台通常通过不同的机制来满足这种需求：

• API（应用程序编程接口）：提供井的基于标准的API（例如REST）是启用与其他系统的通信的基础。
• 连接器：已准备好与SAP，Salesforce，Microsoft Dynamics或Microsoft 365等广泛公司应用程序的连接器可以大大减少集成工作。 Seeburger或Jitterbit等提供商专门从事集成解决方案，并提供可实现深入集成的认证SAP连接器。 SAP本身还提供了自己的集成平台（SAP Integration Suite，以前是CPI），该平台为各种系统提供连接器。
• 中间件/IPAAS兼容性：与现有公司范围内的中间件解决方案或集成平台一起使用的能力（IPAAS）提供的能力对于具有既定集成策略的公司很重要。
• 双向同步：对于许多应用程序，至关重要的是，数据不仅可以从源系统中读取，而且可以在此处写回（例如，更新客户联系人或订单状态）。

连接到各种数据源

AI模型需要访问相关数据，这些数据通常以多种系统和格式分布在公司中：关系数据库，数据仓库，数据湖泊，云存储，操作系统，以及非结构化的来源，例如文档或图像。因此，独立的AI平台必须能够连接到这些异质数据源和处理来自不同类型的数据。诸如LoctMind之类的平台强调，您可以处理非结构化的文本，带有图片和图表的复杂文档以及图片和视频。 SAPS宣布的业务数据云还旨在标准化对公司数据的访问，无论格式或存储位置如何。

与开发和分析工具的兼容性

与通用工具和框架的兼容性对于数据科学和开发团队的生产力至关重要。这包括广泛的KI/ML框架（例如Tensorflow或Pytorch）的支持，Python或Java等编程语言以及Jupyter Notebooks等开发环境。

与商业智能（BI）和分析工具集成也很重要。 AI模型的结果通常必须在仪表板中可视化或准备报告。相反，BI工具可以提供AI分析的数据。开放标准的支持通常有助于与更广泛的第三方工具的连接。

尽管Hyperscales受益于其自身广泛的生态系统中的无缝集成，但独立平台必须证明其在与现有的异构企业景观的灵活联系中的实力。它们的成功在很大程度上取决于它们是否可以至少可以将其集成到SAP和Salesforce等已建立的系统中，而不是超级评分者的报价。如果平台导致集成障碍，则可以证明平台的“独立性”。因此，领先的独立提供者必须表现出卓越的互操作性，提供强大的API，连接器以及可能与集成专家建立合作伙伴关系。他们将整合到复杂，种植环境中的能力是一个关键的成功因素，甚至可能比异质景观的超及量表具有优势，该景观主要集中在其自身堆栈中的集成。

Ki-Gamechanger：最灵活的AI平台销售解决方案，降低成本，提高决策并提高效率

独立的AI平台：集成所有相关的公司数据源

• 这个AI平台与所有特定数据源进行互动
  • 来自SAP，Microsoft，Jira，Confluence，Salesforce，Zoom，Dropbox和许多其他数据管理系统
• 快速AI集成：在数小时或数月内为公司量身定制的AI解决方案
• 灵活的基础架构：基于云或在您自己的数据中心（德国，欧洲，免费位置选择）的托管

• 最高数据安全：在律师事务所使用是安全的证据
• 在各种公司数据源中使用
• 选择您自己或各种AI模型（DE，欧盟，美国，CN）

我们的AI平台解决的挑战

• 常规AI解决方案缺乏准确性
• 数据保护和敏感数据的安全管理
• 个人AI开发的高成本和复杂性
• 缺乏合格的人工智能
• 将AI集成到现有的IT系统中

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• AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

比较成本分析：TCO观点

成本是选择AI平台的决定性因素。但是，对标准价格的纯粹考虑不足。在整个生命周期中，必须对总运营成本（总拥有成本，TCO）进行全面分析，以确定特定应用的最经济选择。

适合：

• 变更中的数据管理系统：公司在AI时代成功的策略

独立平台的成本结构（开发，操作，维护）

独立平台的成本结构可能会有所不同，具体取决于提供商和部署模型：

• 软件许可成本：这些可能比专有的高标准服务要低，尤其是在平台强大基于开源模型或组件的情况下。一些提供商，例如HCI领域的规模计算，正在定位自己以消除替代提供商的许可成本（例如VMware）。
• 基础设施成本：在本地或私人云部署，投资成本（CAPEX）或租赁费率（OPEX）的情况下，用于服务器，内存，网络组件和数据中心容量（空间，电力，冷却）。仅冷却就可以占用大量的电力消耗。在托管的独立平台中，通常会产生订阅费，其中包含基础设施成本。
• 运营成本：运行成本包括电力，冷却，硬件和软件的维护。此外，与完全管理的高刻度服务相比，内部人员的管理，监测和专业知识可能会更高。在TCO计算中，这些运营成本通常会忽略。
• 开发和集成成本：初始设置，集成到现有系统中以及任何必要的调整可能会造成巨大的努力，从而造成成本。
• 可伸缩性成本：容量的扩展通常需要购买本地解决方案的其他硬件（节点，服务器）。可以计划这些成本，但需要初步投资或灵活的租赁模型。

基于超级一致的定价模型的基准测试

高标准平台通常以OPEX为主导的模型来表征：

• 付款方式：成本对于实际使用计算时间（CPU/GPU），存储空间，数据传输和API调用至关重要。这提供了高弹性，但由于管理不足，可能会导致不可预测和高昂的成本。
• 潜在的隐藏成本：特别是，从云中流出的数据流出成本（出口费）可能很大，并使另一个提供商的更改变得困难，这有助于锁定。高级支持，专业或高性能实例类型以及扩展的安全性或管理功能通常会导致额外的费用。如果不连续监控和优化资源，转移的风险是真实的。
• 复杂的定价：高标准的定价模型通常非常复杂，有各种服务动物，保留或现场实例的选项以及不同的计费单元。这使得精确的TCO计算很难。
• 模型API的成本：使用API​​调用的专有基本模型的使用可能会非常昂贵。比较表明，每个加工的令牌的开源替代方案可能会明显便宜。

评估房屋开发成本

您自己的AI平台的结构通常与最高初始投资有​​关。这包括研究和发展的成本，获得高度专业的人才以及建立必要的基础设施的成本。此外，维护，更新，安全补丁和员工的约束力也有巨大的运行成本。机会成本也不应低估：流入平台构建的资源不能用于其他价值添加活动。此外，运营能力（上市时间）的时间通常比使用现有平台的时间更长。

没有最便宜的通用选择。 TCO计算严重取决于上下文。大型标准通常会提供较低的入学成本和无与伦比的弹性，这使它们对初创企业，试点项目或具有强大负荷的应用程序有吸引力。但是，在可预测的大容量工作量的情况下，独立或私人平台可以长期使用较低的TCO。特别是如果您考虑到高标准的高数据访问成本，高级服务的成本，开源模型的潜在成本优势或使用优化的，您自己的硬件的可能性。研究表明，公共和私有云的TCO理论上可能与相同的能力相似。但是，实际成本在很大程度上取决于负载，管理和特定价格模型。一项彻底的TCO分析，包括有关计划的使用期（例如3 - 5年）的所有直接和间接成本，包括基础架构，许可，人员，培训，移民，合规性和潜在的退出费用，这对于有明智的决定至关重要。

AI平台的总运营成本比较框架

该表提供了一个定性框架，用于评估成本概况。实际数字在很大程度上取决于特定方案，但是模式说明了各自平台类型的不同财务影响和风险。

AI平台的总体运营成本比较框架显示了选择平台时必须考虑的不同成本类别和影响因素。如果拥有独立的本地或私人平台，则初始投资高达高度，而在托管平台或基于超刻度的解决方案中可能较低。但是，内部开发的解决方案的初始成本很高。在影响培训和推理的计算成本的情况下，费用因平台而异。就独立平台而言，这些资金具有托管解决方案和公共云选项，您可能会很高，尤其是在大量的情况下。内部开发的解决方案也是成本密集的。

在独立平台和托管选项的情况下，面部成本是中等的，但通常在公共云中，并用每千兆字节还清。内部开发的解决方案的存储成本很高。关于数据访问或传输，独立平台和内部解决方案的成本很低，但是在数据量时，在公共云环境中可能会大大增加。

软件许可还显示出差异：虽然开源选项使独立平台的费用低至中等，但它们会增加托管或公共云解决方案，尤其是在使用特定平台或API模型的情况下。同时，降低了内部开发解决方案的费用，但开发成本较高。维护和支持也是如此 - 内部解决方案和独立平台特别密集，而高分标准的托管服务的费用较低。

所需的员工及其专业知识是运营成本的重要因素。独立平台和内部开发的解决方案需要在基础架构和AI方面具有很高的能力，而托管和公共云选项则更为温和。合规性工作取决于平台，具体取决于法规要求和审计复杂性。另一方面，由于硬件和基础架构扩展而导致的内部和本地解决方案较高，因此对公共云解决方案的可衡量成本对公共云解决方案显示出明显的优势。

出口和迁移成本也起着作用，尤其是对于公共云平台，那里存在一定的锁定风险并且可能很高，而在该领域的独立平台和内部开发的解决方案则带来了更为中等至低成本的情况。最终，提到的类别说明了选择平台时应考虑的财务影响和风险。定性框架用于方向；但是，实际成本因特定应用而有所不同。

独立的AI平台提供了许多优势，但还必须考虑到必须考虑的挑战。因此，对此类平台的现实评估需要平衡的外观，其中包括积极方面和可能的障碍。

应对独立平台的挑战

尽管独立的AI平台提供了有吸引力的优势，但它们并非没有潜在的挑战。平衡的观点还必须考虑这些缺点或障碍，以便能够进行现实的评估。

支持，社区和生态系统成熟度

支持的质量和可用性可能会有所不同，并且可能并不总是能够达到超级评分者的全球支持组织的水平。特别是在较小或较新的提供商的情况下，响应时间或技术知识的深度可能是复杂问题的挑战。即使是大型组织也可以在引入新的AI支持系统时遇到初始限制，例如在语言支持或处理范围中。

特定独立平台周围的社区规模通常比围绕AWS，Azure或GCP服务形成的庞大开发人员和用户社区小。尽管该平台使用的开源组件可能具有较大且活跃的社区，但特定的平台社区可能较小。这可以影响第三方工具，预制整合，教程和一般知识交流的可用性。但是，应该注意的是，较小，集中的社区通常会非常投入和乐于助人。

周围的生态系统 - 包括扩展市场，认证合作伙伴和具有平台技能的可用专家的市场 - 大多数较大且较低。独立平台可能依赖的开源项目也取决于社区的活动，并且不能保证长期连续性。

与高标准相比，功能的宽度和深度

独立平台可能无法提供可在大型高标准平台上找到的立即可用，预制的AI服务，专业型号或互补的云工具。他们的重点通常放在AI开发和促进或特定壁ni的核心功能上。

高级标准在研发上大量投资，并且通常是第一个将新的，由托管的AI服务推向市场的人。在提供绝对最新，高度专业的托管服务时，独立平台可能会有一定的延迟。但是，这部分是由于它们在整合最新的开源开发时通常更灵活的事实得到了弥补。独立提供者也可能无法使用某些利基职能或国家封面。

潜在的实施和管理复杂性

独立平台的建立和配置，尤其是在本地或私人云部署方面，与使用通常具有大量抽象和预先配置的HyperScaler的托管服务相比，在技术上的要求更高，并且需要更多的初始努力。缺乏专业知识或不正确的实施可能会隐藏风险。

当前的操作还需要内部资源或合格的合作伙伴来管理基础架构，更新的实施，确保公司的安全性和监视。这与提供者执行这些任务的完全管理的PaaS或SaaS提供的报价相反。基于AI架构的微服务可能需要适当的专业知识。

尽管如第vii节所述，可以实现强大的集成能力，从而确保异质IT景观中的平稳互动总是具有一定的复杂性和潜在的错误来源。不正确的配置或系统基础架构不足会影响可靠性。

因此，独立平台的使用可以带来更高的专业内部技能（AI专家，基础架构管理）的需求，就好像您依靠超级评分者的托管服务一样。

进一步的考虑

• 提供者的活力：选择独立的提供商，尤其是一个较小或更新的提供商时，请仔细检查其长期经济稳定，其产品路线图和未来前景很重要。
• 道德风险和偏见：与所有AI系统一样，独立平台并不能免于算法偏见（如果模型已接受了扭曲的数据培训），缺乏解释性（尤其是深度学习模型 - “黑匣子”问题）或滥用潜力的风险。即使您有可能提供更多的透明度，在选择平台和实施时，也必须考虑这些一般的AI风险。

至关重要的是要了解独立平台的“挑战”通常是其“优势”的另一面。需要更多内部知识（IX.C）的需求直接连接到获得的控制和适应性（IV.C）。一个可能更狭窄的初始功能集（IX.B）可以对应于更为集中的，较少的超载平台（IV.A）。因此，这些挑战必须始终在战略重点，组织的风险和内部能力的风险和内部能力的背景下进行评估。具有最大控制和适应的最重点的公司可能会将内部专业知识的必要性视为必要的投资，而不是不利。因此，平台的决定不是在没有缺点的情况下寻找解决方案，而是平台的选择，鉴于您自己的目标和资源，其特定挑战是可以接受或可以管理的，最好的挑战是与公司战略相匹配的最好的。

适合：

• 十大AI竞争对手和第三方解决方案作为Microsoft SharePoint Premium-Artuimium-Artotal Intelligence的替代方案

战略建议

选择正确的AI平台是一门战略课程。根据对各种无关平台的平台的分析，可以得出超刻刻录和内部开发决策标准和建议，尤其是在欧洲背景下的公司。

决策框架：何时选择独立的AI平台？

应考虑对独立AI平台的决定，尤其是在以下因素具有很高的优先级时：

• 数据主权和合规性：如果符合GDPR，欧盟AI法案或特定于行业的法规具有最高优先事项，并且需要对数据定位，处理和透明度的最大控制权（请参阅第三节）。
• 避免供应商锁定：如果战略独立性与大型大规模的独立性是维持灵活性并最大程度地降低长期成本风险的核心目标（请参阅第五节）。
• 适应性的很高需求：如果特定应用程序案例或优化需要高度的平台，模型或基础架构的个性化水平（请参阅第四节）。
• 对开源的偏爱：当特定的开源模型或技术是从成本，透明度，绩效或许可证原因中首选的时（请参阅第IV.B节）。
• 优化的TCO可预测负载：当稳定的长期总运营成本在前景中，分析表明，独立的方法（本地/私人）比永久性超刻度便宜（请参阅第VIII节）。
• 灵活地集成到异构景观中：如果将无缝集成与不同提供商的系统的现有IT景观中，则需要特定的灵活性（请参阅第VII节）。
• 在进行组件选择的情况下，中立性是：如果最佳模型和基础架构组件的客观选择（无生态系统偏见）对于性能和成本优化至关重要（请参阅第六节）。

如果需要：

• 需要全面的托管服务，并且对AI或基础架构管理的内部知识是有限的。
• 绝对最广泛的预制AI服务的立即可用性是决定性的。
• 最小化最低成本和最大变化或不可预测的工作量的最大弹性具有优先级。
• 人们对经济稳定，支持质量或特定独立提供商的社区规模有重大关注。

欧洲公司的主要考虑因素

对于欧洲公司有具体建议：

• 优先考虑监管环境：GDPR，欧盟AI法案以及潜在的国家或部门法规的要求必须是平台评估的重点。数据主权应该是制定主要决策因素。应该搜索提供清晰可证明的合规路径的平台。
• 检查欧洲计划和提供商：Gaia-X或OpenGPT-X等计划，以及明确专注于欧洲市场及其需求的提供商（例如，某些中提到或类似的需求）应进行评估。您可以与本地要求和价值观提供更好的共识。
• 评估专家的可用性：必须实际评估具有管理和使用所选平台所需技能的人员。
• 收到战略合作伙伴关系：与了解欧洲背景并具有相关技术和法规经验的独立提供商，系统集成商或顾问的合作可能对成功批评。

欧洲的AI平台：通过自信技术的战略自主权

AI平台的景观正在迅速发展。以下趋势正在出现：

• 越来越多的主权和混合解决方案：对数据主权和启用灵活的混合云模型的平台需求（本地/私人云控制与公共云灵活性的组合）可能会继续上升。
• 开源的重要性越来越重要：开源模型和平台将发挥越来越重要的作用。它们推动创新前进，促进透明度并提供替代方案以减少供应商锁定。
• 专注于负责人的AI：诸如合规性，伦理，透明度，公平性和偏见减少等方面成为AI平台和应用程序的决定性分化特征。
• 集成仍然至关重要：将AI无缝集成到现有公司流程和系统的能力将仍然是实施全部业务价值的基本要求。

总而言之，可以说，独立的AI平台代表了面临严格监管要求并努力争取战略自治的欧洲公司的令人信服的替代方案。它们的优势特别在于改善数据控制，更大的灵活性和适应性以及供应商锁定风险的降低。即使在生态系统成熟度方面面临挑战，最初的功能宽度和管理复杂性也可能存在，您的优势也使您成为正确AI基础架构的决策过程中的必要选择。仔细考虑特定公司要求，内部技能和详细的TCO分析对于在战略和经济上做出最佳选择至关重要。

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