独立的AI平台作为欧洲公司的战略替代品

独立人工智能平台与替代方案的比较

选择合适的平台来开发和运行人工智能 (AI) 应用是一项影响深远的战略决策。企业面临着多种选择，包括大型超大规模云服务商提供的服务、完全自主研发的解决方案以及所谓的独立 AI 平台。为了做出明智的决策，明确区分这些方法至关重要。.

适合：

• 为满足所有业务需求，集成一个独立且跨数据源的人工智能平台

独立人工智能平台的特征描述（包括主权/私有人工智能概念）

独立人工智能平台通常由亚马逊云服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云平台 (GCP) 等主流超大规模云服务商生态系统之外的供应商提供。这些平台通常专注于提供用于开发、部署和管理人工智能及机器学习 (ML) 模型的特定功能，并更加注重数据治理、适应性或垂直行业集成等方面。这些平台可以运行在私有云基础设施、本地环境，或者在某些情况下，也可以运行在超大规模云服务商的基础设施上，同时保持独立的管理和控制层。.

“主权人工智能”是一个日益重要的概念，尤其是在欧洲，并且通常与独立平台联系在一起。这个术语强调了对数据和技术进行控制的必要性。例如，Arvato Systems区分了“公共人工智能”（类似于可能使用用户输入进行训练的超大规模方法）和“主权人工智能”。主权人工智能还可以进一步细分：

• 自主治理的人工智能：这指的是可在超大规模基础设施上运行的多租户解决方案，但需确保数据边界符合欧盟规定（“欧盟数据边界”），或者仅在欧盟境内运行。它们通常基于针对特定用途进行微调的公共大型语言模型 (LLM)。这种方法旨在平衡现代人工智能的能力和必要的数据控制。.
• 自主主权人工智能：此级别代表最大程度的控制。人工智能模型在本地运行，不依赖第三方，并使用自身数据进行训练。它们通常高度专业化，适用于特定任务。这种自主性最大限度地提高了控制力，但可能会牺牲整体性能或适用范围。.

与旨在提供广泛、横向服务组合的超大规模云服务商不同，独立平台通常专注于特定细分市场，提供专业工具、垂直解决方案，或将数据隐私和数据控制等特性明确定位为核心价值主张。例如，Localmind 就明确宣传其能够在用户自己的服务器上运行 AI 助手。使用或启用私有云部署是一项常见功能，使企业能够完全掌控数据存储和处理。.

超大规模云平台（AWS、Azure、Google Cloud）之间的区别

超大规模云服务提供商是指拥有并运营庞大、全球分布式数据中心的云服务提供商。它们提供高度可扩展、标准化的云计算资源，形式包括基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)，以及丰富的 AI 和 ML 服务。知名的超大规模云服务提供商包括 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、IBM Cloud 和阿里云。.

它们的关键优势在于其巨大的横向扩展能力和非常广泛的集成服务组合。由于能够提供灵活且安全的基础设施，它们在许多数字化转型战略中扮演着核心角色。在人工智能领域，超大规模数据中心通常提供机器学习即服务 (MLaaS)。这包括基于云的数据存储、计算能力、算法和接口访问，无需本地安装。该服务通常包含预训练模型、模型构建工具（例如 Azure AI、Google Vertex AI、AWS SageMaker）以及必要的部署基础设施。.

关键特征在于将人工智能服务深度集成到超大规模数据中心更广泛的生态系统（计算、存储、网络、数据库）中。虽然这种集成能够带来无缝体验的优势，但也存在被供应商深度锁定的风险。一个关键的区别在于数据使用：人们担心超大规模数据中心可能会利用客户数据——或者至少是元数据和使用模式——来改进自身服务。自主独立的平台通常会明确回应这些担忧。例如，微软声明未经用户同意，不会将客户数据用于训练基础模型；尽管如此，许多用户仍然存在一定程度的不确定性。.

与内部开发（自研）解决方案的比较

内部开发的解决方案是由企业自身的IT或数据科学团队构建和管理的完全定制化的AI平台。理论上，它们能够最大程度地控制平台的各个方面，类似于自主主权AI的概念。.

然而，这种方法的挑战也相当巨大。它需要对专业人员（数据科学家、机器学习工程师、基础设施专家）进行大量投资，开发周期漫长，并且需要持续的维护和开发工作。开发和扩展速度可能缓慢，从而有可能落后于人工智能领域快速发展的步伐。除非存在极大的规模经济效益或非常特殊的需求，否则与使用外部平台相比，这种方法通常会导致更高的总体拥有成本 (TCO)。此外，还存在开发出不具竞争力或很快过时的解决方案的风险。.

这些平台类型之间的界限有时会变得模糊。“独立”平台可能运行在超大规模云服务商的基础设施上，但通过特定的控制机制、功能或合规性抽象提供独特的附加价值。例如，LocalMind 允许在本地服务器上运行，但也支持使用专有模型，这意味着需要访问云。关键区别通常不仅在于硬件的物理位置，还在于管理层面、数据治理模型（谁控制数据及其使用？）以及与服务提供商的关系。即使运行在 AWS、Azure 或 GCP 基础设施上，只要平台能够将用户与超大规模云服务商的直接锁定隔离开来，并提供独特的控制、定制或合规性功能，它也可以实现功能上的独立性。核心区别在于谁提供中央 AI 平台服务、适用哪些数据治理策略，以及在标准化的超大规模云服务商产品之外存在多少灵活性。.

人工智能平台类型比较

AI平台类型对比 – 图片来源：Xpert.Digital

本表为后续章节中对不同方法的优缺点进行详细分析奠定了基础。它重点突出了控制性、灵活性、可扩展性和潜在依赖性方面的根本差异。.

对人工智能平台类型的比较揭示了独立​​人工智能平台、AWS、Azure 和 GCP 等超大规模人工智能平台以及内部开发解决方案之间的差异。独立人工智能平台通常由专业供应商提供，这些供应商通常是中小企业或利基市场参与者；而超大规模平台则利用全球云基础设施提供商；内部开发解决方案则源自组织自身。在基础设施方面，独立平台依赖于本地部署、私有云或混合部署方案，其中一些方案会整合超大规模基础设施。超大规模平台利用全球公共云数据中心，而内部开发解决方案则基于组织自身的数据中心或私有云。在数据控制方面，独立平台通常高度重视客户导向和数据主权，而超大规模平台可能根据提供商的政策提供有限的控制。内部开发解决方案能够实现完全的内部数据控制。独立平台的扩展模型也更加灵活：本地部署需要规划，而托管模型通常具有弹性。超大规模平台提供高弹性的按需付费模式，而内部开发解决方案则依赖于自身的基础设施。独立平台通常提供专业化且专注的服务范围，而超大规模数据中心则提供覆盖面极广且生态系统完善的服务。内部开发的解决方案可根据特定需求量身定制。独立平台具有高度的定制潜力，并且通常对开源软件友好，而超大规模数据中心则在一定范围内提供标准化配置。理论上，内部开发的解决方案可提供最大的定制潜力。成本模式各不相同：独立平台通常采用许可或订阅模式，并结合资本支出 (CapEx) 和运营支出 (OpEx)，而超大规模数据中心主要采用基于运营支出的按需付费模式。内部开发的解决方案需要大量的资本支出和运营支出用于开发和运营。独立平台通常非常重视 GDPR 和欧盟合规性，这是其核心承诺，而超大规模数据中心也在日益重视这一点，尽管由于其美国背景，情况可能更为复杂。对于内部开发的解决方案，这取决于内部实施情况。独立平台的供应商锁定风险低于超大规模数据中心，但仍然存在。由于超大规模数据中心的生态系统集成，其风险较高。内部开发的解决方案存在供应商锁定风险较低，但仍然存在技术锁定的可能性。.

在欧洲背景下，数据主权和合规性方面的优势

对于在欧洲运营的公司而言，数据保护和遵守监管要求（例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和即将出台的欧盟人工智能法案）至关重要。独立的人工智能平台在这方面可以提供显著优势。.

提升数据保护和数据安全

独立平台的一项关键优势，尤其是在私有云或本地部署中，在于其对数据存储和处理位置的精细化控制。这使得企业能够直接应对 GDPR 或行业特定法规可能提出的数据本地化要求。在私有云环境中，企业可以完全掌控数据的存储位置和处理方式。.

此外，私有或专用环境允许实施根据组织特定需求和风险状况量身定制的安全配置。这些配置可能超越公共云环境中提供的标准通用安全措施。尽管像微软这样的超大规模云服务商强调安全性和数据保护是“设计之初就考虑的”，但私有环境自然提供了更直接的控制和配置选项。独立平台还可以提供符合欧洲标准的特定安全功能，例如高级治理功能。.

限制数据暴露给大型的、可能位于欧盟以外的技术公司，可以减少数据泄露、未经授权的访问或平台提供商无意中重复使用数据等潜在风险的攻击面。使用可能不符合欧洲数据保护法规安全标准的国际数据中心会带来风险，而受控环境可以降低这种风险。.

符合 GDPR 和欧洲法规的要求

独立或自主的人工智能平台可以从根本上支持 GDPR 的核心原则：

• 数据最小化（GDPR 第 5 条第 1 款 c 项）：在受控环境中，更容易确保和审核仅使用处理目的所必需的个人数据。.
• 目的限制（GDPR 第 5 条第 1 款 b 项）：更容易保证特定处理目的的实现和防止数据滥用。.
• 透明度（GDPR 第 5 条第 1 款 a 项、第 13 条和第 14 条）：尽管人工智能算法的可解释性（“可解释人工智能”）仍然是一个普遍存在的挑战，但对平台的控制有助于记录数据流和处理逻辑。这对于履行对数据主体的信息义务以及进行审计至关重要。数据主体必须被清晰、易懂地告知其数据是如何被处理的。.
• 完整性和保密性（GDPR 第 5 条第 1 款 f 项）：实施适当的技术和组织措施 (TOM) 来保护数据安全是更可直接控制的。.
• 数据主体权利（GDPR 第三章）：通过直接控制数据，可以简化访问、更正和删除（“被遗忘权”）等权利的实施。.

欧盟《人工智能法案》对人工智能系统设定了基于风险的要求，因此，能够提供透明度、可控性和可审计流程的平台具有优势。对于教育、就业、关键基础设施和执法等领域中定义的高风险人工智能系统而言，这一点尤为重要。独立平台可以专门开发或提供支持《人工智能法案》合规性的功能。.

另一个关键点是避免向第三国进行可能存在问题的数据传输。使用托管在欧盟境内或本地运行的平台，可以避免将个人数据传输到数据保护水平不足的国家（例如美国）时，需要复杂的法律框架（例如标准合同条款或充分性决定）。尽管有欧盟-美国数据隐私框架等法规，但在使用全球超大规模数据中心服务时，这仍然是一个持续存在的挑战。.

确保合规的机制

独立平台提供多种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式。组织保留对基础设施的物理或逻辑控制权。.
• 数据本地化/欧盟边界：一些服务提供商通过合同保证数据仅在欧盟或特定国家/地区境内处理，即使其底层基础设施来自超大规模数据中心。例如，微软 Azure 提供欧洲服务器位置。.
• 匿名化和假名化工具：平台可以提供集成功能，在人工智能流程中使用数据之前对其进行匿名化或假名化处理。这可以缩小 GDPR 的适用范围。联邦学习是另一种方法，它允许模型在本地进行训练，而无需将原始数据离开设备。.
• 合规设计/隐私设计：平台可以从设计之初就融入数据保护原则（“隐私设计”），并提供对隐私友好的默认设置（“默认隐私”）。这可以通过自动化数据过滤、用于跟踪数据处理活动的详细审计日志、细粒度的访问控制以及数据治理和同意管理工具来支持。.
• 认证：根据 GDPR 第 42 条规定获得的官方认证可以透明地证明符合数据保护标准，并构成竞争优势。平台提供商可以申请此类认证，用户也可以在受监管的平台上更轻松地获得认证。尤其值得一提的是，这些认证可以帮助数据处理者证明其已履行 GDPR 第 28 条规定的义务。ISO 27001 等既定标准在此方面也具有重要意义。.

在欧洲市场，合规能力不仅体现在实现合规上，更体现在展现合规能力上，这正从一项基本需求演变为一项战略优势。数据隐私和可信赖的人工智能对于建立客户、合作伙伴和公众的信任至关重要。专门针对欧洲监管要求并提供清晰合规路径（例如，通过保证数据本地化、透明的处理步骤和集成控制机制）的独立平台，能够帮助企业最大限度地降低合规风险并建立信任。因此，这些平台能够帮助企业将合规从一项成本因素转变为一项战略资产，尤其是在敏感行业或处理关键数据时。选择一个能够简化流程并切实确保合规的平台是一项战略决策，与在全球超大规模数据中心环境中寻求相同安全性和可验证性的复杂流程相比，该决策有望降低整体合规成本。.

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灵活性、适应性和控制力

除了数据主权方面，与超大规模数据中心提供的标准化产品或可能资源密集型的内部开发相比，独立的 AI 平台通常提供更高程度的灵活性、适应性和控制力。.

量身定制的人工智能解决方案：超越标准化产品

与超大规模数据中心提供的通常更为标准化的PaaS和SaaS服务相比，独立平台在配置开发环境、集成特定第三方工具或修改工作流程方面能够提供更大的灵活性。虽然一些模块化系统（例如人工智能网站构建器）优先考虑速度而牺牲可定制性，但其他一些独立解决方案则旨在赋予用户更大的控制权。.

这种灵活性使得企业能够根据特定领域的需求进行更深层次的定制。企业可以针对高度专业化的任务或行业优化模型或整个平台架构，从而有可能超越通常为广泛适用而设计的超大规模模型的通用能力。自主、独立的AI概念明确针对的是基于专有数据训练的高度专业化模型。跨行业迁移和调整AI模型的能力进一步凸显了这种灵活性。.

另一方面，用户可以选择性地使用必要的组件，而无需接受大型平台可能过载或预定义的服务包。这有助于避免不必要的复杂性和成本。然而，反过来也必须考虑到，超大规模数据中心通常会提供更广泛的现成标准功能和服务，这一点将在“挑战”（IX）部分进行更详细的讨论。.

适合：

• 人工智能将微软 SharePoint 转变为具有高级人工智能的智能内容管理平台。

使用开源模型和技术

许多独立平台的一大优势在于能够更便捷地使用各种人工智能模型，尤其是像 Llama (Meta) 或 Mistral 这样领先的开源模型。这与超大规模数据中心运营商形成鲜明对比，后者往往更倾向于使用自有模型或与其密切合作伙伴的模型。这种模型选择的自由度使得企业能够根据性能、成本、许可条款或特定任务的适用性等标准做出决策。例如，Localmind 就明确支持 Llama 和 Mistral，同时还提供自有模型选项。欧洲项目​​ OpenGPT-X 旨在提供像 Teuken-7B 这样高性能的开源替代方案，这些方案专门针对欧洲语言和需求进行了定制。.

开源模型在架构和训练数据方面也具有更高的透明度（具体取决于文档质量，例如“模型卡片”）。这种透明度对于合规性、调试以及深入理解模型行为至关重要。.

从成本角度来看，开源模型，尤其是在大批量使用的情况下，可能比通过专有 API 计费便宜得多。DeepSeek-R1（开源）和 OpenAI o1（专有）之间的比较显示，每个处理代币的价格差异显著。最后，使用开源软件还能让开发者参与到全球人工智能社区的快速创新周期中。.

对基础设施和模型部署的控制

独立平台通常在部署环境的选择上提供更大的灵活性。选项涵盖本地部署、私有云以及利用不同供应商资源的多云场景。例如，DeepSeek 可以在本地 Docker 容器中运行，从而最大限度地控制数据。这种选择自由使企业能够更好地控制性能、延迟、成本和数据安全等因素。.

这与针对特定工作负载优化底层硬件（例如，特定GPU、存储解决方案）和软件配置（操作系统、框架）的能力密不可分。企业不再局限于超大规模数据中心标准化的实例类型和定价模式，而是可以构建更高效或更具成本效益的方案。.

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

独立平台提供的更高灵活性和控制力通常也伴随着更大的责任和潜在的更高复杂性。虽然超大规模数据中心通过托管服务抽象化了许多基础设施细节，但独立平台，尤其是对于本地部署或高度定制化的部署，可能需要更多的内部专业知识来进行设置、配置、运行和维护。因此，对于那些拥有必要技能和战略意愿来积极行使这种控制权的组织而言，灵活性带来的好处最大。如果缺乏这种专业知识，或者如果主要关注的是使用标准应用程序快速上市，那么托管式超大规模数据中心服务的简易性可能更具吸引力。因此，决策很大程度上取决于战略重点：最大程度的控制和适应性与易用性和托管服务的广度之间的权衡。这种权衡也会影响总体拥有成本（第八节）和潜在挑战（第九节）。.

减少供应商锁定：战略和成本影响

依赖单一技术提供商（即所谓的“供应商锁定”）会带来重大的战略风险，尤其是在瞬息万变的人工智能和云计算领域。独立的人工智能平台通常被视为降低这种风险的一种手段。.

了解超大规模数据中心依赖的风险

供应商锁定是指从一家供应商的技术或服务切换到另一家供应商的技术或服务会涉及过高的成本或技术复杂性。这种依赖性赋予了供应商强大的议价能力。.

供应商锁定的原因有很多。其中包括专有技术、应用程序编程接口 (API) 和数据格式，这些都会导致与其他系统不兼容。超大规模数据中心生态系统中各种服务的深度集成使得替换单个组件变得困难。从云端传输数据的高昂出口成本也构成了一道财务障碍。此外，对特定知识和员工培训的投入也难以转移到其他平台，长期合同或许可条款也增加了风险。供应商提供的服务越多，彼此之间的关联性越强，潜在的切换就越复杂。.

这种依赖性带来的战略风险相当大。其中包括敏捷性和灵活性降低，因为公司受制于供应商的路线图和技术决策。采用竞争对手创新或更具成本效益的解决方案的能力有限，这会减缓公司自身的创新步伐。由于谈判地位削弱，公司更容易受到价格上涨或合同条款不利变更的影响。监管要求，尤其是在金融领域，甚至可能强制要求制定明确的退出策略来管理供应商锁定风险。.

成本影响不仅限于常规运营费用。平台变更（平台重构）会产生巨额迁移成本，而供应商锁定会进一步加剧这些成本。这些成本包括数据传输费用、基于专有技术的功能和集成可能需要重新开发或调整的费用，以及大量的员工培训费用。迁移期间运营中断或因规划不足导致的长期效率低下也会增加间接成本，从而加重整体负担。此外，还必须考虑逐步淘汰云平台可能产生的成本。.

独立平台如何促进战略自主性

独立的人工智能平台可以通过多种方式帮助企业保持战略自主性并降低锁定风险：

• 使用开放标准：基于开放标准的平台（例如，标准化的容器格式（如 Docker）、开放 API 或对开源模型和框架的支持）可以减少对提供商专有技术的依赖。.
• 数据可移植性：减少专有数据格式的使用或明确支持以标准格式导出数据，有助于将数据迁移到其他系统或供应商。标准化数据格式是此过程的关键要素。.
• 基础设施灵活性：该平台能够在不同的基础设施（本地部署、私有云，甚至可能是多云）上运行，这自然降低了对单一供应商基础设施的依赖。应用程序容器化被认为是这方面的一项重要技术。.
• 避免生态系统纠缠：独立平台往往较少受到来自同一供应商的大量深度集成服务的压力。这使得架构更加模块化，并允许对各个组件拥有更大的选择自由。主权人工智能的概念明确旨在摆脱对单个供应商的依赖。.

避免锁定效应带来的长期成本优势

避免对供应商的过度依赖，从长远来看可以带来成本优势：

• 提升谈判地位：更换服务商的可能性能够维持竞争压力，并增强自身在价格和合同谈判中的地位。一些分析表明，中型或专业型服务商可能比全球超大规模服务商拥有更大的谈判筹码。.
• 优化支出：能够自由选择每项任务中最具成本效益的组件（模型、基础设施、工具），从而实现更好的成本优化。这包括使用可能更便宜的开源方案或更高效的自选硬件。.
• 降低迁移成本：当需要或想要进行更改时，财务和技术障碍会降低，从而更容易采用更新、更好或更便宜的技术。.
• 可预测的预算：由于与供应商签订了合同，因此受意外价格上涨或费用变化的影响较小，从而可以进行更稳定的财务规划。.

然而，必须认识到，供应商锁定是一个连续谱，而非非此即彼的二元属性。即使选择独立供应商，也会产生一定程度的依赖性——依赖其特定的平台功能、API、支持质量，以及最终的财务稳定性。因此，有效的供应商锁定缓解策略不仅仅是选择独立供应商。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案的精心架构。独立平台可以促进此类策略的实施，但它们并不能完全消除风险。我们的目标应该是建立一种可控的依赖关系，有意识地保持灵活性和退出选项，而不是追求完全独立的假象。.

适合：

• 供应商锁定带来的风险：企业为何应避免依赖

模型和基础设施选择中的中立性

选择最佳的人工智能模型和底层基础设施对于人工智能应用的性能和成本效益至关重要。在这方面，独立平台比超大规模数据中心紧密集成的生态系统更具中立性。.

避免生态系统偏见：获取多样化的人工智能模型

超大规模数据中心运营商自然有兴趣在其平台内推广和优化自有或与其密切战略合作伙伴（例如微软的 OpenAI 或谷歌的 Gemini）的 AI 模型。这可能导致这些模型获得优先待遇、技术集成度更高，或定价比其他替代方案更具吸引力。.

另一方面，独立平台通常缺乏偏好特定基础模型的动机。因此，它们能够提供更中立的访问方式，让用户能够接触到更广泛的模型，包括领先的开源模型。这使得企业能够根据客观标准（例如特定任务的性能、成本、透明度或许可条款）来选择模型。Localmind 等平台就体现了这一点，它们明确支持 Llama 和 Mistral 等开源模型，以及 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等专有模型。欧洲的 OpenGPT-X 等项目甚至致力于创建具有竞争力的欧洲开源替代方案。.

客观的基础设施决策

中立原则往往也延伸到基础设施的选择上：

• 硬件无关性：独立平台（无论是在本地部署还是在私有云中运行）允许企业根据自身基准测试和成本效益分析选择硬件（CPU、GPU、专用处理器、存储）。它们不受单一超大规模云服务提供商预定义的实例类型、配置和定价结构的限制。像 Pure Storage 这样的提供商强调针对 AI 工作负载优化的存储基础设施的重要性。.
• 优化技术栈：可以设计一个完全符合人工智能工作负载特定需求的定制化基础设施栈（硬件、网络、存储、软件框架）。与使用标准化的云组件相比，这可能带来更高的性能或成本效益。.
• 避免捆绑式依赖：使用平台提供商提供的特定数据、网络或安全服务的压力往往较小。这使得可以根据技术要求和性能特征更客观地选择组件。.

真正实现人工智能应用的优化，需要针对特定​​任务，将模型、数据、工具和基础设施进行最佳匹配。超大规模云服务商紧密集成的平台中固有的生态系统偏见，可能会潜移默化地引导决策，使其倾向于一些虽然便捷但并非技术或经济最优的解决方案，而主要受益于供应商自身的技术栈。独立平台凭借其更高的中立性，能够帮助企业在整个人工智能生命周期中做出更客观、更注重性能、且可能更具成本效益的决策。这种中立性并非仅仅是一种理念，它具有实际意义。例如，它使得企业能够将高性能的开源模型与定制的本地硬件或特定的私有云架构相结合——这种配置在超大规模云服务商的封闭生态系统中可能难以实现，甚至不被鼓励。这种客观优化的潜力，正是中立性的重要战略优势所在。.

适合：

• 人工智能模型简明解释：了解人工智能、语言模型和推理的基础知识

与企业生态系统无缝集成

人工智能应用在商业环境中的价值往往只有通过与现有IT系统和数据源的集成才能真正体现。因此，独立的人工智能平台必须提供强大而灵活的集成能力，才能成为超大规模数据中心生态系统的可行替代方案。.

与现有IT系统（ERP、CRM等）集成

与核心业务系统（例如企业资源计划 (ERP) 系统（如 SAP）和客户关系管理 (CRM) 系统（如 Salesforce））的集成至关重要。这是利用相关业务数据训练和应用人工智能，并将由此产生的洞察和自动化结果直接反馈到业务流程中的唯一途径。例如，人工智能可用于改进需求预测，并将预测结果直接纳入 ERP 计划；或者用于丰富 CRM 中的客户数据。.

独立平台通常通过各种机制来满足这种需求：

• API（应用程序编程接口）：提供文档完善、基于标准的 API（例如 REST）是与其他系统进行通信的基础。.
• 连接器：预构建的连接器可连接到广泛使用的企业应用程序，例如 SAP、Salesforce、Microsoft Dynamics 或 Microsoft 365，从而显著降低集成工作量。SEEBURGER 或 Jitterbit 等供应商专注于集成解决方案，并提供经过认证的 SAP 连接器，可实现深度集成。SAP 本身也提供其集成平台（SAP Integration Suite，原名 CPI），该平台提供与各种系统的连接器。.
• 中间件/iPaaS 兼容性：对于拥有成熟集成策略的公司而言，能够与现有的企业级中间件解决方案或集成平台即服务 (iPaaS) 产品配合使用非常重要。.
• 双向同步：对于许多用例来说，数据不仅可以从源系统读取，还可以写回源系统（例如，更新客户联系人或订单状态），这一点至关重要。.

连接到各种数据源

人工智能模型需要访问相关数据，而这些数据通常分布在组织内部的各种系统和格式中：关系数据库、数据仓库、数据湖、云存储、运营系统，甚至包括文档或图像等非结构化数据源。因此，独立的人工智能平台必须能够连接到这些异构数据源并处理不同类型的数据。像 Localmind 这样的平台强调其处理非结构化文本、包含图像和图表的复杂文档以及图像和视频的能力。SAP 发布的 Business Data Cloud 也旨在统一访问企业数据，无论其格式或存储位置如何。.

与开发和分析工具的兼容性

为了提高数据科学和开发团队的效率，与常用工具和框架的兼容性至关重要。这包括支持广泛使用的AI/ML框架（例如TensorFlow或PyTorch）、编程语言（例如Python或Java）以及开发环境（例如Jupyter Notebooks）。.

与商业智能 (BI) 和分析工具的集成同样重要。人工智能模型的结果通常需要以仪表盘的形式可视化，或生成报告。反之，BI 工具也可以为人工智能分析提供数据。支持开放标准通常有助于与更广泛的第三方工具集成。.

超大规模数据中心受益于自身庞大生态系统内的无缝集成，而独立平台则必须证明其能够灵活地连接到现有异构企业环境。它们的成功很大程度上取决于它们能否与 SAP 和 Salesforce 等成熟系统进行至少同等有效（理想情况下更灵活）的集成，而超大规模数据中心的产品则不具备这种能力。否则，如果平台的“独立性”导致集成障碍，反而可能成为劣势。因此，领先的独立供应商必须在互操作性方面展现卓越实力，提供强大的 API、连接器，并可能与集成专家建立合作关系。它们无缝集成到复杂成熟环境中的能力是关键的成功因素，甚至在异构环境中，它们比主要专注于自身技术栈集成的超大规模数据中心更具优势。.

整合独立且跨数据源的AI平台，满足所有业务需求 - 图片来源：Xpert.Digital

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

• 该人工智能平台可与所有特定数据源进行交互。
  • 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）

我们的人工智能平台解决的挑战

• 传统人工智能解决方案的不适用性
• 数据保护和敏感数据的安全管理
• 个人人工智能开发成本高昂且复杂
• 合格的人工智能专家短缺
• 将人工智能集成到现有IT系统中

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• 为满足所有业务需求，集成一个独立且跨数据源的人工智能平台

成本比较分析：总体拥有成本视角

成本是选择人工智能平台时的一个关键因素。然而，仅仅查看标价是不够的。必须对整个生命周期的总拥有成本 (TCO) 进行全面分析，才能确定针对特定应用场景的最经济方案。.

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、运营、维护）

独立平台的成本结构可能差异很大，具体取决于提供商和部署模式：

• 软件许可成本：这些成本可能低于专有超大规模数据中心服务，尤其是在平台大量依赖开源模型或组件的情况下。一些提供商，例如超融合基础设施 (HCI) 领域的 Scale Computing，通过免除其他供应商（例如 VMware）的许可成本来占据市场优势。.
• 基础设施成本：本地部署或私有云部署会产生服务器、存储、网络组件和数据中心资源（空间、电力、冷却）的资本支出 (CapEx) 或运营支出 (OpEx)。仅冷却一项就可能占到电力消耗的很大一部分。托管式独立平台通常包含基础设施成本，并收取订阅费。.
• 运营成本：持续运营成本包括电力、冷却以及硬件和软件维护。此外，与完全托管的超大规模数据中心服务相比，内部人员在管理、监控和专业知识方面的成本可能更高。这些运营成本在总体拥有成本 (TCO) 计算中往往被忽略。.
• 开发和集成成本：初始设置、集成到现有系统以及任何必要的调整都可能造成巨大的工作量，因此也会产生成本。.
• 可扩展性成本：扩展本地部署解决方案的容量通常需要购买额外的硬件（节点、服务器）。虽然这些成本可以预测，但需要前期投资或灵活的租赁模式。.

基于超大规模数据中心定价模型的基准测试

超大规模数据中心平台通常以运营支出（OpEx）为主导的模式：

• 按需付费：费用主要根据实际使用的计算时间（CPU/GPU）、存储空间、数据传输和API调用而产生。这种模式具有很高的弹性，但如果管理不善，可能会导致不可预测的高额成本。.
• 潜在的隐性成本：特别是，与云端数据流出相关的成本（出口费用）可能相当高昂，使得用户难以切换到其他服务提供商，从而导致供应商锁定。高级支持、专用或高性能实例类型以及高级安全或管理功能通常都会产生额外费用。如果不持续监控和优化资源利用率，则存在超支的风险。.
• 复杂的定价：超大规模数据中心的定价模型通常非常复杂，包含众多服务层级、预留实例或竞价实例选项以及不同的计费单位。这使得准确计算总体拥有成本 (TCO) 变得困难。.
• 模型 API 的成本：通过 API 调用使用专有基础模型在高交易量下可能非常昂贵。对比显示，开源替代方案的单次交易成本可能显著更低。.

内部开发成本评估

构建自有AI平台通常需要最高的初始投资。这包括研发成本、引进高技能专业人才以及搭建必要的基础设施。此外，还需要承担大量的持续维护、更新、安全补丁和人员保留成本。机会成本也不容低估：投入平台开发的资源无法用于其他增值活动。而且，自建平台的上市时间通常比使用现有平台要长得多。.

没有绝对最便宜的选择。总拥有成本 (TCO) 的计算高度依赖于具体情况。超大规模云平台通常提供较低的准入门槛和无与伦比的弹性，因此对初创公司、试点项目或负载波动较大的应用极具吸引力。然而，对于可预测的高容量工作负载，独立或私有平台从长远来看可以提供更低的 TCO。尤其是在考虑超大规模云平台的高数据出口成本、高级服务成本、开源模式的潜在成本优势以及使用优化后的本地硬件等因素时，这一点更为明显。研究表明，理论上，相同容量的公有云和私有云的 TCO 可能相近；然而，实际成本很大程度上取决于利用率、管理方式和具体的定价模式。全面的 TCO 分析至关重要，它涵盖了计划使用期（例如 3-5 年）内的所有直接和间接成本，包括基础设施、许可证、人员、培训、迁移、合规工作以及潜在的退出成本，从而帮助用户做出明智的决策。.

人工智能平台总体拥有成本比较框架

人工智能平台总体拥有成本 (TCO) 对比框架 – 图片来源：Xpert.Digital

此表提供了一个用于评估成本概况的定性框架。实际数字很大程度上取决于具体情况，但其模式说明了每种平台类型的不同财务影响和风险。.

人工智能平台总体拥有成本 (TCO) 对比框架重点介绍了选择平台时需要考虑的不同成本类别和影响因素。对于独立的本地部署或私有平台，初始投资属于中等到高；而对于托管平台或基于超大规模数据中心的解决方案，初始投资则可能从低到可变不等。然而，内部开发的解决方案前期成本非常高。与训练和推理相关的计算成本也因平台而异。对于独立平台，这些成本属于中等；而对于托管解决方案和公有云选项，这些成本可能从中等到高不等——尤其是在高容量的情况下。内部开发的解决方案也成本高昂。.

独立平台和托管方案的存储成本适中，但公有云的存储成本通常波动较大，且按使用量（以GB为单位）计费。内部开发的解决方案存储成本较高。数据出站或传输方面，独立平台和内部解决方案的成本较低，但在数据量较大的公有云环境中，成本可能会显著增加。.

软件许可方面也存在差异：开源方案虽然能将独立平台的成本控制在较低到中等水平，但托管或公有云解决方案的成本却会增加，尤其是在使用平台特定或 API 模型时。与此同时，内部开发的解决方案虽然费用较低，但开发成本更高。维护和支持方面也存在类似的模式——内部解决方案和独立平台在这方面成本尤其高昂，而来自超大规模云服务商的托管服务则能降低成本。.

所需人员及其专业技能是运营成本的重要因素。独立平台和内部开发的解决方案对基础设施和人工智能方面的专业知识要求较高，而托管云和公有云方案的要求则相对较低。合规性工作量因平台及其监管要求和审计复杂程度而异。然而，由于公有云解决方案具有弹性扩展能力，其可扩展性成本优势明显；而内部部署和本地部署方案由于需要进行硬件和基础设施扩展，因此成本更高。.

退出和迁移成本也需要考虑，尤其是在公有云平台上，因为存在供应商锁定风险，而且这些成本可能很高；相比之下，独立平台和内部开发的解决方案在这方面的成本通常较低。总而言之，上述类别说明了选择平台时必须考虑的财务影响和风险。该定性框架仅供参考；然而，实际成本会因具体用例而异。.

独立人工智能平台具有诸多优势，但也存在一些必须考虑的挑战。因此，对这类平台进行客观评估需要采取平衡的视角，既要考虑其积极方面，也要考虑潜在的障碍。.

应对独立平台的挑战

尽管独立人工智能平台具有诸多诱人优势，但也并非没有潜在挑战。为了做出客观的评估，必须对这些劣势或障碍进行全面分析。.

支持、社区和生态系统成熟度

独立供应商提供的支持质量和可用性可能参差不齐，未必能达到超大规模数据中心全球支持团队的水平。响应时间或复杂问题的技术专长深度可能成为挑战，尤其对于规模较小或成立时间较短的供应商而言更是如此。即使是大型企业，在采用新的人工智能支持系统时，也可能遇到一些初期限制，例如语言支持或可处理的请求范围。.

围绕特定独立平台形成的社区规模通常小于围绕 AWS、Azure 或 GCP 等服务形成的庞大开发者和用户社区。虽然平台使用的开源组件可能拥有庞大且活跃的社区，但平台自身的社区规模可能较小。这可能会影响第三方工具、预构建集成、教程和一般知识共享的可用性。然而，值得注意的是，规模较小、目标更明确的社区往往也非常活跃且乐于助人。.

对于超大规模数据中心而言，其周边生态系统（包括扩展程序市场、认证合作伙伴以及具备平台专业知识的专业人员）通常更加广泛和完善。此外，独立平台可能依赖的开源项目依赖于社区活动，无法保证长期持续运行。.

与超大规模数据中心相比，功能广度和深度更胜一筹

独立平台可能无法提供像大型超大规模云平台那样数量庞大的现成预构建人工智能服务、专用模型或配套云工具。它们的重点通常在于人工智能开发和部署的核心功能，或特定的细分市场。.

超大规模数据中心运营商在研发方面投入巨资，往往率先将新型托管人工智能服务推向市场。独立平台在提供最新、高度专业化的托管服务方面可能略显滞后。然而，它们在集成最新开源成果方面通常具有更大的灵活性，这在一定程度上弥补了这一不足。此外，某些特定功能或国家/地区覆盖范围可能尚未在独立提供商处提供。.

潜在的实施和管理复杂性

搭建和配置独立平台，尤其是在本地部署或私有云部署的情况下，技术要求更高，前期投入也更大，相比之下，使用超大规模云服务商提供的那些高度抽象化且预配置的托管服务则更具挑战性。缺乏专业知识或实施不当都可能带来风险。.

持续运营还需要内部资源或合格的合作伙伴来负责基础设施管理、更新、安全和运营监控。这与完全托管的PaaS或SaaS产品形成鲜明对比，在后者中，这些任务均由提供商负责。管理复杂的AI架构（可能基于微服务）需要专门的专业知识。.

尽管如第七节所述，强大的集成能力是可能的，但在异构IT环境中确保顺畅交互始终涉及一定程度的复杂性和潜在的错误来源。错误的配置或不完善的系统基础设施都可能损害可靠性。.

因此，与依赖超大规模数据中心的托管服务相比，使用独立平台可能需要更专业的内部技能（人工智能专家、基础设施管理）。.

进一步考虑

• 供应商可行性：在选择独立供应商时，尤其是规模较小或较新的供应商时，务必仔细考察其长期经济稳定性、产品路线图和未来前景。.
• 伦理风险和偏见：独立平台与所有人工智能系统一样，也无法避免算法偏见（模型使用扭曲数据训练）、缺乏可解释性（尤其是在深度学习模型中——“黑箱”问题）以及潜在的滥用风险。尽管它们可能提供更高的透明度，但在选择和实施平台时，必须考虑这些普遍存在的人工智能风险。.

理解独立平台的“挑战”往往是其“优势”的另一面至关重要。对更多内部专业知识的需求（IX.C）与更高的控制力和适应性（IV.C）直接相关。初始功能集可能较窄（IX.B），但这可能对应着一个更专注、更精简的平台（IV.A）。因此，评估这些挑战必须始终结合组织的战略重点、风险承受能力和内部能力进行。优先考虑最大控制力和定制化的公司可能会将对内部专业知识的需求视为必要的投资，而非缺点。因此，选择平台并非寻找一个没有缺点的解决方案，而是选择一个在组织的目标和资源范围内，其特定挑战可以接受或可控，且其收益与组织业务战略最契合的平台。.

适合：

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战略建议

选择合适的AI平台是一项战略决策。通过分析不同类型的平台——独立平台、超大规模服务商提供的服务以及企业自主研发的平台——可以得出决策标准和建议，尤其对于欧洲企业而言更是如此。.

决策框架：何时选择独立人工智能平台？

在考虑使用独立人工智能平台时，尤其应优先考虑以下因素：

• 数据主权和合规性：当遵守 GDPR、欧盟人工智能法案或行业特定法规是首要任务，并且需要对数据本地化、处理和透明度进行最大程度的控制时（参见第三部分）。.
• 避免供应商锁定：当战略上独立于主要超大规模数据中心运营商是保持灵活性和最大限度降低长期成本风险的关键目标时（参见第五节）。.
• 对定制化的需求很高：当特定用例或优化需要对平台、模型或基础设施进行高度个性化时（参见第四节）。.
• 偏好开源软件：当出于成本、透明度、性能或许可等原因而偏好特定的开源模型或技术时（参见第四部分B节）。.
• 针对可预测负载优化的 TCO：当稳定、高容量工作负载的长期总拥有成本是主要关注点时，分析表明，独立方法（本地/私有）比永久使用超大规模数据中心更具成本效益（参见第八节）。.
• 灵活集成到异构环境中：当无缝集成到具有不同供应商系统的复杂现有 IT 环境中需要特定的灵活性时（参见第七节）。.
• 组件选择的中立性：当客观地选择最佳模型和基础设施组件，不受生态系统偏见的影响，对于性能和成本优化至关重要时（参见第六节）。.

如果出现以下情况，选择独立平台时应谨慎：

• 我们需要全面的托管服务，但我们在人工智能或基础设施管理方面的内部专业知识有限。.
• 立即提供最广泛的预构建人工智能服务至关重要。.
• 降低初始成本并最大限度地提高应对高度可变或不可预测的工作负载的弹性是首要任务。.
• 人们对特定独立服务提供商的经济稳定性、支持质量或社区规模存在重大担忧。.

欧洲公司需要考虑的关键因素

针对欧洲企业，以下是一些具体的行动建议：

• 优先考虑监管环境：GDPR、欧盟人工智能法案以及潜在的国家或行业法规的要求必须是平台评估的核心。数据主权应是首要决策因素。应选择能够提供清晰且可验证的合规途径的平台。.
• 应考察欧洲的相关项目和供应商：例如 Gaia-X 或 OpenGPT-X 等项目，以及明确专注于欧洲市场及其需求的供应商（例如，文中提及的某些供应商或类似供应商），都应纳入评估范围。它们或许能更好地契合当地的需求和价值观。.
• 评估熟练人员的可用性：必须对具备管理和使用所选平台所需技能的人员的可用性进行实际评估。.
• 建立战略伙伴关系：与了解欧洲情况并拥有相关技术和法规经验的独立供应商、系统集成商或咨询公司合作，对于成功至关重要。.

欧洲人工智能平台：通过主权技术实现战略自主

人工智能平台格局正在快速演变，以下趋势正在显现：

• 主权和混合解决方案的需求增加：对能够确保数据主权并实现灵活的混合云模型（将本地/私有云控制与公共云灵活性相结合）的平台的需求预计将继续增长。.
• 开源的重要性日益凸显：开源模式和平台将发挥越来越重要的作用。它们能够推动创新、提升透明度，并提供多种替代方案以减少厂商锁定。.
• 关注负责任的人工智能：合规性、伦理、透明度、公平性和减少偏见等因素正成为人工智能平台和应用程序的关键差异化特征。.
• 集成仍然至关重要：将人工智能无缝集成到现有业务流程和系统中的能力，仍然是实现其全部商业价值的基本要求。.

总而言之，对于面临严格监管要求并寻求战略自主的欧洲企业而言，独立人工智能平台是一个极具吸引力的替代方案。其优势尤其体现在更完善的数据控制、更高的灵活性和适应性，以及更低的供应商锁定风险。尽管在生态系统成熟度、初始功能集和管理复杂性方面可能存在一些挑战，但其优势使其成为构建合适人工智能基础设施决策过程中不可或缺的选择。仔细评估具体的业务需求、内部能力以及进行详细的总体拥有成本 (TCO) 分析，对于做出战略和经济上最优的选择至关重要。.

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