AI 成本陷阱：为何 70% 的支出是隐形的、企业如何保护自己以及企业如何评估 AI 解决方案提供商

### 85% 的 AI 项目都失败了：如何找到能引领你走向成功的提供商 ### 不仅仅是 ChatGPT：为什么你的下一个 AI 合作伙伴需要自主行动 ### 从炒作到盈利：如何严格评估你的 AI 提供商的投资回报率

供应商锁定与公司：人工智能提供商的隐藏风险及其规避方法

人工智能的实施不再是企业的可有可无，而是战略上的必然选择。尽管83%的高管将人工智能列为首要任务，但关键问题已经发生转变：问题不再是是否使用人工智能，而是如何找到合适的合作伙伴。这一选择远比传统的软件采购复杂，甚至可能决定整个业务部门的长期成败。

与需要不定期更新的传统软件不同，AI 系统如同生命体。它们需要持续维护、定期模型再训练，并深度融入现有 IT 环境。选择错误的供应商可能会导致成本飙升（高达 70% 的总支出往往被隐藏）、项目失败，以及危险的供应商锁定。

本指南将引导您完成复杂的供应商评估流程。我们将探讨关键标准，从成本效益和实施速度到可扩展性、安全性和合规性。了解如何确保可验证的投资回报率 (ROI)、集成过程中可能存在的陷阱以及人工监督为何仍然至关重要。准备好甄别真伪，为您的企业做出明智且面向未来的决策。

为什么评估人工智能解决方案提供商具有战略必要性？

评估人工智能解决方案提供商已成为一项至关重要的业务任务。83% 的公司将人工智能视为首要任务，77% 的公司已积极应用人工智能，因此，企业的问题不再是是否应该实施人工智能，而是如何选择合适的提供商。这一战略决策不仅影响技术性能，还会影响安全性、合规性、成本效益和长期业务成果。

选择 AI 解决方案提供商与传统的技术决策有着根本的不同。AI 系统需要持续维护、定期模型再训练，以及与现有系统的复杂集成。传统软件可以通过偶尔更新来应对，而 AI 需要持续关注并适应不断变化的数据格局和业务需求。

AI解决方案提供商最重要的评价标准是什么？

成本效益是首要因素

企业如何期望从人工智能提供商那里获得成本效益？成本考量远不止显而易见的许可费用。持续的模型优化、基础设施升级、供应商锁定以及对专家的需求，都可能迅速催生隐性成本。系统分析显示，可见成本通常仅占人工智能实施总支出的 30%，而 70% 仍为隐性成本。

真正的成本包括数据准备和清理，而这部分成本往往被低估。组织必须分配时间和资源来准备可用于 AI 的数据，包括数据分类、治理和持续的质量保证。这个准备阶段可能需要数月时间，并需要大量的人力资源。

基础设施成本是另一个关键因素。AI 工作负载对计算、存储和网络资源的需求往往超出 IT 团队的预期。实际的基础设施影响通常会超出初始估算的三到四倍，尤其是在成功的 AI 应用快速扩展到业务的其他领域时。

实施速度

为什么实施速度对人工智能解决方案尤为重要？人工智能实施的速度取决于快速的技术发展和市场动态。需要数月时间进行整合和调整的公司可能会失去竞争优势。成功的供应商能够提供快速交付和迭代改进。

评估实施速度需要提出具体问题，例如与现有基础设施的集成时间以及明确定义的项目里程碑。公司应优先考虑那些能够简化部署流程并为广泛使用的企业应用程序提供预构建连接器的平台。

现代人工智能提供商采用蓝图方法，确保能够根据特定需求和目标进行超快速调整。这种方法消除了昂贵且耗时的模型训练，并提供了交钥匙解决方案。

适应性和整合性

企业如何评价人工智能提供商的集成能力？企业技术栈的复杂性要求解决方案能够无缝集成。人工智能系统必须适应现有环境，而不是反过来。这需要能够处理特定数据源和 API 的提供商，并注重灵活性。

评估应考察供应商的具体集成能力，包括为常用企业应用程序预置的连接器以及支持自定义集成的能力。企业应询问数据迁移和转换的经验，并确保在整个集成过程中保持数据的完整性和一致性。

遗留系统带来了特殊的挑战，因为它们通常并非为现代AI模型、大型数据集或云端处理而设计。专业供应商通过中间件作为桥梁、API包装器以及渐进式组件现代化（而非彻底的系统改造）来应对这些挑战。

已证实的投资回报率

AI 供应商如何展示可衡量的业务成果？48.5% 的企业 AI 项目由最高领导层推动，因此，展示清晰的投资回报至关重要。企业正在寻找拥有可靠业绩记录、令人信服的案例研究、客户评价和可量化指标的供应商。

评估人工智能项目的投资回报率 (ROI) 面临着超越传统 IT 投资的独特挑战。虽然基本的投资回报率公式保持不变——（投资回报率 - 投资成本）/ 投资成本 × 100%，但人工智能项目的组成部分定义和衡量起来却更加复杂。

评估的一个关键方面在于量化人工智能带来的效益。自动化带来的直接成本节约相对容易衡量，但间接效益则更难衡量。这些效益包括提升决策质量、提高客户满意度、加快产品上市速度以及增强创新能力。

可扩展性

可扩展性对于人工智能解决方案究竟意味着什么？人工智能系统的可扩展性超越了单纯的技术能力，它还包含适应不断变化的需求和业务优先级的灵活性。企业必须超越眼前需求，评估解决方案的长期可行性。

评估需要检查供应商的云技术基础设施或为应对日益增长的工作负载而设计的分布式系统。模型漂移带来了特殊的挑战，因为随着现实世界数据模式的变化，性能会随着时间的推移而下降，需要持续的监控和重新训练。

成功的扩展还意味着能够支持不断增长的用户、数据源和用例。公司应该评估该解决方案是否会随着组织的发展而成为瓶颈。

安全性与合规性

人工智能提供商必须满足哪些安全要求？数据是公司最宝贵的资产，必须得到相应的保护。强大的安全措施和严格的监管合规至关重要，因为与公共法律硕士 (LLM) 或安全边界之外的其他系统共享敏感数据会带来重大风险。

安全评估应全面审查提供商的安全政策和程序。公司需要明确是否定期进行安全审计和渗透测试，采用何种数据加密和访问控制方法，以及是否确保遵守行业特定法规，例如 HIPAA、GDPR 或 CCPA。

欧盟人工智能法等现代法规为人工智能系统（尤其是高风险系统）制定了合规要求。这些规则要求人工智能提供商必须具备透明度、问责制和数据保护能力，并且正在不断发展完善。

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AI解决方案提供商市场发展如何？

当前市场动态

2025年，人工智能提供商的格局将如何变化？人工智能市场正在经历从实验性应用到生产性应用的根本性转变。创新预算目前仅占法学硕士（LLM）支出的7%，低于去年的四分之一。企业越来越多地通过中央IT和业务部门预算来支付人工智能模型和应用的费用，这反映出生成式人工智能不再只是实验性的，而是对业务运营至关重要的。

法学硕士（LLM）的预算增长超出了各公司原本就很高的预期，预计明年平均增长率将达到约75%。一家大型科技公司指出：“到目前为止，我们主要关注内部用例，但今年我们将把重点转向面向客户的生成式人工智能，这方面的支出将大幅增加。”

技术发展

哪些技术趋势正在塑造人工智能供应商的格局？变革的速度将成为2025年的一大决定性趋势。模型发布速度正在加快，功能每月都在更新，而所谓的“最先进”也在不断被重新定义。这种快速的创新为企业领导者带来了知识缺口，而这很快就会转化为竞争劣势。

焦点正转向自主人工智能代理。虽然许多公司已在核心系统中使用生成式人工智能，但现在的重点是代理式人工智能——旨在采取行动而非仅仅生成内容的模型。根据最近的一项调查，78% 的高管认为，在未来三到五年内，数字生态系统必须像为人类设计一样，为人工智能代理而设计。

合成数据正在成为一种战略优势。随着高质量、多样化且符合伦理道德的数据越来越难获取，处理成本也越来越高，供应商正在开发生成模拟现实模式的合成数据集的方法。研究证实，如果使用得当，合成数据集可以用于大规模训练。

选择提供商的最佳做法是什么？

结构化评估框架

企业应该如何构建其 AI 供应商选择流程？系统化的方法需要基于业务目标制定明确的评估标准。该框架包括定义评估标准、评估供应商能力、评估各种方案以及合同谈判。这通常需要 3-6 周的时间，具体取决于解决方案的复杂程度。

评估标准应优先考虑可扩展性、合规性和性能。结构化的决策框架有助于客观地比较供应商，而合同谈判应涵盖数据安全和性能保障。最终决策前的利益相关方咨询至关重要。

全面的供应商评估体系涵盖13个类别，涵盖业务关键领域。这些类别包括技术评估、安全评估、合规性审查和运营评估。应为每个类别制定具体的清单，以确保评估的一致性和客观性。

评估前准备

在选择供应商之前，需要做哪些准备工作？第一步是组建一个分工明确的评估团队。团队应包括采购专员、IT 总监和业务经理，并对 AI 技术和采购理念有基本的了解。

团队组建后，需要明确需求和用例。企业必须明确 AI 能够创造价值的领域，例如客户服务、数据分析或流程自动化。这些清晰的目标有助于企业选择解决方案符合业务目标的供应商。

评估当前的技术基础设施，决定其是否能够支持人工智能解决方案的集成。一些供应商提供端到端解决方案，而另一些供应商则专注于人工智能开发的特定方面。

人机循环方法

为什么人类监督对人工智能解决方案至关重要？即使是最先进的人工智能系统也需要人类监督。人机在环 (HITL) 方法意味着人类直接参与人工智能的决策过程，尤其是在高风险应用中。

这并不是对技术进行微观管理，而是要建立关键的控制点，用于审查、验证和干预。在评估供应商时，公司应该询问他们的系统如何支持这一点。这种方法可以确保团队拥有最终控制权，降低发生重大错误的风险，并建立对所实施技术的内部信任。

透明度和问责制

AI供应商如何确保透明度？供应商真正的透明度意味着其AI模型的工作原理清晰易懂。模型卡可以成为一种有效的工具，要求供应商充分详细地解释AI的用途、局限性、风险和性能。

企业应要求这种透明度，并将问责制作为其采购标准的核心组成部分。这包括供应商如何管理风险、跟踪模型性能以及如何解释其系统的输出。此外，还应提供详细的分析和报告功能。

选择 AI 提供商时会面临哪些挑战？

风险管理

与 AI 供应商合作时需要考虑哪些具体风险？管理 AI 供应商风险至关重要，因为 85% 的 AI 项目都未能实现其目标。企业面临着数据泄露、模型偏差和合规性违规等挑战。这些风险包括数据保护、模型安全、合规性和供应商锁定。

结构化的AI供应商风险框架可将事故发生率降低35%，并确保合规性。风险分类应根据数据敏感度和运营重要性，包括高、中、低四个等级。管理敏感数据或影响核心运营的关键系统需要每月进行审计和持续监控。

避免供应商锁定

企业如何避免在 AI 解决方案上被供应商锁定？供应商锁定会带来重大风险，尤其对于专业的 AI 应用而言。企业应评估支持开放标准并支持数据迁移的供应商。合同应包含明确的退出条款，并确保数据可移植性。

评估应考虑供应商的长期稳定性，包括其财务状况、市场地位和战略路线图。通过多家供应商实现多元化可以降低风险，但需要更复杂的整合和管理。

监管合规

人工智能提供商必须满足哪些监管要求？监管格局瞬息万变，世界各地不断涌现新的人工智能和数据保护法规。企业需要了解其地理分布和人工智能系统的具体应用将如何影响其监管义务。

主要法规包括欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR），该条例对数据收集、处理和用户同意实施严格的准则。欧盟的人工智能法规定了人工智能系统的合规性要求，特别是那些被归类为高风险的系统，并要求透明度、问责制和数据保护。

人工智能提供商的定价模型如何发展？

基于结果的定价

基于结果的定价模型对人工智能解决方案有哪些好处？基于结果的定价模型代表了人工智能行业的革命性发展。这些模型将提供商的成功与客户的业务成果直接挂钩，从而降低了买方的风险，并激励其追求最佳绩效。

企业可以在决定采用 AI 解决方案之前，先评估其是否具备全面运营能力。这种方法消除了传统的技术采购风险，并允许企业在进行重大投资之前衡量其真正的商业价值。

随着人工智能的隐性成本最终显现，定价透明度将成为一项竞争优势。传统的定价模型往往会掩盖人工智能实施的真实成本，包括持续维护、模型再训练和基础设施升级。

总拥有成本

企业如何计算 AI 解决方案的总拥有成本 (TCO)？计算 AI 解决方案的总拥有成本 (TCO) 需要全面考虑所有相关成本。这些成本包括许可费、实施成本以及持续支出，其中包括训练 AI 模型和组织变革管理所需的资源。

基础设施成本可能快速增长，需要精心规划。与通用 IT 设置相比，AI 工作负载对计算、存储和网络资源的需求更高。IT 团队经常低估必要的容量，这可能会导致在扩展基础设施时产生意外成本。

时间因素是另一个挑战。人工智能项目通常具有持续数年的长期影响。例如，一家公司投资 5 万欧元构建人工智能客户服务系统，每年可节省 7.2 万欧元的人力成本，投资回报率达到 44%，但成本效益比可能会随着模型漂移、业务需求变化或技术发展而发生变化。

预算规划和资源分配

人工智能投资的预算趋势如何？人工智能预算的增长已经超出了企业原本就很高的预期，高管们预计明年平均增长率约为75%。这种支出增长的部分原因是企业发现了更多相关的内部用例，并提高了员工的采用率。

受访高管中，92% 预计未来三年将增加人工智能支出，其中 55% 预计投资额将超过 50 万美元。这些投资越来越侧重于面向客户的用例，这些用例有可能带来支出的指数级增长。

哪些未来趋势将塑造AI提供商格局？

自主AI代理

自主AI代理如何改变供应商格局？自主AI代理的趋势代表了AI实施的下一个发展方向。这些系统旨在采取行动，而不仅仅是生成内容。它们可以触发工作流程，与软件交互，并以最少的人工输入完成任务。

集成运营商功能使人工智能能够自动化更复杂的业务流程。企业必须重新设计其数字生态系统，以支持人类和人工智能代理，这对提供商提出了新的要求。

合成数据和模型训练

合成数据在提供商发展中扮演着什么角色？随着高质量、多样化且合乎伦理道德的数据集越来越难寻，合成数据正成为一种战略优势。模型并非从网络收集数据，而是生成合成数据来模拟现实模式。

微软 SynthLLM 项目的研究证实，如果使用得当，合成数据集可以支持大规模训练。他们的研究结果表明，合成数据集可以进行调整以实现可预测的性能，并且他们发现，规模更大的模型只需要更少的数据就能有效地学习。

专业化和行业解决方案

专业AI提供商如何发展？优秀的AI提供商深知每家公司都有其独特的需求。他们根据组织需求提供量身定制的专业服务，以在特定行业中实现最佳成果。

行业专长和领域知识正成为关键的差异化因素。已经为特定行业公司开发定制化AI解决方案的供应商深谙特定挑战、法规、市场动态和客户偏好所带来的细微差别。

实时监控和决策的趋势正变得越来越重要。流处理能力对于基于数据的即时决策至关重要。能够实时发送报告的供应商使公司能够立即应对运营中的变化，改进功能并做出明智的决策，从而促进高效运营。

成功选择 AI 解决方案提供商需要系统性的评估，这不仅要考虑技术能力，更要涵盖业务战略、风险管理和长期价值创造。那些实施结构化评估框架、重视透明度并建立持续监控机制的公司，能够在快速发展的 AI 领域中保持持续的成功。

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