在构建生成式AI方面，云端为基础的自主构建和购买哪个更适合？
大卫·林思高编译|言征51CTO技术栈（微信号：blog51cto）的出品在技术领域有一个不成文的规则：大家都喜欢采用别人的技术。但对于许多企业来说，生成式人工智能似乎并不符合这一模式生成式AI正在迅速推动一些关键决策。每个组织都面临着一个重要的选择：是内部构建定制的生成式AI平台，还是从AI供应商那里购买预打包的解决方案（通常作为云服务提供）DIY有利于数量和机会。这很奇怪，但原因可能会让你感到惊讶。它们甚至可能会引导您重新思考您的企业genAI战略1、完整的定制和控制重新写内容如下：建立一个从头开始的
大卫·林思高
编译 | 言征
51CTO技术栈（微信号：blog51cto）的出品
在技术领域有一个不成文的规则：大家都喜欢采用别人的技术。但对于许多企业来说，生成式人工智能似乎并不符合这一模式
生成式 AI 正在迅速推动一些关键决策。每个组织都面临着一个重要的选择：是内部构建定制的生成式 AI 平台，还是从AI供应商那里购买预打包的解决方案（通常作为云服务提供）
DIY 有利于数量和机会。这很奇怪，但原因可能会让你感到惊讶。它们甚至可能会引导您重新思考您的企业 genAI 战略
1、完整的定制和控制
重新写内容如下：建立一个从头开始的生成式人工智能平台，可以让企业完全掌控其特性和功能。人工智能技术可以精确地适应组织的需求，确保符合公司独特的工作流程并提供定制化的用户体验。请注意，DIY生成式人工智能可以在公共、私人或传统平台上完成。我们目前专注于使用特定的genAI技术，在本地或公共云上进行开源实现
自然语言交互确实提供了一种更加“人性化”的方式来处理静态业务流程。然而，人们担心这些系统可能很快成为业务的核心，除非他们能够完全掌控所有的特性和功能，否则他们将面临系统无法提供整体价值的风险。换言之，如果购买了一个带有所有花哨功能的人工智能平台，而它改变方向甚至消失了，他们将陷入失败的系统和业务失败的风险中
2、更多的钱，更多的时间，更多的风险
搭建复杂的生成式人工智能平台需要一个拥有专业知识的专家团队，但是在现有的人才库中很难找到足够的专家。您需要数据科学家和AI工程师与云和非云平台工程师合作，开发定制的genAI解决方案，以满足业务的具体规范
这样做可能会增加复杂性，并且需要雇佣昂贵的人才。我有一个朋友是首席信息官，他派遣他的员工去参加优秀技术大学的毕业典礼，并在他们进入公开就业市场之前直接在学校的停车场与他们接洽，以招聘人员。这种做法让人感到不安，但同时也具有创新性
大多数企业需要具备创造力才能吸引足够的人才。一些企业由于人才短缺，不得不推迟项目或者选择购买系统而非自行构建系统
3、购买价值
购买该系统能够提供快速部署和开箱即用的功能。这意味着您可以立即使用预先构建的解决方案来快速实施。您可以立即获得价值并加快上市时间
购买生成式人工智能服务具有持续支持、更新和改进的重要性。尽管DIY方法可以在某些组件上提供一定的帮助，但主要还是靠自己构建
可以考虑一下构建和支持数据库的成本，再与从数据库供应商购买数据库的成本进行比较。当然，人工智能系统更为复杂，并且涉及更多的组件，但这个比喻是合适的
构建方法的价值完全取决于您根据业务需求创建定制的一次性解决方案的需求。当您完全控制核心系统时，押注额外的成本、时间和风险将会得到回报。对于许多人来说，核心系统将成为业务的重要组成部分，而不仅仅是业务自动化
正确使用 genAI 在未来几年可能成为企业成功与否的关键因素
4、权衡所有因素
在决定建立还是购买生成式人工智能平台时，需要考虑所有的利弊。首先，内部建设生成式人工智能可能会带来高昂的成本。与此相反，现成的解决方案提供了实用性和成本效益
内部构建生成式人工智能需要组建一支熟练的团队，而现成的解决方案可以让您获得制造该系统的人工智能供应商的专业知识。这意味着将风险和成本推给供应商或提供商
最后，从头开始创建人工智能解决方案意味着完全的创造力和对技术流程的控制。这样可以整合合规性措施和确切的功能，从一开始就满足要求。我们都知道建筑是如何进行的。定制会导致大量迭代和耗时的开发。此外，支持和维护对于内部生成人工智能至关重要。如果这不能提供足够的价值来证明自己动手的方法是合理的，请考虑购买，这可以消除风险、时间和成本
在未来，我们将会目睹许多糟糕的决策最终导致企业破产。也许是因为他们在应该进行技术建设时购买了错误的设备，无法提供行业所需的技术价值；或者是因为他们缺乏人才和预算有限，无法创造出有价值的产品
上述这些情况，基本上毋庸置疑，必然会如此发生
请参考以下链接：https://www.infoworld.com/article/3711705/build-or-buy-cloud-based-generative-ai.html
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