谷咕云计算

大家好，我是一名在IT行業摸爬滾打多年的老兵，從伺服器硬體到如今複雜的雲計算架構，我見證並親歷了技術發展的日新月異。近年來，人工智慧（AI）浪潮席捲而來，大模型如雨後春筍般湧現，為企業帶來了前所未有的機遇，也帶來了新的挑戰。作為企業IT基礎設施的守護者，我經常被問到：**我們是應該選擇第三方的大模型服務，還是自建AI團隊？**這個問題沒有簡單的答案，它需要我們深入分析企業自身的業務需求、技術實力、預算以及長期的發展戰略。

今天，我將結合谷咕雲最新發布的《大模型vs自建AI：5年TCO對比報告》，以一個計算機者的視角，和大家一起探討這個問題，希望能為大家的決策提供一些參考。

一、引言：TCO——衡量AI方案的標尺

在深入對比之前，我們需要明確一個關鍵概念：TCO（Total Cost of Ownership）——總擁有成本。TCO不僅僅指最初的採購成本，還包括了部署、運維、升級、人員培訓等各個環節的費用，是一個更全面的成本評估指標。對於AI專案而言，TCO的評估尤為重要，因為它直接關係到專案的可行性和投資回報率。

谷咕雲的這份報告，正是基於TCO的視角，對大模型服務和自建AI兩種方案進行了長達5年的成本對比分析。報告選取了不同規模的企業作為樣本，並考慮了多種因素，力求客觀、公正地反映兩種方案的優劣。

二、大模型：開箱即用，還是昂貴的便利？

大模型服務，如谷咕雲的通義千問系列，最大的優勢在於其開箱即用的特性。企業無需投入大量的資源進行模型研發和訓練，只需呼叫API即可獲得強大的AI能力。這對於那些缺乏AI技術積累的企業來說，無疑是一個巨大的福音。

1. 初期成本：低門檻，快速上手

從初期成本來看，大模型服務的門檻相對較低。企業無需購買昂貴的硬體裝置，也無需組建專業的AI研發團隊，只需支付API呼叫費用即可。這對於那些希望快速驗證AI應用場景的企業來說，是一個非常吸引人的方案。

2. 運維成本：省心省力，還是暗藏玄機？

在運維方面，大模型服務似乎也佔據優勢。企業無需擔心伺服器的、升級、安全等問題，這些都由服務提供商負責。然而，作為一名計算機者，我必須指出，這並不意味著完全沒有運維成本。企業仍然需要：

• 監控API的使用情況，避免不必要的浪費。
• 處理資料安全和隱私問題，確保資料在傳輸和儲存過程中的安全。
• 應對可能的API呼叫限制，例如QPS（每秒查詢率）限制，這可能會影響業務的擴充套件性。

3. 定製化需求：通用性與個性化的權衡

大模型服務通常提供的是通用性的AI能力，這對於大多數場景來說已經足夠。然而，對於一些有特殊需求的企業來說，這種通用性可能會成為制約因素。例如，一些企業可能需要針對特定行業或特定任務進行模型微調，而大模型服務可能無法滿足這種定製化需求。

4. 長期成本：看似便宜，實則昂貴？

谷咕雲的報告指出，在長期使用過程中，大模型服務的成本可能會逐漸增加。隨著業務規模的擴大，API呼叫次數會不斷上升，導致費用也隨之水漲船高。此外，如果企業需要使用多個大模型服務，或者需要對模型進行定製化開發，成本將會更高。

三、自建AI：掌控命運，還是自討苦吃？

自建AI團隊，意味著企業需要從零開始構建自己的AI能力，包括資料採集、模型訓練、模型部署等各個環節。這無疑是一個充滿挑戰的選擇，但同時也意味著更大的自主權和掌控力。

1. 初期成本：高昂的投入，長遠的回報

自建AI的初期成本非常高昂。企業需要：

• 採購硬體裝置，包括伺服器、GPU等，用於模型訓練和推理。
• 招聘AI人才，包括資料科學家、演算法工程師、資料工程師等，構建專業的AI團隊。
• 投入時間和資源進行資料標註和模型訓練，這是一個漫長而昂貴的過程。

然而，這些投入也可能帶來長遠的回報。一旦企業擁有了自己的AI能力，就可以將其應用於多個業務場景，實現資料驅動的決策，提升核心競爭力。

2. 運維成本：甜蜜的負擔

自建AI的運維成本同樣不容忽視。企業需要：

• 硬體裝置，確保其穩定執行。
• 管理AI團隊，包括人員培訓、績效考核等。
• 持續最佳化模型，提升模型的效能和效果。

這些工作需要專業的運維團隊來負責，這無疑增加了企業的運營成本。然而，作為一名計算機者，我認為這些成本是值得的。因為透過自建AI，企業可以更好地掌控自己的資料和模型，避免受制於人。

3. 定製化需求：量身定製，滿足個性化需求

自建AI最大的優勢在於其定製化能力。企業可以根據自身的業務需求，量身定製AI模型，滿足個性化的需求。這對於那些對AI有較高要求的企業來說，是一個非常重要的優勢。

4. 長期成本：前期投入大，後期收益高

谷咕雲的報告顯示，雖然自建AI的初期成本較高，但在長期使用過程中，其成本可能會逐漸降低。一旦模型訓練完成並部署到生產環境，企業就可以持續利用該模型創造價值，而無需支付額外的API呼叫費用。此外，隨著AI技術的不斷發展，企業可以不斷最佳化模型，提升其效能和效果，從而獲得更高的投資回報率。

四、谷咕雲5年TCO對比：資料說話，真相浮現

谷咕雲的這份報告，透過大量的資料和案例分析，對大模型服務和自建AI兩種方案的5年TCO進行了詳細的對比。報告發現：

• 對於小型企業或初創公司，由於資金和技術實力有限，選擇大模型服務是一個更明智的選擇。它可以降低企業的初期投入，快速驗證AI應用場景，加速產品迭代。
• 對於中型企業，需要根據自身的業務需求和技術實力進行權衡。如果企業有較強的AI技術積累，並且對AI有較高的依賴度，那麼自建AI可能是一個更好的選擇。它可以為企業帶來更大的自主權和掌控力，提升企業的核心競爭力。
• 對於大型企業，由於擁有充足的資金和技術實力，自建AI是一個更長遠的選擇。它可以幫助企業構建自己的AI能力，實現資料驅動的決策，提升企業的整體競爭力。

五、結語：沒有最好的方案，只有最合適的方案

作為一名計算機者，我深知每個企業的業務需求和技術實力都不同，因此沒有最好的AI方案，只有最合適的方案。大模型服務和自建AI各有優劣，企業需要根據自身的實際情況進行選擇。

谷咕雲的這份《大模型vs自建AI：5年TCO對比報告》為我們提供了一個重要的參考，幫助我們更好地理解兩種方案的差異和適用場景。我相信，隨著AI技術的不斷發展，未來將會出現更多創新的AI解決方案，為企業帶來更大的價值。

最後，我想說，無論選擇哪種方案，作為計算機者，我們的職責都是確保IT基礎設施的穩定執行，為企業的業務發展保駕護航。讓我們一起擁抱AI時代，迎接未來的挑戰！