随着生成式AI演变为智能体AI，自建还是购买的决策变得日益复杂，取决于企业规模、使用场景和战略优先级等多种因素。

大型企业以及中小型企业（SMB）长期以来一直在应对一个根本性问题：是在内部自建AI能力，还是从供应商处购买。这一决策不仅影响组织的技术采用方式，也关系到其方法的成本效益。

大约四年前，当OpenAI首次推出ChatGPT、企业开始尝试生成式AI时，前进的方向似乎很明确。从OpenAI或Anthropic购买大语言模型，或利用Meta的开源模型，对于不想落后的组织来说似乎是一个稳妥的选择。

然而，随着生成式AI的成熟和智能体AI的日益普及，自建与购买的两难抉择变得更加微妙。与响应单个提示的生成式AI工具不同，智能体AI系统旨在规划并自主执行多步骤任务——与外部工具、数据库和API交互，以完成诸如处理理赔、管理库存或调度安排等工作流。这种从内容生成到自主行动的转变，引入了早期AI部署所不需要的可靠性、监控和系统整合方面的新要求。如今的关键考量因素包括企业规模、具体应用场景，以及企业或中小企业所认定的自身的"护城河"——即将其与竞争对手区分开来并加以保护的核心价值主张。

专注与灵活

对于家得宝（Home Depot）而言，客户体验（CX）是业务中最关键的要素之一。该零售商的高级副总裁兼技术主管Ningyu Chen在拉斯维加斯举行的Ai4 2026大会上的一次演讲中强调了这一点。

"我们绝不会将这一环节外包给他人，"Chen表示。

尽管如此，家得宝仍与Anthropic、OpenAI、Google和Microsoft等知名AI技术供应商保持着合作伙伴关系，并积极将他们的技术融入自身运营。

Chen建议在权衡自建与购买问题时，企业应优先确定合适的使用场景，并在合作伙伴和供应商选择上保持灵活性。

"我会让合作关系保持非常开放的态度，"他在接受AI Business采访时表示。"我们仍处于早期阶段，可能会发生很多事情。看看OpenAI，它曾经是占据主导地位的；现在不再是了。"

自ChatGPT问世以来，模型提供商的格局确实发生了显著多元化。Anthropic的Claude、Google的Gemini、Meta的开放权重Llama系列、法国的Mistral，以及中国的DeepSeek和Moonshot AI，都是目前在不同性能层级和价格点上展开竞争的替代方案，为买家提供了比以往任何时候都更多的选择——同时也带来了更多的复杂性。

"你必须有一个抽象层来防止自己受到这些变化的影响，"他补充道。

咨询公司Future Propel的CEO兼首席AI战略官Santhi Ramesh指出，计划自建的企业应仔细权衡在将生成式AI或智能体AI整合到其平台时准备投入的时间和人力。

Ramesh此前曾在The Hershey Company和意大利巧克力公司Ferrero等组织领导AI转型项目，她表示，这一决策还取决于企业的核心竞争力。

"如果你的核心竞争力不是技术公司，你最好选择合作和购买，"她在接受采访时表示。"如果你拥有高度敏感的数据、安全需求、海量数据以及你想要的定制解决方案，那么你就必须自己构建。这两种方式我都做过。"

在医疗保健、金融服务和保险等受监管行业中，这些数据和安全考量具有特殊重要性，因为这些行业在数据驻留、可审计性和合规性方面的义务可能会限制第三方AI平台的使用。

对于需要更大灵活性的企业和中小企业，Ramesh建议进行测试、学习，并购买平台或与供应商结盟，条件应允许退出合作关系——例如在Beta测试之后。

购买或自建的成本

购买可能导致运营债务，Cardinal Group Companies（一家物业管理与房地产组织）的数据与创新副总裁Rachel Ibarra警告道。Cardinal Group采取混合方式，部署了一款名为Stan的内部AI智能体。

Ibarra表示，在内部开发和外部采购之间做选择的企业必须考虑"一个完整的系统是什么样的"。

"这不仅仅是技术生态系统，"她在会议演讲中表示。"这是组织运作方式的生态系统。"

对于数据能带来切实竞争优势的企业，自建可能是更好的路线，Ibarra说。她还建议组织在有碎片化需求时考虑自建。

"所以，你只需要某个相对较小的东西的一部分[而且]它更多是面向内部的，并给你带来很大的内部优势，"她在接受采访时表示。"我认为这对于那些不一定有资源去聘用庞大工程团队的非技术公司来说，更适合自建。"

根据Smartsheet专业服务赋能总监Markus McKay-Fleisch的说法，基础设施是另一个关键考量因素。

"对我来说，真正的问题是，你是否觉得自己拥有自建所需的正确基础设施？"他在接受采访时表示。"这是一个公民开发计划吗——即由业务人员进行构建？如果是，你围绕它设置了什么样的护栏？"

企业还必须确保拥有强大的托管基础设施，以及在其发生故障或变更时维护AI智能体或系统的能力。主要云服务提供商——AWS、Google Cloud和Microsoft Azure——各自推出了托管智能体平台，旨在减轻这一负担，提供预构建的编排和部署工具，占据完全定制开发与现成产品之间的中间地带。

此外，构建AI智能体或系统还需要在选择最适合每个使用场景的AI模型方面进行细致的考量。

Phenom是一家HR技术和应用AI公司，致力于构建帮助组织招聘候选人和发展技能的软件。该公司使用多种模型，包括来自Mistral的开放模型，以及来自中国供应商Moonshot AI的低成本Kimi模型。

据Phenom CEO Mahe Bayireddi介绍，构建AI智能体或基于智能体的系统的组织有时需要根据适当的使用场景切换模型——某些模型适合HR应用，而另一些则更适合金融应用。

企业"没有理解如何进行切换的细微差别——不是在公司层面，而是在行业层面，"Bayireddi说。"你的模型将会实时切换。"

Just a Bite Better

Steve Toy是AI营养应用Just a Bite Better的创始人和创建者，他选择在应用内部直接构建AI智能体，而非购买系统来实现。该应用采用多个协同工作的智能体，为消费者提供全面的营养概览。

"我们不使用任何单一提供商或任何单一模型，"Toy在接受采访时表示。"可以说我们建立了自己的模型花园，这实际上只是访问所有这些API的代码。"

对于Toy来说，选择自建而非购买或依赖Google、AWS或Microsoft的模型花园，源于他的技术专业知识和业务应用的具体需求。

"我不需要处理大量资金的来回转移，"他说道，并指出消费者通过Apple、Google或Stripe为应用付费。此外，消费者可以删除任何个人身份信息，其数据经过编码，不会标识特定个人。

"在许多方面，我们的风险较低，而IBM和PayPal则需要关注不同的问题，"Toy表示。

对于仍在评估是购买还是自建的企业，Toy建议首先准确理解他们需要购买什么，尤其是在AI供应商、产品和服务饱和的市场中。

"要弄清楚如何购买，你需要知道你正在尝试解决什么问题，并记住每个企业都是由不同部分组成的，"他说。"当你购买时，你是在解决一个问题，你的业务的一部分。"

自建也有助于控制成本，Toy补充道。对于Just a Bite Better，他实施了一套系统，对每个模型每月可消耗的令牌数量或成本设置了硬性上限。尽管自2023年以来，领先模型的每令牌推理成本已大幅下降，但随着使用规模的扩大，可变API定价仍然难以预测——这使得像Toy这样的成本控制措施对各种规模的组织都越来越重要。

"这就是你如何防止灾难的方式，这非常重要，因为很容易在早上醒来时收到一张50,000美元的账单，"Toy说。