金现代信息产业股份有限公司--数字化解决方案供应商

AI技術已然成為企業增強核心競爭力、開拓新興業務領域的關鍵驅動力量。那么企業部署AI究竟需要多大投入？

目前，企業實現AI應用的主要方式可大致劃分為“自己組建AI團隊”、“購買成熟產品”、“購買垂直大模型開發服務”三類，不同方式在成本構成與投入規模方面存在差異。

自己組建AI團隊

自己組建AI團隊，有利于企業全面掌控AI項目的研發與實施過程，但也意味著需要投入較高的成本。

自己組建AI團隊需要做的工作涵蓋多個環節，包括購買訓練推理算力、開展數據治理、進行模型訓練、智能體構建以及應用集成，還有后續的運維實施等。 

自己組建AI團隊的成本構成主要分為人力成本和硬件成本。

#人力成本：假設組建一個10~20人的AI團隊，團隊成員需要涵蓋大模型開發、OCR（光學字符識別）、NLP（自然語言處理）、CV（計算機視覺）、語音識別、智能體開發等多個技術領域，這樣一支專業團隊的年人力成本大約在400~600萬元。

#硬件成本：硬件成本的投入與模型參數量相關，以DeepSeek70B模型為例，模型訓練、推理所需的硬件成本大約在100萬元左右。

綜合人力成本和硬件成本，企業自己組建AI團隊一年的總投入成本大約在500~700萬元，甚至可能更高。

購買成熟產品

對于一些希望控制成本同時又需要快速實現AI場景落地的企業來說，購買成熟產品是一個較為理想的選擇。

目前市場上已經有許多成熟的AI產品可供選擇，如智能問答、智能問數、智能文檔審核等。購買成熟產品的成本主要包括產品費用、硬件成本和部署實施成本。

不同的企業購買同一個產品時，費用可能會存在很大差異。這主要與企業的數據治理情況、應用場景的復雜程度、用戶規模等因素密切相關。

一般來說，單個成熟AI產品的費用在幾十萬元左右。對于企業來說，這樣的成本投入相對較為可控，能夠在不承擔過高資金壓力的情況下，快速引入AI技術。

購買垂直大模型開發服務

當市面上還沒有成熟產品可供企業選擇時，購買垂直大模型開發服務就成為了一種可行的解決方案。這種服務主要是基于企業數據，為其進行定制化的大模型訓練。

垂直大模型開發服務的成本主要取決于應用場景的復雜度。應用場景越復雜，需要訓練的數據量就越大，訓練時間也就越長，從而導致成本越高。

其中，人員成本是核心支出項。一般來說，訓練服務的人員成本在5~10萬元/人月。

綜上，企業上AI的投入因實現方式的不同而存在差異，企業需要綜合考慮自身的資金實力、技術能力、業務需求和發展戰略等因素，做出最適合自己的決策。