自建、采购，还是混合：你真正要做的是哪个决策？
你正在决定：是自建 AI 能力、购买现成方案，还是与专业伙伴合作。坦白说，大多数企业如今会选择第四条路，即「混合增益」，先采购一个能带你走完大半路程的平台，再加上让它真正属于你的部分。
麻省理工斯隆管理学院把它归纳为三选一。当流程普遍、供应商成熟，就采购；当能力是你竞争优势的核心，或依赖供应商无法复制的专有数据，就自建；当平台已带你走到七成，就混合增益。
这个决策的关键，不在于对技术的热情，而在于回报、风险、专有数据与上市速度。
成功率数据究竟说明了什么？
对大多数应用场景而言，数据是偏向采购的。在企业部署中，由供应商主导的 AI 项目成功率达 67%，而纯自建项目仅为 33%，主因是供应商带来受管理的基础设施、企业级支援，以及一个已经过验证的产品。
更宏观的图景令人清醒。RAND 于 2025 年的研究发现，34% 的 AI 项目在投产前被放弃，只有 19.7% 达到或超出原定目标。一个从零开始的自建项目，等于把你对这些失败模式的暴露风险翻倍。
这并非反对任何自建，而是主张诚实面对自建在交付风险上的真实代价。
什么情况下自建才合理？
当能力本身是竞争差异化的来源，或依赖供应商无法复制的专有数据，自建才合理。若 AI 就是产品本身，或封装了对手无法照抄的流程，完全拥有它就值得付出成本与风险。
一家拥有专有风险模型的香港资产管理公司，或一家累积了二十年路线数据的物流企业，手上就握有通用供应商无法匹敌的东西。在这里，数据护城河足以支撑自建。
判准很简单：如果竞争对手明天就能在市场上买到同样的能力，那么自己动手自建，极少是资本的正确用途。
什么时候采购才是更聪明的选择？
当问题已经标准化，采购通常更聪明。会议摘要、客服分流、付款对账、文件分类与内部知识搜寻，都是已被解决的问题，成熟供应商的表现早已胜过你的首次内部尝试。
对这些场景而言，价值在于速度与可靠性，而非拥有程式码。一个现成方案能在数周内投产、自带合规认证，并在你毋须聘请专责团队的情况下扩展。
需要管理的风险是被锁定。如果你无法导出自己的数据，或不重建一切就无法更换供应商，低廉的授权费可能掩盖了高昂的长期成本。
决定取向的四个问题是什么？
在投入资本之前，把任何候选方案放进四个问题中检验。若供应商无法清楚作答，代表你手上还未有一个真正的解决方案。
--- 价值：这究竟如何量度，对应的是哪一项业务指标？
--- 数据：我们的数据如何受保护，离开时能否取回？
--- 控制：AI 的产出如何被规管、审阅与修正？
--- 整合：它如何接入我们今天已在运行的系统？
为什么混合模式成了 2026 年的预设选择？
混合模式成为预设，是因为它能取得速度，又不必交出差异化。这个模式在 2026 年的企业 AI 中相当一致：采购基础模型与基础设施，再在其上自建专有数据层与针对特定任务的代理。
如此一来，你既能继承平台供应商的合规认证与扩展能力，又能把直接连接你数据与流程的部分牢牢握在自己手中。你比全面自建更快投产，也比纯粹采购更具差异化。
对一家香港中型企业而言，混合往往意味着一个由伙伴打造、围绕你工作流程配置的 AI 劳动力平台，而非一个耗时一年的内部工程项目。
真正的总拥有成本是多少？
总拥有成本，远不止授权费或开发人员的薪酬。自建会带来招聘、维护、保安，以及一支团队不去处理核心业务的机会成本，而且往往在任何价值出现之前，已先耗上数月。
采购则带来授权成本、整合工作，以及一旦被锁定你要承受的转换成本。诚实的比较，应把两者放在同一个多年期基础上，而非以授权费对比自建预算。
这一点在香港尤其重要，因为人才是最关键的约束。香港生产力促进局 2025 年的研究指出，AI 技术人才短缺是企业采用 AI 的最大障碍，而这悄然推高了每一个自建项目的真实成本。
这个决策会在哪里出错？
最常见的错误，是出于自尊而非数据去选择自建。团队高估了自身的差异化，低估了交付风险，最终加入了那 34% 在投产前被放弃的项目行列。
第二个错误，是只看授权价格就采购，事后才发现整合与转换成本。第三个，是决定一次便不再回顾，而麦肯锡 2025 年的研究发现，88% 机构使用 AI，却只有 1% 认为自己的策略已臻成熟。
在香港，需求是真实的：香港生产力促进局 2026 年第一季中小企指数显示，55% 中小企已在使用或计划一年内使用 AI，而毕马威报告预期广泛采用的企业比例由 8% 增至 24%，足足三倍。问题已不再是「是否」，而是「如何决定」。
策略要点
自建还是采购，不是技术问题，而是关于你真正的优势究竟在哪里。在你确实与众不同之处自建，在问题已被解决之处采购，而在两者之间的所有地带混合增益，对 2026 年大多数香港企业而言，那意味着大多数场景。
能顺利取得预算的领袖，是那些能向财务总监展示一个清晰、有实证支撑的决策，而非一份工程偏好的人。懂AI，更懂你 — UD相伴，AI不冷。
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