自建 vs 购买 vs 租用：企业AI基础设施决策矩阵
比较自建AI基础设施、购买预配置AI设备和租用云GPU实例的结构化决策矩阵。包含3年TCO分析和工作负载推荐框架。
一旦你决定部分AI工作负载应该本地部署，下一个问题是如何实现。你有三条路径：
- 自建 — 购买单独组件，组装自己的集群
- 购买 — 购买预配置AI设备（NVIDIA DGX、Dell PowerEdge等）
- 租用 — 使用云GPU实例，按小时付费
决策矩阵
| 因素 | 自建 | 购买（设备） | 租用（云） |
|---|---|---|---|
| 前期成本 | 高（$300K-$1M+） | 中等（$100K-$500K） | 低（$0） |
| 首次工作负载时间 | 3-6个月 | 2-4周 | 分钟到小时 |
| 数据主权 | 完全控制 | 完全控制 | 取决于提供商/地区 |
| 供应商锁定 | 低 | 中等 | 高 |
三年TCO比较
对于特定工作负载（每天处理5000万令牌推理，14B参数模型）：
| 选项 | 3年TCO | 月均 |
|---|---|---|
| 自建 | $359,000 | $9,972 |
| 购买 | $329,000 | $9,139 |
| 租用 | $396,000 | $11,000 |
决策流程
- 工作负载已验证并在生产中？ 否 → 租用。
- 会在18个月以上持续运行？ 否 → 租用。
- 有基础设施运维能力？ 否 → 购买。
- 需要自定义硬件配置？ 是 → 自建。否 → 购买。
大多数组织的首次本地部署选择购买，然后在运维团队有经验后转向自建进行后续扩展。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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