先回答一个问题
这项 AI 能力，是不是用户选择你的理由？如果是，自建；如果不是，购买或集成。
「自建」的真正意义不是控制代码，而是控制差异：你希望用户因为什么而记住你。
适合买的场景
通用能力：语音转写、翻译、内容审核、情绪识别、通用客服问答。这些能力成熟、更新快，自己维护既不经济也难跟上。
购买时要注意供应商锁定：通过抽象层接入，保持可替换。
适合自建的场景
核心差异：行业知识库、私有数据理解、特殊工作流、品牌表达。这些能力买不到，因为你的数据、流程和品牌语境是独有的。
自建也不代表从零写模型，而是围绕模型构建你的数据管道、评测体系和应用逻辑。
- 行业知识：垂直场景的术语、规则、案例
- 私有数据：连接客户数据才能产生的洞察
- 工作流：把 AI 嵌入你的业务流程
- 品牌体验：回答的方式本身是品牌的一部分
混合是常态
大多数产品是混合的：通用能力买，核心差异自建。关键是把边界划清楚，并让两部分的接口稳定。
自建与购买不是立场问题，而是投资回报问题。
采购前必问清单
供应商的定价会不会随用量暴涨？数据是否允许导出？接口稳定性和 SLA 如何？离线或降级方案是什么？
这四个问题答不清楚，再便宜也不要选。采购不是省钱，是管理风险。
混合方案的接口设计
无论自建还是采购，模型能力都应该通过同一套接口暴露给业务层：输入输出结构一致、错误码一致、可观测字段一致。
接口设计好之后，替换供应商只是换一个适配器，而不是改业务代码。这是防止锁定最重要的工程手段。
混合方案最怕两套接口各自为政，最后维护成本比省下的钱还多。
供应商切换演练
即使没有切换计划，也应该每年做一次「切换演练」：把流量切到备用供应商跑一天，验证适配器、权限、监控是否都能工作。
演练中发现的差异，比如错误码不同、延迟不同、输出风格不同，都记录下来写进适配层。
演练过，团队才敢在供应商出问题时快速切换，而不是被困在单一供应商里。