人工智能投资策略 - 投资人工智能需综合考虑自建、外购、融合和合作四种策略，并建立决策框架以实现最大战略价值 [1] - 仅13%的信息技术领导者计划从零构建AI模型，53%倾向于采用预训练模型并优化企业数据 [3] - 88%的中小企业雇主和71%的员工已在工作场所使用人工智能，收益显著的企业采用系统性方法 [3] 战略决策框架 - 评估AI能力应优先考虑能否为客户创造独特价值，而非简单选择自建或外购 [4] - 需从竞争差异化潜力、组织就绪度和长期战略契合度三个维度评估AI能力 [4] - 基于战略价值评估的公司业绩持续优于仅考虑成本或技术偏好的公司 [4] 自主构建策略 - 当能力构成核心竞争优势、数据形成壁垒、长期成本效益显著或需知识产权保护时选择自建 [5] - 开发基础设施投资占项目总成本的30%至40%，包括计算资源、数据管道和MLOps能力 [5] - 摩根大通2024年投入170亿美元技术投资，自建欺诈检测AI平台使账户验证拒绝率降低15%-20% [7] 外购策略 - 当上市速度关键、供应商专业性强或内部开发成本过高时选择外购 [8] - 需评估供应商未来路线图、集成灵活性及总体拥有成本（许可、实施、培训等） [8] - Salesforce通过收购Einstein Analytics等公司加速AI能力发展，聚焦核心CRM创新 [9] 融合策略 - 混合策略适用于部分组件需定制而其他可标准化的情况，平衡速度、成本和差异化 [11] - Capital One自建信贷决策机器学习平台，外购客户服务AI方案，提升处理效率和满意度 [12] 合作策略 - 战略合作伙伴关系适用于非差异化但关键的能力，需技术、专业知识和持续服务结合 [13] - 达美乐与微软Azure合作开发AI订单优化平台，预测准确率从75%提升至95% [15] 战略要务 - 成功企业通过决策框架系统评估AI能力，结合多种策略形成连贯架构 [16] - 需精细执行包括项目管理、供应商选择、集成规划和持续优化等环节 [16]