2024年AI应用开发成本指南

人工智能应用程序是改善业务运营的重要工具。 然而，应用程序开发过程可能是一项成本密集型企业。 根据项目的需求、范围和规模，运行人工智能应用程序开发项目的总体成本可能非常高。

在本文中，我们将提供人工智能项目所涉及的成本的全面细分，从最初的概念到部署等。 您还将了解投资人工智能的战略重要性。

那么，我们先来看看人工智能在商业中的价值，看看不同类型的人工智能应用如何服务于不同的业务功能。

根据业务需求定制人工智能解决方案

截至 2023 年，安永（EY）透露， 90% 的受访者愿意探索 ChatGPT、Bing Chat 和 OpenAI 等人工智能平台。 调查还发现， 80%的科技高管打算增加对人工智能的投资。

这些统计数据表明，企业开始认识到人工智能是实现业务运营最大化的重要工具。

毫无疑问，人工智能应用程序已成为改进工作流程、业务流程甚至协作的重要工具。 以下是人工智能可以增强的业务功能。

• 营销和销售——企业可以使用为购物者提供基于人工智能的个性化服务的应用程序，根据用户行为推荐独特的产品。 这可能会产生更多收入并改善客户体验。
• 潜在客户资格——基于预定义标准的人工智能潜在客户资格可以帮助企业瞄准更有可能转化的客户。 这提高了您的营销和销售流程的效率。
• 市场分析——人工智能可以帮助企业分析市场趋势并预测未来需求，帮助他们更有效地最大化增长机会。

• 人力资源——Zoho 和 Bamboo HR 等平台开始使用人工智能来自动化某些招聘和人才获取活动，例如筛选简历以识别合格的候选人、安排面试和新员工入职培训。
• 会计和财务– Freshbooks 或 SAP Finance AI 等人工智能应用程序可以帮助维护正确的财务会计记录。 他们还可以分析财务数据以进行欺诈检测或风险识别。

人工智能和生成式人工智能用例比我们上面强调的要多得多。 例如，我们有网络安全人工智能应用程序、库存管理、产品概念化和基于人工智能的虚拟助手。

公司可以根据其特定的组织需求选择现成的产品或选择定制的人工智能解决方案。 如果您在选择哪一个之间左右为难，评估两者的成本影响可以帮助您做出决定。 那么让我们这样做吧。

定制人工智能解决方案与现成解决方案

定制人工智能解决方案是根据特定需求和业务流程量身定制的，因此它们可能提供更大的控制力和灵活性。 然而，由于保持应用程序运行所需的开发需求、数据和基础设施，自定义应用程序的前期成本可能会高得多。

定制应用程序的构建往往也需要更长的时间。 需要进行更密集的迭代和测试，以确保应用程序正常运行及其功能有效地满足您的业务需求。

定制应用程序可能还需要具有人工智能专业知识的内部应用程序开发团队。 长期维护这可能会更昂贵。 这就是为什么大多数企业更喜欢与 Miquido 这样的生成式人工智能开发公司合作。 这将使您能够构建一个自定义 AI 应用程序，以更合理的预算满足您的需求。

现成的人工智能解决方案随时可用，可满足更广泛的业务需求。 这意味着它们通常具有较低的初始成本，因为您不需要从头开始构建应用程序。 这也意味着部署速度会更快。

此外，现成的人工智能应用程序需要较少的技术专业知识，因为它们通常配有供应商支持。 这消除了对人工智能应用程序开发的内部团队的需要。

不幸的是，现成的解决方案可能无法完全满足您的特定业务需求，并且定制能力有限。

现成解决方案和定制解决方案之间的选择主要取决于两件事：预算和可扩展性。

如果您有足够的资金，并且想要一个灵活的解决方案，能够随着业务的增长而适应您的业务，那么定制解决方案是最好的选择。 但是，如果您需要一个预算友好且不需要过度专业化功能的解决方案，请选择现成的人工智能应用程序。

人工智能应用程序开发成本：细分

开发人工智能应用程序涉及多个阶段，从最初的研究和开发到与现有系统的集成以及持续的维护。 每个阶段都有相关的成本。

根据 Clutch 的一项调查，以下是100 多家应用开发公司在每个阶段的支出的典型概述：

• 初步研究和规划

初始研究和规划阶段包括市场研究、功能规划、线框图和基本原型设计。

此阶段还需要获取大量数据来训练您的人工智能模型。 处理大型数据集时，数据采集的成本可能相当高。 具体成本将根据数据源、许可费用和其他要求而有所不同。

根据您的初始研究或应用程序设计的范围，您可能花费5,000 美元到 50,000 美元之间。

• 开发并与现有系统集成

开发阶段产生的成本将取决于您的应用程序模型的复杂程度、计算能力以及您所需的专业知识水平。 开发阶段的成本约为5,000 至 10,000 美元。

在集成阶段，您将应用程序与现有的 IT 基础设施集成，这可能会产生额外的 AI 应用程序开发成本，尤其是在需要修改时。

此外，如果您的应用程序与来自外部设备或传感器的数据进行交互，则可能需要与蓝牙低功耗 (BLE) 协议集成。 此集成过程通常会在总体开发预算中增加8,000 至 10,000 美元或更多的估计成本。

接下来，您将部署您的应用程序。 根据应用程序的流程和存储需求，您可能需要在此处使用云基础设施。 成本可能会根据使用情况和选择的提供商而有所不同，但如果您与Google、AWS 或 Azure等顶级提供商合作，每月 500-700 美元的预算就足够了。

• 持续维护

持续的维护成本包括错误修复、改进功能和实施必要的更新。

您的应用程序在与用户交互并生成数据时还需要数据监控和再训练。 这些费用取决于更新的频率和复杂性。

然而，公认的行业平均软件维护成本约为实际开发成本的 15-20%。

开发人工智能需要多少成本？

开发简单应用程序的总成本与开发基于人工智能的复杂应用程序的总成本有所不同。 这通常是由于所使用的数据类型以及特性或功能的复杂性等因素造成的。

1.内部知识库。

简单的内部知识库通常是为您的员工提供信息的集中式图书馆。 其中一些解决方案包括知识机器人、自动化 IT 支持、客户服务和基于 GenAI 的人力资源服务台。 这些类型的申请费用通常在5,000 美元到 8,000 美元之间。

2. 基于复杂 Gen-AI 的应用程序。

复杂的 Gen-AI 应用通常涉及复杂的算法、专门的功能和广泛的数据处理。 因此，成本大约是简单人工智能应用平台的两倍。

如何为人工智能项目制定预算

准确制定人工智能项目预算对于避免成本超支至关重要。 以下是如何有效地为 AI 应用项目制定预算的方法：

1. 定义项目范围和目标。

明确定义您的人工智能应用程序将解决的问题。 突出显示所需的功能和预期结果。

然后，将项目分解为更小的阶段，指出明确的可交付成果和里程碑，以便您可以进行更准确的成本估算。

明确的项目范围可以防止范围蔓延和意外费用。

2. 成本预测。

接下来，开发一个全面的成本分解结构(CBS)，用于识别与您的项目相关的所有潜在成本。

包括直接成本，如工资、硬件、数据采集、供应商费用，以及间接成本，如规划成本、培训和文档、维护等。

还应考虑潜在的风险或挑战以及预防策略。

这就是与经验丰富的人工智能应用开发公司合作的用武之地。 这些公司拥有历史数据，可以帮助更准确地预测开发成本。

3. 选择成本估算技术。

采用行业基准、自下而上估算或参数估算等成本估算技术来确定 CBS 中各个元素的实际成本估算。

行业基准通常基于研究类似的人工智能项目来确定平均开发成本。 其他技术包括：

• 参数估算– 使用过去项目的历史数据来估算当前项目中类似任务的成本。
• 自下而上的估算——将各个任务的大致成本相加，以确定整个项目的成本。

我们建议创建一个灵活的预算，并为意外挑战、延迟或项目范围的变化提供应急缓冲（例如10-20% ）。

数据在人工智能开发中的重要性

数据推动人工智能模型的学习过程。 这些模型可以通过数据识别模式、做出预测并执行其他任务。 例如， Netflix 的推荐引擎和Google 的 Gemini AI等人工智能解决方案都依赖于高质量的数据。

数据还用于评估人工智能模型训练后的性能。 这主要有助于识别和解决机器学习过程或相关算法的问题。

将数据用于人工智能涉及三个主要过程：获取、分析和准备。 让我们探索一下它们并看看与每个相关的成本：

• 数据采集

这涉及到获取用于训练人工智能模型的数据。 要获取用于训练 AI 模型的数据，您可以使用销售现有数据集的供应商。 您还可以使用专门的数据采集系统收集自己的数据。

使用预先存在的数据集需要向供应商支付许可或使用费用。 这可能非常昂贵，并且会根据数据的大小、质量或排他性而有所不同。

如果您希望收集自己的数据，您还需要考虑数据采集 (DAQ) 系统的成本。 低端 DAQ 系统每个通道的成本约为200-500 美元，中端系统每个通道的成本约为500-100 美元，高端 DAQ 系统每个通道的成本为1,000-2,000 美元。

最后，某些数据类型可能需要人工标记/注释（例如，用于对象识别的图像）。 注释成本根据数据大小和复杂性而有所不同。

• 数据分析

它涉及评估数据的结构和内容以了解其基本属性。

在这里，您将计算汇总统计数据、可视化数据分布并识别潜在的异常值或缺失值。 目的是通过突出显示需要清理或转换的区域来告知您的数据准备步骤。

外包数据分析服务每月的费用可能超过 2500 美元。 服务提供商通常会根据许可证和工作时间收取费用。

• 数据准备

这涉及清理和组织您收集的数据，以便更轻松地用于训练您的人工智能模型。 它通常包括删除错误或解决数据集中的不一致等任务。

较大的数据集自然需要更长的时间来清理和准备，因此成本可能会更高。 此外，容易出错的数据需要更多的清理工作，从而增加潜在成本。

数据准备还包括将数据转换为更适合人工智能模型的格式。 例如，将文本转换为数字数据。 此外，如果您的项目需要来自多个来源的数据，则必须将多个来源的数据集成到统一的数据集中。

您可以从多种数据准备工具中进行选择。 每个工具都有不同的定价模型：

• 例如， Microsoft Power BI 的起价为每位用户每月 20 美元。
• Tableau prep 的价格为每位用户每月 15 美元。
• IBM Cognos分析，每位用户每月 10 美元。

当然，这些工具有更高的价格计划，具体取决于您的项目需求。

对于组织来说，获取、分析和准备数据的成本可能高达数百万美元。 据麦肯锡称，一家中型公司可能在数据上花费超过 2.5 亿美元（其中包括采购、准备、架构和治理的成本）。 请看下面的数据：

使用公开可用的数据集有助于降低许可费用。 这些数据集可免费分析，但可能适用某些条件。

此外，更具体地了解对您的项目有用的数据类型可以帮助您降低采购不相关数据的成本。 此外，还可以获得高质量的数据，只需较少的清理即可产生更好的结果。

劳动力和专业知识成本

企业需要熟练的数据科学服务、软件开发人员和机器学习工程师来成功创建和实施人工智能。

根据 Indeed 的数据，数据科学家的平均年薪为124,109 美元。 对于软件开发人员来说，这是 120,068 美元。

机器学习工程师的平均年薪为162,699 美元。 因此，建立一个小型开发团队每年的成本可能超过406,876 美元。

雇用熟练的专业人员可能会成为人工智能项目的一笔巨额开支。

然而，公司可以考虑在成本较低的地区雇用人才，以有效管理劳动力成本。 他们还可以利用开源工具或预先训练的模型（尽管这些解决方案可能存在局限性）。

另一个令人难以置信的选择是外包给拥有所需人才、工具和基础设施的人工智能应用程序开发公司。

如何评估人工智能项目的投资回报率

在投资人工智能项目之前，评估您的企业将获得的短期和长期价值势在必行。

普华永道表示，硬投资回报率和软投资回报率是人工智能投资的两大预期收益。

硬投资回报率是定量的效益，例如节省时间、提高生产率、节省成本和增加收入。 软投资回报率包括定性效益，例如更好的用户体验、技能保留和敏捷性。 在检查您的投资回报率时请记住这些。

然后您需要考虑硬投资和软投资。 硬投资包括用于构建人工智能项目的资源的现金价值。 软投资包括数据、计算、存储、数据培训和主题专家。

见下图：

要评估您的人工智能投资回报率，请定义与您的总体业务目标相符的成功指标 -请注意上面突出显示的定性指标。 例如，您的成功指标可能包括：

• 实施人工智能软件后提高客户满意度
• 提高员工满意度
• 减少员工流动率
• 更快地做出决策

理想情况下，您的指标将取决于启动人工智能项目的目标。 例如，如果您想提高员工敬业度，减少员工流动率将是一个值得监控的重要成功指标。

评估 AI 项目的总拥有成本(TCO)。 这包括开发、维护、基础设施和人才获取成本。 将这些成本与人工智能应用程序的预计收益进行比较。

请务必考虑获得某些定性收益可能带来的不确定性或障碍。 例如，人工智能工具可能会遇到一些错误或故障，影响其执行特定任务的能力。

监视器 你的成功指标 在整个项目生命周期中识别改进领域并进行必要的调整。 这也是可取的，因为机器学习模型的性能可能会随着时间的推移而下降。 随着时间的推移，您可能还需要将更新的数据输入系统。

中小型企业的人工智能应用程序开发挑战

研究表明，中小企业在启动人工智能项目时可能会遇到缺乏专业知识或数据可用性等挑战。 这可能会导致人工智能模型训练困难并限制其人工智能解决方案的准确性。

此外，有限的财务资源也成为成功启动或完成人工智能项目的障碍。

此外，人工智能的实施通常是一个不断测试和修改解决方案的过程。 因此，中小型企业和中小型企业可能会发现随着时间的推移很难确定明确的投资回报率。

由于这些组织可能缺乏资源，因此也很难承担从失败的人工智能采用项目中恢复的成本。

鉴于这些限制，中小企业可以使用什么可行的方法来实施成功的人工智能项目？

• 中小企业可以瞄准更具体、可实现的人工智能解决方案，而不是瞄准大型、复杂的人工智能项目。 这将使企业更具成本效益。
• 中小企业还应该考虑按即用即付方式运行的预先训练的人工智能模型、工具和服务。 由于不需要大量的硬件基础设施，因此可以降低前期成本。
• 他们还可以投资对现有员工进行相关人工智能基础知识的培训。 这是解决内部知识差距和促进人工智能采用的一种方法。

最后，中小型企业和中小型企业可以与技术提供商合作，创建适合其特定需求和行业挑战的人工智能解决方案。 这应该是一种互惠互利的合作伙伴关系，其中技术开发人员的人工智能专业知识与中小企业对业务领域或目标受众的深刻理解相结合。

人工智能开发项目案例

在我们总结对人工智能应用程序开发成本的探索之前，让我们向您展示一些我们在 Miquido 成功完成的人工智能开发项目：

• 下一个银行

Nextbank 提供 SaaS 解决方案，提供白标移动银行应用程序，合作伙伴银行可以使用其品牌进行定制。 应用程序开发项目的重点是构建一个经济高效、安全且用户友好的平台。

Nextbank 应用程序的一项显着功能是人工智能驱动的信用评分。 此功能使用机器学习算法来准备可能偿还贷款的潜在借款人列表。 Nextbank 应用程序的其他关键功能包括无缝用户登录、生物识别身份验证和二维码支付。

构建应用程序涉及的一些关键挑战包括确保无缝交互、保持强大的安全性以及定制设计。 与 Miquido 合作帮助 Nextbank 优化了各个层面的成本，包括开发和维护应用程序。

• 社交蜜蜂

Social Bee 是一款人工智能驱动的工具，可以在几秒钟内翻译复杂的法律文本。 对于该项目，挑战在于构建一个具有成本效益的应用程序，以保持人工智能翻译中的文化相关性、适应语言多样性并实现最佳性能。

Miquido 使用OpenAI API 创建了可扩展的概念验证，并将其与GPT 3.5 集成。 我们还开发了一个概念验证，旨在适应未来的迭代和修改。

我们参与的其他主要人工智能项目包括：

• Nolej – 一个人工智能驱动的平台，允许教师和教学设计师快速生成交互式电子学习材料。
• Calibre – 一种人力资源人工智能工具，有助于简化候选人评分。
• Youmap AI – 用于人工智能增强的用户内容生成。
• Verseo – 由人工智能驱动的内部知识库。

我们专注于根据独特的项目需求定制解决方案并简化开发流程。 这产生了具有成本效益的解决方案，使我们的客户能够最大限度地利用可用资源。

探索人工智能供应商格局

选择合适的人工智能合作伙伴和工具对于人工智能项目的成功至关重要。 然而，由于 Gen AI 市场上遍布着无数的供应商，因此可能很难为您做出正确的选择。

一般来说，人工智能供应商格局分为四大类：

• 基础大型语言模型提供者

他们提供对预先训练的基础模型或法学硕士的访问，这些模型经过大量数据集的训练，可以执行各种任务，例如文本生成、翻译和代码完成。 示例包括开放 AI、Microsoft Azure AI 和 Google AI。

获得预先培训的法学硕士的成本通常很高，因为它们涉及基于使用情况的许可费或订阅成本。 微调这些模型也可能会带来额外的成本。 然而，使用预先培训的法学硕士有助于缩短开发时间并最大限度地减少内部招聘需求。

• 基础设施提供商

他们提供训练和运行生成人工智能模型所需的硬件和软件基础设施。 其中包括云计算、专用硬件和数据存储解决方案。

基础设施服务通常采用即用即付的价格模式。 这使您可以节省前期投资并根据运营需求扩展您的基础设施。

示例包括Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform。

• 软件提供商

他们提供专门为生成式人工智能开发量身定制的用户友好工具和框架。 这有助于简化数据准备、模型训练和部署。

定价基于订阅，成本通常取决于所选软件或使用级别。 例如NVIDIA DGX、Paperspace Gradient 和 Gradio 。 从长远来看，这些解决方案可以减少对自定义编码的需求并节省开发成本。

• IT服务提供商

他们主要为生成式人工智能项目提供咨询、实施和支持。 这些服务提供商包括IBM、德勤和埃森哲等公司。 费用通常基于所提供服务的范围。

以下是人工智能供应商格局的简单图示：

选择供应商时，请考虑专业知识、经验和灵活性等因素。 此外，请确保供应商拥有符合您的项目要求和所需功能的产品组合。

此外，供应商应该拥有强大的数据安全实践，这是移动应用程序和解决方案中人工智能的重要趋势之一。 选择遵守相关隐私法规并优先考虑透明沟通的供应商。

最后，确保在整个项目生命周期中提供客户支持。

人工智能开发的未来成本趋势

人工智能的发展已经取得了长足的进步。 早期人工智能的发展侧重于使用逻辑和基于规则的系统解决问题。 然后，使用从数据中学习的算法的机器学习解决方案出现了。 接下来是使用复杂的人工神经网络来改进自然语言处理的深度学习技术。

目前，人工智能为现实世界的应用提供了广泛的支持，并且进一步的进步正在进行中。 例如，我们有像 GPT-4 这样最先进的模型，它可以方便地处理文本、图像和视频。

那么，人工智能的发展前景如何？

• 过渡到更小的语言模型

据《麻省理工学院技术评论》报道，谷歌和 Open AI 等人工智能提供商最近的努力旨在开发更简单的平台，允许定制强大的语言模型。 这些修改可以帮助人们创建满足特定需求的聊天机器人。

这只是从法学硕士向较小的语言模型过渡的一种情况，这些模型占用的资源较少，但能产生更好的结果。

• 经济实惠且易于使用的人工智能框架

开源库在训练和运行人工智能模型方面可能会变得更加高效。 这将导致人工智能框架的开发更加经济实惠，并且可供更广泛的用户使用，包括中小企业。

• 专业的人工智能开发平台

专门的人工智能开发平台可能会出现。 这些平台为特定行业或用例提供量身定制的解决方案，有可能最大限度地降低这些领域企业的运营成本。

总体而言，人工智能发展的未来趋势为企业提供了更具成本效益的解决方案。

结束语：开发人工智能应用程序需要多少成本？

人工智能解决方案适用于广泛的业务功能。 示例包括重复任务自动化、个性化产品推荐、库存管理和准确的财务预测等基本解决方案。

但是，在进行主要的人工智能应用程序开发项目之前，您必须考虑成本和收益。

需要记住的一些具体成本包括数据采集和准备、劳动力、专业知识和基础设施。 这些成本将根据特定人工智能项目的复杂程度而有所不同。

除了成本之外，了解人工智能市场中的各个供应商以及哪些服务与您的直接项目需求相关也很重要。 定性和定量的投资回报率也是评估的重要项目。

考虑到这一点，您应该能够在不影响质量的情况下规划一个预算更加友好的人工智能项目。