尽管技术格局经历了巨大的变化和颠覆，但组织支付技术费用的 拉脱维亚电话号码库 方式却没有跟上步伐。传统的定价模式基于永久许可模式，企业必须估算需要什么技术以及需要多少技术——通常是在未来三到五年内。一旦做出决定，组织将购买容量并预付款。然而，这种模式有一个很大的问题——如果估算错误，组织最终会在未充分利用或未使用的技术上浪费资金，导致技术成本与实际业务价值脱节。
许多 SaaS 和基于云的技术首先通过引入基于云的订阅模式颠覆了这种定价模式。由于无需在数据中心安装硬件或软件，并且订阅灵活，可以根据需求波动，这种基于消费的定价模式颠覆了组织评估和购买信息技术的方式。AI 供应商需要遵循这一思路，转向更精细的定价，以支持基于交易的模型，帮助客户克服实施 AI 解决方案的成本障碍。
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AI 堆栈构建影响 AI 定价模型
人工智能涵盖了广泛的应用，包括自然语言处理、机器学习、图像/视频分析和深度学习等。虽然组织必须选择是购买现成的人工智能、在本地构建自己的人工智能解决方案还是外包人工智能构建，但组织在构建人工智能能力时主要采取三种方法：使用现成的、训练模型或集成需要推理的预制模型（在云端训练后在边缘执行人工智能和机器学习驱动的预测，其中数据存储和处理能力丰富且可扩展）才能在组织内部发挥作用。
