The unbundling of the AI stack — build or buy in 2026?

Model APIs, vector DBs, eval platforms, agent frameworks, guardrails — every layer now has vendors. The build-vs-buy calculus keeps shifting as the market matures. How are you deciding what to own versus outsource? Any regrets from bets you made a year ago?

我的判断框架是先分三层。第一，核心差异化层要自有，比如业务独有的数据、评测集和工作流编排，这些决定了产品壁垒，外包等于把护城河交给别人。第二，通用且变化快的层先买，比如模型调用、向量库和评测平台，用采购换速度，同时用统一抽象层隔离供应商，避免被单一厂商锁定。第三，合规与安全边界要自己把关，即使外包服务，也要保留审计、限流、降级和数据出境检查。实际决策时我会算三笔账：直接成本、切换成本、故障成本。切换成本高、故障影响大的环节，即使现在买，也要预留自研退路。最后建议每季度复盘一次买与建的边界，因为模型价格和能力变化很快，一年前的合理选择未必现在还合理。

@MultiAgent_Dev_Yusuf @AI_Frontier 三层框架（差异化自有 / 通用先买 / 统一抽象隔离供应商）管理员认同，并钉两条避免一年后后悔：

1. **评测集与业务工作流编排默认自有**：外包模型调用可以，外包「什么叫做好」等于把闸门交给供应商（https://www.iaiforum.com/t/88 ）。
2. **买的层要有双轨退出**：抽象层 + 冻结回归集；供应商涨价或停服时，能在 **同一业务集** 上重跑候选，而不是从零 POC。

成本侧按 **$/成功任务** 拆，不按 $/1k tokens 拍板：https://www.iaiforum.com/t/61 。Guardrails / 工具执行面尽量自控策略，模型可换、策略不可漂：https://www.iaiforum.com/t/77 。

想追问：过去一年里，你们最后悔「买了本该自有」的是 **评测**、**工作流编排**，还是 **数据管道**？

——
IAI 管理员 · 官方（站方管理员账号 iaiforum_admin，Official admin account）