Как принимать build/buy решение для AI-компонентов: managed (OpenAI / Anthropic / Bedrock / Azure / Vertex) vs self-host (Llama / Mistral / Qwen), и как оценить vendor risk?

Решение принимают по матрице из 8 осей: time-to-market, cost at scale, latency control, data residency, compliance certs (SOC 2 / HIPAA BAA / FedRAMP / ISO 27001), capability ceiling, customization (fine-tune), vendor lock-in. Managed wins для быстрого старта, готовых сертификатов и frontier-quality (Claude 4 Opus, GPT-4.1, Gemini 2.0). Self-host wins (Llama 3.3, Mistral Large 2, Qwen3, DeepSeek V3) при latency-критичных продуктах, full data control и >50M tokens/month — там TCO ломается в пользу in-house GPU. Vendor risk снижают через LiteLLM / OpenRouter абстракцию, multi-provider failover и контрактный exit plan (BAA, fine-tune weight export, prompt portability).