我们如何确定Web3团队采用AI审计的投资回报率？

我们如何确定 Web3 团队采用 AI 审计的 ROI？

我们着手回答这个问题，并确定 AI 审计产品带来的实际节省。

在 Web3 安全中衡量 ROI 并非易事，也不是一个适用于所有情况的过程。这篇文章探讨了团队如何评估实施 AI 审计产品后带来的实际成本节省。

更快的开发，将安全工作提前

AI 改变了开发过程中安全工作的发生时间，并允许团队在不牺牲安全性的前提下更快地发布。

通过在编写代码时持续分析代码，AI 为开发者提供关于潜在漏洞、不安全模式和利用路径的即时反馈。及早修复问题可以防止薄弱的逻辑成为核心设计的一部分，并防止其他功能建立在错误之上。结果是减少了下游的重写，并以更高的信心更快地取得进展。

这使安全性从一个障碍转变为开发的内置部分。

ROI 体现在更快的特性迭代、更少的安全驱动的重写以及部署时更高的信心。

让我们尝试以更实际的方式量化这一点：

年度节省 = (每月节省的开发时间 × 12 个月 x 每小时的开发成本) 根据我们与团队交谈后得到的最保守的估计，AI 审计为每位开发者每周节省 5 个小时。假设你雇用 4 名全职开发者，平均工资为 80 美元/小时，那么你每月将节省 80 个小时。

$76,800 = 80hrs/month x 12 months x $80/hour 一些团队仅使用 LLM 就能看到这些节省，但专业的 AI 审计产品更有效，并将产生更好的结果。

节省的审计成本

当团队使用 AI 更早地识别漏洞时，正式审计变得更加集中，并且审计相同范围所需的时间更少。

对于每年进行多次审计的团队来说，即使是适度的百分比降低也可以转化为每年节省数万美元。

ROI 体现在更短的审计时间线、来自更干净代码库的更小范围以及更少的后续或扩展审计。

让我们用真实的数字来支持这一点：

年度节省 = (每年发布次数 x 每次发布的审计次数 x 每次审计的总成本 ($) x 每次发布节省的审计次数)

协作审计成本可能因代码库的大小和团队的需求而异。在我们的计算中，我们将使用 60,000 美元，这是根据行业平均水平和我们自己的经验得出的中等规模审计的平均成本。

$60,000 = 1 Release x 2 Audits per release x $60,000/audit x .5 Audits saved (via less auditor hours)

更快的补救，节省的开发者时间

Web3 安全中最容易被忽视的成本之一是审计报告交付后发生的事情。

这个补救阶段通常比团队预期的消耗更多的工程时间，减慢发布速度并将高级开发人员从路线图工作中拉走。

AI 安全产品通过更早地发现问题并在开发过程中提供更清晰的指导来改变这种动态。团队不是在审计结束时发现数十个发现，而是以更少、更有针对性的问题进入补救阶段。

ROI 体现在更少的高和中等严重程度的发现、团队和审计师之间更少的来回，以及更少的补救时间。

让我们更具体地量化这一点：

年度节省 = (每次审计节省的开发时间 × 每次发布的审计次数 x 每年发布次数 x 每小时的开发成本) 我们的运营团队估计，平均而言，对于一个更干净的代码库，审计后的修复和审查比在审计期间发现许多问题的代码库花费的时间少 2-4 周。我们已经看到许多在困难的审计之后，发布延迟 2 个月或更长时间的案例。为了保守起见，我们将使用单个首席开发者 2 周的时间。

$12,800 = 80 hours x 2 audits x 1 release x $80/hour

完整的 AI 审计节省等式

基于一个大型协议团队，该团队每年部署一次主网合约，并在开发劳动力上花费约 80 美元/小时，通过将 Sherlock AI 实施到他们的开发和安全工作流程中，估计每年可以节省 149,600 美元。

基于保守的假设：

• 节省的开发者时间：80 hrs/month × 12 months × $80/hr = $76,800/year

• 审计节省：1 release × 2 audits × $60,000 × 0.5 audits saved = $60,000/year

• 避免的审计后返工：80 hrs/audit × 2 audits × $80/hr = $12,800/year

预计年度总节省：约 $149,600

底线：AI 审计是否值得？

此处概述的成本和节省基于与 Sherlock 合作过的真实中型和大型协议团队的数据。我们无法保证确切的节省金额；每个协议的实际成本和节省将有所不同。但有强有力的证据表明，将 AI 审计产品集成到你的工作流程中，节省的成本远远高于其成本。

大多数协议都了解审计成本，但更大的支出是围绕它们的一切。迟到的发现会导致重写、发布延迟和仓促的修复，这些都会将高级工程师从路线图中拉走，通常比审计本身的成本更高。

AI 通过在编写代码时持续审查合约，将安全性更早地引入开发阶段。这有助于团队更快地发现风险模式，减少主要的审计发现，并缩短补救时间，从而实现更干净的发布，并减少与审计师的来回。

AI 审计可保护势头，降低风险，并将安全性转化为可衡量的 ROI 项目。如果你准备将 AI 审计引入你的开发工作流程，请立即试用 Sherlock AI。

• 原文链接： x.com/sherlockdefi/statu...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～