기술 실사 실무자의 글은 AI 기업 인수에서 매출 지표만으로 독자 기술의 가치를 판단하지 말고 실제 코드와 운영 구조를 살펴야 한다고 주장한다. 외부 모델 API의 가격 및 종료 위험, 학습 데이터 권리, 핵심 개발자 의존성과 인수 후 통합 비용을 주요 점검 대상으로 제시한다. 고객 사례를 일반적인 인수 성과로 확대할 수는 없다. 함께 확인한 RAND 보고서도 데이터와 인프라 및 문제 정의를 강조하지만, 널리 인용되는 AI 실패율 80%는 65명 인터뷰에서 직접 측정한 비율이 아니다.