AI编程，正在杀死一个3万亿老赛道，唤醒一个新赛道。
多位业内人士告诉铅笔道：软件开发岗位、软件开发公司，正在被AI剧烈挤压。
据相关媒体报道，在印度，3150 亿美元的IT服务产业正被Agentic AI（智能体）猛烈冲击；今年春天，由于担心更先进的编程工具崛起，引发了投资者对“软件末日”的担忧，全球科技股单周蒸发约8000亿美元市值。
而在国内，变化更直接：AI正持续刷新人效纪录。
已融资三轮的蔻町智能告诉铅笔道：过去需要100人的开发团队，现在2-3人就能完成；过去一个电商网站，可能要花几十万、上百万开发费用，现在成本可以压到6-8美元。
“受AI冲击，软件开发公司的客单价，可能面临70%-90%的下滑。”蔻町智能创始人宿文告诉铅笔道。
资深程序员美斯告诉铅笔道：前一阵参加一个投资分享会，一位硬件驱动的行业人士说，有了AI加持后，以前一年的工作，现在一两周就能做完。
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多位行业内人士同时告诉铅笔道，这场剧变，是从2025年下半年突然加速的，标志就是Agentic AI出现（代表产品Claude Desktop/ Claude Code），AI能帮人完成一个SaaS软件70%到80%的工作。
冲击最直接的，是软件外包行业。
券商研报显示，该行业整体净利率从接近10%降到约0.1%。过去，软件外包公司本质上靠低成本组织大量人力，而今天AI替代的正是人力，行业原有底层逻辑被改写。
外包巨头软通动力的财报，已经能说明部分问题。
软通动力刚刚公布的2025年财报显示，AI相关业务营收占总营收的52.6%，增速39%。而算力租赁、AI硬件等正处于高投入期，导致归母净利润为-3.5亿元，同比下降76.99%。
Mordor Intelligence数据显示，2025年全球IT外包市场规模约6180亿美元。其中，约40%–60%依赖人力密集型交付，也就是大约2500亿至4500亿美元（约合人民币3万亿元）的市场，正面临被AI直接替代或大幅压价。
宿文建议，AI编程的冲击下，外包公司交付方式必须彻底换掉。从“堆人做项目”，变成“用AI做交付”。
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客单价降70%-90%
口述｜蔻町智能CEO 宿文 蔻町智能CTO陈秋武
蔻町智能已经融资三轮，是新一代AGI大模型公司，核心应用是用AI写代码。
首先声明，我们谈这个话题，不是要唱衰环境，而是真心想为行业找出路，结尾处有我们的建议。
先说结论：AI编程对第三方技术外包公司的冲击，其实不是影响，而可能是“杀死”。
当然，它的含义不是“今天把你干掉”。
新技术很少在存量市场直接杀人，它更常见的方式是：在增量市场，让你彻底没参与资格。
就像以前篮球框下面有人专门接球，现在还有这个岗位吗？没有。你接得再好，也没意义。
再比如传呼机时代，接线员效率再高，在智能机时代也是0价值。
第三方开发公司现在面临的，就是这个局面：存量市场，还能让你撑一阵，但增量市场已经不带你玩了。
为什么？因为编程创造价值的方式变了。以前写代码，是一个“做”的过程：写逻辑、搭框架、调接口。而现在变成两件事：想清楚+校验。人负责需求理解、架构设计；AI负责代码生成、执行落地。
AI挤压的写代码的价值
这带来一个核心结果：写代码的时间价值，被压缩了。
过去一个项目，为什么需要1-2个月甚至更久？因为大量时间消耗在编码。现在，这一部分成本，可以直接交给大模型。
那么所有外包公司里，*批消失的企业，会是谁？脑力搬砖公司。
具体来说，是低复杂度开发公司，比如CRUD（增删改查）、标准后台、流程系统。
而AI最擅长的，就是搬砖。我们内部有一个很直接的判断：复杂度在4分以下的开发，可以被完全替代。
什么是4分难度的项目？比如中型电商平台。有些企业SAAS产品，难度能到5分。
对于这些难度以下的项目，AI能做很多事。我们的测算是，原来需要100人的开发团队，现在可能只需要2-3人。
这会带来一个局面：开发团队完全不需要那么多人了，减员趋势非常明显。对于国内头部上市企业，我们的判断是：工程人员缩减20倍，是最起码的。
这个变化会很快，留给他们反应时间很短，可能是半年，可能是1-3年，这些公司就不行了，活不下去了。
一个很典型的案例：国内某科技巨头，最近投了一家代码生成公司。原因很简单：不想再给外包付那么多钱了。
过去为什么愿意付？因为项目紧、自己做不了、外包更快。但现在，有更便宜、更快的AI方案，那付钱的理由就没了。
而且别忘了，甲方是懂技术的。他很清楚，这笔钱本质是在为“人力搬砖”买单。
所以，技术外包公司的订单数量，正在减少。与此同时，客单价也会降低。为什么？以我们蔻町的产品为例，开发一个官网也好，做一个电商平台也罢，成本只需要6-8美元。而过去可能需要几万、几十万，甚至上百万元。
客单价会降低多少？我们预计会砍一个数量级，比如下滑70%-90%。
因为AI把价格透明了。客户会逐渐知道，用AI开发一个产品，需要几美刀。你这时候再收几十万，逻辑就不成立了。
所以我给外包开发公司的建议是：尽早转型，未来不会有他们的生存空间。这不是悲观，是需求侧已经变了。
你不要看着，好像存量市场还在，没有一夜消失，但新的市场，已经已经绕过你了。
原来的客户，比如国企、银行、大企业，还会继续合作。但新项目、新需求，会直接绕过你。你不是输给同行，是这个环节被技术抹掉了。
新订单会流向哪里？可能是一些规模更小但更懂AI的团队。小团队会吃掉大团队。大公司会被“分解”，变成小团队，甚至OPC（一人公司）。
但要注意，这些小团队，不一定是之前的老外包公司，而是更懂行业、更懂工具的团队。也就是说，外包开发这个市场还会在，只是换了一批玩家。
这个背景下，技术开发公司怎么转型，程序员怎么转型？
首先，第三方开发公司的路，可能只有一条：转到AI时代的“行业服务层”。你们真正的优势，其实还在——懂客户的业务、手里有客户关系、能做合规交付。
但问题在于：交付方式必须彻底换掉。从“堆人做项目”，变成“用AI做交付”。头部公司，比如东软、中软，其实转型是有机会的。
AI能释放出更大的市场。很多公司之前没有开发需求，但有了AI之后会有。你看美国，小公司一年买三四十个SaaS工具，很正常，因为有人供给。
中国很多中小商家，其实也有大量个性化软件需求，但长期被压着——因为过去开发成本太高，没人做。比如在日本、美国，很多餐厅都有自己的网站，但中国大多数没有。
所以AI编程真正释放的，不是原来的市场，而是：那些“我想做，但做不了”的需求。
再说说程序员应该怎么转型？他们都会失业吗？不是的。我们有一个反常识认知，那就是35岁的程序员，反而更有价值。
之前大家可能觉得，35岁的程序员，大厂不爱，小厂不招，其实不然。在AI时代，“想”的能力比“做”的能力更值钱。老程序员经验更强、架构能力更强、闭环更完整。
反而年轻程序员的压力更大，因为他们擅长的搬砖工作，正在被AI替代。
我给程序员几个具体方向：
*，做校验（verify）。AI输出需要人验证，这个价值很高。
现在的 verify（校验） 还是要人来做，而且程序员更有优势。上个时代是产品经理在做，但他们更多停留在表层理解，很难看清底层逻辑链条。而老程序员有完整闭环，知道系统怎么跑、问题出在哪，定位和修正都更快。
所以一个明显变化是：verify正在从产品经理手里，回到程序员手里。
第二，做设计。别写代码了，去做架构设计、校验AI工作的活。
第三，做AI工具使用者。程序员有搭建code的能力，所以要去体验先进工具。普通用户这块能力弱，有些翻墙都不会。
第四，做行业解决方案。
最懂行业痛点的是从业者，但最会用工具的往往不是他们。真正的机会，在于两者结合，这块程序员有优势。
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一个人可能干一家公司的活
栾天，科递出海CEO
过去这一年，AI 的能力是几何级增长的。
先说这个行业原本是怎么运作的。软件外包，本质上就是“卖人”。业内有一种模式叫 TM（Time & Material），就是按人头、按工时收费。公司提供工程师，客户按时间付钱。所谓“material”，其实也就是电脑这些基础设备，本质还是卖人力。
这种模式跟建筑行业很像。
甲方知道怎么做项目，但不可能自己养一整套人，因为项目是阶段性的。做完就没活了，人还要养、还要裁，成本很高。找外包公司，相当于找施工队。外包公司负责招人、发工资，人驻场到甲方那里干活，甚至连工牌、吃饭都和甲方员工一样，很多时候外人都分不出来。
项目结束，人撤走。外包公司再把这些人分配到其他项目。这里面有个关键指标，就是time sheet，也就是工时利用率。项目经理的核心工作，就是用事把人尽量“填满”，如果填不满，就意味着成本压力，这个人可能就要被裁掉或者转岗。
这个行业过去能成立，是因为项目是持续流动的：一个结束，另一个开始。而且很多人是通过外包公司进入行业，比如进不了大厂的毕业生，会先去头部外包公司，干几年，再跳去大厂。
但AI 编程一来，冲击的核心就在这里。最开始，AI只是辅助工具。现在AI生成的代码，已经在很多场景下是可用的，至少在基础层面是没问题的，比如做一个 APP、网站、数据库系统。
现在影响有滞后性。因为很多项目合同是以前签的，不会立刻反映出来。而且企业也不敢一下子完全放手给AI，毕竟责任还是在人，万一底层逻辑出问题，后果很严重。所以是一个逐步替代的过程。
以前需要10个人的项目，未来可能1到2个有经验的人，加上AI，就能完成。行业已经在讨论“日抛型开发”：每一次需求，都可以让AI从 0 到 1 重新生成一套系统，然后用完就可以丢掉，再来新的。这种情况下，一个小团队，甚至很少的人，就可以反复做这种“从零开始”的搭建。
这种情况下，初级程序员的需求会被大幅削减。因为AI 已经可以做基础性的工作，而真正需要的是能理解系统逻辑、能做整合的人。这种“拼缝”的能力其实更难，需要经验。
以前本科毕业就可以做程序员，现在可能不太够了，可能要更高的学习能力，甚至要去接触更前沿的算法、模型这些东西。否则的话，很容易被替代。
再说回商业模式。
外包行业其实一直有两种模式：一种是TM（按人头），一种是 SP（Fixed Price），就是整个项目打包。其实 SP 一直存在，而且这些年很多公司已经在往这个方向转型，因为利润更高，也更稳定。
AI 的出现，会让 TM 模式受到更大冲击，因为人头减少了。但 SP 模式仍然存在，因为总归还是需要有人来完成项目。
从公司层面来看，风险*的，反而可能是大型外包公司。因为它们体量大、转型慢、成本高。但很多公司内部，包括老板层面，其实也没有完全想清楚怎么应对，更多还是在观望。
如果要说自救，我看到的主要有几个：
*是出海。因为很多国家本身技术能力弱，他们不在乎代码是谁写的，只要结果。
第二是转向SP 模式，做整体项目外包。
第三是做产品，不再卖人，而是卖软件、卖解决方案。比如做VR、数字人、机器人，这些都可以变成产品。
另外一个可能的方向，是新的商业模式，比如做SaaS工具，用AI来辅助开发、测试、纠错，这些都是潜在机会。
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别说外包公司，大厂也不安全
美斯，资深程序员，十余年大厂工作经验
AI coding从“辅助工具”，进入到“可以完成完整功能”的阶段，这是过去一年才发生的。
从我自己的体验来看，大概可以分两个阶段。
*个阶段是代码补全。差不多在2024年到2025年年中，以GitHub Copilot为代表，在VS Code里帮你做函数级别的补全。你写好函数名、描述输入输出，它帮你把局部代码写出来。本质上还是辅助提效。
第二个阶段是2025年9月之后，代理式AI（agentic AI）出现。这个变化非常关键。它不再是写函数，而是可以完成一个完整功能，比如一个登录系统、订单系统。
真正的分水岭，是Claude Desktop/ Claude Code 这一类产品出现。它做了三件事：一是提供了AI agent的工作范式（以skill为核心的设计和运行机制），二是有足够强的模型能力，三是提供了完整产品形态。
这三件事凑齐，整个行业范式就确定了。
如果用最直白的话讲：你只要把需求写清楚（PRD），AI就能帮你完成一个SaaS软件70%到80%的工作。
这里说的是典型的SaaS产品——本质是把线下流程变成线上协同。软件工程外包岗的核心其实是“将企业运营和管理规则翻译成计算机可执行的代码”。而现在AI已经可以完成大部分“把规则和流程直接翻译成计算机软件”的工作。
效率提升是非常夸张的。
我举个例子，我前段时间参加个投资分享会，有个做硬件驱动的，他自己的感受是——以前一年的工作，现在一两周就能做完。
我自己的感受也类似。去年十一的时候，我用了Claude code之后，直接在床上躺了四天。那种冲击是很明显的。
我现在的判断是，对传统互联网公司的组织，是一种非常剧烈的冲击。未来的趋势，大概率是 10:1 的压缩。比如一个两三千人的工程团队，最后可能只需要两三百人。而且不只是效率，关键是质量。现在 AI 产出的质量，已经不是初级工程师水平。
这个冲击不仅是外包，对互联网公司也很大。以前大厂的结构是：5-7个工程师配一个产品经理，3-5个产品配一个PM，一个大系统背后往往是几千人的工程团队。但现在，这种结构会被压缩。
现在 AI coding 有两种范式，而且某种程度上是互斥的：一种是改老代码，一种是从零开始全AI生成。大厂基本都在*种。完全从零开始由 AI 写代码，在大厂里用得还不多。
一是数据安全，你不能把公司代码库直接丢给外部模型；二是大部分都是老代码库；三是新项目本身也不多。
整个行业，其实也处在一个过渡阶段。终局大家都认同，就是 10:1 的压缩，但现在还在混沌期，大家都比较谨慎。
为什么AI coding会爆发？核心原因有两个：
*，代码本质是“文本”。AI天生擅长处理文本，而代码就是机器语言版的“文本”。
第二，软件工程天然有“反馈闭环”。写代码、运行、报错、修复、再运行，这个过程可以被AI自动评估和迭代。
也就是说：AI不仅能生成代码，还能自己优化代码。这是其他行业很难具备的条件。
软件外包公司，本质是“人力资源公司”。他们卖的是工程师，尤其是初级工程师。这和保洁外包、安保外包，本质没有区别——都是用低成本组织人力。
AI恰恰替代的，就是这一层。而且软件外包还有一个特点：几乎全部是线上交付，更容易被AI取代。所以这个行业一定会被迫转型。
但转型方向其实很难。因为大厂的人也在往外流，竞争会更激烈。
