当AI几分钟写好代码，软件行业的付费规则是否面临颠覆？

近日在群内某软件公司的粉丝朋友提出了这样一个问题：

现在进入Ai时代，利用AI工具可以快速实现完成软件代码开发工作，原来一直用来定义定制化软件开发项目的工程造价评估体系和方式都是功能点法及各类复杂系数和人天基数来测算和评估，现在有了AI可以快速完成系统代码层面和功能的开发工作，作为甲方企业如何根据需求做预算才是现在比较合理且理性的预算？作为软件公司，如何重新定义自己的产品价值或者服务报价才能具备说服力？大家如何能在新的技术变革下达成对定制化软件开发项目找到新的价值认可和价格定义的新标准？

这个是当前很多软件公司不得不面对的新问题，是AI时代软件行业最核心、最棘手的矛盾：当“代码生产”本身变得廉价和自动化，过去的“计量劳动”定价体系已不再被甲方企业认可，那么软件行业该如何建立“计量价值”的新共识？

AI时代的付费新矛盾

众所周知，对于定制化的软件系统软件公司传统的收费模式（功能+人天费率）的本质是 “为劳动量买单”，即你花了多少人天，写了多少行代码，开发了多少功能，我就付多少钱。而AI的降临彻底撕碎了这一逻辑：AI可以几分钟完成人需要几天甚至几周的编码工作。这个时候就产生了一个巨大的争议：

甲方企业的困惑：“AI十几分钟就写完了代码，凭什么还按人天收我几十万？”

乙方的困境：“如果按AI的实际执行成本定价，我连工程师的工资都付不起。”

所以这就迫使双方必须从“我做了多少事”转向“我解决了多大价值的问题”做转变。这不仅是计价方式的改变，更是整个产业链商业逻辑的重构。

甲方（企业）如何制定合理的AI时代预算？

老杨认为对于甲方企业而言，预算不应只看“开发量”，而要看“实现一个业务能力的总成本”。比如在过去甲方企业做软件开发预算，通常关心：有多少模块？有多少功能点？需要多少人天？开发、测试、实施、运维分别多少钱？而到了AI 时代，这种方式的问题是：代码本身已经不是最稀缺资源。因此甲方企业需设计做出一套更合理的预算方式，老杨建设应该拆成五类成本,如下图：

从上图我们不难看出，在AI时代甲方企业在做软件开发预算时，建议从“买功能”转成“买业务能力”。而甲方企业的预算模型建议采用“四层预算法”：

而对于评估方式，老杨建议企业从“估算人天”到“评估价值与风险”。比如在产出和报价时，不再评估“开发多久”，而是评估：

1.问题的复杂度（业务价值）：

业务逻辑越复杂、涉及的决策点越多、对业务收入影响越大，价值越高，预算应越高。

2.数据的可用性（工程风险）：

企业数据越乱、系统越旧、历史遗留问题越多，数据治理和模型训练的成本越高。甲方需要为“自己的脏活累活”付费。

3.可复用的程度（长期收益）：

该方案是否具有行业普适性，能否封装为后续可复用的能力？这部分价值也应被定价。

软件公司：如何重新定义产品价值与报价？

对于软件公司而言，老杨认为其需要经历一次“刮骨疗毒”式的转型：从“卖代码的包工头”转型为“卖价值的解决方案商”。如果还守着人天计价，一定会被淘汰。

1. 重新定义价值：从“软件研发能力”到“行业认知资产”

①.卖“Know-How”而非“Hands”

你的核心卖点是——你比客户自己更懂他的业务痛点，并且知道如何用AI高效地解决它。你的报价中包含了对行业抽象能力、业务规则理解、最佳实践封装。

②.卖“结果质量”而非“过程劳动”

你的报价方案应承诺一个可验证、可度量的业务结果。例如：“我们能在2周内交付一个准确率超过90%的智能报价系统，并提供一个月的免费数据优化服务。”

②.卖“长期服务”而非“一次性项目”

从“开发交付”转向“订阅制服务”。你不是卖一个软件，而是提供一个持续进化的AI能力。比如客户的算力、数据、规则都在变，你需要提供持续的维护、更新和训练。

而软件公司的新报价方式，老杨建议从“人天报价”转向“价值分层报价”，软件公司可以把报价拆成几类，而不是简单报开发人天。如下图：

这样报价更容易被甲方理解。比如软件公司不应该只说：这个功能开发需要 30 人天。而应该说：这个能力包含业务规则建模、流程配置、数据口径统一、系统联调、验收测试和上线陪跑，目标是让项目成本偏差能够提前预警，并支撑总部对项目成本进行动态管控。所以换个说法就从“卖代码”变成了“卖管理能力”。

甲乙双方新的价格共识

老杨认为在今后的定制化软件开发项目，甲乙双方要达成新的价格标准，本质上需要建立一套共同认可的价值沟通语言和信任机制。

第一步：放弃“人天”，拥抱“对账”

甲方企业：不再问“这个功能要几个人天”。而是问：“这个方案能帮我解决什么问题？解决到什么程度？”

乙方软件公司：不再说“我们安排5个人干3个月”。而是说：“我们评估这个需求，它的核心业务价值在于A，我们计划用AI在2周内构建一个MVP（最小可行产品），然后通过3周的数据优化和微调，确保达到B效果。我们的固定费用覆盖认知设计，效果达标费用覆盖结果交付。”

第二步：共同定义“价值度量衡”

必须前置：

在合同里，清晰地定义“成功”的标准。什么是“正常运行”？什么是“效率提升”？谁来衡量？用什么数据衡量？例如，不写着“提升效率”，而是写“系统上线后，人工处理X类订单的平均时间从15分钟降低至5分钟，连续30天稳定达标，视为质量验收通过。”

2.引入第三方监理

对于预算较大的项目，可引入独立的第三方技术顾问或监理，负责对方案的价值、复杂度和合理性进行评估，出具专业意见，避免双方在“价值”上各执一词。

第三步：拥抱“小步快跑、按效用付费”的迭代模式

所以双方要放弃大的“总包”合同。将项目拆解为多个2-4周的小型迭代（Sprint）。每一个迭代结束后，双方根据这个迭代交付的实际业务效用（而非代码量）进行结算。这有效降低了双方的博弈风险，让合作更健康。

所以这就不难看出AI时代定制化软件开发项目的定价新标准，不再是“功能点 × 人月费率”，而是“业务价值 + 数据复杂度 + 交付结果 + 长期服务”的复合模型。

甲方企业要学会为“认知”、“数据治理”、“可验证的结果”付费，而不是为“代码量大”付费。而对于乙方软件公司而言，要敢于展示自己的“能力”，用价值承诺和结果分润来替代人天承诺，主动引导市场向健康的方向发展。

最后总结一下：

AI 让“写代码”变便宜，但让“定义正确问题、设计正确系统、交付真实价值”变得更重要。未来定制化软件项目的价格标准，应该从“功能点计价”转向“业务价值、复杂度、风险和持续服务计价”。

本文来自微信公众号“湘江数评”（ID：benpaoshuzi），作者：老杨，36氪经授权发布。