AI时代软件成本真能降九成？解析成本锐减背后逻辑与开发模式变革

AI时代，软件开发成本真的能下降90%吗？资深工程师Martin Alderson分享最新观察：AI Agent正大幅压缩人力成本，数周甚至数月的项目如今几小时或一周即可交付。AI不仅加速新项目开发，还能轻松理解维护三年以上的老旧代码库。这种变化释放巨大潜在软件需求，小团队也能实现过去整个开发小队的产出。

本文深入探讨成本下降的原因、AI工具对开发模式的重塑，以及为何2026年可能成为行业大转折点。

我从事软件开发近20年，见证过不少行业浪潮——SaaS的兴起、移动应用的全面爆发、区块链的狂热炒作，还有那些宣称会让程序员失业的低代码工具。

但随着代理式编码（Agentic Coding）的出现，软件开发的经济模型正在剧变，这股力量将彻底重塑整个行业，甚至波及更广泛的经济结构。2026年或许会让很多人猝不及防。

此前我曾讨论现有评测标准可能忽略某些关键跃迁，而这段时间的思考与亲身经历，让我更确信我们正迎来一场“十年一遇”的行业大转折。

软件交付成本的变迁

我入行时恰逢开源大规模兴起，那是自定义软件开发成本的第一波大幅下降。记得当年SQL Server或Oracle的授权费高得惊人，所以我从一开始就用开源的MySQL，它能让你构建定制化网络应用，无需承担动辄五六位数的年度数据库授权费。

后来经历了云计算（其是否真省钱虽有争议，但暂且假设初期减少了部分资本支出）。近几年则可称为“复杂性时代”，软件工程变得——在我看来往往不必要地——复杂了。大家一头扎进对人力要求极高的模式，比如TDD、微服务、极其复杂的React前端，还有Kubernetes。我甚至觉得过去几年软件开发成本几乎没有下降。

不过在我看来，AI Agent会大幅降低软件开发中的人力成本。

90%成本节省的来源

2025年初，我对各类AI编码工具都持怀疑态度，现在依然如此。很多平台看似换皮的低代码工具（如Loveable、Bolt等），或是带自动补全增强功能的VS Code衍生版本，用起来一半有用一半烦人。

以公司典型的内部系统项目为例，假设数据模型已有雏形，要构建Web应用管理某个“widget”类业务对象。

过去的流程通常需要小团队搭建CI/CD、整理数据访问模式、开发核心服务，然后做大量CRUD页面，加上仪表盘或可视化，最后（理想情况下）写一套自动化单元测试、集成测试、端到端测试确保质量，大概一个月后才能上线。

这还只是“纯劳动力”成本。人越多沟通成本越高：各种会议、任务管理、Code Review、前后端对接、等待他人解决难题，你真正写代码的时间往往只是全部工时的一小部分。

用代理式编码的CLI工具，这些流程几乎所有步骤几小时内就能完成。我曾让Claude Code花几小时写完一个复杂内部系统的完整单测+集成测试套件（300多条）。这种规模的测试，我自己或认识的优秀开发者都得花好几天。

AI Agent已非常擅长将业务逻辑规范转化为结构清晰、可用性高的API和服务。

过去一个月的项目，现在一周就能搞定。思考时间差不多，但实现时间直接压缩。而且团队越小沟通开销越低，甚至反向验证了“布鲁克斯定律”的镜像效应：沟通成本不再是人越多效率越低，而是人越少效率爆炸提升。一两个开发者突然能做到过去一个团队的工作量。

潜在需求的释放

乍看这对软件行业似乎是坏消息，但从经济学角度并非如此。

杰文斯悖论表明，当某种东西生产成本下降时，我们不会只“花更少钱做同样的量”，而是会做更多。电灯就是典型例子：蜡烛和煤气灯销量下降，但整个社会的人造光源总量大幅增加。

应用到软件开发上，就是供需关系问题：社会对软件有巨大“潜在需求”。

几乎每家公司都有几百甚至几千份Excel表格记录关键业务流程，这些本该做成SaaS。如果外包公司报价5万美元开发其中一个应用，只有最核心的项目能立项。但如果成本降到5000美元（找个不错的开发者配合AI工具即可），需求就会大爆发。

唯一的护城河：领域知识

那么开发者会被淘汰吗？现实没那么简单。

目前人类仍很重要，因为你得“看着AI干活”：审核输出、提出建议、避免它走偏。如果完全放任AI写代码，项目很快会乱成一团。但只要有人类参与，AI能帮你短时间内构建高质量软件。

掌握这些工具的开发者，解决业务问题时会异常高效。他们的领域知识与行业理解会成为最大杠杆：知道什么架构合适、用什么框架、哪些库稳定好用。

再叠加对业务本身的理解，“传说中的10倍工程师”正在变成现实。同样，业务专家+熟练掌握AI工具的开发者组合会非常强大。未来可能不再需要“一个业务专家+一整个开发小队”，两三个人紧密配合即可。

这种组合让迭代速度惊人，软件变得几乎是一次性的：如果方向不对，直接丢掉重来，从经验中学习就行。这需要转变心态，但真正难的是想清楚问题，而非敲键盘。

不要措手不及

AI Agent和模型仍在快速进化，现有基准测试并未真正反映这一点。比如Opus 4.5能在10–20分钟的长会话中保持较好理解，不偏离主题。我们才刚开始看到数千亿美元投入GB200 GPU的成果，更新一代模型很快会让现有技术过时。

但我遇到太多抵触变化的软件工程师，反对理由雷同：LLM错误太多、理解不了某个框架、根本没节省时间。

这些说法正迅速变得不成立，让我想起2007年看不起iPhone的桌面工程师。后来的事大家都知道：网络更快、手机性能提升、移动操作系统更强大。

我认为工程师们需要积极拥抱变革。这不会一夜完成——大企业总体仍落后，被繁琐的供应商审批和管理结构困住，对小型竞争者极度脆弱。

但如果在小公司或团队工作，有机会使用这些工具就该抓住。你的工作会变化，但软件开发一直都在变化，这次变化可能比任何人预料的都快。2026年即将到来。

我常听到的反对意见是：LLM只适合新项目。我强烈反对。我花了不少时间理解三年以上、原作者已离职的旧代码库，AI Agent能大幅简化这个过程——解释代码功能、定位Bug、提出修复建议。我宁愿接手由Agent协助、优秀工程师监督完成的代码库，也不愿接手三年前水平可疑的承包商写的、没有测试、充满混乱的项目。

原文：https://martinalderson.com/posts/has-the-cost-of-software-just-dropped-90-percent/

本文来自微信公众号“CSDN”，作者：Martin Alderson ；责编：苏宓，36氪经授权发布。

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