你拍一云服务器

编辑/小象

老刷到有人说，AI来了，软件开发成本能降90%。

作为一个敲了十年代码的老油条，我第一反应是：真的假的？当年开源刚火的时候，大家也喊着免费时代来了，软件成本要暴跌，结果呢？这事儿得从软件开发的成本变迁史说起，可能比你想的要复杂。

从免费午餐到隐形账单，软件开发的成本陷阱

2010年前后，开源软件火得一塌糊涂。

那会儿我刚入行，跟着老程序员用Linux、MySQL，不用买商业授权，确实省了一大笔钱。

当时圈子里都觉得，这下中小企业也能用上好软件了，开发成本肯定大降。

reality是，开源没让成本降多少。

代码是免费的，但学这些工具的时间成本上去了。

我记得为了搞定一个开源框架的漏洞，硬生生熬了三个通宵，后来才发现官方文档少写了一行配置。

那会儿团队里一半时间都在填坑，反而比用商业软件时更累。

后来云计算来了，服务器成本确实降了。

2015年我跳槽到一家电商公司，老板拍板用云服务，说再也不用买服务器了，省钱！结果呢？服务器费是省了，但安全、运维、合规这些活儿冒出来了。

以前一个运维管三台服务器，现在管三个云平台，团队反而多招了两个人。

最头疼的是复杂性陷阱。

这几年开发工具越来越多，今天学个新语言，明天换个新框架，光集成这些工具就得花不少功夫。

我去年带的一个项目，光搭建开发环境就用了一周，团队里有个应届生吐槽：我以为写代码是主业，没想到配环境才是。那会儿大家才发现，软件开发的成本，早就从硬件+授权变成了人力+时间。

AIAgent来了，代码生成快了，但活儿反而更多了？

上个月帮朋友做个内部管理系统，放以前至少得一个月。

这次我试了试AIAgent，它自动生成基础代码，连数据库表结构都帮我设计好了。

我就改改业务逻辑，一周就搞定了。

朋友直夸AI真神，但我心里清楚，这活儿能快，是因为需求简单要是换成金融风控系统，AI未必顶用。

有个细节得说下。

AI生成的代码里，用户权限判断写反了：普通用户能看管理员数据，管理员反而看不了普通用户的。

要不是我逐行检查，上线就得捅娄子。

AI就像个快手厨师，菜炒得快，但盐放多放少全看运气，还得人盯着调味。

小团队倒是真受益了。

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以前三五个人做个SaaS项目，前后端、测试、运维都得兼着，现在AI把重复工作包了，团队能专心琢磨业务。

我一个做教育软件的朋友，以前招了8个人，现在4个人加AI，产出反而更高。

沟通成本也降了以前开会讨论接口格式就得两小时，现在AI直接生成接口文档，大家照着改就行。

但效率提升不等于成本下降90%。

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上周跟一个大厂技术总监吃饭，他吐槽：我们用AI后，代码量翻了三倍。

以前一个项目写1万行代码，现在AI能生成3万行，看着快，后期维护要人命。

你想啊，代码多了，bug藏身的地方就多，调试时间反而长了。

这就像用洗衣机洗衣服，洗得快，但晾衣服、叠衣服的时间没算进去。

开发者的角色也在变。

以前拼谁代码写得快，现在拼谁能把业务讲明白。

我邻居是做医疗软件的，他说AI写代码没问题，但病历隐私保护的合规逻辑，AI写不出来哪些字段能存本地，哪些必须上云加密，这些得靠他十年的行业经验。

上周他用AI做了个基层医院的电子病历系统，核心竞争力不是代码，是他手里那本翻烂的《医疗数据合规手册》。

最近发现个有意思的现象：AI让小需求也敢提了。

以前小公司想用个定制化系统，一听开发费就得打退堂鼓，现在用AI，几万块就能做个能用的版本。

我楼下咖啡店老板，以前用Excel记库存，现在找我用AI搭了个小程序，每天自动统计销量。

这就是杰文斯悖论成本降了，需求反而爆了，开发者的活儿没少，只是换了种形式。

2026年可能是个转折点。

现在AI解析老代码的能力还不太强，等它能看懂三年前的意大利面式代码，估计很多老系统要重构。

到时候小企业能用AI快速迭代，大厂要是还抱着老流程不放，可能会被甩开。

但有个前提：开发者得把行业知识磨透，不然AI生成的代码就是空中楼阁。

说到底，AI确实让开发效率提上去了，但成本下降90%得看怎么算。

要是单算写代码的时间，可能差不多，但算上需求分析、逻辑审核、后期维护，再加上那些冒出来的新需求，实际成本没降那么多。

对开发者来说，与其担心AI抢饭碗，不如把自己变成AI指挥官你懂业务，AI懂代码，这组合才是真·降本神器。

最后说句实在话，软件开发的成本从来不是写代码本身，而是把想法变成能用的东西的全过程。

AI只是让中间那段路变短了，但起点（需求）和终点（落地）的活儿，还得人来干。

至于90%这个数，听听就行，真要做项目，还得自己上手试试毕竟，代码这东西，纸上谈兵和实际敲键盘，完全是两码事。

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