大概是2010年前后，“外包”曾是互联网大厂最迷恋的词汇。那时候的逻辑很简单：核心业务（如推荐算法、交易核心）自己做，非核心业务（如后台管理、简单的CRUD页面）外包给廉价人力团队。 我在那几年没少跟外包公司打交道。我们的算盘打得很精：外包人力便宜，甚至不需要长期雇佣，项目做完就散。那时候的“套利”是非常明显的——用发达地区的资金购买发展中地区的劳动力，用高薪工程师的时间去换取大量低薪工程师的代码产出。 但今天，这套逻辑彻底崩塌了。 为什么？因为比外包人力更廉价、更听话、效率更高的东西出现了——AI生成式代码。 如果一个外包工程师一天能写50行平庸的Java代码，而现在的AI工具能在几秒钟内生成同样质量，甚至更好的500行代码，且不需要社保、不需要沟通、不需要团建。那么，外包“平庸劳动”的价值链瞬间归零。 在AI时代，技术管理者必须重新回答一个战略问题：什么是我们必须要握在手里的“核心生产力”？什么又是我们可以放心交给外部（或AI）的？ 开源和闭源的界限，又在哪里？

一、 “平庸劳动”的消亡：外包套利的终结

过去，我们将工作划分为“高价值”和“低价值”。低价值通常指重复度高、逻辑简单的代码，这正是外包的主力战场。 但AI把地板抽掉了。 现在的AI擅长写的正是那些外包工程师最爱写的代码：样板代码、标准API接口、简单的SQL查询、甚至是一般的UI页面。 决策推演： 如果你现在还想花高价找一个外包团队来写这些代码，你实际上是在做一笔亏本生意。你在花钱去竞争一个已经被免费工具垄断的市场。 新的策略： 将“代码编写”这一层级的生产力，尽可能从人类外包团队剥离，转交给AI（内部开发者使用AI工具）。 原来的外包预算，应该被投入到“数据清洗”和“Prompt工程”上。因为AI写的代码也需要“喂养”和“验收”，这些才是需要人类判断力的环节。

二、 开源新策略：从“省钱”到“控制权”

在AI大模型爆发前，我们对开源的态度很矛盾：喜欢它的免费，担心它的稳定性和安全。 在AI爆发初期，很多人倾向于直接调用OpenAI等闭源大模型API。这看起来最快、最省事。 但在企业级应用深入后，风向变了。开源模型（如Llama系列, Qwen, DeepSeek等）正在重新成为战略高地。 为什么？因为在这个时代，数据隐私和模型自主权就是核心生产力。

• 闭源模型的陷阱： 你的核心业务数据（比如用户的交易习惯、内部的定价策略）必须上传到云端模型。这不仅涉及合规风险，更意味着你在“喂养”别人的模型，你的核心知识资产在流失。

• 开源模型的机遇： 使用开源模型进行微调或本地部署，虽然前期硬件成本高，但你拥有了“数据护城河”。 管理者的新算盘： “能私有化部署的，绝不使用公有云API。” 这不是为了省钱，是为了安全。在这个时代，算法是可以买（或开源）的，但数据是唯一的。 基于开源模型微调出的、懂你公司业务逻辑的“专属小模型”，才是真正的核心资产。

三、 重新界定核心生产力：代码是渣，数据是王

过去，我们认为核心生产力是“代码库”。我们花大力气保护源代码，防止泄露。 现在，我们必须意识到：代码正迅速变为一种“日用品”。 AI能把代码写得又快又好，意味着代码本身的稀缺性在下降。既然代码可以随时被生成，那么它就不再是护城河。 AI时代的核心生产力发生了转移：

1. 上下文与领域知识： 你的核心竞争力，不再是那几万行Java代码，而是你拥有的私有数据（PDF文档、历史工单、行业知识图谱）。AI是引擎，数据是燃料。没有燃料，引擎再好也跑不动。

2. 流程与集成能力： AI模型很多，开源的也很多。谁能把这些碎片化的能力（向量检索、模型推理、传统业务逻辑）最优雅地串联起来，形成一个丝滑的用户体验，谁就是赢家。这种系统集成能力，是AI写不出来的。

3. 信任与反馈闭环： 你的系统能否根据用户的反馈，自动优化Prompt？能否快速发现并修复模型幻觉？这套“运维与迭代”的机制，才是你的团队最宝贵的财富。

四、 实战策略：新的“造与买”决策树

作为技术管理者，你需要更新你的决策树。

• 场景A：通用功能（如登录、基础表单、数据导出）

  • 旧策略： 让外包团队写，或者自己从零写。

  • 新策略： 让AI写，或者直接使用开源的低代码/AI生成工具。这是“空气”，不花钱。

• 场景B：业务逻辑（如复杂的审批流、特定的计算规则）

  • 旧策略： 核心开发写，外包辅助。

  • 新策略： 核心开发用AI生成脚手架，然后人类编写关键的业务规则代码。重点在于“规则”的定义，而非代码的敲击。

• 场景C：智能决策（如智能客服、合同审核）

  • 旧策略： 基本不做，或者买昂贵的SaaS服务。

  • 新策略： 核心战场。 必须内部建设。利用开源模型，结合公司私有数据进行微调（RAG或SFT）。这部分绝对不能外包，因为这里藏着公司的灵魂。

总结：从“控制代码”到“控制智能”

20年来，我们习惯于通过控制代码来控制产品。我们不让别人看源码，以为这就安全了。 在AI时代，代码本身不再重要，重要的是“生产智能的机制”。 外包不会消失，但它会升级。外包不再是“写页面”，而可能是“标注数据”或“训练模型”。 开源也不再是“免费午餐”，而是构建技术主权的“基石”。 作为管理者，请放下对“代码量”的执念，把你的精力、预算和最优秀的人才，投入到数据的治理和模型的调优中去。 因为未来，所有不基于数据的AI应用，都是无根之木。

下一篇，我们将从战略落地到执行细节。既然决定要用AI，那就不仅仅是给每个人装一个Copilot那么简单。我们需要一套严格的规范。

下一篇预告： 《AI辅助编程的落地规范：不仅是安装Copilot那么简单》—— 安全红线、Prompt规范、代码审查标准：如何给“脱缰野马”套上缰绳。