说实话，国内很多人对IT服务行业存在一种刻板印象，觉得“不就是外包嘛”。以前我也不太愿意做这类乙方生意，客单价看着不错，但本质上还是靠堆人力，身心俱疲。
但现在情况完全不同了。设计、代码这些曾经高度依赖人力的工作，正在发生根本性变化——不累了，也不需要堆人头了。
这背后催生了一种全新的公司形态雏形：Agentic公司。它内部有一个“公司大脑”，搭配由可复用、可迭代的Skill组成的Agent团队，再加上资深人类专家来把控方向。
来看一个标志性事件。印度第二大IT服务与咨询公司Infosys，1981年成立，全球员工超过30万人。前CEO Vishal Sikka，9年前被赶下台，如今正准备重新定义整个IT服务与咨询行业。
今年6月，Sikka发了一篇名为《Hello World》的博文，宣布他的新公司「Hang Ten」——这是个冲浪术语，指十个脚趾都伸出冲浪板前端、驾驭巨浪的姿态。更引人注目的是，这家公司完成了3200万美元的种子轮融资。
Sikka 站在由数据流构成的巨浪上，象征他选择「Hang Ten」驾驭 AI 浪潮的姿态
为什么能融3200万美元？
核心原因只有一个：他们要围绕AI重新定义服务公司，直接挑战3000亿美元的旧生意。换句话说，打造一家AI Native的IT服务公司。
IT服务行业的进化
这个行业的进化目前呈现两条清晰的路线。
路线A，是「巨头的自我革命」。
Infosys在2026年2月的投资者日上首次公开了「AI First Value Framework」，目标到2030年捕获超过3000亿美元的增量AI服务市场，旗下平台已部署300个智能体。Accenture（埃森哲）在2026财年第一季度，GenAI新订单达到22亿美元，10个季度内同比增长22倍。TCS（塔塔咨询）则将具备AI技能的员工从8万人翻倍到16万人。麦肯锡的内部知识平台Lilli，已索引10万份文档，月活跃员工占比72%，每月跑约50万次提示词调用。
路线B，是「AI-native的外部碘伏」。
Hang Ten把自己的核心资产定义为「智能体代码生成 + 可复用技能库 + 前线部署工程师池」三件套。这话听上去可能有点抽象，但翻译成大白话就是：他们把企业流程沉淀为模块化、可被AI反复调用的工具包，再配合能直接上手的工程师。Cognition Labs则把自主软件工程师Devin卖进了Goldman Sachs、Citi、Dell这些公司，18个月内年化经常性收入从100万美元冲到4.92亿美元，最近一轮投后估值约260亿美元。
「人力月费」的旧模式正在被新模式替代。数据不会骗人：印度IT五巨头在FY26首次出现年度净减员7389人，对比FY25还净增12,718人，单年净减约2万人。TCS一次性裁员12,200人。麦肯锡在2026年5月披露，全球费用中25%已转为按结果付费——这是咨询行业过去50年来定价机制的首次根本性重构。
Infosys、麦肯锡、BCG 三座办公塔楼同时被 AI 改造：绿色机器人藤蔓攀爬、巨型数字大脑从窗户伸出、传送带运送 AI 智能体出场
巨头的「主动自残」与市场教育
当一家万人级别的IT服务巨头面对“自我革命”时，它该怎么办？
假如它把24万人削减50%来拥抱AI智能体，股价当天就会崩盘；假如把全球交付网络拆掉重组为「智能体+前线部署工程师」模型，前两年收入会断崖式下滑；假如把与SAP、Oracle、Microsoft的合作伙伴关系打破，生态位会瞬间崩塌。
所以唯一可行的革命方式是：在内部把AI服务做大（保住当下现金流），同时让一个有合法性、有客户、有投资人的创业公司在外围重新定义生意——5年后再决定是收购还是对抗。Sikka的三段创业路径——2017被赶下台、2019创立VianAI、2026创立Hang Ten——就是这条路径的标准答案。
巨头越积极地用AI改造内部流程，市场对「人力月费」模型的采纳就越低。他们一边在内部用AI替代人员，一边在外部帮客户做AI转型，而这个过程恰恰成了最好的“市场教育”。当客户意识到“AI能做到这么多”，新进入者就有了一个全新的、被市场理解的需求可以服务。
再看一组数据：麦肯锡全球6万员工中有2.5万是AI智能体，平均每1.6个人类员工对应1个AI智能体。他们希望未来18个月内每位员工都与AI智能体并肩工作。巨头用AI自残的财务数据，恰恰证明了这种替代正在发生，而不是即将发生。
种子阶段
当然，事情没那么简单。MIT NANDA项目在2025年8月发布的《State of AI in Business》报告显示：尽管企业在生成式AI上投入了300-400亿美元，但95%的组织获得零回报。
有趣的是，“巨头做AI不赚钱”和“AI-native新贵不赚钱”在短期内面临的落地挑战是对称的。Hang Ten选择「AI-native + 顶级工程师 + 真实客户」三件套，而不是纯Agent路线，恰恰与MIT报告的建议不谋而合。
Cognition自家89%的代码由Devin自己写，这确实是有意义的“自我验证”，但自我验证不等于客户大规模采用。Devin的真实场景仍是「用新编程语言更新遗留代码」这种单点突破，单价远低于Accenture的数百万美元级订单。
Hang Ten的「可复用技能库」概念虽然强大，但它本质上是经验曲线效应——必须持续赢得同一行业、相似流程的项目，技能才能沉淀。如果Sikka的第一批客户（西门子歌美飒、费森尤斯）的项目不能转化为可复用模块，3200万美元烧完就回到原点。未来3-5年，这注定是渐进替代，而不是闪电战。
服务即软件
「人力月费」模型远不止存在于IT服务一个行业。律师按小时收费、咨询师按项目报价、设计师按稿计费、内容创作者按字数拿钱——这些都是「按动作/按时间/按产出数量」定价的变体。
当AI把任何一种这类定价的工作，转化为「按结果付费」的模式，整个行业的经济学都要重构。HFS Research在2025年正式注册了一个术语：Services-as-Software™（服务即软件）——「以可复用知识产权和智能体执行替代人力密集型交付，营收不再靠招人头而靠平台、智能体和自动化」。
前Google CEO说过，赚钱最简单的方法是建立一个Agentic公司。这是一个到2035年达1.5万亿美元的机会窗口。红杉也表达过类似观点：下一个万亿美金公司，就是把服务作为软件。
左侧巨型沙漏逐渐碎裂消失，右侧由勾选目标发光成型，小人跨过门槛——象征定价模型从「按时间计费」向「按结果计费」的迁移
当你的客户开始问：“既然AI已经能做到这些，我为什么还要为初级员工的工时付费？”传统的计费模型就会从内部瓦解。麦肯锡25%营收已转为按结果付费，BCG 2026年目标40%营收来自AI相关工作——定价机制正在发生根本性重构。
从「我做一个工具」到「沉淀Skill」
对正在做企业服务、咨询、内容创作这类「人力月费」生意的从业者，最现实的路径不是从“我要做一个AI产品”开始，而是：
第一步：识别你自己工作流里哪一步被按次数重复、可沉淀、可被同事复用——这就是你潜在的「Skill」。
第二步：把第一步的领域知识结构化成Skills风格的文件（指令+脚本+参考资料），先在一个真实客户或同事身上跑通，再考虑扩大。
第三步：警惕“AI速度当护城河”的陷阱——速度只用来让客户愿意先试一次，复购要靠“我做的版本就是和别人不一样”。
第四步：积累到5-10个Skill后，再用系统架构把它们编排成可对外交付的最小单元。
工匠在工坊里打磨发光的技能模块，AI 助手递上下一个模块，模块整齐堆叠成不断生长的书架
Skill沉淀的复利效应比想象中快。Hang Ten赌的也正是这个——如果第一个客户的项目能沉淀为可复用模块，第二个客户开始就是指数曲线；如果不能，3200万美元烧完就回到原点。你和Sikka赌的是同一件事，只是规模不同。
趋势
Sikka用Hang Ten给新公司命名，意思是「驾驭巨浪」。这股巨浪受三个方向推动：
- 自家企业的智能体化（Infosys部署300个智能体、麦肯锡2.5万个智能体、BCG Deckster自动化80%初级分析师工作）
- 客户的认知觉醒（麦肯锡的客户问“我为什么还要为另一半时间付费”，BCG的客户问“你这次和我上次拿到的东西为什么差距这么大”）
- 新物种的入场（Hang Ten用Skills库+FDE前线部署工程师，Cognition用Devin+Windsurf IDE，Anthropic用Skills+MCP模型上下文协议作为底层基础设施）
AI像一道巨大的新浪。我们要做的不是被它席卷淹没，而是hang ten——驾驭它。
真正值得关注的不是Sikka能不能驾驭，而是这场巨浪本身——你手里的工作，在巨浪的哪里？
