马年一开年，纽交所IBM股价单日崩跌13%。

这不是简单地市场波动，而是全球传统IT服务行业的信仰坍塌。

华尔街的逻辑冷酷至极：以前企业搞流程梳理，得求着IBM顾问，一小时几百美元，熬几个月出结果；现在AI几分钟跑出逻辑映射，谁还当这个冤大头？

当这股寒风吹过太平洋，最先冻僵的，可能就是国内的东软、金蝶、用友这些“数字化包工头”。

过去二十年，IT服务商靠信息差赚钱，靠人头堆项目，靠绑定客户锁利润。

AI带来的改变，则不只是效率提升，更是底层规则的改写：从“人力驱动”到“算法驱动”，从“卖时间”到“卖结果”。

在这个新规则下，曾经的护城河，瞬间变成了埋葬它们的坟墓。

“万人规模”不是实力，是包袱

国内的 IT咨询服务业，甲方吐槽早已不绝于耳：派顾问驻场聊半月，拉程序员熬几月，交付的东西还是得继续反复改。

这就是典型的“按人月收费”的劳动力密集型模式。

科斯定律在此刻显露出最残酷的镜像：当AI让外部交易成本趋近于零时，这些巨头内部庞大的组织成本，瞬间沦为负资产。

很多人误以为AI只是替代了写代码的工人，错了。AI替代的是“人力堆砌”这种商业模式本身。

以前企业为“人力时间”付费，现在只为“解决方案”买单。

中间那层厚厚的“人力溢价”，被AI彻底挤干。

前阵子，一家汽车零部件厂负责人跟我算账：2024年找国内三大数字包工头做P2P流程对接，5个程序员熬一个月，人工费40多万，三单匹配还常出错。

2025年底，他们改用AI工具，导入ERP数据和发票OCR，当天出方案，一周落地，成本砍了70%。

这不是某个岗位的优化，而是整个“项目交付模式”的死亡。

比如，以前东软炫耀1.8万人的规模是行业壁垒，而现在，这一万多人的工资社保，可能是压在财报上的巨石。

有人会说：“东软在医疗、用友在财务、金蝶在中小企业的积累难道没价值吗？”

有，但前提是你能扔掉包袱。

如果抱着这些“行业经验”不放，继续用人海战术去兑现，那么这些经验不仅不是底气，反而是阻碍转身的惯性。

在AI时代，带着一身旧铠甲游泳，只会沉得更快。

从“卖软件”到“卖AI服务”

不管是金蝶、用友还是东软，国内IT服务企业总在吹“云转型”、“订阅制”。

可现实中，甲方已经开始“掀桌子”。

以前甲方客户是“换不起”，系统迁移成本太高，只能忍气吞声。

但2026年，AI原生工具的轻量化、模块化，把迁移成本打到了地板价。曾经的“绑定优势”，在技术迭代面前不堪一击。

博弈论的局势彻底反转：以前厂商靠“锁定”赚钱，现在只能靠“价值”续命。

深圳一家零售集团的操作堪称教科书：以前每年给三大包工头之一交300多万，改个规则还要额外付实施费。今年直接砍半预算，招3个懂AI的年轻人，用大模型自建智能对账工具。

结果？功能更强，预警更准，成本更低。

目前，国内IT服务商看似云收入增长。 有人觉得它们还有翻盘机会，毕竟有数据、有场景。

没错，机会是有，但窗口期极短。

如果不能在一年内完成从“卖软件”到“卖AI服务”的基因突变，那些积累的数据和客户，只会成为竞争对手（或AI原生公司）眼中的肥肉，而不是自己的救命稻草。

人均40万产值的高科技？

判断“伪高科技”，可以看一个指标：人均创收。

2025年的数据，是一张冰冷的验尸报告：

• 用友网络：2.4万人，人均创收40万出头。
• 金蝶国际：人均刚过60万，但超23亿营收填进了销售和管理费用的无底洞。
• 东软集团：剔除硬件集成水分，纯软件产值不可描述。

在北京上海，一个程序员的综合成本就要40-50万。

这意味着，国内IT服务商的数万名员工，忙活一年，刚够把自己的社保和工位费挣回来，利润为零。

这哪里是软件公司？分明是“披着高科技外衣的外包施工队”。

对比硅谷人均几十万美金的创收，我们的“高科技搬砖”模式在AI面前毫无反脆弱性。

有人辩解：“这是中国数字化进程的阶段性产物，它们有历史功劳。”

历史功劳不能当饭吃，更不能抵消市场的清算。

恰恰是因为过去的成功路径太舒服，才让它们在今天陷得最深。这40-60万的产值，不是安全垫，是倒计时。

尾声：要么断臂，要么沉没

不可否认，东软、金蝶、用友曾是中国数字化的拓荒者。但功劳簿救不了今天的命。 “搞关系、堆人头、锁客户”的旧打法，在AI重构的规则下，已全面失效。

AI时代的标尺只有两个：效率与成本。 曾经的万人规模、绑定服务，如今全是累赘。

旧时代的船，开不进AI的海洋。

对于这三巨头，转型的路径清晰得刺眼：

• 东软：若不砍掉冗余人力，将医疗政务经验转化为AI模型，就是死路一条。
• 用友：若不把财务ERP变成自动化AI代理，继续靠卖许可证赚钱，就是等死。
• 金蝶：若不让中小企业用上轻量级AI工具，继续收高昂实施费，就是自绝于市场。

这不是“能不能”的问题，是“敢不敢”的问题。

敢不敢砍掉30%的人头？敢不敢放弃熟悉的“人月收费”？敢不敢自我革命？

红利散尽，裸泳者无处遁形。

对于投资者和从业者，无需复杂模型，三个标准足矣：

1. 看人头：年报员工数砍不砍20%以上？
2. 看结构：实施费占比降不降？
3. 找新种：关注那些百人团队、人均创收200万+的AI原生垂直公司。

比如某制造业AI初创，80人团队，人均创收260万；某智能财税AI公司，留存率80%，增速是巨头的3倍。

2026年以后，小即是美，算法即是权力。

传统巨头的结局，不取决于它们过去的辉煌，而取决于它们此刻割肉的速度。市场从不怜悯“勤奋的平庸”，清算已至，好自为之。