数字化浪潮下，软件行业的“鄙视链”

作者 | 沈旸

软件行业中存在一种普遍的“鄙视链”现象，其中互联网平台开发者看不上 SaaS，SaaS 开发者看不上传统软件产品的开发者，产品开发者又看不上做方案和定制化的开发者，而后者则看不起从事软件外包的企业。这种鄙视链更多体现了从业者的自我认知和对不同业务模式的价值判断，其中做方案、产品和平台的工作被视为对个人技能提升更为重要。

我们先看看这几种不同模式的区别：

• 外包以时间收费： 以小时 / 人天 / 人月 / 人年的方式来收费，用单价乘以时间当量，收入成本比较透明，大部分情况下还需要在客户现场，通过类似打卡的方式计算工作量。外包模式就类似于房屋装修中的包工不包料，工人按照时间来收费，装修设计效果和工程进度需要客户自己来监督和管理推进。
• 方案以功能点收费： 解决方案定制化的过程，双方需要大量的时间磨合来确定软件交付的功能范围，在交付标的上达成共识。定制软件有点类似于包工包料的房屋装修，每一步都需要详细讨论和确认，最终形成一份详细的预算和施工计划清单。
• 产品以许可收费： 以单品计价的产品，例如数据库产品，ERP 产品，一般按照 license 许可收费，或者按照使用者的数量或使用时长收费。就像在装修中购买一个成品的家具，按照家具的件数来收费。如果有更新潮更实用的家具推向市场，客户需要重新购买。
• SaaS 以订阅收费：SaaS 软件一般以订阅形式收费，用户按月或按年来支付使用费用，可以使用平台最新的功能。类似于租赁一套房屋，按月或按年支付租金，你可以在租期内享受房屋的所有功能和服务。
• 平台以效果收费： 根据平台交易量的 GMV 抽成，例如电商平台按成交额收费，供应链金融平台按照融资额收费，应用商店平台按照下载量收费。就像通过贝壳平台买卖房屋，平台会根据成交金额收取一定比例的佣金。

从商业投资的视角来看，软件行业中存在的‘鄙视链’是否有其合理性？ 例如，外表看似高端的战略咨询业务，通常也是采用按时间收费的模式，假设每天收费为 10 万元。相比之下，软件外包业务可能仅收费 2000 元每天。虽然收费标准悬殊，但从根本上看，这两种业务的商业模式真的有那么不同吗？

商业投资重点会关注两点，一是业务是否能够快速或者稳定地规模化扩张；第二个问题是，规模扩张后是否能形成一定的市场统治力，避开激烈的竞争，从而可以保持一个不错的利润率。

软件行业内一直处于鄙视链底层的服务外包业务，在商业模式中反而可能是最简单的模式。外包模式中，收入与成本匹配，有新的需求才增加新的成本，不用提前投入巨额的研发费用。

例如 Infosys 公司，在过去几年的营业收入每年都在稳步增长，以 31 万员工的规模拿下了 185 亿美元的营收，估值也接近 1000 亿美元。

从市值来看，像 Infosys、Accenture 这样的服务型公司并不逊色于那些以产品为主的企业。在 2021 年底的时候，Accenture 的市值接近 3000 亿美金，比 SAP、Oralce 专业的产品型公司还要高，这个对比放在 20 年前简直不可想象。

此外，服务型业务相对于产品型业务受新技术和产品变革的影响较小，因此不必担心在关键技术转型期选择错误的风险，其业绩也更容易预测。在经济形势良好时，客户对 IT 的需求会增加，推动市场需求上升；而在经济不那么景气但是又没进入大衰退的时期里，客户则会寻求降低成本和提高效率，这往往意味着更多的外包比例。

在过去的十几年里，欧美软件工程师与发展中国家的成本差距极大，离岸软件外包发展迅速，尤其是印度大量可以讲英语的软件工程师可以远程服务欧美国家的 IT 需求。由于距离的原因，移民的限制，不同国家软件工程师的几倍甚至十倍的价差很难迅速拉齐。Infosys 的员工规模超过 30 万，Accenture 的员工规模超过 70 万，这中间有大量的欧美软件工程师的岗位替代效应。甲方如果自建离岸团队也会面临着非常复杂的管理难题，还不如把这些工作交给专业的服务公司。

十倍的成本差距，让离岸外包业务有点像水电站发电的业务，只要两边的水位差（成本）能够一直持续，每年就能带来源源不断的现金流。

从市场统治力上来看，地理的距离也有助于离岸软件外包业务建立起较高的护城河。由于需求方的客户在欧美，而软件开发供应的主力在发展中国家，双方有一定的信息和信任隔离，竞争对手很难同时撬动客户和交付团队。

在中国的软件资本市场中，也出现了一些显著的变化。以外包交付为主营业务的软通动力市值到了 326 亿人民币，超过了传统软件行业龙头用友的 308 亿人民币市值，也超过了金蝶 229 亿港币的市值。 这个变化会给我们带来什么样的启发呢？从业者的视角，和投资者的视角，是否会有些不同呢？

但是 Infosys 这样的增长模式可能在中国比较难以复制，中国类似的软件企业，最大的规模也才刚刚达到 10 万人。中国的一线城市与其他城市之间人才可以自由流通，一些初级软件工程师在二三线城市的成本差不多是一线城市的 70-80% 之间，这样的水位差不足以产生足够的远程外包势能。另外由于地理上没有任何的隔离，很容易出现惨烈的竞争局面，例如甲方主动把外包团队中优秀的人才收入麾下，竞争对手也可以直接把客户和外包团队一起挖走。

在一块没有壁垒的平地或者沼泽地上，建立”水电站“这样的护城河业务可能有些困难。中国的软件外包行业如果想做大做强，还得做好长期艰苦奋斗的准备，用技术变革不断提升管理和生产效率，比如可以把 AI 大模型在软件开发过程中充分利用起来。

利用 AI Agent 来自动构建软件工程也是现在的一个热门话题。例如开源项目 MetaGPT 项目就是一个多智能体框架，能够基于单行需求自动生成产品需求文档（PRD）、设计、任务和代码库。该项目通过分配给 GPT 不同的角色，如产品经理、架构师和工程师，来模拟软件公司的整个过程，旨在利用大型语言模型（LLMs）以结构化和协调的方式自动化软件开发流程。

开源项目：https://github.com/geekan/MetaGPT

随着 AI 大模型在软件开发全流程的应用，不断提升软件的生产效率，未来在资本市场上会带来什么样的影响呢？

注：本文转载自“信息化与数字化”公众号，作者沈旸。

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