夜雨聆风
AI魔法将“定制开发”变成“个性化软件时代”
SaaS创业路线图系列 | 第243篇
过去很多软件公司谈“定制开发”，语气里常带着一点无奈；今天再谈这个话题，语境已经明显不同了。
以前大家怕定制，怕的是三件事：开发慢、维护贵、越做越乱。一个客户提一个需求，产品经理、研发、测试、实施都要跟着转；版本分叉，升级困难；前面赚到的钱，后面往往又被维护成本吃回去。于是，过去十几年，软件行业逐渐形成了一种很强的共识：要尽量做标准产品，尽量少做定制。
但 AI 出现后，这个共识开始松动了。
这是因为：定制的成本结构、交付方式和价值重心都在变化。真正发生变化的，不只是开发效率，而是“标准化”和“个性化”之间那条边界线，正在被重新划定。
最近看下来，无论是国内一线软件公司的实践，还是 a16z、SVPG 这类硅谷机构的文章，乃至 Reddit 上大量一线从业者的讨论，虽然说法不同，但正在逐步收敛到一个判断：传统意义上的定制开发会被终结；取而代之的，是一个以标准底座为基础、以流程和上下文为核心、以大规模个性化交付为特征的新阶段。
我越来越倾向于把这个新阶段称为：个性化软件时代。
一、为什么今天要重新讨论“定制开发”？
过去，软件公司的主要瓶颈之一，其实在“编码能力”。一个功能需求下来，要经过产品定义、架构设计、前后端开发、联调、测试、上线，整个链条长、角色多、协同成本高。所以那时我们强调标准化，是有强烈现实基础的：只有尽量做成共用模块、统一版本、统一路线，才能控制交付和维护成本。
但今天，代码生成正在变得越来越廉价。问题是，代码变便宜，不等于软件变容易。 a16z 在 2025 年对 100 位企业 CIO 的调研中就发现，企业在 AI 应用上并没有一边倒地自己建设，反而越来越多地转向购买；原因很简单：做一个demo不难，难的是长期稳定运行，难的是接入组织真实流程，难的是和原有系统打通，难的是持续维护和治理。
SVPG 最近那篇《Build vs Buy in the Age of AI》也讲：AI 确实让“用户编程”能力大幅提升，但这并不意味着企业以后都不买软件了。真正复杂、重要的业务软件，仍然有大量业务规则和业务逻辑，不可能被简单的用户编程取代；未来更可能出现的是“yes to both”——企业继续购买关键组件，同时在外层叠加由客户、系统集成商或智能体生成的工作流。
这说明，今天软件行业面临的变化，不是“标准产品 vs 定制开发”二选一，而是：标准产品继续存在，个性化需求长在上面。
你可以把它理解成两层。
底层，仍然是标准化的：主数据、权限、财务、合规、审计、核心流程，这些东西不会轻易因为 AI 就被推倒重来。上层，则会越来越个性化：岗位助手、工作流、审批流、报价流、分析视图、智能提醒、跨系统编排、角色界面、对话式操作方式……这些过去很难低成本满足的需求，现在都开始变得可做、可迭代、可持续交付。
关于这一点，我在去年有一篇文章做过详细推演。到今天看，这个层次划分逻辑仍然是正确的。
一文推演未来5年toB软件的三层架构：AI与赢者通吃的赛道标品
今天重谈定制开发，不是要回到老路上去，而是因为“定制”这个词本身，已经在变。
二、真正变化的，不是“要不要定制”，而是“定制发生在哪一层”
过去的定制开发，主要发生在代码层、模块层、页面层。客户说要一个功能，软件公司就去改字段、改表、改逻辑、改页面、改报表。
未来的定制，越来越会发生在流程层、上下文层、代理层、编排层。
也就是说，客户未必还要求你“改掉整个系统”，但他会越来越频繁地要求你：
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能不能让这个系统更理解我的行业语言？
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能不能根据我的岗位职责、我的 SOP、我的审批规则来工作？
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能不能自动串起 CRM、ERP、邮件、知识库、客服系统和聊天记录？
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能不能让同一个软件，对销售、客服、财务、老板，呈现出不同的界面和动作方式？
这类需求，本质上不再只是“改功能”，而是“让软件贴着组织实际运行”。
a16z 最近那篇《Your Data Agents Need Context》把这个问题说得非常清楚：企业里的 agent 之所以经常答不对、做不好，不是因为模型太差，而是因为它没有被提供足够的业务上下文。a16z 甚至把这件事抽象成一个新层次，叫 context layer。
它意味着，未来很多所谓“定制开发”，其实不是开发一个完全不同的软件，而是为不同客户建立一套不同的上下文层，让相同的软件底座，在不同组织里表现出不同的理解能力、执行能力和协作能力。
换句话说：
过去的定制，是改代码；未来的定制，是改语境。
而“改语境”这件事，一旦借助 AI，大规模做起来的成本就会比过去低很多。
三、定制开发会出现哪几类具体变化？
如果把这件事说得更具体一些，我认为至少会有五类变化。
1. 定制的颗粒度会变小，但数量会变多
过去一个定制项目，往往是“大项目思维”：加一个模块、做一个子系统、改一套流程。未来的个性化需求，很多会变成“小颗粒、高频次、连续发生”的形态。
这意味着，未来的软件公司面对客户需求，不再只是“接不接一个定制项目”的问题，而是“能不能持续消化大量小型个性化需求”的问题。
2. 定制的重心会从“实现”转向“定义”
很多人以为 AI coding 时代，最重要的是谁更会写 prompt。我看下来，这个理解还是浅了。
真正重要的，不是“你能不能把代码敲出来”，而是你能不能：
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把模糊需求变成明确任务；
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把隐性规则变成可表达约束；
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把流程分解成可验证步骤……
Reddit 上最近关于 AI coding 的讨论也很有意思。支持者普遍承认，AI 很适合快速做 MVP、做原型、做边缘工具；但一旦进入真实生产环境，大家又都会提到同一组词：PRD、review、testing、documentation、guardrails。也就是说，一线从业者其实已经在用自己的经验确认一个事实：AI 让“实现”变容易了，但让“定义”变得更关键了。
3. 定制的成本结构会被改写
这一点非常重要。
过去大家怕定制，怕的不只是开发当下那一点成本，真正怕的是后面的隐性成本：版本漂移、升级困难、长期维护。这也是为什么很多 SaaS 公司宁可放弃部分客户，也不愿意轻易开定制口子。
但现在，代码生成、单元测试、基础文档、部分集成逻辑、甚至一部分实施辅助，都可以被 AI 吃掉。附件中的案例已经非常鲜明：在新的组织方式下，软件工程没有消失，反而更重要；而企业对于个性化需求的心理门槛明显下降，因为“开发这件事本身”不再像过去那样重。
a16z 的判断也从另一个侧面支持了这个趋势。他们在《Trading Margin for Moat》里明确提出，未来真正会占优势的公司，不是第一年财务报表最好看的公司，而是那些愿意深入客户工作流、替代真实业务动作、拿到关键数据、哪怕前期带着较重实施工作的公司。因为一旦进入流程，进入数据，进入组织实际运行，你的护城河就会明显加深。(Andreessen Horowitz)
换言之，定制的成本不是消失了，而是从“代码成本”迁移到了“上下文建设成本、实施落地成本和治理成本”。但这比过去有一个重大进步：这些新成本，更有可能沉淀为可复用资产。
4. 定制交付会从“项目制”走向“持续运营制”
未来个性化软件更像一个持续演进的过程。
因为上下文不是一次性建完的，流程不是一次性编完的，Agent 的边界也不是一次性就能找准的。
这意味着什么？
意味着未来的软件公司，面对客户个性化需求，不能再只用传统“做个项目、交个版本”的方式来理解，而更要像“经营一套运行中的系统”。软件卖出去之后，真正开始的是：
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持续校准上下文；
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持续优化流程；
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持续积累评测样本……
所以，未来的软件交付，会越来越像“产品 + 服务 + 运营”的复合体。
5. 定制的竞争力，会越来越取决于行业语义能力
到了这一步，你会发现一个非常现实的结论：未来真正难的，已经不是代码。
真正难的是：你到底懂不懂这个行业？你懂不懂客户组织内部真实怎么运转？你懂不懂哪些规则写在制度里，哪些规则藏在经验里？……
谁更理解行业，谁更能把行业语言、角色动作、流程逻辑、知识脉络和例外情况结构化，谁就更容易把 AI 做成真正有用的个性化软件层。这也是为什么我一直认为，AI 时代反而会强化很多垂直型、深场景型软件公司的机会，而不是削弱它们。
四、谁会在这轮变化中受益，谁会受冲击？
先说受冲击的。
最容易被冲击的，是那类长期依赖“人天报价、信息差交付、项目堆砌”的低水平定制模式。
如果一家公司的核心能力只是把客户需求翻译成外包项目，把大量基础开发和重复开发卖给客户，那么 AI 一定会显著压缩它的价值空间。因为这类工作中，大量可模板化、可脚手架化、可机械生成的部分，都会越来越便宜。
同时，也有一类标准软件公司会面临压力：它过去依靠“功能堆叠 + 交付强势”形成壁垒，但产品本身不够深、行业语义不够强、开放能力不足、个性化能力又弱。这样的公司，未来会越来越难受。因为客户会越来越不满足于“统一界面 + 固定流程”，而希望系统对不同岗位、不同业务场景给出更细致、更贴身的支持。
再说受益者。我认为会明显受益的，至少有三类公司：
第一类，是有标准产品底座、又有较强行业理解的 SaaS 公司。这类公司如果愿意拥抱 AI，不是简单做一个 Copilot，而是把产品做成“标准内核 + 个性化外层”的结构，就很有机会重新建立优势。因为它既有数据结构、业务规则和行业 know-how 的底子，又能借助 AI 低成本满足客户个性化需求。
第二类，是深度理解某些行业流程的服务商、集成商、解决方案公司。过去这些公司往往因为不够产品化而受限；未来如果它们能把行业知识、实施经验、模板、工作流、规则库沉淀成 AI 时代的上下文资产，反而有可能从“苦活累活”里长出新的产品化能力。SVPG 对此的判断也很有代表性：未来的重要业务组件会继续存在，但会越来越通过 AI agent 和客户定义的工作流被调用。(Silicon Valley Product Group)
第三类，是能够把软件工程、上下文工程和组织治理结合起来的新型软件公司。这种公司的价值，不再只是“代码写得快”，而是能把客户的真实业务动作做成一套可持续运行的系统。a16z 所说的 “systems of record tomorrow”，其实就是这个方向：不是只做一个漂亮界面，而是深入到客户运行当中，最后成为不可替代的业务承载层。(Andreessen Horowitz)
五、对SaaS公司来说，真正要做的是重构自己的产品观
讲到这里，很多人可能会产生一个误解：既然 AI 让个性化需求更容易满足了，那是不是软件公司以后就应该大开定制口子？
我不这么看。
未来真正优秀的软件公司，不是“更愿意做定制”的公司，而是更懂得把个性化能力建立在标准化底座之上的公司。
也就是说，今天最值得 SaaS 公司思考的，不是“做不做定制”，而是下面这几个问题：
第一，我的产品内核到底是什么？哪些东西必须高度标准化，绝不能轻易动？哪些东西可以让客户参与编排、参与定义、参与补充上下文？
第二，我有没有能力把客户的个性化需求沉淀成可复用资产？是一次一做，还是能变成模板、规则、知识库、评测集、工作流组件？
第三，我的开放能力够不够？如果未来软件价值越来越来自跨系统编排、角色级协作和 agent 调用，那么 API、权限、事件、上下文注入、工作流连接能力，就会变得越来越关键。
第四，我的组织是否适合这个时代？如果未来需求越来越碎、迭代越来越快、产品和交付越来越难分开，那么组织就不能还停留在过去那种层层传递、角色割裂、链路冗长的状态。这也是为什么我在前面的文章里一直强调，AI 改造的不只是开发工具，而是整条软件生产链，甚至是软件公司的组织形态。
第五，我卖给客户的，到底还是一个软件，还是一套更贴近业务运行的能力？这可能是最根本的问题。
过去很多 SaaS 公司卖的是“工具”；未来更有竞争力的公司，卖的会是“带着业务理解和执行能力的软件层”。
六、最后的判断：AI重新定义“定制开发”
如果用一句话来总结我的看法，那就是：
AI 不会终结定制开发，但会终结低水平、低复用、低治理的旧式定制开发。
与此同时，它会催生一个新阶段：在这个阶段里，标准底座依然重要，甚至比过去更重要；但在标准底座之上，大规模、低成本、持续演进的个性化软件层，会成为新的竞争焦点。(Andreessen Horowitz)
所以，未来的软件行业不是“回到外包时代”，也不是“标准产品彻底胜利”，而更像是进入了一个新的组合时代：
标准产品 + 上下文层 + 工作流编排 + 持续治理。
谁能把这四件事组合好，谁就更有机会在 AI 时代建立新的优势。
从这个意义上说，定制开发这个词，确实已经有点旧了。更准确的说法，也许真的是：
我们正在从“定制软件时代”，走向“个性化软件时代”。
也许，这是对中国的大企业和软件公司都是个重头再来的好机会
【个人介绍】
本文作者吴昊，独立SaaS顾问，图书《SaaS创业路线图》、《SaaS创业路线图2.0》作者。
最近重点为企业做组织AI化改造workshop，欢迎留下微信交流。
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