人工智能时代，软件开发成本度量新范式

以前算软件成本，看人写了多少行代码。现在 AI 能包揽大半编码活儿，这套老黄历彻底失灵了。

AI 写代码确实快，但成本没消失，只是挪了地方。以前花钱雇人敲键盘，现在得给提示词、调上下文，还得花大价钱审代码、补测试、修隐患。说白了，写变便宜了，审和治反而成了大头。

所以新账本得按三笔钱来记：算力开销、人工验证、合规治理。以后别再数代码行数，要看“业务意图单元”——也就是一段能独立验收的需求。每段需求花了多少算力、人工和风险成本，这才是真账。

落地就四步：先埋点记录数据，再跟老方法双轨跑几个月，接着把预算改成按交付意图计价，最后配好知识库和审计机制。

不过有个坑得提醒你：单位代码便宜了，大家就会疯狂加需求，总投入可能不降反升。而且 AI 写的代码一旦出线上事故，这锅算谁的？目前还没个准信。

要不要我帮你把这套新账本的核心指标做成一份对照清单？

人工智能时代软件开发成本度量新范式
商用密码应用安全性评估（密评）：是什么？谁要做？怎么做？不做的后果是什么？
第三批个人信息保护合规审计专业机构名单
关基测评是什么？要不要做？谁来做？怎么做？不做有什么后果？
一次进场，四张报告：等保、密评、数评、个保审计的协同方法论
技术解决"算得准"，组织解决"推得动"：数据分类分级深度解读
《高质量数据集 质量评测规范》 深度解读
强制性国标《汽车数据安全要求》征求意见稿解读
五部门联合印发医疗卫生机构数据安全和个人信息保护管理办法(试行)通知
《工业和信息化领域人工智能安全评测框架（2026版）》解读