上周，我写了关于离开Stainless的事情，以及我打算将我的副项目River发展成一个小型可持续业务的计划。当我发送那封信时，有几个人询问我在这个人工智能时代经营软件公司的思考过程：“你疯了吗？！你发布的任何东西都可能被一个LLM构建的内部包瞬间取代！”我现在已经成为LLM的支持者之一，我承认这是一个非常合理的问题。确实，我可能疯了，但我会讲述我的思考过程，你可以自己判断。让我先讲一个轶事。今天早上，我在互联网上一个最糟糕的参与者农场和虚假信息和虚构轶事的超级推销者聚集地LinkedIn上闲逛。其中一个用户发布了一条关于他公司每月在Atlassian的Jira上花费400美元的帖子。他对此离谱的账单感到个人受到了轻视，于是他让他的团队使用Claude构建了一个新的内部任务跟踪器。Jira和每月400美元的开支消失了，取而代之的是一个可根据他们的需求进行工具化的自定义包，通过LLM的持续优化来实现。多年来，我们一直在软件界讨论购置与构建的问题，但去年情况发生了变化。过去，构建是一个非常昂贵的提议，尤其是在工程师薪资和优秀人才稀缺的情况下。人们可以预计巨大的前期成本、时间表超支以及无尽的复杂问题。一般的智慧一直是仅在核心领域内部构建，避免被外围项目分散精力。一旦你的公司达到巨大的规模，而这些干扰的成本恰如其分地消失在利润中，也许这些项目才值得去做。但LLM改变了这一切。突然之间，通过让模型 القيام工作，生产出实质性的软件变得相当可行。便宜不等于零。虽然LLM使得构建软件的成本显著降低，但并没有使其为零。良好的LLM构建的系统仍然涉及一个反馈循环，操作员需要让模型工作一段时间，根据结果进行调整，请求另一轮，再进一步优化，等等，通常需要数十个循环才能得到一个在所花费时间和质量之间的最佳妥协的令人满意的结果。而且像以前一样，维护将是一项持续的费用。尤其是对于更加复杂的包，总有功能需要添加或错误需要修复。LLM会使这些更改更容易进行，但并没有让它们变得免费，最昂贵的部分是看管和验证结果的人工劳动。回到我们上面提到的400美元/月的Atlassian轶事：在考虑了初始构建努力，包括优化过程，以及持续的LLM驱动维护后，这是否通过了“嗅觉测试”？一个任务跟踪器仍然是一种复杂的软件，即便大量使用LLM，人们也应期望初步推进至少花费几周时间（这是宽容的）。从那里，内部负责人将转为处理错误和功能开发。让我们试着提出一些粗略的数字来量化情况。假设我们有一位年薪20万美元的工程师，每周工作40小时（暂时假设9/9/6从未被设想）。那就是每月1.67万美元，每周3850美元，或者每小时96美元：薪水=200_000.0 {月：薪水 / 12，周：薪水 / 52，小时：薪水 / 52 / 40，}.each { |k, v| puts “%-6s $%0.2f” % [“#{k}:” , v] } 月：$16666.67 周：$3846.15 小时：$96.15 为了抵消本应支付给Atlassian的每月400美元，工程师每月最多只能花4小时（400 / 96）在他们自制的Jira克隆上进行功能/修复的提示，或者照看其数据库，或者其他事情，不包括上下文切换的开销。即便有LLM的帮助，这完全不现实，但我们还是宽容地说他们能将其缩减到每月2小时。即便如此，在那两周的初始努力之后，还需要37个月才能达到收支平衡（收回Atlassian的每月400美元减去每月2小时维护工作的时间=2 * 3846.15 / (400 - 2 * 96.15)）。别误会我的意思，我和使用过Jira的任何人一样讨厌它，并且有着几乎无法控制的冲动想要重建它，但这里的数学是不成立的。构建门槛。但这是否总是成立？让我们从另一个方面来看，一个价格更高的SaaS产品。Gemini报告说，完全配置的Salesforce座位的价格大约是每月500美元。假设你需要50个座位，那就是每月2.5万美元！以这个价格，你可以让1.5倍的工程资源（25 / 16.7）全职投入到你的克隆开发中。同样，CRM是一款相对复杂的软件，重建并不简单，但无论你怎么解释，对于一个较小的公司来说，这更接近于一个“构建”的决定。（而且Salesforce今年迄今已下跌30%，市场似乎也相信这一点。）我主张（和/或希望）...