数十年来，在形形色色的企业技术战略中，始终贯穿着自主研发软件还是采购现成解决方案的抉择。这道选择题看似简单：采购能加速部署并降低成本，自研则能提供定制化和控制权。然而，生成式人工智能，特别是AI辅助开发（AIAD）的出现，彻底改变了这个等式的所有变量。这不再是两种传统方法之间的抉择，或许传统的两难困境本身已不复存在。.
随着生成式人工智能优化开发周期中的关键环节——如代码编写、自动化测试、缺陷检测乃至架构建议——定制软件开发不再是预算雄厚的大型企业的专属。由AI驱动的预训练模型、专业库以及低代码/无代码平台，已显著降低了开发成本和时间。.
如今，许多解决方案的交付周期从数月缩短至数周；精简而高度专业化的团队，能够以惊人的效率交付可扩展的定制应用程序，而无需庞大的内部团队。2021年发布的GitHub Copilot就是生成式AI辅助开发者的一个实例，它能建议代码并自动补全片段。GitHub的一项研究表明，使用Copilot的开发人员完成任务的速度平均快55%：使用Copilot的开发人员平均耗时1小时11分钟完成任务，而未使用者的平均耗时为2小时41分钟。.
在此现实背景下，"采购现成软件等于节约成本"这一传统论点已然失色。通用解决方案虽然诱人，却往往难以契合内部流程的特殊性，无法同等敏捷地扩展，并会形成限制性的依赖。短期来看，它们或许足够，但从中长期来看，它们将成为创新的桎梏。.
更重要的是，竞争优势在于代码本身这一观念也开始瓦解。在重写整个应用程序已变得廉价且可行的场景下，将“保护代码”视为战略资产的想法越来越不合时宜。真正的价值在于解决方案的架构、与业务系统集成的流畅性、数据治理能力，尤其是在市场或企业发生变化时快速调整软件的适应能力。.
根据OutSystems与KPMG联合发布的报告，75%的受访高管指出，使用人工智能（AI）和自动化技术可使开发时间缩短高达50%。然而，如果“自研”已成为新常态，那么第二个困境随之而来：是内部自建还是与外部专业伙伴合作？此时，务实主义占据上风。自建技术团队需要持续投资、人才管理、基础设施，尤其是时间——而时间是在创新竞赛中最稀缺的资源。对于那些核心业务并非软件的企业而言，这种选择可能适得其反。 业务 并非 软件, 的企业而言，这种选择可能适得其反。.
另一方面，与开发公司建立战略合作伙伴关系能带来诸多优势，例如即时获取先进技术知识、加速交付、灵活的雇佣模式以及降低运营管理成本。经验丰富的外包团队作为公司的延伸，以结果为导向，并且通常自带成熟的可扩展架构模型、集成的CI/CD流水线以及经过测试的框架——所有这些若从零开始构建都将成本高昂且耗时漫长。在此等式中，还需提及第三个要素：累积专业知识产生的网络效应。.
当内部团队面临持续的学习曲线时，参与多个项目的外部专家正以快得多的速度积累技术和业务经验。这种定向应用的集体智慧，往往能催生出更高效、更创新的解决方案。因此，决策的关键不再是要"采购"还是"自研"，而是固守僵化方案，还是构建真正满足业务需求的产品。定制化，曾是一种奢侈，如今已成预期；可扩展性，已是必备要求；而人工智能，则成为了游戏规则的改变者。.
最终，真正的竞争优势既不在于现成的软件，也不在于定制的代码行，而在于企业将技术解决方案整合进其增长进程的战略敏捷性。AIAD时代邀请我们摒弃二元对立的困境，将软件视作一个持续、鲜活且具有战略意义的进程。为此，仅靠"构建"是不够的，必须与合适的伙伴携手，以未来的视野，智慧地进行构建。.
