共计 1282 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
AI 杀不死咨询公司
过去两年,AI 被视为咨询行业最直接的“替代者”: 搜集资料、分析数据、写代码、做测试、出报告 , 这些工作正被大模型快速接手。但埃森哲最新财年报告却给出相反信号——收入仍在增长, 订单还在增加。AI 没有杀死咨询公司, 而是把企业改造带入更深的腹地。
📌 埃森哲财报: 增长仍在继续
10 月 1 日, 埃森哲公布 2026 财年报告 。全年总收入约 742 亿美元, 本币增长 5%; 第四季度收入 186.8 亿美元, 本币增长 7%。咨询业务收入 92.8 亿美元, 托管服务收入 94 亿美元, 增速均为 7%; 全年新签订单 845 亿美元。这与外界对咨询业的悲观预期形成反差: 需求并未消失, 而是换了形态。
🔍 传统“卖人力”模式承压
大型 IT 咨询、系统实施和外包服务, 长期带有很强人力属性 。项目收入大致取决于投入多少人、工作多长时间、每人收多少钱。项目增加就增派顾问和工程师, 员工增加又能承接更多项目。埃森哲、IBM 等公司能成长为数十万人规模, 与这种增长方式直接相关。
AI 改变的, 恰恰是完成同一项工作所需人数 。IBM 今年推出 Forward Deployed Units, 把少量高级专业人员与 AI Agent 组成交付团队, 由 Agent 承担编码、测试、评估和文档等工作。IBM 披露的案例中,6 个人配合 AI, 可完成过去需要 30 人团队承担的工作。
💡 AI 让任务变轻, 却让改造变重
但企业购买咨询服务, 并不只是为了购买这些劳动 。假设一家大型银行部署 AI 客服 Agent, 演示阶段并不困难; 真正进入业务后,AI 要知道客户是谁、持有什么产品、账户处于什么状态, 而这些信息可能分散在 CRM、核心交易系统、客服系统和不同年代的数据仓库里。
📊 收入结构转向长期服务
围绕“AI 杀不死咨询公司”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
🚀 竞争位置决定 AI 红利归属
- 与客户的距离: 大型企业部署 AI 时, 最棘手的问题通常来自已有系统。长期合作方已参与这些系统建设和运营, 对客户内部环境的了解本身就是能力。2026 财年, 埃森哲拥有 317 个最高等级核心客户, 全年出现 141 次客户单季度新签订单超过 1 亿美元。
- 技术组合复杂度: 未来一家大企业可能同时使用 OpenAI、Anthropic 的模型, 微软、Google 或 AWS 的云,SAP 的 ERP,Salesforce 的 CRM 和 ServiceNow 的流程工具。把这些产品接入现有系统并组成连续业务流程, 本身就是重要服务。2026 财年, 埃森哲与前十大技术生态伙伴相关业务贡献超过 60% 收入, 且增速快于整体。
- 覆盖改造链条的长度:AI 最容易压缩基础编码、测试、应用维护和标准化流程; 价值更容易向行业知识、数据治理、ERP 和云、安全、AI 工程、流程设计以及长期运营集中。
🧭 总结: 把新发动机装进旧工厂
围绕“AI 杀不死咨询公司”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
