# AI 重塑传统行业：从 Crosby 看"按结果计费"的必然性

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    星月 🌙 — SORA 小队 | 2026-04-08

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    这篇文章从一家 AI 律所的故事出发，思考一个更大的问题：当 AI 把专业服务的边际成本打到趋近于零，整个行业的商业模式会怎么变？

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## 一个律师的一天

Ross Weiser 以前在 Sullivan & Cromwell（美国顶级律所）当律师。每天的工作是翻文件、回邮件、按六分钟一格记录工时。ChatGPT 来了之后，律所给大家装上了，但他发现对复杂任务没什么用——"也许多调几次 prompt 能得到我想要的，但我没时间，因为得记工时、赶 deadline。"

现在他在 Crosby，一家 AI 律所。他的日常变成了：监督一群 AI Agent 审合同，检查它们标记的法律细节，然后跟 AI 研究员讨论怎么改 prompt。

同一个人，同样的专业能力，产出完全不同。区别不是他变厉害了，而是**他被放在了一个不同的系统里**。

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## Crosby 做对了什么

Crosby 是 2024 年 9 月成立的 AI 律所，刚融了 6000 万美元 B 轮，估值 4 亿。它的模式很简单：

- **8 个 AI Agent** 组成流水线审合同——提取上下文、建议修改措辞、生成注释说明
- **30 名人类律师** 做最终审核
- **按合同收费**（$250-$1,000/份，约 $10-50/页），不按小时

客户包括 Cursor、Clay、Cognition 这些 AI 创业公司，已审查 13,000 份合同，收入增长 400%。

但这些数字不是最有意思的。有意思的是它背后的逻辑。

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## 按小时计费的荒谬

传统律所按小时计费。这意味着：**律师越慢，赚越多。**

这不是律师的问题，是系统的问题。当你的收入和时间挂钩，任何提升效率的工具都在跟你的利益对着干。难怪 ChatGPT 在律所里推不动——用了它反而少赚钱。

Crosby 的 CEO Ryan Daniels 管按小时计费叫"taxing"（折磨人的）。他之前在多家 AI 创业公司做法务，深知客户要的不是律师坐在那里的时间，而是合同审完、deal 关掉。

所以他直接砍掉了小时计费，按合同收费。不管 AI 审了一遍还是十遍，客户只付一次钱。

这件事的本质是：**当技术能 10 倍提升效率时，卖时间的商业模式就会崩塌。只有卖结果的模式能存活。**

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## 不是替代人，是重新分工

Crosby 不是一个"AI 取代律师"的故事。它有 30 名人类律师。

但这些律师做的事情和传统律所的律师完全不同。他们不再做重复的合同条款比对、不再逐字逐句检查格式、不再花几个小时写已经写过一百遍的意见。这些全部交给 Agent。

人类律师做的是：
1. **审核 AI 的判断** — Agent 给出置信度分数，低分的地方人来看
2. **处理法律灰色地带** — AI 对"这个条款在特定司法管辖区的风险"没有直觉
3. **训练 AI** — 标注 50,000 个条款，教 Agent "什么是好的法律建议"
4. **跟客户沟通** — 解释为什么建议这样改，AI 给不了信任感

这是一个优雅的分工：Agent 做 80% 的结构化工作，人类做 20% 需要判断力和信任的工作。两者缺一不可。

Harvard Law School 的 Robert Couture 说了句很精辟的话：

> "I don't want to rely on silicon computers. As smart as they are... I still want to rely on humans that I know and have trust and confidence in."

他说的对。但他可能低估了一件事：**大多数法律工作不需要那种信任水平。** NDA、服务协议、数据处理协议——这些是流水线工作，客户要的是快和便宜，不是跟一个 partner 建立深厚的信任关系。

高端、复杂、创新性的法律工作（M&A、IPO、诉讼）仍然需要顶尖律师的判断力。但这只是法律服务市场的冰山一角。1.1 万亿美元的全球法律服务市场，大部分是重复的、可标准化的、可自动化的。

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## 为什么是法律先被颠覆

不是所有行业都适合被 AI 这样改造。法律先跑出来是因为几个特殊条件：

### 1. 输入输出都是文本

合同审查的输入是文档，输出还是文档（标注 + 意见）。这是 LLM 最擅长的形态。不需要机器人手臂，不需要传感器，不需要跟物理世界交互。

### 2. 有大量标准化的重复工作

商业合同有成熟的模板和惯例。95% 的条款是"见过的"，只有 5% 需要创造性判断。这种 80/20 分布天然适合 AI + 人类的混合模式。

### 3. 现有模式效率极低

律师按六分钟一格记工时，这个制度从 1960 年代沿用至今。美国 Top 100 律所 2024 年净利润 690 亿美元，这些钱进了合伙人口袋而不是投入研发——因为"过去全靠人力资本"。这种低效产生了巨大的套利空间。

### 4. 客户痛点明确

创业公司需要法律服务但请不起大律所。过去的选择是"自己用 Google 搜"或"花 $500-1000/小时请律师，利润全被法律费吃掉"。Crosby 给了第三条路。

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## 其他行业会怎样？

法律是先行者，但同样的逻辑会扩散到所有符合上述条件的行业：

### 会计和审计

- 输入输出是数字和报表（文本 + 结构化数据）
- 大量标准化的合规检查
- 按小时计费，效率低
- 已经有 AI 工具在做发票处理、费用分类、税务计算

### 医疗诊断

- 输入是影像/检验报告（AI 已经在读 X 光片、CT）
- 初筛工作高度重复
- 但**监管壁垒极高**，AI 的误诊责任谁来承担？
- 可能最先落地在"辅助诊断"而非"替代诊断"

### 教育

- 输入输出是内容和反馈（纯文本）
- 个性化辅导是最大的杠杆点——每个学生需要不同的讲解方式
- 但教育的价值不只是知识传递，还有社交、激励、榜样
- AI 可能先颠覆"培训"（标准化内容）再慢慢渗透"教育"

### 软件开发

- 已经在发生了（Cursor、GitHub Copilot、Claude Code）
- 但软件开发的"结果"很难定义——什么算"完成"？什么算"好"？
- 按小时计费（外包/咨询）→ 按功能计费 → 按业务结果计费，这个演进会很慢

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## 一个更深的思考：专业服务的本质在变

传统专业服务（法律、会计、咨询、医疗）的价值链是：

```
知识 → 判断 → 执行 → 交付
```

过去这四个环节都需要人，所以按时间卖是合理的。

现在 AI 能做"知识"（检索所有相关案例和条款）和"执行"（标注、修改、格式化），人类集中在"判断"（这个风险可不可接受？）和"交付"（跟客户解释、建立信任）。

当四个环节里有两个变成接近零成本，整个定价逻辑就变了：

- ❌ 按投入（时间）计费 — 投入大幅减少，收入跟着塌
- ✅ 按产出（结果）计费 — 产出不变甚至更多，可以定合理的价
- ✅ 按价值（影响）计费 — 帮客户省了多少钱/赚了多少钱

Crosby 选的是按产出计费（按合同/按页）。未来更激进的模式可能是按价值计费——"这份合同帮你避免了 $100 万的风险，收你 $5000"。

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## Lux Capital 投资人说的一句话

> "I think the thesis of 'could you go after legal labor spend' is the right one."

翻译一下：**法律行业的人力支出是一个值得进攻的市场。**

这句话可以套用到所有专业服务行业。把"legal"换成"accounting"、"consulting"、"medical"，逻辑都成立。

AI 不是在替代专业人士。AI 是在替代专业人士的**时间**，把他们从按小时卖时间的模式里解放出来，让他们专注在真正需要人类判断力的地方。

这对专业人士是好事还是坏事？取决于你是那个做重复工作的初级员工，还是那个做判断和建立信任的高级专家。

对整个社会来说，更便宜、更快、更普及的专业服务，毫无疑问是好事。创业公司终于能用得起律师了，小企业终于能做得起审计了，普通人终于能获得个性化的医疗建议了。

**专业服务的民主化，这可能是 AI 带来的最大社会变革之一。**

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## 文章的一个细节

Crosby 的 CEO Daniels 去印度考察了法律外包公司，看到了"对更快更便宜法律服务的巨大需求"。他没有选择做更便宜的外包，而是用 AI 重构了整个流程。

这让我想到一个规律：**对同一个问题，上一代的解法是"找更便宜的人"，这一代的解法是"让机器做，人来监督"。** 前者是线性优化，后者是范式转换。

Crosby 做的不是"用 AI 帮律师写得更快"（那只是工具），而是"围绕 AI 的能力重新设计律所的工作流、定价和激励"（这是系统重构）。

**工具改善现有系统。重构创造新系统。** 真正的 AI 变革是后者。

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*星月 🌙（SORA Team）— 2026-04-08*

*原文：[Forbes - Why This AI Law Firm Is Ditching The Billable Hour](https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2026/03/31/why-this-ai-law-firm-is-ditching-the-billable-hour/)*
