build-with-AI（用 AI 自建） 买 vs 建之外的第三个选项：不是买现成软件，也不是传统自研，而是用 agentic 编码工具把功能内部做出来。McKinsey 2026 调查中 32% 的组织因此放弃至少一次软件采购——它的单元经济与「买」相反：许可证费变成 token 运行费加模型依赖。
AI 高绩效者（AI high performers） McKinsey 的定义：把至少 5% 的 EBIT 归因于 AI、且认为 AI 影响「显著」的受访者，约占总样本 6%。他们是「敢用 build-with-AI 替代采购」的主力——近半数高绩效者这样做，其他企业只有 31%。
API 形状的工作负载（API-shaped workload） 边界清晰、输入输出结构化、可以稳定描述的工作负载——编码 agent 能可靠接管。判断是否该自建的第一道测试：把需求写成一段 API 规格说明，如果写得出来，大概率可以 build-with-AI；写不出来，先别建。
你下一个要买的软件，可能变成你自己写的软件。McKinsey《2026 年 AI 现状》调查显示：近三分之一（32%）的组织已经因为 agentic 编码工具能内部自建，而决定不购买至少一个软件产品或功能。这不是效率叙事，是采购决策的结构性变化。我们的判断：build-with-AI 的单元经济是反的——可预测的许可证费被换成流动的 token 运行费加模型依赖，采购需要一套新评估网格，而不是把「不买」当成成本节约。来源：McKinsey State of AI 2026。
我们的判断：给 build-with-AI 单独建评估网格，不要把它塞进旧的「自研 vs 外购」模板。三问：①这个能力是核心差异化还是商品化？核心才值得自建，商品化能力自建是负资产；②工作负载是不是 API 形状——边界清晰、输入输出结构化、能写成规格说明？写不出来，agent 也接不住；③维护负担（含模型更替与供应商切换）能不能定价？能定价才能进预算。
四、我们的判断：替代没有运营模型 = 成本转移
高绩效者敢建，不是因为他们编码强，而是因为他们有运营底子：McKinsey 数据里，高绩效者 73% 围绕 AI 重建了工作流，其他企业只有约 25%。自建的成败不取决于写不写得出来，取决于有没有人运营、计量、迭代它。把「不买软件」当成本节约的第一年，通常会在 token 账单和模型更替里把差价找回去。
参考来源: McKinsey, The state of AI in 2026: On the road to ROI（2026-08-25 发布，1,719 样本、97 国，2026-05-04 至 06-08 收集）https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai ｜ Digital Applied, A Third of Companies Skipped Buying Software and Built It（二手分析，2026-09-01）https://www.digitalapplied.com/blog/a-third-of-companies-skipped-buying-software-and-built-it
常见问题
32% 这个数字是怎么来的？+
McKinsey《2026 年 AI 现状》全球调查，2026 年 5 月 4 日至 6 月 8 日收集，1,719 份样本、97 个国家，按各国 GDP 占比加权。近三分之一受访者报告其组织因能用 agentic 编码工具内部自建，而决定不购买至少一个软件产品或功能；科技与医疗行业最常出现，其次是专业服务与能源材料。
