近日，思码逸咨询总监关钦杰出席了由思码逸联合深圳软件协会、腾讯 TAPD、易趋软件共同举办的线下沙龙——AI+研发提效-聚焦交付效率与质量，并分享了话题《AI 时代—从摩尔定律到研发管理新范式》。以下为本次分享的内容精选。

一、摩尔定律失效？不，它正在 AI 时代重生

1965 年，戈登·摩尔提出“晶体管数量每 18-24 个月翻倍”的黄金定律，推动 IT 行业狂奔半个世纪。如今，AI 正书写新摩尔定律：

• 成本暴降：DeepSeek 大模型训练成本比 GPT-4 降低 14 倍（对标 GPT-4，2025 年数据）；

• 能力跃迁：AI 的性能与资源投入呈对数关系，社会经济价值却以超级指数增长。正如奥特曼预言：“AI 将像晶体管一样渗透每个角落。”

二、AI 颠覆研发：从“人海战术”到“人机共生”

当 AI 能自动生成代码、分析需求、执行测试，研发管理将面临三大重构：

1. 流程再造

• 需求阶段：AI 智能拆解需求，自动生成设计方案；

• 编码阶段：测试驱动开发（TDD）成标配，AI 实时补全代码；

• 测试阶段：自动化测试覆盖率提升 23%（《DevData 2024》）。

2. 角色重塑

• 开发者转型“架构师”，专注高价值设计；

• AI 成为超级队员：承担 30%基础编码，人类聚焦创新与决策。

3. 指标革命

• 传统代码行数、工时指标失效；

• 代码当量（思码逸专利指标）成新标尺：

• 排除空行、注释干扰，量化代码真实价值；

• 结合需求颗粒度、千当量缺陷率，精准评估效能。

《DORA 2024》数据显示，高效能团队在各方面都呈现出了“断层式领先”：

而残酷的现实是，AI 工具正进一步放大差距，在思码逸发布的《DevData 2024 研发效能基准报告》中——应用 AI 的企业需求交付周期缩短了 18%，单元测试覆盖率提升了 23%。

与此同时，头部精英团队正以"数据飞轮"模式构建护城河：他们通过 AI 工具获取效能优势，沉淀的海量研发数据又反哺模型训练，形成持续迭代的增强回路。这不仅仅是逐步拉大的差距，更是一场正在加速的行业洗牌。

四、未来生存指南：成为“效能架构师”

在分享中关钦杰指出，为应对 AI 带来的研发新范式，管理者必须回答两个关键问题：

1. 向内看效能：如何量化 AI 的价值？

• 关注成本收益比，而非单纯的时间节省；

• 核心指标：AI 代码接受率、交付质量、效率、能力及交付成本。

2. 向外看差距：我的团队在业界处于什么水平？

• 参照 DevData 研发效能基准：

• 对标精英团队，识别团队效能短板，而非在单一指标上卷。

五、思码逸：研发效能的“数智化导航仪”

《研发效能实践指南》中有一句话“数据驱动不是万能的，没有数据驱动是万万不能的”，数据对于研发效能管理的重要性可见一斑。作为一站式研发效能度量平台，思码逸倡导以价值驱动决策取代粗放管理，智能化评估系统定胜负。

为此，思码逸旗下的效能度量分析平台 DevInsight 提供：

• 代码当量分析：50+语言支持，穿透代码“注水”乱象；

• 效能基准对标：一键生成团队“体检报告”，定位行业坐标；

• 智能决策系统：识别低价值需求，优化资源投入。

【结语】

“未来属于拥抱变化者，而非固守旧模式的人。”当 AI 重新定义研发规则，唯一的选择是——跳上新摩尔定律的快车，用效能赢得未来。

参与《DevData 2025 研发效能基准报告》调研，获取团队效能体检。