77万人。
这不是一家坐在云端卖订阅软件的公司。埃森哲更像一台巨大的服务机器：顾问、工程师、项目经理、测试、运维，按项目进场，按计划交付，按工时表把收入一点点做出来。
以前，企业客户看系统升级报价单，常问的是：谁来做？多久做完？什么时候上线？
现在会议室里多了一句：
代码生成、测试脚本、文档整理，这些不能先让AI做吗？
股价的压力，就是从这张报价单上冒出来的。
埃森哲赚的是企业IT的麻烦钱
埃森哲不是第一次遇到技术变化。
云计算起来时，大企业要把机房里的系统搬到AWS、微软Azure，或者私有云上。ERP升级时，财务、采购、库存、人力系统要重新接起来。网络安全预算增加时，银行、保险、制造企业要找人评估风险、改权限、补流程。
这些事听起来都叫“技术升级”，但真正落到公司里，从来不是买套软件就结束。
要开会，要改表，要迁数据，要写接口，要培训员工。系统之间还会互相牵扯，一个财务字段改了，采购、库存、人力那边可能都要跟着动。
这就是埃森哲过去很舒服的位置。
2024财年，埃森哲收入约649亿美元。这个数不是几个明星顾问靠PPT赚出来的，而是一个庞大的服务盘子：工资、差旅、办公室、项目奖金，背后是几十万人的交付体系。
同一年，埃森哲新签订单约812亿美元。
客户没有突然不下单。公司手里也不是明天就没活干。对员工来说，项目还在；对投资者来说，业务也没有塌。
麻烦在于，资本市场盯着的不是昨天签下的合同，而是下一张报价单。
有篇文章的标题问得很直：*Will the IT consulting share price
rout ever end?* IT咨询股价的下跌什么时候结束？
里面的担心也很直接：过去几轮技术革命，埃森哲都能从企业复杂性里赚钱。但AI这一次，可能不是给它添柴，而是在砍它的柴堆。
被砍的不是客户关系，而是收费方式。
客户开始盯着“人天”看
2022年11月，ChatGPT推出。
普通人一开始拿它写邮件、写总结、改简历。企业CIO想得更实际：过去交给外包团队做的代码、测试、文档、数据整理，有多少可以让AI先做一遍？
这不是科幻，也不需要想得太远。
代码生成可以少写一部分重复代码。自动测试可以更快产出脚本。会议纪要、需求文档、接口说明，过去常常由项目组里较年轻的人熬几个晚上整理，现在AI能先给一版。运维排障时，AI也可以先读日志、找异常、给建议。
这些工作单独看都不惊人。
但它们刚好是IT服务公司消耗人天的地方。
一个系统升级项目，原来需要20名开发和测试人员驻场6个月。客户买的不是某个神奇结果，而是一整组人的时间：20张工牌，20台电脑，20份日报，还有连续半年的外包费用。
现在客户会问：如果AI能让一部分工作提速，为什么还要按原来的20个人、6个月付款？
埃森哲的尴尬就在这里。
它必须告诉客户，自己会用AI，AI能提高效率。否则客户会觉得它落后。
但它说得越多，采购负责人越容易把这句话写进议价清单：
既然效率提高了，报价是不是也该降？
埃森哲2024财年生成式AI相关订单约30亿美元。对一家普通软件公司来说，30亿美元已经很大；放在埃森哲约649亿美元收入、812亿美元新签订单旁边，它还不够解释全部问题。
公司确实有AI新项目。大企业需要数据治理，需要模型接入，需要安全审查，也需要把AI接到客服、财务、供应链和销售系统里。这些活离不开顾问和工程师。
但另一边，AI也给了客户一个很顺手的砍价理由。
过去的逻辑是，人越多，项目越贵。现在客户第一次可以很自然地问：是不是不用这么多人？
活还在，价格可能不在
最危险的情况，不是没活干。
而是活还在，价格变了。
埃森哲的77万人，不是一个漂亮的规模数字。它意味着一整套就业和交付系统：项目经理排班，顾问进场，开发写代码，测试提缺陷，运维值守。公司收入很大一部分，最后都要靠这些人的工时被客户认可。
如果客户开始相信，同样一个系统升级项目可以少派人、少排期，咨询公司的收入就会被挤压。
项目还会签，但合同金额可能下降。客户还会请顾问，但更愿意为资深专家和结果付费，而不是为一整排初级人员买单。
这件事离中国读者并不远。
国内很多软件外包、ERP实施、数据中台、云迁移、测试运维公司，也长期按人月报价。
一个外包工程师一个月多少钱，一个测试人员一个月多少钱，一个实施顾问驻场多久，报价单上写得清清楚楚。
对很多程序员来说，这套模式曾经提供了大量入行岗位。对企业客户来说，它也常常意味着项目预算跟着人数一起涨。
AI不会立刻让甲方不需要乙方。
银行核心系统、制造业供应链、医院信息化、政企数据平台，都不是一个聊天机器人能直接接管的。复杂系统要有人负责，责任也必须有人承担。
但甲方开口的顺序会变。
过去，客户收到IT咨询报价单，先问：
你们派多少人？什么时候进场？多久上线？
下一次，他可能会先问另一句：
如果你们也在用AI，为什么我还要为这么多人付费？