人工智能正改變印度 IT 服務公司同客戶之間維持多年的交易方式。過去，外判商主要賣的是一大隊工程師，再按投入人數及工作時數收費；而家客戶越來越重視可量度的商業結果、較快交付，以及更低價格，而且未必願意大幅增加科技開支。1

對一個規模約 3,150 億美元的行業來講，呢個轉變既係機會，亦係壓力：AI 可以帶來龐大的企業轉型需求，但亦會令重複性外判工作變得更平、更快，甚至方便客戶自己處理。10

「按工時計錢」開始失去主導地位

最明顯的改變，出現在合約定價上。客戶唔再只係按項目有幾多人、做幾多個鐘頭付費，而係要求服務商將收費同實際成果掛鈎，例如成功推出一個可用平台、縮短保險理賠處理時間，或者降低營運成本。

塔塔諮詢服務（TCS）表示，在金融、人力資源及其他商業服務範疇，約 80% 合約已經以表現成果作為基礎。路透社報道，呢個比例大約係生成式 AI 普及前的兩倍。1

不過，按成果收費唔代表風險消失，只係將更多風險轉移畀服務商。雙方要先訂立基準線，講清楚服務商可以控制乜嘢，再約定成功要點樣量度。如果合約設計唔周全，對 AI 生產力的樂觀估算，可能變成未達服務水平、利潤受壓，甚至引發爭議。

客戶新要求：做多啲，但要平 25% 至 30%

AI 亦改變咗企業採購部門的期望。Persistent Systems 行政總裁 Sandeep Kalra 表示，客戶要求同樣的工作，價格要低 25% 至 30%，同時又要更快交付及更高生產力。6

壓力唔只針對新合約。客戶正重新磋商現有協議、縮細交易規模，並將原有科技預算轉投 AI 項目，而唔係大幅增加整體 IT 開支。3 Persistent Systems 亦表示，企業越來越多用現有 IT 預算支付 AI 計劃，反映 AI 開支往往係同傳統 IT 服務爭奪同一筆錢，而唔係完全額外增加。19

對 TCS、Infosys、Wipro、HCLTech、Cognizant 及 Tech Mahindra 等大型服務商而言，呢個係一個兩面不討好的定價難題：佢哋要投資 AI 平台、人才及新交付方式，但客戶又期望大部分效率提升直接反映為減價。TCS 已表示，AI 帶來的生產力提升正幫助部分客戶減少科技開支；較大型的轉型項目，則可能抵銷部分影響。10

AI 令客戶更有底氣將工作搬返入內部

生成式 AI 亦畀客戶多一個談判選項：自己做多啲。編程、測試、文件整理、技術支援及後勤流程，越來越可以由較小型的內部團隊配合 AI 完成，或者直接自動化。

呢個唔代表所有客戶都會放棄外判。複雜系統仍然需要行業知識、系統整合、保安控制、治理，以及持續的人手覆核。但只要客戶可以威脅將部分工作收回內部，外判商可承接的工作量就可能減少。業界高層亦表示，AI 發展方向未明，正令合約期縮短，重新競投變得更頻密。22

最終形成一個更難預測的收入模式：服務商可能用更少人完成同一項成果，但客戶隨即會問，點解仲要按舊有的人手規模或工作量付費？

中型 IT 公司可能反而有着數

AI 或會削弱大型外判商其中一項傳統優勢：短時間內調動龐大員工隊伍的能力。當客戶更加重視專門知識、由資深人員主導的交付，以及較快的組織轉型，Persistent Systems、Coforge 等中型公司便有機會同大行競爭。路透社報道，AI 收窄大型企業原本的規模優勢後，一些靈活的中型服務商正贏得更多生意。1

另一份報道則形容，Persistent Systems 及 Coforge 正透過 AI 主導的交付方式，逐步令收入增長同員工人數增長脫鈎。24 更大的策略機會，是在雲端、數據、自動化及行業工作流程等領域建立專門能力，再出售一項業務成果的責任，而唔係單純出租一批人手。

當然，細公司唔係必然跑贏大公司。大型服務商仍然擁有深厚客戶關係、全球交付網絡，以及投資 AI 所需的資本。但 AI 令市場更加難以假定：員工最多的供應商，就一定可以贏得合約。

過份進取的生產力承諾，可能變成商業陷阱

商業模式轉變，亦鼓勵服務商對 AI 能夠帶來的效果作出大膽承諾。但實際生產力提升，會視乎工作種類、程式碼基礎、數據質素、保安要求、系統整合複雜程度，以及需要幾多真人覆核而大幅變化。

AI 令軟件有更快的初稿，唔等於系統已經可以正式上線。完整工作可能仍然包括架構設計、測試、修正、合規審查、部署及後續支援。任何將未經驗證的七至八成生產力提升，直接寫入廣泛合約的做法，都有機會令服務商達唔到承諾，承受利潤損失，甚至同客戶出現爭拗。

較穩妥的 AI 合約，應該先訂立以實際數據為本的基準，清楚列出工作範圍、人手覆核及保安要求，再透過分階段試點逐步擴大。分享節省成本或效率收益的安排，亦可能比無條件保證大幅減省成本，更能平衡雙方誘因。

傳統人手金字塔正在重新設計

印度 IT 服務業長期依賴一種「金字塔」人手結構：大量初級工程師負責重複性工作，由較少數資深員工管理。如果 AI 可以處理部分編程、測試、文件及支援工作，呢種人手配置就冇以前咁化算。

各家公司採取的方式並不一樣。Mint 報道，自 2026 至 27 財政年度開始，印度十大 IT 服務公司之中有七間已公布組織架構調整，包括重新考慮初級職位招聘、中層管理層厚度，以及按技能而非單純年資分配工作。25

呢個趨勢較似「人手加 AI」模式，而唔係簡單用 AI 取代所有人。初級職位未必會消失，但工作要求將更重視軟件工程基礎、數據、保安、驗證、行業知識，以及負責任地使用 AI 工具的能力。

所以，招聘同裁員可以同時發生。企業可能招聘稀缺技能人才，為可以轉到高價值工作的員工提供再培訓，同時削減或調動以重複性任務為主的職位。印度大型 IT 公司近期的報道亦顯示，在需求不明朗及 AI 提升效率的雙重壓力下，人手增長已經變得更加審慎。34

印度 IT 巨頭真正要面對的考驗

核心問題係：印度 IT 服務商能唔能夠創造新的、按成果收費的收入，而且速度要快過客戶利用 AI 減少對外判人手的依賴？

如果公司只係用 AI 將原本按工時計費的工作做得更快，客戶很可能要求將效率收益轉化成更低收費，令收入及利潤率同時受壓。相反，能夠將 AI 同自有交付方法、行業專業知識、治理能力，以及對關鍵業務成果的責任結合起來的公司，較有機會保住自身價值。

印度 IT 服務業唔會消失，但佢的營運模式正重新定價。未來贏家唔一定係請最多人的供應商，而係能夠證明 AI 改變咗乜嘢、量度到實際結果，並且願意為成果而唔只係為工時負責的服務商。

人工智能正改變印度 IT 服務公司同客戶之間維持多年的交易方式。過去，外判商主要賣的是一大隊工程師，再按投入人數及工作時數收費；而家客戶越來越重視可量度的商業結果、較快交付，以及更低價格，而且未必願意大幅增加科技開支。1

對一個規模約 3,150 億美元的行業來講，呢個轉變既係機會，亦係壓力：AI 可以帶來龐大的企業轉型需求，但亦會令重複性外判工作變得更平、更快，甚至方便客戶自己處理。10

「按工時計錢」開始失去主導地位

最明顯的改變，出現在合約定價上。客戶唔再只係按項目有幾多人、做幾多個鐘頭付費，而係要求服務商將收費同實際成果掛鈎，例如成功推出一個可用平台、縮短保險理賠處理時間，或者降低營運成本。

塔塔諮詢服務（TCS）表示，在金融、人力資源及其他商業服務範疇，約 80% 合約已經以表現成果作為基礎。路透社報道，呢個比例大約係生成式 AI 普及前的兩倍。1

不過，按成果收費唔代表風險消失，只係將更多風險轉移畀服務商。雙方要先訂立基準線，講清楚服務商可以控制乜嘢，再約定成功要點樣量度。如果合約設計唔周全，對 AI 生產力的樂觀估算，可能變成未達服務水平、利潤受壓，甚至引發爭議。

客戶新要求：做多啲，但要平 25% 至 30%

AI 亦改變咗企業採購部門的期望。Persistent Systems 行政總裁 Sandeep Kalra 表示，客戶要求同樣的工作，價格要低 25% 至 30%，同時又要更快交付及更高生產力。6

壓力唔只針對新合約。客戶正重新磋商現有協議、縮細交易規模，並將原有科技預算轉投 AI 項目，而唔係大幅增加整體 IT 開支。3 Persistent Systems 亦表示，企業越來越多用現有 IT 預算支付 AI 計劃，反映 AI 開支往往係同傳統 IT 服務爭奪同一筆錢，而唔係完全額外增加。19

對 TCS、Infosys、Wipro、HCLTech、Cognizant 及 Tech Mahindra 等大型服務商而言，呢個係一個兩面不討好的定價難題：佢哋要投資 AI 平台、人才及新交付方式，但客戶又期望大部分效率提升直接反映為減價。TCS 已表示，AI 帶來的生產力提升正幫助部分客戶減少科技開支；較大型的轉型項目，則可能抵銷部分影響。10

AI 令客戶更有底氣將工作搬返入內部

生成式 AI 亦畀客戶多一個談判選項：自己做多啲。編程、測試、文件整理、技術支援及後勤流程，越來越可以由較小型的內部團隊配合 AI 完成，或者直接自動化。

呢個唔代表所有客戶都會放棄外判。複雜系統仍然需要行業知識、系統整合、保安控制、治理，以及持續的人手覆核。但只要客戶可以威脅將部分工作收回內部，外判商可承接的工作量就可能減少。業界高層亦表示，AI 發展方向未明，正令合約期縮短，重新競投變得更頻密。22

最終形成一個更難預測的收入模式：服務商可能用更少人完成同一項成果，但客戶隨即會問，點解仲要按舊有的人手規模或工作量付費？

中型 IT 公司可能反而有着數

AI 或會削弱大型外判商其中一項傳統優勢：短時間內調動龐大員工隊伍的能力。當客戶更加重視專門知識、由資深人員主導的交付，以及較快的組織轉型，Persistent Systems、Coforge 等中型公司便有機會同大行競爭。路透社報道，AI 收窄大型企業原本的規模優勢後，一些靈活的中型服務商正贏得更多生意。1

另一份報道則形容，Persistent Systems 及 Coforge 正透過 AI 主導的交付方式，逐步令收入增長同員工人數增長脫鈎。24 更大的策略機會，是在雲端、數據、自動化及行業工作流程等領域建立專門能力，再出售一項業務成果的責任，而唔係單純出租一批人手。

當然，細公司唔係必然跑贏大公司。大型服務商仍然擁有深厚客戶關係、全球交付網絡，以及投資 AI 所需的資本。但 AI 令市場更加難以假定：員工最多的供應商，就一定可以贏得合約。

過份進取的生產力承諾，可能變成商業陷阱

商業模式轉變，亦鼓勵服務商對 AI 能夠帶來的效果作出大膽承諾。但實際生產力提升，會視乎工作種類、程式碼基礎、數據質素、保安要求、系統整合複雜程度，以及需要幾多真人覆核而大幅變化。

AI 令軟件有更快的初稿，唔等於系統已經可以正式上線。完整工作可能仍然包括架構設計、測試、修正、合規審查、部署及後續支援。任何將未經驗證的七至八成生產力提升，直接寫入廣泛合約的做法，都有機會令服務商達唔到承諾，承受利潤損失，甚至同客戶出現爭拗。

較穩妥的 AI 合約，應該先訂立以實際數據為本的基準，清楚列出工作範圍、人手覆核及保安要求，再透過分階段試點逐步擴大。分享節省成本或效率收益的安排，亦可能比無條件保證大幅減省成本，更能平衡雙方誘因。

傳統人手金字塔正在重新設計

印度 IT 服務業長期依賴一種「金字塔」人手結構：大量初級工程師負責重複性工作，由較少數資深員工管理。如果 AI 可以處理部分編程、測試、文件及支援工作，呢種人手配置就冇以前咁化算。

各家公司採取的方式並不一樣。Mint 報道，自 2026 至 27 財政年度開始，印度十大 IT 服務公司之中有七間已公布組織架構調整，包括重新考慮初級職位招聘、中層管理層厚度，以及按技能而非單純年資分配工作。25

呢個趨勢較似「人手加 AI」模式，而唔係簡單用 AI 取代所有人。初級職位未必會消失，但工作要求將更重視軟件工程基礎、數據、保安、驗證、行業知識，以及負責任地使用 AI 工具的能力。

所以，招聘同裁員可以同時發生。企業可能招聘稀缺技能人才，為可以轉到高價值工作的員工提供再培訓，同時削減或調動以重複性任務為主的職位。印度大型 IT 公司近期的報道亦顯示，在需求不明朗及 AI 提升效率的雙重壓力下，人手增長已經變得更加審慎。34

印度 IT 巨頭真正要面對的考驗

核心問題係：印度 IT 服務商能唔能夠創造新的、按成果收費的收入，而且速度要快過客戶利用 AI 減少對外判人手的依賴？

如果公司只係用 AI 將原本按工時計費的工作做得更快，客戶很可能要求將效率收益轉化成更低收費，令收入及利潤率同時受壓。相反，能夠將 AI 同自有交付方法、行業專業知識、治理能力，以及對關鍵業務成果的責任結合起來的公司，較有機會保住自身價值。

印度 IT 服務業唔會消失，但佢的營運模式正重新定價。未來贏家唔一定係請最多人的供應商，而係能夠證明 AI 改變咗乜嘢、量度到實際結果，並且願意為成果而唔只係為工時負責的服務商。