据《财富》报道，思科总裁兼首席产品官吉图·帕特尔（Jeetu Patel）将一项非常规任务交给了一名27岁的工程师：提供无上限的Token预算，在24个月内用AI重写公司98%的遗留代码，并已设下四周验证期。在思科内部AI转型不断加码、全球AI支出驶入万亿量级的背景下，这场围绕存量软件资产的豪赌，正在成为观察企业级AI研发范式变革的一个标志性样本。本文梳理事件全貌、产业背景与落地风险。
一、事件聚焦：无上限Token预算与98%重写目标
据《财富》报道，思科总裁兼首席产品官吉图·帕特尔透露，他指派了一位27岁的年轻工程师，设定了在24个月内利用AI重构、重写公司98%遗留代码（Legacy Code）的目标，并向其提供无上限的Token预算。所谓遗留代码，通常指计算机系统中与已停止维护的操作系统或技术相关的源代码，也指为兼容旧功能嵌入现代软件的代码，这类代码多以过时技术编写、缺乏完整文档，维护成本较高。
这位工程师名为帕德马纳班·克里希那穆提（Padmanabhan Krishnamurthy），帕特尔称他为“帕迪”（Paddy）。“我已经给了他无限制的Token，因为他要去重构代码，”帕特尔表示，“所以我对他说，去放手干吧，随便你怎么折腾。”据TechWeb、快科技等多家科技媒体自2026年11月1日起的报道，克里希那穆提出人意料地提出：自己只需组建一个两人团队，就能彻底重写思科庞大的遗留代码；帕特尔坦言，在此之前，即便是自己团队中最具前瞻眼光的AI专家也从未有过这般构想
需要特别强调事实边界：98%现阶段仅是一项既定目标，而非落地成果；相关报道并未透露当前的代码修改体量以及试验的具体成效。克里希那穆提已为自己立下四周的验证期，终极目标是在24个月内完成思科98%遗留代码的重构。换言之，该项目目前仍处在“立靶”而非“中箭”的阶段，后续进展有待验证期结果披露。
二、人物线索：从EzDubs创始人到被发掘的边缘员工
克里希那穆提并非思科体系内步步高升的老将。据《财富》报道及多家媒体核验：他于2023年联合创办实时翻译初创公司EzDubs；2025年，思科完成对EzDubs的收购，他随之加入思科。尽管头顶前创始人兼CEO的光环，帕特尔却透露，克里希那穆提当时“被埋没在组织深处，做着无关大局的边缘事务”。
转折发生在帕特尔视察思科旧金山办公室期间，两人当时展开了一次深入交流，上述“两人团队重写遗留代码”的设想正是在这次交流中提出。从收购整合中被“埋没”，到获得无上限资源授权，这一人才流动链条折射出大型科技企业AI人才策略的一个侧面：真正稀缺的不是头衔，而是能够提出并执行非常规技术方案的“AI原生”工程人才。
值得注意的是，思科近期在组织层面的动作与此形成呼应。据思科披露，公司本季度裁员不到4000人、占员工总数不到5%，以便将更多资源投入硅芯片、光学、安全和AI领域，此次重组预计耗资高达10亿美元；首席执行官罗卓克（Chuck Robbins）强调，“问题关键在于并非总能在合适的地方获得未来所需的全部资源，而非仅仅追求节省成本”。一边是数千个岗位的裁撤，一边是给一名年轻工程师开出无上限预算——资源向AI聚焦的组织意图十分清晰。
三、为什么是遗留代码：思科的资产包袱与重写逻辑
思科创立已逾四十年，其底层系统和历史代码体量庞大。该公司供应链IT副总裁Desmond Murray在9月4日SEMICON Taiwan 2026半导体网络安全全球峰会上披露的一组数据，可以作为观察其存量软件资产规模的窗口：思科的供应链覆盖超过215个国家和地区，拥有800多家供应商，支持规模超过20亿台设备的存量网络；其供应链IT体系包括约1万个资产和70个应用，其中约70%的软件由思科自主开发，其余约30%由第三方提供。
思科自身的实践已经展示了AI介入软件资产盘活的效率量级。据Murray介绍，约一年半前，思科供应链IT部门在完成ERP系统升级后，为工程师配备AI开发工具以自动化原手工支持任务：相关支持工单数量随后下降了65%以上；原本预计需要9至12个月（中值10.5个月）的工作，最终在4个月内完成。目前思科正转向“规格驱动开发”模式——工程师定义需求与规格，AI生成代码与测试用例，人类保留代码审查环节，其领导的约800名软件工程师组织已设定目标：2026年10月底前实现“零工程师手写代码”。
更关键的是安全问题正在改变优先级。Murray警告，前沿AI模型发现软件漏洞的能力越来越强，配备AI的攻击者可能以机器速度展开行动，防御方也需要同等程度的自动化能力；对思科而言，技术债务正由“能推迟就推迟”的问题，转变为董事会层面的网络安全优先事项，公司正利用AI辅助开发释放的产能重构部分自研软件、处理存在漏洞或已经老化的系统。在此背景下，将遗留代码重写升格为公司级工程任务并配备非常规资源，并非孤立的心血来潮，而是其AI转型路线的延伸。
图1 思科供应链IT软件构成（自研与第三方占比）
图2 思科供应链IT应用支持转型周期：预估与实际对比
四、无上限Token预算的经济学：投入产出与风险边界
“无上限Token预算”的表述之所以引人注目，在于它与大模型推理成本高企的行业现实形成反差。据Gartner 2026年9月16日新闻稿预测，全球AI支出总额2025年为1.79万亿美元，2026年将达2.67万亿美元，同比增长49.5%；2027年进一步增至3.64万亿美元。其中，AI基础设施2026年预测支出约1.48万亿美元，是最大的单一支出领域；AI Agents and Assistants（智能体与助手）支出将从2025年的164.8亿美元增至2026年的292.2亿美元、2027年的654.7亿美元。智能体类支出三年接近四倍的预测增速，与“两人团队+海量Token”的重写方案在成本结构上恰好互相印证：Token消耗正在取代人力工时，成为这类工程的主要可变成本。
思科自身的财务面也为这种投入提供了支撑。思科2026财年第四季度（截至2026年7月25日）营收172.5亿美元，同比增长17.6%；2026财年全年营收633亿美元，同比增长12%；公司预计2027财年营收在722亿至734亿美元之间，高于分析师平均预期的686.9亿美元。第四季度思科获得超大规模云服务商40亿美元AI基础设施订单，2026财年累计达93亿美元，并预计2027财年AI基础设施收入达75亿美元。
但“无上限”不等于“无风险”。Gartner在2026年10月14日的新闻稿中警告：若AI供应商维持当前资本支出节奏，至2030年底将有超过3.5万亿美元的AI基础设施支出面临减值风险——2026年AI供应商基建支出预计接近1万亿美元，2027至2030年还将再投入约6万亿美元；要在2030年前覆盖资本支出、融资成本与12%的投入资本回报率，AI数据中心所有者需累计产生约8.5万亿美元收入，而同期可归于AI数据中心的收入预计至多3.6万亿美元。Gartner还预测，到2030年超过80%的Neocloud（新型算力云）供应商将停止独立运营。这一宏观背景提示：以无上限Token换取工程速度的策略，同样需要经受投入产出与回报周期的检验。
图3 Gartner全球AI支出预测（2025-2027）
五、产业观察：98%目标从愿景到落地的距离
思科此举发生的产业时点并非偶然。AI编写代码的渗透率正在头部AI公司快速抬升：据Anthropic官方披露，截至2026年5月，其合并至代码库的代码中有80%以上由Claude编写，而在Claude Code于2025年2月发布之前，这一比例仅为个位数；2026年第二季度，Anthropic工程师人均每日合并代码量已达2024年的8倍，公司领导层估计若计入脚本与实验代码，AI编写占比在90%以上。Anthropic首席产品官Mike Krieger在与思科总裁帕特尔的对话中亦有“Claude正在编写Claude”的表述。
思科订单层面的AI动能同样在加速：第四季度产品订单同比增长35%，其中超大规模云客户AI基础设施订单40亿美元，2026财年累计93亿美元；公司预计2027财年AI基础设施收入达75亿美元。对思科而言，AI既是其对外销售的故事，也正在成为其内部软件资产重构的工具——后者正是本次98%重写目标的语境。
然而，从四周验证期到24个月后的98%，中间横亘着不容低估的工程鸿沟。综合报道与业界分析，至少有三重风险值得跟踪。其一，遗留代码的价值需要重新界定：大量“看不懂的冗余”未必是技术债，而可能是早期开发者刻意留下的兼容行为，AI若将客户已依赖的既有行为误判为“缺陷”予以“修复”，后果难以估量。其二，验证环节的成本可能远超重写本身：思科的路由器、交换机及网络操作系统要求电信级的高稳定性和严格容错率，AI重构后的代码能否承受全面测试与合规审查仍有待证明。其三，责任归属必须清晰可追溯：帕特尔此前已有“你不可能审完AI写的所有代码”的表态，思科的应对是自动化测试平台加上“每一段代码都要能追溯到一位负责人”的规矩。
对产业界而言，思科案例的观察价值在于其指标可验证：四周验证期能否跑通、重写比例的阶段性披露、以及重写后代码在电信级稳定性场景下的表现，都将是判断“AI重写遗留代码”能否从个案走向范式的时间节点。在权威机构层面，Gartner已在《Predicts 2026》软件工程预测报告（2025年12月发布）中提示，AI将加速软件交付，但同时带来智能体成本上升、生成代码质量风险与现代化改造停滞等挑战——方向与风险提示并存，恰是当前企业级AI代码工程的真实图景。
图4 思科超大规模云客户AI基础设施订单与收入指引
结论
一名27岁工程师、一个两人团队的设想、一份无上限的Token预算、一个24个月内重写98%遗留代码的目标——思科此次授权的每一个要素都在挑战大型科技企业的常规组织与预算逻辑。从已核验的事实看，思科的内部转型（供应链IT“零工程师手写代码”目标、9万名员工的AI协作系统）与外部财务表现（2026财年Q4营收增长17.6%、AI基础设施订单累计93亿美元）为这场实验提供了背景支撑；Gartner对全球AI支出2026年达2.67万亿美元、2027年达3.64万亿美元的预测，也印证了Token正在成为企业级工程的核心成本变量。
但必须再次明确事实边界：98%现阶段仅是既定目标而非落地成果，报道并未披露当前重写体量与试验成效；AI大规模重写遗留代码在行为边界识别、验证成本与责任追溯上的三重风险，均有待四周验证期及之后的执行数据来回答。对于观察者而言，比结论更有价值的是节点：验证期结果、阶段性重写比例与电信级场景下的质量表现，将共同决定这场豪赌是成为企业级AI研发范式变革的里程碑，还是又一次关于AI乐观预期的压力测试。
