合約交易印度，加密领域的外包工厂
2025年12月27日，Coinbase CEO Brian Armstrong 在推特上宣布，印度海德拉巴警方逮捕了一名前 Coinbase 客服人员，并且仍在持续追捕更多涉案人员。
这和一起估计损失高达4亿美元的数据泄露案件有关。在去年的6月2日，根据路透社的报道，有6位知情人士向路透社透露，Coinbase 早在去年1月份就知道，其客服外包承接方 TaskUs 公司发生了用户数据泄露事件，该公司在印度印多爾设立的客服中心的一名员工被发现用自己的私人手机拍摄工作电脑，并涉嫌与一名同伙向黑客出售 Coinbase 用户数据。黑客利用这些信息冒充 Coinbase 员工，骗取受害者的加密货币，并且向 Coinbase 索要2,000万美元的用户数据赎金。
但是，在发生如此严重的安全事故后，Coinbase 虽然在追捕涉案人员方面取得了进展，却没有明确公开的信息表示，他们将转向雇用其他国家和地区，或是美国本土员工。这样的动向在 X 上引起了诸多不满的声音，认为来自印度的外包服务并不可靠，Coinbase 缺乏对用户数据安全的严肃态度。
虽然 TaskUs 并不是一家印度公司，但问题确确实实发生在 TaskUs 的印度分公司上。而因为印度外包员工主动作恶谋利而遭受损失的企业，也并不只有 Coinbase 一家。
电商领域最著名的「内鬼」案之一，就是亚马逊将「卖家支持」与「反欺诈审核」业务外包给了位于印度海得拉巴和班加罗尔的第三方服务商，而一些印度外包员工被第三方卖家通过 Telegram 等渠道沟通并收买，每次删除负面评论、恢复被封账号或泄露竞争对手的内部销售数据，员工可获得几百到几千美元不等的现金奖励，这些外包员工的月薪只有约300 – 500美元。
微软也曾将其基础的技术支持服务外包给印度的第三方服务商，同样是外包员工不满足于微薄的薪水，就将信息卖给诈骗团伙，甚至在上班期间主动引导客户点击钓鱼网站或购买虚假的服务。
上面这些将客户服务、客户支持、审核等企业业务委托给外部服务提供商的模式，被称为「BPO（Business Process Outsourcing 业务流程外包）」。为降低成本、提高效率并专注于核心业务，这些重复性高、非创造性的企业流程，就交给第三方吧。
儘管出過這麼多問題，但印度仍然是全球外包行業的王者。Astute Analytica 的研報顯示，2024 年，印度 BPO 市場規模就已經約為 500 億美元，預計到 2033 年將達到 1393.5 億美元。通過語音解決的業務流程，印度人搞定了全行業的 35%。而非語音（電子郵件、線上聊天等）解決的業務流程，印度人搞定了全行業的 45%。
龐大的體量，帶著結構性問題導致的混亂。能解決問題，自身卻又能帶來問題。印度外包，裡面真實情況究竟幾何？
便宜真香，實在擋不住
大家都會說，印度外包的優勢之一絕對是「便宜」。這沒有錯，甚至，它解釋了為什麼 Coinbase 會爆發損失高達 4 億美元的數據洩露事故。
當 TaskUs 最終發現數據洩露時，案件的主謀 Ashita Mishra 的手機裡存有超 1 萬名 Coinbase 用戶的數據，而該員工與其他同謀每拍攝一張用戶帳戶數據的照片，能獲得的報酬為 200 美元。Ashita Mishra 有時一天會拍攝多達 200 張照片。
根據 6figr.com 的數據，TaskUs 為客服支援崗位所開出的薪資為年薪 33 萬- 40 萬盧比，換算成美元約為 3700 – 4440 美元。折算成日薪，每天的薪水也就不超過 15 美元。
也就是說，Ashita Mishra 一天「拍照」的收入，可以高達日薪的 2600 多倍，這就是為什麼駭客選擇買通 TaskUs 的外包員工，又為什麼能夠賄賂成功。
相比之下，Coinbase 在 web3.career 上對於「Customer Support Agent（客服支援專員）」崗位所開出的預期薪資水平，是 6.9 萬 – 7.7 萬美元。
「正式編制」與「外包」有著如此巨大的薪資差距，但在數據訪問權限的設定上，卻並沒有對外包員工進行更嚴格的管控，這是 Coinbase 出現此次數據安全事故的原因。
只要外包省下的人力成本大於事故賠償的錢，這些公司就還會繼續，我們也不能說他們持續性短視，選擇犧牲長期的利益。在事後，這些公司都採取了措施來避免類似事故再次發生。比如我們前面看到的 Coinbase 直招的印度客服岗位，就是在事故後改外包變直招。現在的亞馬遜賣家支持中心實行極致的物理管控，員工進入辦公區前必須上交手機、智能手錶，辦公桌上嚴禁出現紙和筆。
「便宜」當然是一種巨大的優勢，但如果把視角切換到這些普通的、做具體執行的外包員工身上，「便宜」實際上是源自於外包本身屬於一種勞動力套利行業。將工作或生產過程轉移到勞動力成本更低的地點以套利的過程，本身就很難逃開一層又一層的「轉包」。一份來自大企業的外包合同，有時甚至會再進行 2-4 次的轉包，每一次轉包都要扣除佣金、管理費以及利潤。
雖然沒有公開的數據讓我們知道 Coinbase 究竟向 TaskUs 支付了多少費用，使得 TaskUs 的印度員工一天只能拿不到 15 美元的薪水。但，根據 Astute Analytica 去年一篇針對外包市場的研究報告顯示，在印度的一線城市，每個岗位給開的月薪大約是 1.5 - 2 萬盧比（約 165 - 220 美元），二線城市會更低，8 千 - 1.2 萬盧比（約 88 - 132 美元）。那外包公司作為服務提供商給出的計費標準呢？語音流程每小時 12 至 15 美元，非語音流程每小時 18 至 22 美元。
差不多相當於你不眠不休 24 小時拉滿連續狂幹一個月，外包公司只給你這個外包人發價值 1 天的薪水。因為這份工作實在太過牛馬，人員的流動性也極高，員工流失率高達 30%，這還是從 50% 優化下來的水平了。
您可能會覺得，打打電話做個客服而已嘛，還想要個多高的工資？實際上，印度接的這種全球外包，對客服的考驗堪稱另一個級別。2024 年，美國為印度外包行業貢獻了 55 - 60% 的收入，考慮到印度與美國有約 12 小時的時差，基本上可以蹲在電話或者電腦屏幕前實現永不見天日的工作環境和生活作息。作為印度客服，溝通的對象是歐美用戶，那麼所需要的就不僅是熟練掌握業務知識，還需要讓自己盡量減少自己的口音以便對方理解，盡量熟悉對方的方言、用詞習慣和文化以便更高效地進行溝通。
便宜確實香到擋不住，也確實是建立在底層印度人的辛苦血汗之上的。
「廉價勞動力」的逆襲，印度外包的來時路
在 20 世紀 90 年代初，印度的人均薪資不到美國的 1/10。不僅如此，印度擁有龐大的受過高等教育、且能用英語工作的勞動力。這讓美國管理者發現，與其在本土找昂貴的程序員，不如把任務發給印度，雙方在文件交流和電話會議上幾乎沒有障礙。
不但沒有溝通交流上的「語言障礙」，印度與美國有約 12 小時的時差。美國公司下班時把任務傳給印度，印度員工開始工作；第二天美國上班時，任務已經完成。這種「日不落」的開發模式極大地縮短了專案周期。
怎麼樣，聽著是不是很有一種掛機手遊那種「離線自動升級」的爽感？這也被稱為「時差紅利」。
而俗話說「天時地利人和」，當 20 多年前的世紀之交，「千年蟲」危機的出現，卻成了印度 IT 行業的「天時」。面對「千年蟲」導致的龐雜而枯燥的資訊和資料儲存問題，歐美企業因 IT 人才短缺加上高昂的人工成本，轉而將公司的資料處理工作轉包給具有成本和語言優勢的印度企業，而印度企業則在處理為歐美企業解決「千年蟲」過程中積累了經驗和客戶渠道，自此聲名在外，行業駛入快車道。
為了擺脫「廉價勞動力」的標籤，印度人還想到了一個放諸四海皆可行的好辦法——考證。在 20 世紀 90 年代末，全球拿到 CMM 5 級（軟體生產能力成熟度最高等級）認證的企業中，有近 75% 是印度公司。證書在手，那就意味著專業化和流程化的形象給樹立起來了，印度人早在近 30 年前就意識到了這一點。
搞著搞著，印度政府也發現這是個好行當。IT 產業，不需要物理意義上的鋪橋鋪路，網線和人才到位就能滾起雪球。於是，印度很早就建立了大量的軟體技術園（STPI），提供衛星鏈路（解決當時印度基礎建設差、斷電斷網的問題）和免稅優惠。印度的頂尖大學也持續培養行業相關的優秀人才。
就這樣，印度逐漸摸索出了征服全球外包市場的完整公式——廉價的英語人才+把握歷史機遇（千年蟲）+考證樹立專業流程保證+政府扶持+持續的人才培養。憑借這套公式，他們做到了。
但現在，這套公式也開始出現了分化。
高端「離岸外包」，低端「陷入掙扎」
印度人當然也不甘心只做重複性工作的低端外包，他們還在發展。近年來，越來越多的知名企業在印度設立了 GCC（全球能力中心）。目前，印度已經擁有超過 1900 家 GCC，其中約 35% 的財富 500 強公司在印度擁有這種「全資直營」的技術與研發基地。
這些企業包括了各行各業的巨頭，比如金融領域的摩根大通、高盛、匯豐銀行、富國銀行等，科技領域的微軟、亞馬遜、谷歌等，零售領域的沃爾瑪、Target 等。
這些 GCC 不再處理客服、基礎碼維護等重複性工作，而是直接隸屬於母公司，負責全球性、核心性的業務。印度 GCC 的研發和創新活動已經能為行業貢獻超過甚至 50% 的收入，約 45% 的印度 GCC 已經開始管理端到端的全球產品生命週期，從概念設計到最終發布都在印度完成。也就是說，印度人不但便宜真香，而且確實有東西。
GCC 就像是這些全球頭部的大公司離開其本土，到印度進行了一場「離岸外包」。
很難想象的是，就連日本企業在過去一年也顯著地開始逃離本土，去印度建 GCC。本田和日立在 2025 年擴大了在印度的研發規模。他們給出的理由是，日本國內數位化轉型太慢，人才斷層，而在印度能以日本 1/3 的成本獲得最前沿的 AI 和軟體定義汽車（SDV）技術。
在印度，如果你想在一個月內招募 500 名掌握特定雲技術的工程師，班加羅爾或海得拉巴的招聘市場能迅速響應。印度目前擁有全球約 20% 的數位化技能人才。在生成式 AI、網路安全和雲架構領域，其人才儲備規模是其他地區（如東歐或拉美）難以比擬的。
而印度本土畢業的大學生也愛去這些 GCC，不用背井離鄉，又享受和這些全球性大企業本部員工一樣的福利待遇和職業發展道路。飛輪它又跑起來了。
至於客服、審核等重複性、非創造性的外包工作，儘管出現了一些能從「便宜」出發跟印度掰掰手腕的越南、菲律賓，但對印度最有威脅的對手，還是不斷快速進化的 AI 技術。
結語
所以，Coinbase 的態度並不奇怪，是務實的商業決策，但事故的發生也暴露了之前內部管理上的大漏洞。
有漏洞啊？沒問題，我 Coinbase 該抓抓，該補補，然後我們繼續馬照跑舞照跳囉。
而印度外包能「打遍天下無敵手」的原因，到這裡也很明確了——比它便宜的地方人才沒它多，比它英語好的地方又沒它便宜，比它便宜的地方人才又沒它多…
但這種讓大公司間都滿意、都能談笑風生的優勢，又何嘗不是員工們的疲憊和心酸。
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編者按：Citrini7 那篇充滿賽博朋克色彩的 AI 終局預言引發全網熱議，但這篇文章呈現的是一個更具實用主義色彩的反面視角。如果說 Citrini 看到的是數位海嘯瞬間吞沒文明，那本文作者則看到的是人類官僚體制的頑強抵抗、爛到透頂的現有軟體生態，以及被長期忽視的重工業基石。這是一場矽谷幻想與現實鐵律的正面交鋒，它提醒我們奇點或許會降臨，但它絕不會在一天之內發生。
以下為原文內容：
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低，但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人，想對他的觀點提出質疑，並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年，人們認為在「石油見頂」的背景下，美國的地緣政治地位已宣告終結；2008 年，人們覺得美元體系幾乎崩潰；2014 年，大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世，人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次，擁有深厚惰性的既有機構都證明了，它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了！這根本不需要什麼超級智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點：儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時，但由於市場惰性和監管俘獲（Regulatory Capture），房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人，理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元，而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時，我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效，給勞動力合理定價，但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道：我曾創立並賣掉過一家公司，核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是：現實世界中的人類社會極其複雜，任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變，而是意味著變化會更溫和，給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷，因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河，極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結：一是產品變得同質化、零利潤，二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點：現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說，因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然，AI 能讓競爭對手複製這些產品，但更重要的是，AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪：一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業，終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。
當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。
我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。
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