最近读了一本书《AI文明史·前史》，作者 张笑宇在书里 把这个世界一分为二。
一边是 加速世界 。技术创新和金融扩张驱动，硅谷、深圳、上海的那种世界，属于那些会用算法把时间折叠的人。这个世界的逻辑很简单：同样的投入，指数级的产出。一个App复制给一亿个用户，边际成本接近零；高频交易策略一秒钟能跑几千次；AI agent同时处理不限数量的任务。时间在这里可以被压缩，规模可以爆炸，人力的物理边界一直在被打破。
另一边是 减速世界 。物理规律和传统把它压住了，慢，但稳。鸡蛋没法在一分钟内孵出肉鸡，绵羊不能一个月长齐羊毛，水稻不会一月十熟。在新西兰牧场工作的放牧人不怎么关注股票，在意的是每天傍晚的景色；卢瓦尔河谷种葡萄的人相信节气和土地，珍视天主教社区的秩序，没从亚马逊股票里赚到千万美元，他不觉得自己低人一等。减速世界的逻辑是：时间必须被经历，经验必须被积累，有些事就是快不了。
历史上这两个世界大多数时候相安无事。中世纪，威尼斯的金融家和封建土地上的佃农各有各的活法；镀金时代，芝加哥和纽约每天都在变，宾夕法尼亚州的阿米什人照旧自给自足。两个世界井水不犯河水。
但张笑宇也点出了一个危险节点：加速世界扩张太快、减速世界来不及适应的时候，就会出事。曼彻斯特蒸汽纺织厂对印度农村织工是一种破坏；淘宝对几百万传统零售商是一种破坏。技术革命在加速世界造奇迹，同时在减速世界留废墟。
法律行业，一直是减速世界最完整的一块。护城河不是资本，不是技术，是时间本身，四年法学院，一道通过率长期在10%上下的法考，加一年实习，才算拿到入场券。这道门槛，恰好把"经验必须被时间积累"的减速逻辑写进了行业准入规则里。它安稳待着，跟加速世界保持距离，几十年没被打扰。
直到AI动手了。
一、Claude Code出现之前，法律是一门手工业
进入法律行业，拦住你的是时间，不是技术。
四年法学院没有快捷方式，刑法、民法、行政法、诉讼法，一门一门坐在教室里耗。然后要准备通过率极低的法考，大量学法律的人折戟于此。过了考试还有实习，才算真正入行。
律所招人，要求就两条：会用Office，有法考证。
这不是行业懒，是逻辑使然。法律以经验为护城河。合同里一个措辞在实务里意味着什么风险，案子在侦查阶段有没有翻盘机会，这些不是看书能看出来的，是在真实法庭、真实谈判桌上一案一案磨出来的。经验没法复制，没法量产，只能一点点积累，所以法律服务供给天然稀缺，价格一直高。
这个逻辑跑了几十年，没出问题。
AI改变了一个前提： 经验可以被量化了 。
大语言模型吃文本，法律行业几十年积累的就是文本：裁判文书、庭审笔录、合同范本、法条解释。几百万份判决书进了模型，几十年的法律实践被编码成权重。第一次，"经验"这件事可以接近零成本地被调用，不再只属于在行业里摸了十年的人。
二、加速的第一波：法务公司用人来抢
AI大规模进场之前，法律行业有过一轮初级加速， 法务公司 的兴起。
法务公司不是律师事务所。以"企业法务咨询"的名义提供服务，雇法学毕业生或有法律背景的人，收费远低于律所，承接合同审核、债务催收、劳动纠纷、文书起草。本质是去执照化：用更低的人力成本，提供在客户看来差距不大的服务。
这波冲击引发了监管部门的关注。多地司法局整顿无证经营法律业务，一批打着"法律咨询公司"名义代理诉讼的机构被查处。
但整顿没让法务公司消失，只是让它们更谨慎。真正的影响是： 当事人第一次有了价格更低的替代选项 。找律师还是找法务公司，变成了消费者的选择题。
对律师行业，这已经是一轮冲击。但法务公司终究还是在用人。规模受限于人力成本，边界受限于工作时间。法务顾问同样只有24小时，同样会累。
AI之后，这道限制没了。
当事人现在能找到的，是永远在线、不厌其烦、不要咨询费、不会情绪化的回答者。各类AI已经把咨询门槛从"找到律师并付得起咨询费"，压到了"打开手机说一句话"。
没有人能把当事人手机里的豆包卸掉。监管部门能要求AI对内容做标注，但没法禁止"无证"的豆包们回答法律问题。
更烦的是，盯着这块的不只是大厂。市场上有一批人在虎视眈眈，想从律师手上截走客户：用AI法律咨询做流量入口，提供标准化解答；测试AI辅助庭审，让没有代理律师的当事人更有效地自我陈述。这些竞争者不是法律人，是会包装AI能力的产品团队。
法务公司用人抢，你还能靠经验和执照守住。AI不需要执照，也不需要人。
三、第二波：Claude for Legal进场，直接盯着律师的活
2026年2月，Anthropic给Claude Cowork推出了第一个法律插件：合约审查、保密协议分类、合规工作流、法律简报生成。消息一出，Thomson Reuters股价被分析师标注"潜在负面影响"，RELX、Wolters Kluwer等法律数据巨头应声下跌。
资本市场比大多数律师更早意识到了威胁。
三个月后，2026年5月12日，Anthropic发布 Claude for Legal ，GitHub开源，24小时内收到882个star。不是新模型，而是建在Claude Code之上的一层技能和agent：12个执业领域插件（商事、公司、并购、雇佣、隐私、诉讼等），80多个针对具体工作流的agent，20多个MCP连接器，直接接上律师每天在用的工具，iManage、NetDocuments、DocuSign、Ironclad、Thomson Reuters。
策略很清楚： 直接替代中间层 。不是把API卖给Harvey、Legora让它们再包一层，而是直接给律师。插件用Markdown写，懂法律就能看懂，也能改，不用会写代码。
发布后Anthropic透露了一个数字：在所有职业里，律师是Claude使用频率最高的群体之一，仅次于软件工程师。一场法律AI用法的网络研讨会，收到超过2万份报名。
律师们欣喜于自己终于可以从枯燥的法律工作中解放出来，热衷于养虾养马，使用Claude Code，但很多人没有意识到，自己被悄悄蒸馏了。
也许几年后的AI，就拥有99%法律人的经验和能力，可以越过律师径直为当事人提供法律服务了。
法律行业不是被AI偷偷渗透的。是被正面踢进来的。
四、AI巨头为什么瞄准法律
法律行业一直是减速世界里抗拒技术渗透最成功的行业之一。AI巨头为什么偏偏盯上这里？
先看金融。金融是加速世界的典型，计算机出现，金融业第一个扑上去找量化机会。从程序化交易到高频交易，从模型定价到如今的Agent交易，主动拥抱每一波技术，因为技术直接转化成超额收益。速度就是优势，金融行业彻底明白这一点。
法律不是这个逻辑。法律服务的质量靠人的判断，不靠信息处理速度。所以这个行业只用到了信息化工具的皮毛，能查案例、能打文书，够了。从不主动找加速。
AI时代边界变了，因为大模型处理的恰好是法律行业最核心的生产物：文本。
合同是文本，判决书是文本，法条是文本，庭审笔录是文本，律师函是文本。这些文本里编码了几十年、几百年的经验和判断。模型吞进去，就能在某种程度上调用这些积累。法律行业几十年没被技术深度渗透，意味着这里有巨大的效率洼地，AI最擅长填的就是效率洼地。
还有一个金融没有的特点： 这里的信息不对称极其严重，而且当事人的决策后果极为严重 。当事人不知道自己案子赢不赢，不知道合同那个条款埋了什么风险，不知道签完这份协议自己站在哪里。历史上只能靠找律师解决。
一旦AI能把这个信息差填上，每个当事人在找律师之前都能先做一轮完整的法律分析。这是一个覆盖所有法律消费场景的入口。AI巨头当然看到了。
五、AI"蝗虫过境"，法律人还剩什么
AI没有时间概念。
只要有token就可以持续输出，持续产生价值。Agent无限复制，不需要磨合，不需要对齐理解你的意思，不需要带三年才能独当一面。一个有丰富经验的律师，以后可以直接召唤一支AI团队来处理文书、做调研、起草初稿，不再需要花几年培养初级律师、让他们慢慢摸清自己的办案风格。
传统律所是师徒制，建立在"经验传递需要时间"这个前提上：合伙人带高级律师，高级律师带助理，助理带实习生。这个梯队存在，因为判断力没法快速复制。但如果AI能把合伙人的判断框架编码成可调用的skill，这个梯队站不住了。
AI的逻辑里，人类的时间成本不是资源，是缺陷。
那法律人还剩什么？
判断力 。
判断力是没法被token化的那部分：对当事人真实处境的感知，对证据可信度的直觉，对侦查人员问话方式背后逻辑的理解，对法官倾向的判断，对什么时候谈判、什么时候硬扛、什么时候主动认罪争取宽大的拿捏。这些判断背后是大量实战经验，是真实案件在真实后果面前磨出来的。
问题在于： 新进行业的法律人，可能连建立判断力的机会都会越来越少 。
初级律师成长靠大量文书工作、案件研究和信息整理，这恰好是AI最擅长的部分。AI接管了这些，新人就失去了积累判断力的训练场。判断力需要大量试错、大量反馈、大量在真实压力下做真实决策的机会，这个过程正在被AI悄悄截断。
还有一个更隐蔽的问题：以后的年轻法律人，可能是把AI的判断内化成自己的判断，而不是独立形成判断力。这两件事看起来很像。依赖AI的判断力和真正拥有判断力，大部分时候结果一样，直到AI出错的那个关键时刻。
六、AI加速下的法律行业现状
非诉业务：最先重构
IPO尽调、并购审查、合规审核，本质是信息处理。
传统做法是律师带团队逐份审文件，提信息，标风险，出报告。这个过程的价值历史上几乎完全来自人力。企业付高价律师费，本质上是买人类处理大量信息并识别风险的能力。
现在这个能力可以被AI批量提供。一份AI出具的尽调报告交律师核验，比全程人工快十倍、便宜五倍。AI不会因赶deadline漏看某条款，不会因工作量大降低精度。
Claude for Legal的M&A尽调插件和closing checklist，已经在Freshfields这样的顶级律所内部跑起来了。非诉是减速世界里最像流水线的部分，流水线能自动化，就会被自动化。
民商事诉讼：当事人在前置
已经有很多当事人带着豆包、DeepSeek的回答去找律师了。
背后是一个结构变化：当事人的信息获取成本已经接近零。找律师之前，他们已经做了一轮自己的法律分析，案子属于哪类、对应什么法条、大概能赔多少。律师的工作从"告知基本事实"，变成了"在当事人有了初步判断之后，给出更深的专业意见"。
这是个权力关系的微妙变化。过去当事人完全处于信息劣势，律师的权威部分来自信息差。这个差正在收窄。
市场上盯着这块的不只是大厂，有相当多的团队在试图把AI法律服务商业化：提供AI咨询做流量入口；开发辅助庭审的工具，让没有代理律师的当事人能更有效地自我陈述。Anthropic自己就在和Courtroom5合作，专门服务那80%没有代理律师的民事当事人。
对民商事诉讼律师来说，两件事在同时发生：当事人决策门槛在降，越来越倾向先问AI再决定要不要聘律师；市场上冒出越来越多愿意用AI替代律师服务的竞争者。
刑事诉讼：有保护，但护城河在收窄
刑事诉讼律师有一道其他业务没有的法律保护： 律师会见权 。法律规定嫌疑人必须由持证律师会见，AI代替不了这个程序角色。这个刚需短期内不会消失。
但这道保护不等于安全。
侦查起诉环节AI介入后，检察机关能更快、更全面地构建指控体系，要素提取更准，证据链逻辑更严密，法条论证更充分。对刑事辩护律师来说，控方的逻辑漏洞会越来越少。靠发现侦查疏漏、质疑证据链完整性打开的辩护空间，在AI辅助的侦查体系下会越来越窄。
还有一个压力：非诉和民商事诉讼被AI压缩之后，越来越多的法律人会涌进刑事这个仍然需要人的赛道。供给增加，竞争加剧，这是任何一个"暂时没被AI完全替代"的职业都会遇上的事。
结语
加速世界不需要你的同意就会到来。
张笑宇在书里写：文明史上的每一次革命都发生于少有人问津的边缘地带。在那里，新物种不是由旧物种慢慢演化出来的，而是突变出来的。起初无人在意，底层逻辑与旧物种全然不同，然后飞速生长，等到世人醒觉时，已势不可当。
法律行业正在发生这种突变。不是声势浩大的替代，是效率差距在悄悄拉大，会用Claude for Legal的律师，和不会的律师，他们服务的当事人数量、文书质量、工作时间成本，正在分叉。
能做的只有先看清楚发生了什么，然后决定自己想站哪边。
法律行业被AI踢进了加速世界。进来了，就没有退路了。那就只能跑起来。
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