2025年5月，英国律师监管局（SRA）批准了一家特殊的律所——Garfield.Law。
与传统律所不同，这家机构以AI为主要服务方式，帮助企业处理小额债务追偿。从梳理索赔材料到指导诉讼流程，许多过去需要律师参与的工作，如今可以通过系统完成。
到了2026年，这场变化又向前迈了一步。英国另一家技术驱动型律所LawFairy获得监管批准，将自动化法律服务延伸至移民相关业务。
有坐视不管。A&O Shearman正与法律AI公司Harvey合作，开发能够处理反垄断申报、网络安全、基金设立等复杂任务的AI智能体。
两条路线正在形成：一边是从技术出发重新设计法律服务的新型律所，一边是拥有成熟客户体系、不断引入AI的传统大所。
传统律所的商业模式，很大程度上依赖律师投入的时间。
从初级律师检索资料、审查文件，到资深律师复核、合伙人把关，不同层级的劳动构成了律所的服务链条，也支撑着按小时收费的盈利模式。
以Garfield为例，其业务主要集中在标准化程度较高的小额债务追偿。系统能够重复处理相似流程，降低单项服务成本。
这意味着，一部分法律服务不必再严格依赖律师工作时间定价，而可以逐步转向按事项、按成果收费。
Garfield并非完全自主运行。关键操作需要客户批准，执业律师仍承担最终监管责任。
至少现阶段，AI律所更擅长处理规则清晰、流程相对固定的业务，而不是所有法律问题。
如果AI能在短时间内完成合同审查、法律检索和文件整理，传统大所凭什么继续收取高额律师费？
答案可能不在于完成工作的速度，而在于承担复杂法律风险的能力。
跨境并购、重大国际仲裁、复杂监管调查等业务，往往需要在法律规则之外，综合判断商业利益、监管态度和跨司法辖区风险。
客户购买的不仅是一份法律意见，更是对重大决策的专业判断与责任承担。
传统大所的优势，正是长期积累的行业经验、跨境服务网络、客户关系以及组织化的风险管理能力。
当技术显著缩短基础工作的时间，客户自然会重新审视账单。过去依靠大量初级律师工时形成的收入，可能面临越来越直接的挑战。
年轻律师通过检索、尽调、合同审查等基础工作积累经验，再逐步参与谈判、诉讼策略和客户管理。
问题随之出现：如果初级律师不再需要反复处理基础文件，他们又该如何形成扎实的法律判断能力？
AI可以快速生成法律分析，却不能替代律师理解客户需求、识别事实偏差和承担职业责任的完整训练过程。
未来律所或许需要重新设计年轻律师的成长路径，而不是简单压缩初级岗位。
对于准备进入国际律所的法学生而言，技术能力会越来越重要，但真正决定职业上限的，仍是法律功底、专业判断和跨境沟通能力。
在标准化、规模化业务中，技术驱动型机构有机会凭借成本和效率打开市场。
在重大争议解决、复杂交易和高风险咨询领域，传统大所仍拥有难以迅速复制的专业优势。
AI律所需要律师的监督与专业责任体系，传统大所则必须重新考虑服务流程、收费模式和人才结构。
未来的律所竞争，未必取决于谁拥有更多律师，也未必取决于谁部署了更先进的AI。
能够把技术效率转化为可靠法律服务，同时持续培养专业判断力的律所，才更有可能掌握下一阶段的竞争主动权。
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