12语言内容不是“多打一点字”。传统流程包括研究、结构、母稿写作、编辑、11种语言翻译、审校、术语统一、Markdown整合、链接与QA。
1. 结论
对于这类项目，一个合理区间是：标准专业质量约20〜30人日；如果每种语言都做到书籍/营销级自然化，约40〜55人日，即约160〜440工时。
人日不等于日历天。11名译者并行可以把几十人日压缩到一两周；一个人串行处理则可能需要几个月。
2. 光翻译就会变成项目
ATA的项目规划示例采用技术文档2,500 source words/日、营销2,000、软件1,500，高研究负荷甚至750词/日。[R1] ATA调查中译者目标产量平均2,855词/日。[R2] 对高难度书籍翻译，有实践者把多轮修改、编辑反馈和校样全部算入后估计为800〜1,000词/日。[R3]
若母稿约3,000英文词当量，标准翻译11种语言约13〜17人日；若要求出版级自然化，翻译本身就可能达到33〜44人日。
3. 翻译之外还有前后工序
研究论文与官方资料、决定哪些结论可以写、搭结构、写母稿、编辑；之后还要多语言审校、链接、格式、元数据和最终QA。ATA示例中的技术文档revision速度为7,500词/日。[R1]
4. AI压缩的不只是打字时间
传统链条是 研究→编辑→作者→本地化PM→译者×11→审校×11→实施→QA。AI能把许多环节放在同一对话上下文里连续完成，因此减少交接、等待、brief、重新解释背景和返工。
5. 限制
这不表示AI自动等于11名母语译者、编辑与领域专家的质量。文化语感、法律医疗风险、品牌语气、出版级文体仍值得人工检查。
更准确的说法是：AI可以把过去消耗数百人工小时的流程压缩掉很多。 不是自动保证“数百小时专家质量”。
6. 对个人真正革命性的地方
过去一句“做12语言版”意味着预算、供应商、项目经理和排期。现在个人一句“这个也单独写一篇”就可以启动。
AI改变的不只是速度，而是把过去只有组织才能启动的项目变成了个人可启动的工作。
