FDE模式：AI时代的重资产战略

在AI技术日新月异的今天，如何有效落地AI应用，成为了众人关注的焦点。

原因显而易见，尽管AI拥有强大的能力，但将其融入复杂多变的业务流程中，却成了难以逾越的挑战。

为应对这一挑战，硅谷重新兴起了一种新模式——FDE（Forward Deployed Engineers）。

简单来说，FDE是指派驻在客户现场的工程师，负责填补“产品功能”与“客户需求”之间的鸿沟。

如今，FDE模式有多火热？YC的招聘网站上，已有超过100家AI公司正在招募FDE，就连OpenAI也组建了FDE团队，专门服务大客户。

甚至Bob McGrew（Palantir前高管、OpenAI前首席研究员）都忍不住调侃：他在参加AI创业者大会时，大家对他说的Palantir的FDE模式比ChatGPT或GPT-4更感兴趣。

今天，我们就来探讨一下，这个看似古老而又沉重的模式，为何在AI时代突然火爆起来。

01 FDE模式：支撑Palantir的4000亿美金帝国

FDE模式最早源自Palantir。

毫不夸张地说，FDE模式撑起了Palantir如今4000亿美金的市值。

故事得从Palantir的创业初期说起。2003年，Palantir刚成立时，就打算为CIA（美国中央情报局）和NSA（美国国家安全局）打造一款分析软件。

然而，由于情报工作的特殊性，他们无法直接询问间谍的工作方式。而每个任务之间的差异又极大：反恐、反核扩散、反洗钱……虽然都涉及“信息分析”，但数据源、操作流程和优先级却完全不同。

当时，Palantir的创始人Stephen Cohen带着演示版去CIA展示，结果却遭到冷遇：“这和我们做的事一点关系都没有。”

换成别人可能就此灰心，但Cohen却提出了一个关键问题：“那你们希望它能做什么？”这一问，成了Palantir命运的转折点。

团队很快意识到，传统的销售收集需求、工程师开发的模式行不通。必须有人直接扎到客户现场，与他们一起摸索、边改边用。这就是FDE模式的雏形。

这种模式在战场上很快见效。在伊拉克和阿富汗战场，美军最怕路边炸弹。传统做法靠巡逻或事后排查，既危险又低效。

与士兵混在一起的Palantir工程师发现，士兵们不需要花哨的情报图表，而只想要一个能在地图上标注“这条路可疑”的小工具。于是，工程师当场拼了个简易地图，士兵一点就能标出风险路段，其他人立刻能看到更新。

这个看似简陋的“土办法”，立刻改变了士兵的日常，降低了伤亡。还沉淀成了Palantir平台的标准功能，被用于走私追踪、资金流向等各种场景。

后来，Palantir的核心人物Shyam Sankar干脆把这套“不得已的苦活”升级为正式打法：把这些驻场工程师命名为Forward Deployed Engineers。他们不仅是服务的执行者，更是“产品探路者”。

在过去很长一段时间里，这种“反直觉”的打法并未在硅谷流行。原因很简单：需要大量人力且短期内利润率低。

但Palantir没得选。他们发现每个客户需求都有细微但致命的差异。为A客户开发的功能B客户完全用不上。要么走向外包，要么产品臃肿成怪物。

Shyam Sankar（公司CTO）的解决方案是：既然躲不开定制化，那就把定制化本身变成武器。他们做的不是死板的产品而是高度灵活的平台。

FDE在现场铺设“碎石路”，总部团队挑出最有价值的部分，修成“高速公路”。久而久之平台越来越强大新客户的现场“土路”越来越少FDE可以把精力放在更深层次的问题上。

02 AI时代：FDE模式的重新崛起

为什么现在FDE模式又火了起来？原因很简单：传统的SaaS卖软件逻辑在AI时代行不通了。

AI是个全新物种没有现成的标杆。支付领域有PayPalCRM有Salesforce但AI代理还没有统一定义每个客户都像第一次接电网连插头都不一样。一家银行要风控建模一家物流公司要路线调度看上去都在用AI落地方式却完全不同。

更麻烦的是客户需求差异特别大根本没法靠一个“标准产品”打天下。

举个实际例子：一家做AI法律助手的公司去大所谈业务时律师们最关心的是合同条款能否被准确标记；但同样的产品给中小律所用他们更在意的是“能不能帮我写初稿”。

这意味着产品探索成本极高。你只能派人到客户现场与他们一起用、一起改才能摸清楚问题。

03 玩转FDE模式：关键角色与策略

要想真正落地FDE模式一个最好的案例就是Palantir。

Bob McGrew透露Palantir内部的FDE团队有两个关键角色：Echo（嵌入式分析师）和Delta（部署工程师）

Echo团队的人多半来自客户所在的行业。他们要深潜到客户内部听懂用户的“黑话”摸清楚真正的痛点还要维护客户关系。

而Delta团队则是“部署工程师”负责快速写代码把Echo的想法变成一个能跑起来的原型解决方案。

听起来分工挺清晰但难点在于这两类人都不是随便能找的。