在中國，別指望FDE能搞定AI落地

外界眼裡，FDE火得一塌糊塗；一線從業者看到的，卻是荒誕、滑稽和不可思議。前段時間，To B老將王濤看到某家號稱在做FDE的廠商，公司內部一天的Token消耗量也就100多億。“我一個人一天就能消耗20億Token，”王濤哭笑不得，“一個2000人的公司，一天才消耗100億，這不是很弱嗎？”而王濤看到的並不是個例。事實上，過去幾個月，市場上冒頭了一批良莠不齊的公司，打著FDE的名號，已經在市場上接單，教客戶如何進行AI轉型和落地。你能指望他們真正幫助客戶做好AI落地嗎？“這個結果，顯然是否定的。”在中國，FDE為何救不了AI落地？

FED從業者魚龍混雜，不乏草臺班子7月底，劉宇在某一線城市入職，成為一名FDE。近兩個月的親身體驗，一點點磨掉了他對這個崗位的期待：“我甚至覺得，還不如以前在老家給工廠做ERP開發。”那時候，他至少能自己主導一個項目，花好幾個月泡在工廠一線，實打實地琢磨：自己開發的系統，到底能解決哪些業務痛點。在AI To B體系裡，FDE不是主角，更像是外包。劉宇告訴，公司甚至沒有現成的AI產品，唯一拿得出手的“產品”，只有一套華為方法論。真正值錢的，是諮詢顧問的“背書”，比如他們腦海裡的經驗，以及手裡的人脈資源。在公司內部，FDE的定位更像是配套服務，與這套方法論捆綁在一起，打包賣給客戶。

劉宇直言：“我們就像贈品，而且還是那種沒人要的贈品。”入職後，他做過兩個Demo。但他逐漸意識到，自己做的這些東西，不過是拿來給客戶“白嫖”的——丟給客戶看一眼，告訴他們“我們有這個能力”，好讓公司順利簽單。把FDE當“贈品”用的，並不少見。不少大廠雲銷售或代理商在向企業客戶賣AI產品時，也會配套場景搭建、員工培訓的服務。這些原本屬於售前或交付環節的工作，如今也開始被冠上FDE的名頭。除了定位尷尬，FDE能力參差不齊，不乏草臺班子。跑在一線、與FDE打配合的AI產品銷售許洋，對FDE這個角色的祛魅，始於一次內部合作：為了一個客戶項目，他找到內部FDE組，想聊聊怎麼支撐客戶需求。

對方直接說沒時間，人都紮在行業線客戶那邊，順便甩來一句：“你去問問AI，就知道客戶這個需求該怎麼建了。我們也都是丟給AI的。”FDE從業者良莠不齊，但各路參與者還在持續湧入。但轉型而來的玩家，大多隻具備FDE的“單邊”能力——要麼偏諮詢，強在經驗；要麼偏工程，強在技術。而真正的FDE，並不是懂諮詢或者懂技術就夠了。如今FDE市場魚龍混雜，不少參與者既沒有成熟產品，也缺乏企業交付能力。讓劉宇感到更荒誕的是，自己有點活成了外包。“沒去過客戶現場，甚至沒跟客戶直接溝通過。”按照他的理解，FDE本應是離客戶最近的人，這個角色的價值就在於省掉翻譯成本。

但由於接觸不到客戶，只能由領導或諮詢專家代為傳話，反而多了一層翻譯成本。這樣一來，FDE很容易退化成圍著PRD（產品需求文檔）轉的AI操作員：把文檔餵給AI、跑出結果，再等領導繼續糾偏。所謂的前線部署，實際上連業務的邊都沒摸到，反倒淨幹些雜活、髒活、累活。客戶數字化底子單薄，又難伺候一線面臨的首要難題，是數字化基建薄弱。某BI廠商Data Agent的商業化負責人Evan對此感受頗深：什麼時候投入FDE，要看場景複雜度和數據基礎。“數據基礎很差的，我們都不接，先讓客戶做數據治理吧。”等數據治理團隊做完，再讓FDE搞定整體方案設計和Agent具體開發。

他看得很清楚，不做數據治理，FDE方案就算做得再漂亮，Data Agent也落不了地——數據不準，一切分析都沒有意義。數據治理之所以難，卡點之一在於企業語義層。在許洋看來，這是一項極其複雜的數據質檢工作，因為企業內部存在大量黑話。比如在華為內部，“膠片”指的就是PPT。這類企業黑話，以及不同業務對同一概念的不同叫法，都需要人工逐一進行語義對齊，光靠大語言模型並不能解決。但這些只是執行層的障礙，真正難解的，是決策層的關係：甲乙方權力失衡。在中國市場，客戶永遠是強勢甲方，這也導致FDE最終只能淪為外包。

在系統研究Palantir模式後，投資人徐立認為，FDE需要主動性，甚至需要一點侵略性，不能再是傳統軟件服務那種“甲方說什麼，我就做什麼”的姿態。但掌握主動權並不容易。在他看來，只有乙方先證明自身能力，客戶才願意全方位信任，並開放底層系統和開發權限，允許乙方進行結構化語義對齊。也只有獲得這種近乎“上帝視角”的權限，FDE才能真正做下去。爭相入局的玩家，各打各的算盤儘管不少一線FDE和業內資深人士已經戳破FDE泡沫，但這場瘋狂又令人摸不著頭腦的熱潮，還在繼續。湧入其中的人，各有各的算盤。第一類鼓吹者，是那些游離在B端一線場景之外，卻把FDE講得天花亂墜的推手——培訓機構。

他們不碰交付，也不對結果負責，只負責把概念講熱、把焦慮放大，收割個人、也收割企業。在個人市場，收割對象很明確，主要是失業者或者有AI焦慮的人，包括那些在OPC裡折騰了一番、卻“賺不到錢、搞不下去”的人。“甚至這一波搞FDE培訓的，就是之前搞OPC培訓的那同一撥人。”王濤一語道破。他們的話術也很有誘惑力：在這個風口上，只要會使用AI，並經過培訓，就能順利成為FDE，並接到企業AI轉型的訂單。在B端市場，也混進了不少專門行騙的人。據許洋觀察：“他們只要會說幾個AI專業名詞，就可以出去當老師，給企業講戰略轉型。”第二類鼓吹者，是諮詢公司或外包。他們借FDE之名，給原有能力換新包裝、抬高溢價。

王濤不禁吐槽，諮詢公司依舊是“什麼流行賣什麼”：前幾年是數據中臺諮詢，後來是AI諮詢，現在是FDE諮詢。擅長AI的開發者或外包，如今一個人就能接下過去一個團隊的活，於是也打著FDE的旗號進入企業，四處接單。第三類鼓吹者，是有大模型產品的公司。例如BAT雲大廠，他們的訴求也很簡單：藉助FDE，把自家模型賣到客戶手中。近一年，幾家雲廠商的AI收入目標幾乎都是翻倍增長。但要賣出AI產品，並非易事，這對他們原有組織有很大挑戰。比如，在原來的銷售場景中，一線銷售習慣對接客戶IT部門，在雲產品差異不大的情況下，銷售們只要搞搞商務關係，吃幾頓飯，喝幾頓大酒，基本都能成單。

但賣AI產品，必須要接觸業務部門，甚至董事長、CEO。而接觸業務部門，團隊裡就必須要有非常懂業務的人，這時候FDE這個角色的重要性就凸顯了：他們成為連通客戶業務部門與銷售之間的橋樑，也是一個單子能否成交的關鍵。所以過去半年，幾家大廠也都在大肆鼓吹FDE，有些廠商還出了FDE白皮書，主要是為了招攬更多的FDE人才。除這三類主要鼓吹者外，還有大量FDE從業者被風口吸引進來，他們的想法是，先佔個位置再說。當然，一個巴掌拍不響。鼓吹者之外，急於讓AI落地的企業主，也在把FDE往風口上推。很多企業有AI轉型需求，內部要麼缺乏這樣的角色，要麼大部分員工沒有驅動力。

“在企業內部，誰會拿AI砸掉自己的飯碗，搞一個工具把自己淘汰掉？”即便是負責技術的IT部門，解決的也是傳統IT問題，而不是推動改革轉型。於是，外來的和尚好唸經。請一個“專業”的FDE來救場，似乎成了某種剛需。某SaaS廠商CTO陳偉認為，企業既然花了錢，就希望廠商把結果交出來，而不是隻賣一個模型或產品。正因如此，一個項目只有配上能幫助落地的人，企業才會安心。一方願打，一方願挨。在這樣的市場裡，FDE正在野蠻生長。FDE，不過是“新瓶裝舊酒”事實上，Palantir提出的FDE，是很好的工作範式。Palantir本身有以本體層為核心的可複用平臺，FDE可以基於這套平臺，為客戶完成本體建模。

一線經驗中可通用的部分，也會迴流到產品團隊，沉澱為平臺能力。只是FDE在國內逐漸變味。“現在越來越魔幻了，各種奇怪的標籤都能往FDE上貼。”王濤苦笑道。風口上的FDE，一面被精緻包裝，一面又揹著“換皮外包”的罵名。但剝開FDE的“外殼”，裡面不過是些似曾相識的崗位，只是如今多了AI這個新變量。在不少業內人看來，這一角色以前就叫交付顧問，只不過放到AI、大模型的框架下，原有的技能體系和交付內容不一樣。王濤向舉例，以前SAP就有諮詢顧問和實施顧問，他們身上也能看到FDE的影子。

區別在於，SAP實施顧問得會寫ABAP（SAP為其企業軟件產品開發和定製而設計的專用高級語言），還要包攬一大堆執行側的事情。只不過Palantir的FDE，很多配置可以交給AI來完成。國內大廠裡，FDE也能找到對應崗位。王濤認為，那些為了推AI產品而轉型做起FDE的人，本質上和阿里雲的BTE（Business Technology Expert，商業技術工程師）沒什麼區別——一個既懂技術、又懂商業的銷售角色，可以理解為懂技術的銷售專家，或者賣解決方案的架構師。前些年數據中臺熱潮中，不少諮詢顧問在客戶現場做數據梳理。如今再看，他們也能算FDE。甚至，王濤的公司裡，也有這樣的例子。

在FDE概念滿天飛之前，王濤的公司將這類崗位稱為PE。後來一看，這跟FDE幾乎一模一樣：都是推動產品在客戶側部署、快速落地。“無非是多了AI元素，讓一個人就能幹完原來一個PE配好幾個實施工程師才能幹完的活。”在他看來：“FDE，僅此而已。”本文作者關注大廠AI To B，歡迎添加作者微信skylar1214交流探討。注：文中王濤、劉宇、許洋、Evan、徐立、陳偉皆為化名。