FDE方向还是红利期，会有不小的低枝果实

最近在AI日报里，我评注了很多FDE（Forward Deployed Engineer 前线部署工程师）相关的文章，今天整理梳理下相关的认知逻辑：

1、没了解之前，非常容易把FDE简单理解为“外包”、“定制化项目”等看似有点low（低效）的事情，再加上Palantir内部相关的信息不多、看起来容易觉得枯燥，所以似乎也没动力去深究。

但其实，现在和未来的FDE，跟外包等概念相比，有很大区别的。

2，首先，我们得理解，FDE这个事情，到底怎么来的、存在的价值是什么。

从这个角度说，现在的FDE，和Palantir早期的FDE，是类似的缘起——都是企业客户想落地AI，但内部人才搞不定，所以需要AI公司（Palantir）派人入驻，助力把适合企业的AI软件搭建起来（然后再把共性的部分，反哺回AI公司自身的内部产品模块），即“最后一公里”的价值。

只不过，Palantir早期，还没有现在LLM这么强的coding能力和harness，所以似乎得做更多“不经济”的事情。

3、那为什么说，现在的FDE，更值得重视呢？机会在哪？

因为现在，随着AI coding能力和生态的快速发展（能力越来越强）、token成本的快速下降（不那么贵了），将会打开新的增量空间。

传统企业里，有3层机会，一个比一个大——

1）已经在用的各种企业软件（Saas），产品体验不一定好、用起来不顺手；还有些古早产品，视觉效果根本没法看（之前自己改不了、只能忍了）。

2）在当前业务方向上，有很多模块、流程，还没来得及软件化（因为太碎/太长尾、没人/没钱去做）。

3）还有些没尝试的优化方向或新战略思路，老板一直想做，但由于不懂得“现在AI智能程度，到底有多厉害了”，进而一直没做、甚至想都不敢想——这一块，如果真能做成，将有机会成为企业新的利润增长来源，价值巨大。

4、为什么90%以上的AI从业者，还没get到这里的价值呢？

因为以上3层机会，前面2层，看起来好像“还算正常”、没有特别惊艳，似乎价值想象空间有限（其实也确实是这样。。。）

而第3层，才是真正的根本性变化所在——如果你能让客户企业的核心收入，增长百分之几十到几百，那老板是会要飞起来的！

5、为什么大家对这个点相对无感？因为要做到这个程度，非常难，一般人根本搞不定。

为什么我会有感觉？因为我听了某朋友X最近的私下分享，他自己最近接触、搞定的几个企业客户案例，里面的故事和细节，非常有代入感。

具体内容，不方便公开说，但可以说的是：

1）老板原本的期望，只是做非常基础的AI提效、AI客服、AI文档类工作，但X能通过深挖企业业务细节，定位出“超老板预期”的产品机会点。

他会直接问，企业最关心、最值钱的问题。比如，你们公司最核心的业务是什么、你最头疼的问题是什么、你觉得最大的增收机会是什么？——我们能不能直奔这个核心业务流程。

2）由于自身vibe coding能力极强，所以X能够3天（迭代十几个版本），就做出一个极具说服力的demo（远超一般demo的程度），而相关问题，是客户企业之前分别找了2～3不同AI团队、各自花了3～6个月都没能搞定的！（其他团队，弄几个月，准确度只有60%；X的话，3天能做到95%以上）

3）最终效果到什么程度？甲方乙方的地位都反转了……具体见面之前，可能担心对方不签约；但做出demo后，客户老板反而担心X不跟他签约——因为他们需要基于这个技术能力、产品效果，去实施公司的战略业务扩展、甚至上市计划。甚至几个公司，都希望跟他成立合资公司。

6、为什么绝大多数人，还做不到X这个程度？

因为他在多个方面，都具备TOP级别的能力——战略、咨询、售前、AI产品（AI评测驱动）、vibe coding（发布级）、销售等等。

7、到这里，可能大家就能理解，为什么我一开始说，“FDE方向还是红利期，会有不小的低枝果实”了——

1）商业增量机会在打开（所有行业、所有传统企业）、并且有非常大的“势能差”（他们都不会）。

2）AI从业者，普遍还没意识到，这是个机会。

3）从业者缺口非常大（不论美国还是国内，大家去网上搜FDE，都新增了非常多的HC）。包括OpenAI、Anthropic，都在收购或成立专门做FDE的公司。

另外还有一个侧面加强信号：某以“搞钱”为核心价值的社群，最近也在推荐FDE方向——他们虽然不是狭义的AI产业从业者，但他们是对“钱”是最敏锐的一波人。当他们都认定了（敢于公开发声、跟只是私下探索，区别巨大），大概率也是值得多看一眼的。

8、有个疑问，FDE会不会只是短期机会？大概率不会是短期机会，至少是中期，甚至可能是长期。

因为它不是纯技术，AI要在传统企业落地，就需要这“最后一公里”，而各行各业那么多企业，还有一二三四五线城市的梯度在——AI真正落地普及，本来就是几十年的事情，没那么快的。

而且，在7月24号的AI日报（https://t.zsxq.com/YRQMs ）里，有过一个非常重要的点——

“AI转型”像一次性项目，但藏着杰文斯悖论（效率越高，消耗反而越大）：一家公司 AI 化得越深，吃下的“转型服务”就越多，而“可能性边界”每天都在往前推；持续不断的 AI 转型，将成为留在牌桌上的“唯一方式”。

9、对产品经理或其他职场人来说，有什么借鉴意义呢？

如果在AI产品经理方向上，你觉得短期压力太大（或转型不成功），可以考虑直接转型做FDE（不要管初始薪酬高低）；

如果不匹配（比如有的公司，希望有更多的研发背景），也可以争取去做售前——先进去，总能学到东西，以后还有机会内部转岗。

10、引申阅读：最近AI日报里，有好几篇FDE相关文章，大家可以集中刷下，找找感觉。比如——

7月31号AI日报（https://t.zsxq.com/uDgm3 ）

7月26号AI日报（https://t.zsxq.com/09ETB ）

7月24号AI日报（https://t.zsxq.com/YRQMs ）

7月21号AI日报（https://t.zsxq.com/nyZq7 ）

7月19号AI日报（https://t.zsxq.com/8MYPN ）

本文首发于「」。

附：前文提到，近期AI日报中的相关内容，部分截图参考——

7月31号AI日报（https://t.zsxq.com/uDgm3 ），第一篇内容点

7月26号AI日报（https://t.zsxq.com/09ETB ），第一篇内容点

7月24号AI日报（https://t.zsxq.com/YRQMs ），第四篇内容点

7月21号AI日报（https://t.zsxq.com/nyZq7 ），第一篇内容点

7月19号AI日报（https://t.zsxq.com/8MYPN ），第一篇内容点

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黄钊hanniman，前腾讯PM，前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理，13年AI、16年互联网经验；社群""（9年）和自媒体""（12年）；作品有《》、「」。