中信证券：头部模型公司组建FDE团队 软件公司或迎价值跃升机遇

智通财经APP获悉，中信证券发布研报称，伴随AI Coding渗透，新的AI商业化主线的开创至关重要，OpenAI、Anthropic等在Coding领域取得丰硕成果的模型公司开始组建FDE团队，寻求模型能力与真实业务场景的深度结合。该行认为，软件公司作为具备客户卡位、交付能力、行业know-how积累的重要角色，有望成为模型公司的重要伙伴，把握FDE带来的价值跃升机会；与此同时，借鉴Palantir，重构业务模式、建立AI工程化交付能力、探索效果计费，是软件公司FDE转型成功的重要标志。建议关注以下几类具备FDE业务发展潜力和基础的公司：1)模型厂商；2)企业软件厂商；3)IT服务厂商；4)垂直行业厂商。

中信证券主要观点如下：

FDE由Palantir开创，深入业务一线交付成成果，反哺经验促进平台进化。

FDE全称Forward-Deployed Engineer，即前置部署工程师，是一种将工程能力直接下沉到客户业务现场的复合型技术岗位。FDE的使命是填补标准化产品能力与客户复杂业务场景之间的“最后一公里”鸿沟，对客户现场的技术落地结果承担端到端责任——从需求挖掘、方案验证、生产上线到用户采纳、业务效果达成全程负责。对比来看，售前解决方案工程师促成签单，对方案演示与商机转化负责；传统外包和驻场开发人员完成合同约定的工作量，对交付的代码、功能负责；FDE解决客户核心业务问题，对最终业务结果负责。

Palantir依靠FDE实现高盈利能力、高客户留存。

Palantir内部采用Echo-Delta协作机制：Echo团队由embedded analysts构成，到客户现场交谈，深度挖掘业务痛点，转化为精准需求；Delta团队的软件工程师在客户现场快速构建原型、迭代落地，为客户进行部署。Palantir早期从事G端业务，协助政府情报机构搭建反恐、情报研判数据分析系统；2016年，进入B端，服务金融、医疗、能源、制造等行业；2023年，FDE进入新阶段：交付重心从传统大数据集成、看板搭建，转向AI Agent、自动化决策流的落地，同时，大量基础配置、代码生成工作可由AI辅助完成，人效大幅提升。

不同于外包，FDE的现场交付并非纯人力输出，而是FDE在现场写代码，后端抽取可复用部分，沉淀为平台功能，基于不断增厚的平台底座，每新增一个客户，边际交付成本持续下降。Palantir保持软件级的高盈利：2026Q2调整后毛利率达86%，GAAP经营利润率47%，调整后经营利润率62%，创历史新高。

头部模型公司组建FDE团队，深化合作伙伴网络。

以OpenAI、Anthropic为代表的头部模型公司在Coding之外积极寻求新的增长点，FDE有望成为其将模型能力与企业需求深度对接的抓手。根据《华尔街日报》报道，2026年5月，OpenAI成立独立子公司OpenAI Deployment Company，获得40亿美元融资，并通过收购AI咨询与工程公司Tomoro获得约150名经验丰富的FDE专家，目前正在筛选首批客户，并优先考虑与OpenAI有长期合作关系的企业。OpenAI还与BCG、贝恩、埃森哲等咨询机构合作，以强化企业高层沟通能力。根据钛媒体报道，同期，Anthropic联合黑石、高盛等成立一家专注于企业AI服务的合资公司，获得15亿美元的投资承诺，Anthropic的Applied AI工程师会与客户团队合作，寻找Claude的最佳应用场景并开发定制系统；Anthropic还通过与埃森哲、UST等全球咨询和IT服务公司合作，迅速扩大其FDE的覆盖范围。该行认为，模型公司组建FDE过程中，考虑到资源分配问题，软件公司、咨询公司的重要性将显现。

软件公司有望成为模型能力落地的关键伙伴，迎来价值跃升机遇。

伴随企业AI“不会用、用不好”问题进一步凸显，FDE需求料将迎来爆发。Gartner预测，到2026年底，超过85%的科技服务商将把FDE项目作为交付AI、压缩部署周期的核心方式。

该行认为，软件公司具备发展FDE的重要潜力：其一，客户卡位，软件项目制公司长期服务头部政企、制造、金融客户，掌握AI场景的客户入口；其二，交付体系，软件公司拥有完善的驻场管理体系，易于适应FDE模式；其三，行业know-how积累，软件公司熟悉客户业务流程、系统架构、数据情况，具备找到核心问题并搭建系统的能力。

FDE也给软件公司提出更高要求：建立由现场定制到共性筛选再到产品抽象，并最终实现规模复用的闭环，构建大模型微调、Agent工作流编排等AI工程化能力，探索由人天计费转向按效果收费。该行认为，基于深厚行业客户卡位、合作前沿大模型、快速建立FDE业务模式的软件公司有望迎来商业价值的跃升。

风险因素：模型技术创新、能力突破不及预期；FDE业务模式构建、应用场景拓展不及预期；AI商业化落地不及预期；行业竞争加剧。