在中国，别指望FDE能搞定AI落地

“那些跟风的鼓吹者，讲的不过是「新瓶装旧酒」的故事。 ”

作者丨张嘉敏

编辑丨胡敏

外界眼里，FDE火得一塌糊涂；一线从业者看到的，却是荒诞、滑稽和不可思议。

前段时间，To B老将王涛看到某家号称在做FDE的厂商，公司内部一天的Token消耗量也就100多亿。

“我一个人一天就能消耗20亿Token，”王涛哭笑不得，“一个2000人的公司，一天才消耗100亿，这不是很弱吗？”

而王涛看到的并不是个例。

事实上，过去几个月，市场上冒头了一批良莠不齐的公司，打着FDE的名号，已经在市场上接单，教客户如何进行AI转型和落地。

你能指望他们真正帮助客户做好AI落地吗？

“这个结果，显然是否定的。”

在中国，FDE为何救不了AI落地？

FED从业者鱼龙混杂，不乏草台班子

7月底，刘宇在某一线城市入职，成为一名FDE。近两个月的亲身体验，一点点磨掉了他对这个岗位的期待：

“我甚至觉得，还不如以前在老家给工厂做ERP开发。”那时候，他至少能自己主导一个项目，花好几个月泡在工厂一线，实打实地琢磨：自己开发的系统，到底能解决哪些业务痛点。

在AI To B体系里，FDE不是主角，更像是外包。

刘宇告诉雷峰网，公司甚至没有现成的AI产品，唯一拿得出手的“产品”，只有一套华为方法论。真正值钱的，是咨询顾问的“背书”，比如他们脑海里的经验，以及手里的人脉资源。

在公司内部，FDE的定位更像是配套服务，与这套方法论捆绑在一起，打包卖给客户。

刘宇直言：“我们就像赠品，而且还是那种没人要的赠品。”

入职后，他做过两个Demo。但他逐渐意识到，自己做的这些东西，不过是拿来给客户“白嫖”的——丢给客户看一眼，告诉他们“我们有这个能力”，好让公司顺利签单。

把FDE当“赠品”用的，并不少见。

不少大厂云销售或代理商在向企业客户卖AI产品时，也会配套场景搭建、员工培训的服务。这些原本属于售前或交付环节的工作，如今也开始被冠上FDE的名头。

除了定位尴尬，FDE能力参差不齐，不乏草台班子。

跑在一线、与FDE打配合的AI产品销售许洋，对FDE这个角色的祛魅，始于一次内部合作：

为了一个客户项目，他找到内部FDE组，想聊聊怎么支撑客户需求。对方直接说没时间，人都扎在行业线客户那边，顺便甩来一句：

“你去问问AI，就知道客户这个需求该怎么建了。我们也都是丢给AI的。”

FDE从业者良莠不齐，但各路参与者还在持续涌入。但转型而来的玩家，大多只具备FDE的“单边”能力——要么偏咨询，强在经验；要么偏工程，强在技术。

而真正的FDE，并不是懂咨询或者懂技术就够了。如今FDE市场鱼龙混杂，不少参与者既没有成熟产品，也缺乏企业交付能力。

让刘宇感到更荒诞的是，自己有点活成了外包。“没去过客户现场，甚至没跟客户直接沟通过。”

按照他的理解，FDE本应是离客户最近的人，这个角色的价值就在于省掉翻译成本。但由于接触不到客户，只能由领导或咨询专家代为传话，反而多了一层翻译成本。

这样一来，FDE很容易退化成围着PRD（产品需求文档）转的AI操作员：把文档喂给AI、跑出结果，再等领导继续纠偏。所谓的前线部署，实际上连业务的边都没摸到，反倒净干些杂活、脏活、累活。

客户数字化底子单薄，又难伺候

一线面临的首要难题，是数字化基建薄弱。

某BI厂商Data Agent的商业化负责人Evan对此感受颇深：什么时候投入FDE，要看场景复杂度和数据基础。

“数据基础很差的，我们都不接，先让客户做数据治理吧。”等数据治理团队做完，再让FDE搞定整体方案设计和Agent具体开发。

他看得很清楚，不做数据治理，FDE方案就算做得再漂亮，Data Agent也落不了地——数据不准，一切分析都没有意义。

数据治理之所以难，卡点之一在于企业语义层。在许洋看来，这是一项极其复杂的数据质检工作，因为企业内部存在大量黑话。

比如在华为内部，“胶片”指的就是PPT。这类企业黑话，以及不同业务对同一概念的不同叫法，都需要人工逐一进行语义对齐，光靠大语言模型并不能解决。

但这些只是执行层的障碍，真正难解的，是决策层的关系：甲乙方权力失衡。

在中国市场，客户永远是强势甲方，这也导致FDE最终只能沦为外包。

在系统研究Palantir模式后，投资人徐立认为，FDE需要主动性，甚至需要一点侵略性，不能再是传统软件服务那种“甲方说什么，我就做什么”的姿态。

但掌握主动权并不容易。在他看来，只有乙方先证明自身能力，客户才愿意全方位信任，并开放底层系统和开发权限，允许乙方进行结构化语义对齐。

也只有获得这种近乎“上帝视角”的权限，FDE才能真正做下去。

争相入局的玩家，各打各的算盘

尽管不少一线FDE和业内资深人士已经戳破FDE泡沫，但这场疯狂又令人摸不着头脑的热潮，还在继续。

涌入其中的人，各有各的算盘。

第一类鼓吹者，是那些游离在B端一线场景之外，却把FDE讲得天花乱坠的推手——培训机构。

他们不碰交付，也不对结果负责，只负责把概念讲热、把焦虑放大，收割个人、也收割企业。

在个人市场，收割对象很明确，主要是失业者或者有AI焦虑的人，包括那些在OPC里折腾了一番、却“赚不到钱、搞不下去”的人。

“甚至这一波搞FDE培训的，就是之前搞OPC培训的那同一拨人。”王涛一语道破。

他们的话术也很有诱惑力：在这个风口上，只要会使用AI，并经过培训，就能顺利成为FDE，并接到企业AI转型的订单。

在B端市场，也混进了不少专门行骗的人。据许洋观察：“他们只要会说几个AI专业名词，就可以出去当老师，给企业讲战略转型。”

第二类鼓吹者，是咨询公司或外包。他们借FDE之名，给原有能力换新包装、抬高溢价。

王涛不禁吐槽，咨询公司依旧是“什么流行卖什么”：前几年是数据中台咨询，后来是AI咨询，现在是FDE咨询。

擅长AI的开发者或外包，如今一个人就能接下过去一个团队的活，于是也打着FDE的旗号进入企业，四处接单。

第三类鼓吹者，是有大模型产品的公司。例如BAT云大厂，他们的诉求也很简单：借助FDE，把自家模型卖到客户手中。

近一年，几家云厂商的AI收入目标几乎都是翻倍增长。但要卖出AI产品，并非易事，这对他们原有组织有很大挑战。

比如，在原来的销售场景中，一线销售习惯对接客户IT部门，在云产品差异不大的情况下，销售们只要搞搞商务关系，吃几顿饭，喝几顿大酒，基本都能成单。

但卖AI产品，必须要接触业务部门，甚至董事长、CEO。而接触业务部门，团队里就必须要有非常懂业务的人，这时候FDE这个角色的重要性就凸显了：他们成为连通客户业务部门与销售之间的桥梁，也是一个单子能否成交的关键。

所以过去半年，几家大厂也都在大肆鼓吹FDE，有些厂商还出了FDE白皮书，主要是为了招揽更多的FDE人才。

除这三类主要鼓吹者外，还有大量FDE从业者被风口吸引进来，他们的想法是，先占个位置再说。

当然，一个巴掌拍不响。鼓吹者之外，急于让AI落地的企业主，也在把FDE往风口上推。

很多企业有AI转型需求，内部要么缺乏这样的角色，要么大部分员工没有驱动力。

“在企业内部，谁会拿AI砸掉自己的饭碗，搞一个工具把自己淘汰掉？”即便是负责技术的IT部门，解决的也是传统IT问题，而不是推动改革转型。

于是，外来的和尚好念经。请一个“专业”的FDE来救场，似乎成了某种刚需。

某SaaS厂商CTO陈伟认为，企业既然花了钱，就希望厂商把结果交出来，而不是只卖一个模型或产品。正因如此，一个项目只有配上能帮助落地的人，企业才会安心。

一方愿打，一方愿挨。在这样的市场里，FDE正在野蛮生长。

FDE，不过是“新瓶装旧酒”

事实上，Palantir提出的FDE，是很好的工作范式。

Palantir本身有以本体层为核心的可复用平台，FDE可以基于这套平台，为客户完成本体建模。一线经验中可通用的部分，也会回流到产品团队，沉淀为平台能力。

只是FDE在国内逐渐变味。“现在越来越魔幻了，各种奇怪的标签都能往FDE上贴。”王涛苦笑道。

风口上的FDE，一面被精致包装，一面又背着“换皮外包”的骂名。

但剥开FDE的“外壳”，里面不过是些似曾相识的岗位，只是如今多了AI这个新变量。

在不少业内人看来，这一角色以前就叫交付顾问，只不过放到AI、大模型的框架下，原有的技能体系和交付内容不一样。

王涛举例，以前SAP就有咨询顾问和实施顾问，他们身上也能看到FDE的影子。

区别在于，SAP实施顾问得会写ABAP（SAP为其企业软件产品开发和定制而设计的专用高级语言），还要包揽一大堆执行侧的事情。只不过Palantir的FDE，很多配置可以交给AI来完成。

国内大厂里，FDE也能找到对应岗位。

王涛认为，那些为了推AI产品而转型做起FDE的人，本质上和阿里云的BTE（Business Technology Expert，商业技术工程师）没什么区别——一个既懂技术、又懂商业的销售角色，可以理解为懂技术的销售专家，或者卖解决方案的架构师。

前些年数据中台热潮中，不少咨询顾问在客户现场做数据梳理。如今再看，他们也能算FDE。

甚至，王涛的公司里，也有这样的例子。

在FDE概念满天飞之前，王涛的公司将这类岗位称为PE。后来一看，这跟FDE几乎一模一样：都是推动产品在客户侧部署、快速落地。

“无非是多了AI元素，让一个人就能干完原来一个PE配好几个实施工程师才能干完的活。”

在他看来：“FDE，仅此而已。”

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*注：文中王涛、刘宇、许洋、Evan、徐立、陈伟皆为化名。

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