AI 模型能力快速迭代的当下,“如何落地 AI” 成为关键难题,硅谷 FDE 模式(驻场工程师模式)因此再度兴起。超 100 家 AI Agent 公司及 OpenAI 均在招募 FDE,这类工程师驻扎客户现场,填补 “产品能力” 与 “客户需求” 的鸿沟。

在模型能力快速迭代之下,如何落地AI成了所有人关心的一个话题。
原因很简单,尽管AI能力很强,但如何将这些「魔法」真正融入到自己复杂又具体的业务流程中,成了一道难以逾越的鸿沟。
这不,为了解决这个问题,硅谷开始重新兴起了一个新的模式:FDE。
简单说,FDE就是一个驻扎在客户现场的工程师,负责填补“产品能做什么”和“客户需要什么”之间的巨大鸿沟。
这模式现在有多火?YC的招聘网站上,已经超过100家上百家AI Agent公司在招FDE,连OpenAI自己也组建了FDE团队,专门服务大客户。
甚至连 Bob McGrew(Palantir前高管、OpenAI 前首席研究员)都忍不住调侃:他去参加 AI 创业者大会,大家对 ChatGPT 或 GPT-4 没啥兴趣,全场只想问他一件事——Palantir 的 FDE 模式到底怎么玩?
今天乌鸦君就来聊聊,这个十几年前又重又累的模式,为什么在AI时代突然就火了?
01 FDE模式,撑起4000亿美金的Palantir
FDE模式,最早源于Palantir。
甚至毫不夸张的说, FDE模式撑起了如今4000亿美金的Palantir。
故事还要从Palantir创业伊始说起。在2003年,Palantir刚刚成立,想给CIA(美国中央情报局)、NSA(美国国家安全局) 做一款分析软件。
这时候却犯了难。因为由于情报工作的特殊性,你根本没法直接问间谍“你们平时怎么工作”,因为没人会告诉你。
更麻烦的是,这些任务差异极大:反恐、反核扩散、反洗钱……听上去都是“信息分析”,但用到的数据源、操作流程、优先级完全不一样。
当时,Palantir的创始人Stephen Cohen带着演示版去CIA展示,对方直接泼冷水:“这和我们做的事一点关系都没有。”
换成别人可能就灰心了,但Cohen接了一句关键的反问:“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,那种靠销售收集需求,再由工程师开发的传统模式根本跑不通。必须有人直接扎到客户现场,和他们一起摸索,一边改一边用。这就是FDE模式的雏形。
这种模式在战场上很快就见效了。在伊拉克和阿富汗战场,美军最怕的就是路边炸弹,传统做法只能靠巡逻或者事后排查,危险又低效。
与士兵混在一起的Palantir的工程师发现,这些士兵根本不需要什么花哨的情报图表,而是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,士兵点一下就能标出风险路段,其他人立刻能看到更新,绕开危险区域。
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,还顺带沉淀成了 Palantir 平台的标准功能,并被用在走私追踪、资金流向等各种场景里。
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,它们不是服务的执行者,更像是“产品探路者”。
在过去相当长时间里,这种“反直觉”的打法并没有在硅谷流行。原因很简单,这么做需要大量人力,短期内利润率极低,远远不如SaaS那样简单粗暴。
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,最后谁都不满意。
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”,沉淀到平台里。久而久之,平台越来越强大,新客户的现场“土路”就越来越少,FDE可以把精力放在更深层次的问题上。
这构成了Palantir与其他科技最大的不同。
按照硅谷常规剧本,公司一旦找到 PMF,就会立刻拉开和客户的距离,把产品标准化,然后拼命招销售、搞规模化,把一套东西卖给所有客户。这样才快,才像台“印钞机”。
但Palantir却走了反方向:即使已经找到了PMF,他们依然选择继续做那些又重又累的事。FDE 工程师依旧扎在客户现场,一边帮客户解决独特问题,一边把最有价值的部分带回去沉淀成平台。
这其实是一种全新的商业哲学:规模化地做那些不规模化的事。这种“明明很笨重,却能不断积累优势”的方式,才慢慢变成了Palantir最大的护城河。
02 “老登”FDE模式,怎么就突然火了?
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 时代彻底跑不通了。
AI 是个全新物种,没有现成的标杆。支付领域有 PayPal,CRM 有 Salesforce,你可以对照做得更好。但 AI 代理还没有统一定义,每个客户就像第一次接电网,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,听上去都在用 AI,落地方式却完全是两回事。
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。
举个实际的例子: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不能被准确标记;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”。同样一个“AI律师”,场景完全不同。
这意味着,产品探索成本极高。你只能把人派到客户现场,和他们一起用、一起改,才能摸清楚问题。YC 投的 Castle 就是这样起步的:工程师直接蹲在银行客服中心,盯着抵押贷款流程,一点点把 AI 语音助手调到能真正上手用。
为什么值得这么“重”?因为 AI 合同金额往往很大。一旦解决了客户的核心痛点,带来的价值是成倍的。
Palantir 当年在国防部,做的只是一个能让士兵在地图上标记可疑道路的小工具,却直接减少了踩地雷的风险,这就是无价的价值。现在很多 AI 初创公司和大银行、大物流公司签的单子,动辄上千万美元,这足以支撑前期的高投入。
就这样,FDE成了AI公司落地的标准打法:先靠人力硬凿,把需求摸出来,再把“土办法”抽象成平台,最后靠平台化来赚钱。
很多人听到这里,第一反应往往是:这不就是咨询吗?都是派人去客户现场,帮客户解决最急的问题嘛。但 Bob McGrew 提醒,真正健康的FDE和咨询,隔着一个天一个地。
区别的第一个维度,是钱。
咨询公司很直白:做一个项目收一份钱,做十个项目就要十倍人力,成本和收入几乎是线性关系,利润率很难有质变。
而FDE软件公司的逻辑完全不同:一开始派人驻场,投入大、效率低,往往是亏钱的。但随着一线经验不断沉淀到产品里,形势会出现拐点——核心产品功能越来越完善,部署越来越轻,FDE 投入越来越少。
同时,解决了第一个痛点后,你赢得了客户的信任,合同金额会一路走高。最终,曲线就变成了:成本线往下走,价值线往上走,利润率从负转正。这才是一家健康的FDE公司该有的样子。
区别的第二个维度,是 产品。
FDE 不是在外面养一堆“外包开发小作坊”,真正的价值在于“前线的发现”能否被总部产品团队吸收和沉淀。如果 FDE 只是在替客户写小工具,最后一定会陷入定制泥潭。
这里,产品经理的角色尤为关键。他不能简单地把客户的需求原封不动塞进产品里,否则产品会越做越臃肿。他必须具备极强的抽象能力,能从一个客户的具体需求里,提炼出背后的通用问题,并设计成适合未来十个客户都能用的功能。
Palantir 最早的本体论(ontology)就是这么来的:不直接做“反恐数据库”或“资金数据库”,而是抽象成“对象+关系”的通用模型,于是能跨场景灵活复用。
那么,FDE团队究竟是怎么干活的呢?
03 玩转FDE模式,这两类人是关键
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,还要顺带维护客户关系。
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。
Echo需要找那些具备叛逆精神的人,他们来自细分领域,是真正懂行的人,但又深刻理解现有模式不行、渴望变革。
Delta 团队则是真正的极客。他们需要在在最短时间里交出能跑的原型。粗糙没关系,能用最重要。因为他们要在客户高管面前,拿得出一个“看得见的结果”。
一个定义问题,一个解决问题。两者搭在一起,简直就是一个迷你创业团队:陌生的环境、有限的资源、必须快速交付结果。这也是为什么 Palantir 后来被称为“硅谷的创业黄埔军校”,从这里走出了大量创始人。
当然,要想让 FDE 模式跑通,还有三条“生死规则”:
第一,必须搞定客户CEO。Palantir 只做客户CEO最关心的前5个问题的项目,否则宁可不做。因为没有高层背书,内部流程绝对推不动。
第二,初期要敢赔本赚吆喝。大客户经历过太多失败项目,他们既不信自己,也不信你。你必须用“没效果就退款”这种方式换取信任。
第三,警惕沦为外包。客户往往会让你做些“容易交代”的小活,但真正的关键痛点不会主动交给你。FDE 的使命,就是找到并解决那个能改变客户命运的大问题。只有搞定了第一个核心问题,你才有机会渗透进更核心的系统。
这就是 FDE 的精髓:规模化地去做那些本来不该规模化的事。听上去笨重,但在一个没有标准答案的新市场里,这恰恰是最可靠的路径。
文/林白
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