“狂招FDE岗，，，，，，硅谷AI巨头们在怕什么？？？？”

作者丨徐晓飞

编辑丨麦广炜

“大模子落地的真相正在被揭开。。。。。。”硅谷AI投资基金合资人Jerry Lu对雷峰网坦言。。。。。。他的这一感伤，，，，，，源于克日两则看似不相关、但在硅谷AI圈引发热议的新闻。。。。。。

一则是华尔街天价账单：两位AI咨询师的日薪高达2.5万美元（折合人民币约17万元），，，，，，且客户预约已排到两个月后。。。。。。

另一则是科技巨头Meta被曝组建“Enterprise Solutions”新部分，，，，，，妄想向大客户派驻工程师，，，，，，提供定制化AI服务。。。。。。

在Jerry看来，，，，，，两则看似不相关的新闻，，，，，，着实反映的是统一件事：在进入企业时，，，，，，大模子从API到营业逻辑之间，，，，，，仍存鸿沟。。。。。。

天价账单买的，，，，，，正是能够消除这条鸿沟的“欠缺溢价”。。。。。。

事实上，，，，，，这险些成了近期硅谷AI圈最热门的一件事。。。。。。

谷歌、OpenAI、Anthropic等巨头不但大宗设立FDE（前线安排工程师）岗位，，，，，，甚至不吝建设专门的子公司或合资公司，，，，，，并大手笔收购，，，，，，来快速增补FDE职员。。。。。。

而海内AI云大厂们，，，，，，近期也在“疯狂抢人”，，，，，，某大厂甚至直接从外部挖来一位副总裁级别高管，，，，，，认真FDE相关团队事情。。。。。。更多内幕详情，，，，，，可添加作者微信xf123a相识。。。。。。

天价日薪、巨头抢人、资源并购……这些华尔街金融巨鳄和AI科技巨头们，，，，，，事实在焦虑什么？？？？

天价日薪背后，，，，，，藏着什么套利窗口？？？？

2.5万美金，，，，，，折合人民币约17万元。。。。。。即便在华尔街，，，，，，这个数字也足以令人咋舌。。。。。。

而这仅仅是两位AI照料Felipe Sinisterra和Dave Wang一天的人为。。。。。。

这两人都是前对冲基金生意员。。。。。。去年，，，，，，他们开办了一家专门教华尔街精英们怎样使用AI的公司，，，，，，现在日服务费已经飙升到2.5万美金，，，，，，金融机构客户接踵而来。。。。。。

他们在教什么？？？？为什么这么贵？？？？

一些加入过的基金司理们回忆，，，，，，他们会教授怎样使用Gemini剖析创业者的路演视频，，，，，，用ChatGPT和Claude，，，，，，对财报电话会举行情绪剖析，，，，，，找出能左右市场走势的要害言论。。。。。。

“一天2.5万美元，，，，，，外貌看是AI培训很贵，，，，，，实则反映的是金融机构的焦虑：工具已经买了，，，，，，但不会用到焦点营业里。。。。。。”前AWS首席架构师费良宏告诉雷峰网。。。。。。

“用AI剖析路演视频、财报电话会情绪，，，，，，这些不是简朴‘提问技巧’，，，，，，而是把AI，，，，，，真正嵌入到投资研究、风险判断和生意决议流程里。。。。。。企业现在最缺的是能把AI酿成营业效果的人。。。。。。”

“实质上是FOMO情绪，，，，，，许多古板企业不是恒久泡在硅谷AI圈里，，，，，，以是他们面临AI大模子的攻击，，，，，，会有一种震惊、焦虑与渺茫唬；；煸拥那樾鳌潜籄I效果震惊到了，，，，，，但却看不太懂，，，，，，也不太会用。。。。。。”视察云CEO蒋烁淼体现。。。。。。

一家总部位于深圳的商业银行的手艺高管告诉雷峰网，，，，，，作为手艺落地的“顶级金主”，，，，，，金融机构往往最有钱、也最有念头去实验新手艺，，，，，，因此也最舍得花大价钱请“外助”。。。。。。

由于AI手艺迭代的速率太快了，，，，，，快到这些公司们有点跟不上了。。。。。。而这正是AI咨询师Dave和Felipe捉住的套利窗口。。。。。。

这个窗口有多大？？？？看看这些排着长队、焦虑不堪的华尔街巨头们就知道了。。。。。。

华尔街为什么自己搞未必AI？？？？

华尔街的金融机构不缺钱、不缺数据、更不缺应用场景，，，，，，唯独缺“用好AI”的能力。。。。。。

这并非孤例，，，，，，而是绝大大都企业在AI落地时遭遇的“系统性逆境”。。。。。。

“不可只看科技巨头。。。。。。现在大大都企业对AI的使用仍然偏浅，，，，，，还停留在聚会纪要、PPT以及写一部分代码上。。。。。。”费良宏诠释道。。。。。。

“但真正难而主要的，，，，，，是让AI进入企业内部数据、营业系统和决议流程。。。。。。”

在他看来，，，，，，许多AI项目不是败在AI能力上，，，，，，而是败在企业自己的数据、流程和组织协同上。。。。。。

“企业在AI上‘用欠好、用不深’，，，，，，有四大焦点原因：数据疏散，，，，，，流程没有重构，，，，，，缺少既懂营业又懂AI的人，，，，，，以及组织内部没有形成明确的责任和ROI机制。。。。。。”更多其他看法，，，，，，接待添加作者微信xf123a探讨。。。。。。

好比最焦点的流程重构问题。。。。。。

差别于C端营业的标准化，，，，，，B端企业营业往往重大得像一团乱麻。。。。。。

好比深圳一家跨境电商曾实验用 Agent 替换人工处理大促退换货。。。。。。理论上，，，，，，当 Agent 监控到批量退货，，，，，，能自动联动客栈，，，，，，实时调解库存，，，，，，帮企业规避损失。。。。。。

其时他们的想法是：“放权给 Agent 行不可？？？？”

但跑了一套流程下来发明，，，，，，现有供应链流程是给“人”设计的，，，，，，Agent用不了。。。。。。

让 Agent 跑老流程意味着：AI 算出了方案，，，，，，但凭证古板内控流程，，，，，，它得先发给客服主管，，，，，，主管登录内网点击确认，，，，，，再上报仓储司理扫码二次授权，，，，，，最后还要靠人类员工把双方对不上的商品编码，，，，，，手动复制粘贴到物流系统里。。。。。。

新车跑在旧铁轨上，，，，，，Agent 的优势基本无从施展。。。。。。

“AI工具和原有的营业系统之间的融合和买通，，，，，，现在还不敷充分，，，，，，以至于AI落地历程中水土不平，，，，，，这也是企业和服务商们接下来要重点解决的问题。。。。。。”达观数据CEO陈运文增补道。。。。。。

而隐藏在流程背后的尚有一个更大的“疙瘩”：数据碎片化问题。。。。。。

以银行场景为例，，，，，，一家银行的客户数据，，，，，，可能漫衍在CRM、邮件系统、生意系统、合规系统等四五个相互隔离的平台。。。。。。

AI要想跑通一个“客户风险评估”的自动化流程，，，，，，先得买通这4到5个数据孤岛。。。。。。买通一个，，，，，，通常需要几周的数据洗濯和接口开发。。。。。。所有买通，，，，，，则要按月盘算。。。。。。

正如陈运文所言：“企业用欠好AI，，，，，，焦点是企业的数据基础设施薄弱，，，，，，历史数据欠债太多。。。。。。许多企业的数据整理、规则梳理、数据碎片化等老问题，，，，，，在AI时代袒露得越发充分了，，，，，，限制了AI应用的深入。。。。。。”

企业数据“横七竖八”，，，，，，孤岛林立，，，，，，再厉害的AI模子进来，，，，，，也难免迷路，，，，，，以至于模子不熟悉你的营业，，，，，，更进不去你的系统。。。。。。

别的，，，，，，面临AI这种日新月异的新手艺，，，，，，不少公司缺少既懂营业又懂AI的人。。。。。。

“眼下，，，，，，不少企业都缺少既懂先进AI系统、又醒目营业的‘双栖人才’。。。。。。”陈运文告诉雷峰网，，，，，，AI人才代表的是一套全新的手艺组合，，，，，，如模子评估、流程重塑、提醒词工程、数据权限治理和幻觉控制等，，，，，，但这类人才在企业原有的古板人才库里险些是空缺。。。。。。

就像20年前企业买完SAP系统后，，，，，，还需要照料团队花半年时间举行实验才华投入使用，，，，，，手艺落地的“最后一公里”还需要工程实验来补足。。。。。。

“大模子手艺只是第一步，，，，，，后续长周期的应用落地，，，，，，好比模子的选型、职员的培训，，，，，，都是用好AI并让它在营业中真正沉淀下来的要害。。。。。。”蒋烁淼增补道。。。。。。

而在这种“不会用”的尴尬探索中，，，，，，企业内部正面临空前的“价值焦虑”。。。。。。

此前，，，，，，Uber COO Andrew Macdonald 在科技聚会上直言，，，，，，AI支出的管控“越来越难合理化”，，，，，，由于看不见投入与生产力之间的直接关系。。。。。。Uber 的算力与 Token 消耗指数级增添，，，，，，在短短四个月内就烧光了整个年度的AI预算，，，，，，但用户感知到的功效刷新却微乎其微。。。。。。

这种“高投入、低产出”的骨感现实，，，，，，正在全行业引发重大的争议。。。。。。大模子泡沫论的旗头 Gary Marcus 随即发文忠言：“若是足够多的公司都泛起同类情形，，，，，，泡沫就会破碎。。。。。。”

一面是极端盼愿用AI降本增效，，，，，，另一面是旧系统的重重围剿与高昂的Token账单，，，，，，这种残酷的倒逼机制，，，，，，最终把压力给到了大模子厂商这一端。。。。。。

AI巨头们想出的解法：用FDE填平鸿沟

客户的AI焦虑，，，，，，大模子公司们知道吗？？？？

谜底是肯定的。。。。。。否则它们也不会疯狂招聘FDE（Forward Deployed Engineer，，，，，，前线安排工程师）。。。。。。

最近，，，，，，一场围绕 FDE的争取战在硅谷打得火热。。。。。。

谷歌为了加大 FDE 的招聘，，，，，，将面试流程压缩到短短两天；；；；OpenAI 宣布建设估值高达140亿美元的“OpenAI Deployment Company”，，，，，，专门下沉做企业级AI落地，，，，，，并闪电收购了拥有150名 FDE 的英国公司 Tomoro。。。。。。

同时，，，，，，Anthropic 联手黑石、高盛组建自力AI服务公司，，，，，，把Claude接入“各行各业中型企业”的要害营业流；；；；Meta 组建 Enterprise Solutions 部分，，，，，，派驻工程师帮客户洗濯数据并直接将AI工具嵌入其事情流。。。。。。

巨头们终于不得不认可一个现实：光靠卖 API 躺赚的美梦竣事了。。。。。。

“FDE岗位的火爆，，，，，，正是由于科技巨头们发明：仅仅卖API和AI模子还不敷，，，，，，客户需要有人帮他们把AI真正跑起来。。。。。。”前AWS首席架构师费良宏诠释道。。。。。。

在他看来，，，，，，Meta组建Enterprise Solutions部分，，，，，，向大客户派驻工程师，，，，，，实质上就是把AI公司从“产品供应商”酿成“落地服务商”。。。。。。关于海内FDE岗位最新情形，，，，，，可添加作者微信xf123a交流。。。。。。

FDE的价值，，，，，，不但是写代码，，，，，，而是深入客户现场，，，，，，明确营业流程，，，，，，买通数据系统，，，，，，快速做出可用方案，，，，，，并把PoC推到生产情形。。。。。。

“企业AI落地的焦点矛盾已经变了。。。。。。已往各人比的是谁的AI模子更强；；；；接下来比的是谁能更快把模子酿成客户的效率、收入和利润。。。。。。真正稀缺的不是AI工具，，，，，，而是“营业明确 + 工程实现 + 组织推动”三种能力合一的那种人。。。。。。”他强调道。。。。。。

达观数据CEO陈运文同样以为，，，，，，FDE 爆火意味着 AI 竞赛正式进入下半场——从卷模子转向了拼落地。。。。。。

“FDE 的焦点价值就是充当手艺与营业之间的‘翻译官’，，，，，，他们既懂 AI 能力又懂营业场景，，，，，，能把产品进化驱动的闭环真正跑通。。。。。。这现实上是头脑方式的转变，，，，，，从手艺头脑走向营业价值头脑，，，，，，也是 AI 走向落地的要害一步。。。。。。”

天价日薪，，，，，，是工业重塑的阵痛

回到最初的问题：2.5万美金日薪是泡沫信号，，，，，，照旧工业必经的阵痛？？？？

结论很明确：这不是泡沫，，，，，，而是供应瓶颈的价钱信号。。。。。。

真正的泡沫是什么样的？？？？是虚伪需求。。。。。。

好比1999-2000年互联网泡沫时代，，，，，，.com公司烧钱的逻辑是“各人都在烧”。。。。。。但今天的市场差别，，，，，，企业关于使用 AI 优化流程、提升生产力的需求是真刀真枪的。。。。。。

当下的尴尬在于：大模子手艺能力到位了，，，，，，但产品落地的最后一公里还没到位。。。。。。

大模子在基准测试上碾压人类。。。。。。但它的能力被封装在API里，，，，，，想要酿成企业系统里能丝滑运转的齿轮，，，，，，中心需要填平无数由旧数据、旧流程组成的深沟。。。。。。

而填这条沟的人，，，，，，如Dave Wang、Felipe Sinisterra，，，，，，以及越来越多的FDE团队，，，，，，就是当下全球科技市场定价最高、最被渴求的一批人才。。。。。。

这拨人很贵，，，，，，这条落地之路很痛苦，，，，，，但很难绕得开。。。。。。

本文作者恒久追踪外洋AI巨头动态、前沿手艺和幕后故事，，，，，，接待添加作者微信 xf123a 互通有无。。。。。。

老鼠不知道自己吃的工具是偷来的，，，，，，只是在小心翼翼地在世。。。。。。