在中国，别指望FDE能搞定AI落地
AI 摘要
雷峰网 AI 科技评论发文指出，国内打着 FDE（Forward Deployed Engineer）旗号的厂商和培训机构鱼龙混杂，不少公司缺乏成熟 AI 产品与交付能力，FDE 岗位在实际操作中沦为外包、售前赠品或围着 PRD 转的 AI 操作员。文章认为，客户数字化基础薄弱、企业语义层复杂以及甲乙方权力失衡，使 FDE 难以真正推动 AI 落地。作者还指出培训机构、咨询外包和大模型云厂商是这波 FDE 热潮的主要鼓吹者，而 FDE 本质上是交付顾问、SAP 实施顾问、阿里云 BTE 等旧岗位在 AI 语境下的换皮。
正文节选
0 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。