摘要：如今为了填补这道“魔法”与现实之间的沟壑，硅谷悄然兴起了一种全新的模式——FDE 。可能你还没听过这个名词，简单来讲，FDE就是一位驻扎在客户现场的工程师，专门负责弥合“产品能做什么”和“客户需要什么”之间的巨大差距。

在如今这个AI能力日新月异、飞速迭代的时代，一个新问题出来了：模型能力是越来越强了，可到底怎么把AI实实在在地运用到实际业务中呢？

这就像手握一把神奇的魔法棒，却不知道怎么用它点亮现实里复杂又琐碎的业务流程，中间仿佛隔着一道鸿沟。

如今为了填补这道“魔法”与现实之间的沟壑，硅谷悄然兴起了一种全新的模式——FDE 。可能你还没听过这个名词，简单来讲，FDE就是一位驻扎在客户现场的工程师，专门负责弥合“产品能做什么”和“客户需要什么”之间的巨大差距。

你能想象它现在有多火爆吗？在YC的招聘网站上，已经有超过100家AI Agent公司在疯狂招揽FDE人才，连行业巨头OpenAI也组建了FDE团队，专门服务大客户。

甚至连Bob McGrew，这位Palantir前高管、OpenAI前首席研究员都忍不住调侃：在参加AI创业者大会时，大家对ChatGPT或GPT - 4都没什么兴趣，全场人只想追问他一件事——Palantir的FDE模式到底怎么玩？那这个十几年前又苦又累，还不被看好的模式，为何在AI时代突然大放异彩了呢？

FDE模式的起源，要追溯到Palantir创业之初，2003年，Palantir刚刚成立，立志要为CIA、NSA打造一款强大的分析软件，但一开始就碰了壁，因为情报工作性质特殊，根本没法直接询问间谍日常工作细节，而且反恐、反核扩散、反洗钱等任务虽然都涉及信息分析，可数据源、操作流程、优先级却千差万别。

Palantir的创始人Stephen Cohen带着演示版去CIA展示时，被当场泼了冷水：“这和我们做的事毫无关系。”但Cohen关键的一句反问，扭转了局面：“那你们希望它能做什么？”这一问，让团队迅速意识到，传统的销售收集需求、工程师开发的模式在这儿行不通，必须得有人深入客户现场，和客户一起摸索、改进、使用，FDE模式的雏形就此诞生。

在伊拉克和阿富汗战场，这种模式的效果立竿见影，美军深受路边炸弹困扰，传统巡逻和事后排查的方式既危险又低效，Palantir的工程师和士兵混在一起，发现他们只想要一个能在地图上标注“这条路可疑”的小工具。

于是，工程师当场拼凑出简易地图，士兵点击就能标记风险路段，其他人也能实时看到更新，成功避开危险区域，这个看似简单的工具，不仅改变了士兵的工作方式，降低了伤亡，还沉淀成了Palantir平台的标准功能，被广泛应用到各种场景。

后来，Palantir的核心人物Shyam Sankar把这套“苦办法”升级为正式打法，将驻场工程师命名为Forward Deployed Engineers，他们不再只是服务的执行者，更像是“产品探路者”。

在过去，这种模式在硅谷并不受欢迎，因为人力投入大、短期利润率低，远不如SaaS模式简单直接，但Palantir没有别的选择，每个客户需求差异太大，为A客户开发的功能，B客户完全用不上，要么走向外包，要么产品变得臃肿，谁都不满意。

Shyam Sankar的解决方案是：既然躲不开定制化，那就把定制化变成竞争优势。他们打造高度灵活的平台，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。时间一长，平台越来越强大，新客户现场需要铺设的“土路”就越来越少，FDE也能把精力放在解决更深层次的问题上。

这与硅谷常规做法截然不同，通常公司找到产品市场契合点（PMF）后，会拉开与客户的距离，把产品标准化，然后拼命招销售、扩大规模，把一套产品卖给所有客户。

但Palantir反其道而行之，即便找到了PMF，依然坚持做又重又累的事，FDE工程师继续扎根客户现场，一边解决问题，一边沉淀平台，这也慢慢成了Palantir最大的竞争壁垒。

而FDE模式如今再度爆火，主要是因为传统SaaS卖软件的逻辑在AI时代彻底失效，AI是全新的领域，没有现成的标杆可供参考。

支付领域有PayPal，CRM有Salesforce，你可以借鉴它们做得更好，但AI代理还没有统一的定义，每个客户就像第一次接入电网，需求和接入方式都不一样。比如一家银行要风控建模，一家物流公司要路线调度，同样是用AI，落地方式却完全不同。

而且客户需求差异极大，根本无法靠一个“标准产品”满足所有客户。就像一家做AI法律助手的公司，去大律所谈业务，律师们最关心合同条款能否准确标记；而给中小律所使用时，他们更在意能不能帮忙写初稿。

同样是“AI律师”，应用场景却大相径庭，这就意味着产品探索成本极高，只能派人到客户现场，一起使用、一起改进，才能摸清问题。YC投资的Castle就是这样起步的，工程师直接蹲守在银行客服中心，盯着抵押贷款流程，一点点把AI语音助手调试到能够真正投入使用。

为什么值得如此“大动干戈”？因为AI项目的合同金额往往很可观，一旦解决了客户的核心痛点，带来的价值是难以估量的。Palantir当年为国防部开发的地图标记小工具，减少了士兵踩地雷的风险，这就是无价的，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，足以支撑前期的高投入。

于是，FDE成了AI公司落地的标准打法：先靠人力深入挖掘需求，把“土办法”抽象成平台，最后靠平台化盈利。很多人会疑惑，这和咨询有什么区别？都是派人去客户现场解决问题。Bob McGrew却说，真正健康的FDE和咨询有着天壤之别。

那么，FDE团队究竟是如何开展工作的呢？

玩转FDE模式，这两类人是关键，Palantir的FDE团队是落地FDE模式的优秀范例，其中有两个关键角色：Echo（嵌入式分析师）和Delta（部署工程师）。

Echo团队成员大多来自客户所在行业，他们要深入客户内部，听懂行业“黑话”，找准真正的痛点，还要维护好客户关系；Delta团队则是“部署工程师”，负责快速编写代码，把Echo的想法转化为可运行的原型解决方案。

这两类人可不好找。Echo需要有叛逆精神的人，他们来自细分领域，懂行且渴望变革；Delta团队则要是真正的极客，能在最短时间内交出可用的原型，哪怕粗糙也没关系，因为要在客户高管面前拿出“看得见的结果”。

一个定义问题，一个解决问题，两者搭配就像一个迷你创业团队，在陌生环境、有限资源下，必须快速交付成果。这也是为什么Palantir被称为“硅谷的创业黄埔军校”，走出了大量创始人。

当然，要让FDE模式成功运作，还有三条“生死规则”：第一，必须得到客户CEO的支持，Palantir只做客户CEO最关心的前5个问题的项目，否则宁愿放弃，因为没有高层背书，内部流程根本推不动。

第二，初期要敢于赔本赚吆喝，大客户经历过太多失败项目，既不相信自己也不相信你，必须用“没效果就退款”的方式换取信任；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轻易交出，FDE的使命就是找到并解决能改变客户命运的大问题，只有搞定第一个核心问题，才有机会渗透进更核心的系统。

这就是FDE的精髓：规模化地去做那些看似不该规模化的事。虽然看似笨重，但在没有标准答案的新市场里，却是最可靠的发展路径 。

来源：青梅旭史