\n\n微软、AWS及多家AI实验室正斥巨资建立“前端部署工程师”团队，将工程师嵌入客户内部以解决AI部署难题。这标志着企业AI竞争重点已从单纯的模型能力转向实际落地服务，即通过提供深度工程支持来锁定客户与业务价值。
译自：Microsoft, AWS and Anthropic are spending billions — and not on better models
作者：Janakiram MSV
7月2日，微软商业业务首席执行官 Judson Althoff 宣布成立微软前沿公司（Microsoft Frontier Company）。这个新的运营部门将在客户组织内部嵌入6,000名行业和工程专家，负责设计、部署和运行AI系统。微软为此投入了25亿美元。最近担任微软亚洲区总裁的 Rodrigo Kede Lima 将负责领导该部门。
该声明发布仅两天前，AWS 刚刚承诺为其自有的前端部署工程组织投入10亿美元。Anthropic 和 OpenAI 早在5月就以同样的模式启动了服务业务。在短短两周内，每一家主要的AI平台供应商都得出了相同的结论。
另请参阅： AWS刚刚投入10亿美元用于前端部署工程师。这对企业团队为何至关重要。*
企业AI的限制因素已从模型本身转移到部署所需的工程资源上。
企业AI的限制因素已从模型本身转移到部署所需的工程资源上。这种转向从根本上重塑了整个行业，迫使企业重新评估人才获取、全球系统集成商之间的竞争动态，以及所有利益相关者的底层单位经济效益。
走进微软前沿公司
前沿公司并不是一个独立的法律实体。其大部分员工已经在微软工作，是现有前端部署工程师、技术顾问、支持人员和行业销售团队的一部分。员工人数将通过内部调动和外部招聘来增加。其首批客户包括联合利华（Unilever）和诺和诺德（Novo Nordisk）。微软还与包括埃森哲（Accenture）、凯捷（Capgemini）、安永（EY）、毕马威（KPMG）和普华永道（PwC）在内的全球系统集成商建立了前端部署工程合作伙伴关系。
“这超越了所谓的‘前端部署工程’，将成为行业中规模最大、能力最强、以成果为导向的工程组织。”
Althoff 将该部门定位为不仅仅是一个服务机构：“这超越了所谓的‘前端部署工程’，将成为行业中规模最大、能力最强、以成果为导向的工程组织，”他在公告中写道。
微软将此产品称为“前沿转型”（Frontier Transformation），它结合了行业知识、变革管理和企业AI工程。该公司承诺不会将客户数据或知识产权用于模型训练。
财务细节值得比标题数字更深入地研究。微软拒绝透露这25亿美元是新增资本，还是从现有的咨询预算中重新分配的。它也没有说明支出周期。
微软已经运营着相当规模的行业解决方案交付部门，以及 FastTrack 部署计划。前沿公司究竟是一种真正的新能力，还是仅仅通过增加对AI的关注而进行的品牌重塑，将从客户合作中变得清晰。
Palantir 的剧本成为主流
要了解这些供应商正在构建什么，我们需要回顾“前端部署工程师”角色的起源。Palantir 在2003年成立后创造了这个角色。它将软件工程师安置在数据不能离场且需求变化速度快于任何需求文档的情报机构和企业客户内部。
工程师在客户环境中工作，直接了解工作流程，并交付可用的系统，而不是PPT。这种模式在十年多的时间里一直是 Palantir 的特有模式，其公开备案文件仍然将前端部署工程师描述为帮助客户识别用例和现代化数据架构的员工。
前沿实验室率先采用了这一剧本。5月，Anthropic 与黑石集团（Blackstone）、Hellman & Friedman 和高盛（Goldman Sachs）推出了一项AI服务创投，旨在帮助部署 Claude 的中型企业。几天后，OpenAI 推出了其“部署公司”（Deployment Company），由 TPG、Advent International、贝恩资本（Bain Capital）和 Brookfield 支持。两家实验室都选择了合资企业模式，这种模式引入外部资本和合作伙伴公司参与部署关系，而不是从自己的资产负债表中提供资金。
这种模式不仅限于平台巨头和前沿实验室。Cursor 在 Pauline Brunet 的带领下运营着自己的前端部署工程团队。她在“AI工程师世界博览会”上将该角色描述为：驻扎现场，在客户系统内部工作，并在软件开发生命周期中部署定制的智能体工作流程。
一家销售代码编辑器的初创公司和全球最大的软件公司在一个季度内就达成了相同的交付模式。这种嵌入式工程师模式紧随企业AI剧本，不再仅仅是一种小众策略。
AWS 对阵微软：同一工作的两种设计
AWS 和微软的计划之间有很多相似之处。两者都将供应商工程师嵌入客户团队中，以在客户自己的数据和监管下构建生产级AI系统——两者都从自己的资产负债表为这项工作提供资金，而不是通过合资企业。
短跑（Sprint）与嵌入（Embed）
关键区别在于参与设计：AWS 优化的是短期、可自循环的部署，而微软则在客户账户中建立持久的存在。
前端AI工程与服务副总裁 Francessca Vasquez 于6月30日宣布了 AWS 的该组织。合作周期大约为45天，每个客户接待一个由五到六名工程师组成的小组。该部门称自己为“智能体优先”（agentic-first），意味着团队使用专门构建的智能体来构建智能体系统。
成功的衡量标准是客户是否具备自主能力，在合作结束时留下知识图谱、手册和受过培训的内部员工。AWS 表示，团队已经嵌入到考克斯汽车（Cox Automotive）、NBA、NFL、理光（Ricoh）和西南航空（Southwest Airlines）中。
相比之下，微软描述的是持续的协同设计和改进，并具有可衡量的业务成果，这种模式看起来比45天的短跑更接近嵌入式转型合作伙伴。这种方法是一种经过计算的风险，因为加强关系的深度同时也加深了客户对 Azure 工具的依赖。
这四项计划在结构、资本和意图上有着根本的不同。
| 供应商 | 承诺 | 结构 | 参与设计 |
|---|---|---|---|
| 微软前沿公司 | 25亿美元，6000人 | 内部运营部门 | 持久嵌入式团队，基于成果，设计上支持多模型 |
| AWS 前端部署工程 | 10亿美元，数千名工程师 | 内部组织，自有资产负债表 | 5-6人组成的45天小组，旨在让客户具备自主能力 |
| OpenAI 部署公司 | 私募股权支持，据报道超过40亿美元 | 与TPG, Advent, 贝恩资本, Brookfield的合资企业 | 将 OpenAI 模型部署到大型企业 |
| Anthropic 服务创投 | 据报道约15亿美元 | 与黑石, Hellman & Friedman, 高盛的合资企业 | 针对部署 Claude 的中型企业 |
每一行都代表一种权衡，而不是排名。合资企业将成本和风险转移给合作伙伴，但削弱了对客户关系的控制。超大规模云厂商（Hyperscalers）模式则保留了控制权，同时承担了数千名嵌入式工程师的全部成本。
为什么每家供应商都得出了相同的结论
这种趋同背后的经济学描绘了另一幅图景。麻省理工学院、麦肯锡、兰德公司和高德纳咨询公司的研究得出了大致相同的结论：大多数企业AI试点项目都无法产生可衡量的回报。企业大规模购买了 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Copilot 的订阅。
部署而非模型质量成为关键因素
他们随后意识到，令人印象深刻的演示在与专有数据和遗留工作流程集成时很少成功，而且由于组织惯性，部署而非模型质量成为关键因素。
Althoff 本人提供了本季度最坦诚的承认。他表示，微软将最初的 Copilot 专门绑定到 OpenAI 模型是一个错误。据他所说，客户更关心的是他们的数据与模型的结合，而不是任何特定的模型。
模型选择仅仅是一种配置，而嵌入式工程师成为持久的关系纽带。
这一断言从根本上改变了竞争格局，尤其是因为它来自拥有行业最深刻单一模型联盟的供应商。通过前沿公司，微软使客户能够在单次合作中混合使用 OpenAI、Anthropic、微软AI和开源模型。模型选择仅仅是一种配置，而嵌入式工程师成为持久的关系纽带。
买家应该问什么
客户可以利用这种方法为自己谋利。正在协商AI合作的企业现在可以要求基于成果的定价，并坚持要求供应商的工程师培训内部员工，而不是造成依赖。
企业买家的第一个问题是所有权。已部署系统的哪些部分是客户保留的专有逻辑，哪些是供应商托管服务的封装？买家的第二个问题是退出成本。当 AWS 的小组在45天后离开，或者微软团队结束轮换时，在没有他们的情况下运行和演进系统需要什么？
全球系统集成商将面临压力。埃森哲、凯捷、安永、毕马威和普华永道被列为微软公告中的合作伙伴。然而，前沿公司正在争夺这些公司几十年来一直拥有的转型预算。
拥有数千名嵌入式工程师并能直接接触自身产品路线图的供应商，可以在速度和深度上压倒系统集成商。能够蓬勃发展的系统集成商将是那些提升到平台供应商无法复制的行业特定流程知识的集成商。
前端部署工程竞赛标志着企业AI的一个里程碑，即分发（Distribution）超过了能力（Capability）成为竞争前线。前沿供应商之间的模型质量差距已经缩小，企业现在将跨供应商对冲作为一项政策。邻近性（Proximity）现在已成为竞争的新焦点。
供应商现在为谁最接近客户的数据、工作流程和预算而战。微软的回答在书面上是令人信服的，前提是前沿公司被证明是一种新能力，而不是对其现有咨询业务的重新包装。
如果与联合利华和诺和诺德的早期接触转化为可引用的成果，前沿公司将成为衡量 AWS、Google Cloud 和前沿实验室的标准。下一个值得关注的信号是谷歌。来自 Google Cloud 的正式前端部署组织将完成超大规模云厂商的布局，并确认嵌入式工程师在AI平台大战中与模型本身一样具有战略意义。端 工智能
