美国微软与亚马逊分别投资25亿和10亿美元部署AI现场工程师
维度网讯，随着企业加速部署自主人工智能系统，大型语言模型（LLM）提供商正通过现场部署工程师（Field Deployment Engineer， FDE）服务将AI专家嵌入客户团队，帮助创建、定制和推出AI服务。微软与亚马逊云服务（AWS）近期相继宣布大规模投资，推动这一服务模式的发展。
微软本周推出了一项价值25亿美元的风险投资——微软前沿公司（Microsoft Frontier Company），该公司将安排6000名专家与客户合作，共同设计、创新、部署和持续改进基于其业务目标的AI系统。该服务专注于“前沿转型”，帮助客户基于专有数据、内部专业知识、工作流程和决策过程构建智能平台。微软商业业务首席执行官贾德森·阿尔索夫（Judson Althoff）在博文中表示，基于FinOps原则，该服务帮助用户观察、治理、管理和保护其整个技术栈中的AI工具，智能随时间复合增长。平台为“模型多样、开放、异构”，客户可在ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot或其他开源或行业特定模型中选择，不会被锁定。同时，客户数据和知识产权受保护，不会用于训练微软模型。微软将利用与埃森哲（Accenture）、凯捷（Capgemini）、安永（EY）、毕马威（KPMG）、普华永道（PwC）等公司的合作关系扩大平台规模。阿尔索夫指出，伦敦证券交易所集团（LSEG）、蓝多湖（Land O'Lakes）、联合利华（Unilever）和诺和诺德（Novo Nordisk）等早期用户已取得可衡量的成果。例如，嵌入LSEG Workspace的AI帮助金融专家提出复杂问题，并基于结构化和非结构化金融数据快速获得答案，底层基础通过客户反馈和实时用户测试迭代优化，加速每个周期并提升模型质量和范围。
与此同时，AWS宣布投资10亿美元用于新的AWS FDE平台。AWS前沿AI工程与服务副总裁弗朗西斯卡·瓦斯奎兹（Francessca Vasquez）在博文中解释，与将每次部署视为独立项目的传统咨询不同，AWS FDE着眼于长期构建，帮助客户从“观察者”转变为“共同构建者”再到“自主运营者”，实现“AI自给自足”。该平台以智能体为先，旨在将时间线从数月压缩到数天，衍生的商业智能会复合增长以支持未来项目。嵌入的工程师（许多是构建AWS AI服务的工程师）将验证和指导项目。客户可访问运行手册和架构文档，语义层连接到其数据源，创建AI智能体可以推理的知识图谱。瓦斯奎兹强调，领域专业知识存在于客户的代码、智能体和系统中，机构知识不会因员工离职而流失。安全工具提供基于硬件的隔离和端到端加密。该服务并非为试验AI的组织设计，而是为已越过实验阶段、需要运行真实业务流程的生产级AI系统的组织而构建。
Info-Tech研究集团的研究总监托马斯·兰德尔（Thomas Randall）指出，AI投资与回报率之间的差距正在扩大，组织面临展示AI部署生产价值的压力。在此背景下，微软和AWS等厂商的FDE将利用其深厚产品知识压缩学习曲线，建立可重复使用的流程，构建可转移的能力。他同时表示，Info-Tech研究显示77%的组织没有企业级AI战略，FDE将通过专注于客户正在运行的AI系统、参考架构、运行手册和其他可交付成果来解决这一问题。
对于系统集成商（SIs），技术分析师卡米·利维（Carmi Levy）指出，SI数十年来与客户保持高利润关系，超大规模厂商试图为自己攫取部分业务“非常有意义”，这些厂商正积极寻找方法加强客户锁定，并创造更多机会深入客户运营和决策机制。兰德尔则表示，SI提供的价值在于跨系统的更广泛集成知识、变更管理和项目规模化，可交付成果更具战略性和更广范围。两者虽有重叠，但微软将与全球SI合作伙伴密切合作。投资缺口和实施复杂性使得超大规模厂商需要提供更多白手套服务来带动客户。
利维建议，对于已决定采用特定AI技术栈并愿意走单一供应商路线的客户，这些平台可能值得考虑，但使用它们可能以潜在选择减少为代价，限制长期选项。他建议IT决策者深入了解微软和亚马逊与SI相比的智能体交付能力，并探究其背后动机是否真正符合客户最佳利益。兰德尔则建议企业考虑期望成果：FDE选项最适合希望快速有效构建产品的组织，当这些组织需要在复杂企业流程中扩展时则需要SI。此外，FDE不适合仍在研究基础AI战略问题或希望保持云中立性的组织。
