阿里云智能集团副总裁霍嘉 9 月 23 日在云栖大会媒体群访上给出 FDE 商业化口径：不靠服务赚钱、押注结果付费，国家数据局日均词元调用量两年增超千倍。 这条口径落在「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）的商业化与定价这一段：过去两年 FDE 都在讨论怎么交付，2026 年 9 月之后开始讨论怎么收钱。对「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）来说，定价方式决定团队编制、验收标准和续约节奏，所以一家云厂商副总裁在公开场合说清自己押注哪一种计价，比再多一个岗位薪酬数字更有参考价值。做「隔离环境」与私有化交付的「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）同样受影响，因为结果付费要求把收益口径写进合同，而隔离环境的项目通常连计量数据都不容易取出来。 阿里云智能集团副总裁霍嘉在 2026 年 9 月 23 日云栖大会期间的一场媒体群访上，把 2026 年称为 AI 应用落地的元年，每日经济新闻在 9 月 29 日刊出了这场采访，AI 原生 Lab 公众号在 9 月 28 日刊出了更完整的版本。霍嘉把市场分成四类客户：第一类是 AI 原生客户，包括围绕新模型公司的创业团队甚至短剧公司；第二类是高科技客户，互联网、汽车、手机，自身技术能力强；第三类是企业级客户；第四类是政府客户。从规模化使用和词元调用量看，越靠前的占比越高；前两类是需求驱动，买了词元就能用；后两类是价值驱动，要先被证明值得用。他把企业级客户用不起来归结为三个原因：AI 人才极度匮乏；可借鉴的实践太少；传统 IT 项目式的工作方式跟不上模型约每月一次的发布节奏。「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）可以用这三条做客户分级：落在第一、二类的客户谈产品与用量，落在第三、四类的客户必须先谈价值证明。 国家数据局数据显示，我国日均词元（Token）调用量已从 2024 年初的 1000 亿，增至 2026 年 3 月的超 140 万亿，两年增长超过一千倍。IDC 数据显示，2026 年中国模型即服务（MaaS）市场词元调用量将达约 40000 万亿次，对应营收约 186 亿元；超过六成头部企业已将生成式 AI 整合进核心业务流程。把这两个数字放在一起看，「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）可以读出一条商业逻辑：调用量的分母在两年内放大了一千倍，但落到 MaaS 这一层的营收只有约 186 亿元，单次调用的客单价被压得很低，能拿到的溢价只能来自把调用变成业务结果的那一段工作，也就是交付与运营。这也解释了为什么「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）在报价时要把计量单位从人天换成结果。需要注意这组数字是预测值不是已发生值，且只覆盖模型即服务这一层，不含应用层与实施服务的收入。 最关键的一句是：阿里云不靠 FDE 赚钱，团队考核的核心指标是能否带动产品。霍嘉强调，FDE 如果不能成为产品能力的「黏合剂」和加速器，就很难持续存在；阿里不是一家 Service Company，服务长约只和重点战略客户签。对「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）的定价谈判来说，这条厂商内部考核指标可以直接拿来反问客户：交付的价值锚点到底在服务费上，还是在产品的采用率与用量上；如果客户自己也认后者，那么按人天压价在逻辑上就站不住。霍嘉同时提醒国内不要有靠这件事赚大钱的预期，因为海外模型公司也没打算靠 FDE 赚钱，目的是把 AI 用起来。 霍嘉对商业模式的判断是「商业模式就两种，一种是 Service 长约，一种是产品的商业模式」，先选定一种，再决定团队怎么定位。他押注结果付费，英文写作 Result as a Service。理由是传统软件业按功能付费讲不清客户为什么要出这笔钱，同质化严重就会陷入价格战，他用了一个词叫「死掉的 SaaS」。他自陈这个认知是 2025 年 5 月以后才想明白的，在那之前他并不相信这个模式，上一轮做结果付费的公司过得很惨，阿里云自己也做过很多痛苦的项目，变化来自模型能力，大家对 capability 的信心上来了。按结果付费的门槛在于服务商必须真的具备「交付能力」，只有 AI 切实带来降本增效的成果时，服务商才有议价空间。第二个检验标准是客户愿不愿意签长期「服务合约」。霍嘉点出中国公司与几家大咨询公司最大的区别，是太喜欢签 Project Contract，不喜欢签 Service Contract；签服务合同的公司比不上产品厂商，但比做项目的活得好，而且有毛利。对「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）来说，这段是可执行的报价规则：先答自己是「服务长约」还是产品，再谈单价。 阿里云走这条路比这一轮热度更早。2025 年 11 月底复盘一个能源企业项目时，霍嘉判断服务人员在售前阶段就进场推进的做法，像是 FDE 的工作方法；2025 年 12 月的内部战略会上，这个模式被确定可以试。与传统交付相比，霍嘉说区别有两个。第一是人往前推了一步：传统交付先谈清楚项目范围（Scope）、签下工作说明书（SOW）再干活，FDE 在售前阶段就进场，边做边谈。阿里云没有照搬 Palantir 的 Echo 和 Delta 分工，而是让解决方案架构师（SA）承担 Echo 的角色，FDE 负责落地。他给过一个反面例子：报一个 100 人天的工作量，最后交出来客户已经不要了，过去两年这样的 Demo 太多；他还提到一个 B2B 电商平台每天只有一百多笔交易，人工处理只要几分钟到几小时，这种情况下正确动作是主动说不做。第二是前线和产品的距离缩短了：千问办公有公共云版本，国央企需要「私有化版本」，私有化之外还有合规要求，FDE 团队直接进入研发周期，在客户现场做 POC，需求实时带回。霍嘉还给项目加了两个条件：一是周期要短，一家央企项目第一次汇报说首次上线要在 3 个月后，他的回复是那就不要做了，后来节奏改成每月发布一次、再到每周一次；二是 One Team，还在用甲乙方方式合作的项目，他判断大概率失败。这三条对「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）是可照搬的交付约束。 霍嘉提到自己认识几支不靠人天收费的小团队：一群 90 后硕士、博士，在模型能力还不强的时候就用服务长约的方式工作，已经做了三年，赚到了利润，最大的一支长到了小一百人。他给传统软件公司的提醒很直接：核心产品的竞争力和利润率上不去，就只能按人天收费。对「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）来说，这条案例的可用之处不是数字，而是把「以小团队按服务长约盈利」当成团队定位问题的参考答案，而不是新成立一个部门。 国际侧的同一趋势有更早的数字。MIT NANDA 项目在 2025 年 8 月发布的研究显示，95% 的企业生成式 AI 试点对损益几乎没有可衡量的影响；a16z 合伙人 Joe Schmidt 在 2025 年 6 月撰文主张，AI 创业公司应该用毛利换护城河，走服务驱动的增长；2025 年 1 月到 9 月，FDE 相关招聘岗位增长超过 800%。OpenAI 在 2024 年组建 FDE 团队，2026 年 5 月 11 日成立 Deployment Company，首期投入超过 40 亿美元，TPG 牵头，贝恩资本、Advent、Brookfield 联合领投，麦肯锡、贝恩、凯捷作为咨询和集成伙伴加入，同时通过收购 Tomoro 获得约 150 名资深 FDE；Anthropic 也在扩张 Applied AI 团队。霍嘉对国内外的差异给出的判断是：工作模式和价值定位没有本质区别，差的是商业环境。对「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）来说，这条对照的意义是别把海外薪酬数字直接当成国内的报价上限，因为海外买家买的是把 AI 用起来，不是买服务本身。 需要写明这条选题的局限。第一，霍嘉的口径是阿里云一家的观点，他在群访中没有给出阿里云 FDE 团队的具体人数、项目数或毛利率，也明确说 FDE 最后会不会固化成一种模式今天还是问号，他甚至表示不太想再谈这个词，因为在中国这个词容易变味。第二，文中那个 90 后小团队长到小一百人的例子没有公司名，无法独立核实；100 人天是作为反面例子出现的，不是任何项目的实际工量。第三，国家数据局与 IDC 的两组数字口径不同，前者是全国日均词元调用量，后者是模型即服务这一层的年度调用量与营收，两者不能直接相除得出客单价。第四，本文没有覆盖的：结果付费在中国的一线成交案例与合同条款样本、服务长约的典型期限与续约率、以及国企与政府客户的采购流程对结果计量的约束，这三项在公开来源中都还缺数据。 下面是可执行结论，按可做动作排列： - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：报价模板先加一栏计价方式，三选一写成项目制、词元计量、结果付费，并注明对应的是 Service 长约还是产品带动，不要在同一份 SOW 里混用两种计价。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：按霍嘉的检验标准自查，把客户是否愿意签 Service Contract 而不是 Project Contract 当作报价是否成立的前置条件；对方只肯签「项目合约」时，适用条件就变成单价要覆盖不可复用的一次性成本。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：结果付费项目必须约定计量口径与对账周期，并在合同里写明当收益口径无法达成一致时退回项目制并按人天计价，退出时同时放弃结果溢价部分，这是可回滚的写法。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：项目周期设一条硬线，首次上线排期超过 3 个月就重新切分里程碑，参考阿里云的做法改到每月发布一次、再到每周一次。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：立项前先问客户当前人工每天处理多少笔业务，如果只有一百多笔且人工几分钟到几小时就能处理完，正确动作是主动说不做。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：把 IT Data 与 Agentic Data 区分成两轮盘点，先确认企业系统里躺着的数据能不能在 Agent 环境里直接用，再谈效果承诺。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：私有化与「隔离环境」项目按千问办公的路径做，FDE 团队提前进入产品研发周期、在客户现场做 POC、需求实时带回；不适用条件是产品尚未提供「私有化版本」，此时应先做合规可行性评估而不是先做功能。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：当客户拿人天单价压价时，用带动产品这条厂商内部考核指标反问对方，把谈判从工时数量拉回用量与采用率。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：如果客户在报预算时要求先锁定某个模型，照霍嘉的反问处理：那个模型下架了怎么办，据此把合同标的写成能力与结果，而不是模型名称。 - 「前置部署」Forward Deployed Engineer（FDE）：定价策略的启动成本要先算清，在没有结果计量能力之前不要贸然转结果付费，过渡做法是先用「服务合约」锁长约、按人天计价但设结果奖金条款。 原始来源： - https://ailab.cn/20260928166389_1/ - https://www.nbd.com.cn/articles/2026-09-29/4595127.html - https://finance.sina.com.cn/stock/t/2026-09-28/doc-initiwip3938625.shtml - https://news.10jqka.com.cn/20260928/c680321173.shtml - https://m.nbd.com.cn/articles/2026-09-23/4589958.html