中信證券:頭部模型公司組建FDE團隊 軟件公司或迎價值躍升機遇

智通財經
08/09

智通財經APP獲悉,中信證券發布研報稱,伴隨AI Coding滲透,新的AI商業化主線的開創至關重要,OpenAI、Anthropic等在Coding領域取得豐碩成果的模型公司開始組建FDE團隊,尋求模型能力與真實業務場景的深度結合。該行認為,軟件公司作為具備客戶卡位、交付能力、行業know-how積累的重要角色,有望成為模型公司的重要夥伴,把握FDE帶來的價值躍升機會;與此同時,借鑑Palantir,重構業務模式、建立AI工程化交付能力、探索效果計費,是軟件公司FDE轉型成功的重要標誌。建議關注以下幾類具備FDE業務發展潛力和基礎的公司:1)模型廠商;2)企業軟件廠商;3)IT服務廠商;4)垂直行業廠商。

中信證券主要觀點如下:

FDE由Palantir開創,深入業務一線交付成成果,反哺經驗促進平台進化。

FDE全稱Forward-Deployed Engineer,即前置部署工程師,是一種將工程能力直接下沉到客戶業務現場的複合型技術崗位。FDE的使命是填補標準化產品能力與客戶複雜業務場景之間的「最後一公里」鴻溝,對客戶現場的技術落地結果承擔端到端責任——從需求挖掘、方案驗證、生產上線到用戶採納、業務效果達成全程負責。對比來看,售前解決方案工程師促成簽單,對方案演示與商機轉化負責;傳統外包和駐場開發人員完成合同約定的工作量,對交付的代碼、功能負責;FDE解決客戶核心業務問題,對最終業務結果負責。

Palantir依靠FDE實現高盈利能力、高客戶留存。

Palantir內部採用Echo-Delta協作機制:Echo團隊由embedded analysts構成,到客戶現場交談,深度挖掘業務痛點,轉化為精準需求;Delta團隊的軟件工程師在客戶現場快速構建原型、迭代落地,為客戶進行部署。Palantir早期從事G端業務,協助政府情報機構搭建反恐、情報研判數據分析系統;2016年,進入B端,服務金融、醫療、能源、製造等行業;2023年,FDE進入新階段:交付重心從傳統大數據集成、看板搭建,轉向AI Agent、自動化決策流的落地,同時,大量基礎配置、代碼生成工作可由AI輔助完成,人效大幅提升。

不同於外包,FDE的現場交付並非純人力輸出,而是FDE在現場寫代碼,後端抽取可複用部分,沉澱為平台功能,基於不斷增厚的平台底座,每新增一個客戶,邊際交付成本持續下降。Palantir保持軟件級的高盈利:2026Q2調整後毛利率達86%,GAAP經營利潤率47%,調整後經營利潤率62%,創歷史新高。

頭部模型公司組建FDE團隊,深化合作伙伴網絡。

以OpenAI、Anthropic為代表的頭部模型公司在Coding之外積極尋求新的增長點,FDE有望成為其將模型能力與企業需求深度對接的抓手。根據《華爾街日報》報道,2026年5月,OpenAI成立獨立子公司OpenAI Deployment Company,獲得40億美元孖展,並通過收購AI諮詢與工程公司Tomoro獲得約150名經驗豐富的FDE專家,目前正在篩選首批客戶,並優先考慮與OpenAI有長期合作關係的企業。OpenAI還與BCG、貝恩、埃森哲等諮詢機構合作,以強化企業高層溝通能力。根據鈦媒體報道,同期,Anthropic聯合黑石高盛等成立一家專注於企業AI服務的合資公司,獲得15億美元的投資承諾,Anthropic的Applied AI工程師會與客戶團隊合作,尋找Claude的最佳應用場景並開發定製系統;Anthropic還通過與埃森哲、UST等全球諮詢和IT服務公司合作,迅速擴大其FDE的覆蓋範圍。該行認為,模型公司組建FDE過程中,考慮到資源分配問題,軟件公司、諮詢公司的重要性將顯現。

軟件公司有望成為模型能力落地的關鍵夥伴,迎來價值躍升機遇。

伴隨企業AI「不會用、用不好」問題進一步凸顯,FDE需求料將迎來爆發。Gartner預測,到2026年底,超過85%的科技服務商將把FDE項目作為交付AI、壓縮部署周期的核心方式。

該行認為,軟件公司具備發展FDE的重要潛力:其一,客戶卡位,軟件項目制公司長期服務頭部政企、製造、金融客戶,掌握AI場景的客戶入口;其二,交付體系,軟件公司擁有完善的駐場管理體系,易於適應FDE模式;其三,行業know-how積累,軟件公司熟悉客戶業務流程、系統架構、數據情況,具備找到核心問題並搭建系統的能力。

FDE也給軟件公司提出更高要求:建立由現場定製到共性篩選再到產品抽象,並最終實現規模複用的閉環,構建大模型微調、Agent工作流編排等AI工程化能力,探索由人天計費轉向按效果收費。該行認為,基於深厚行業客戶卡位、合作前沿大模型、快速建立FDE業務模式的軟件公司有望迎來商業價值的躍升。

風險因素:模型技術創新、能力突破不及預期;FDE業務模式構建、應用場景拓展不及預期;AI商業化落地不及預期;行業競爭加劇。

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