BigGo Finance melaporkan peranan FDE yang muncul sebagai usaha AI perusahaan yang dipertandingkan

Apa yang berlaku

BigGo Finance melaporkan bahawa Forward Deployed Engineers, atau FDE, menjadi titik fokus dalam penggunaan AI perusahaan. Peranan ini menggabungkan penemuan keperluan, reka bentuk sistem, pengekodan, pelancaran pengeluaran dan maklum balas daripada persekitaran pelanggan ke dalam pembangunan produk dan model. OpenAI, Anthropic, Tencent Cloud, penyedia perkhidmatan perusahaan dan syarikat besar sedang mengejar versi berbeza model penghantaran ini.

BigGo Finance melaporkan bahawa FDE telah menjadi topik yang menonjol dalam AI perusahaan kerana vendor model dan ejen semakin perlu menempatkan kakitangan teknikal di dalam organisasi pelanggan. Menurut laporan itu, jurutera ini membantu menemui keperluan, mentakrifkan skop teknikal, mereka bentuk sistem, membangunkan penyepaduan dan membawa penggunaan ke dalam pengeluaran.

Peranan dipersembahkan sebagai melangkaui sokongan teknikal konvensional kerana pengalaman lapangan juga sepatutnya mengalir kembali ke alat boleh guna semula, buku permainan, blok binaan dan model atau penambahbaikan produk. Laporan itu mengaitkan penerangan ini kepada perbincangan AI perusahaan sekitar Persidangan Robot Dunia 2026 dan kepada komen daripada ketua eksekutif MiningLamp Technology Wu Minghui. Laporan itu mengenal pasti tiga kem penghantaran yang luas. BigGo Finance berkata syarikat model dan awan, termasuk OpenAI, Anthropic dan Tencent Cloud, sedang menghantar atau menyediakan FDE untuk meletakkan model dan platform ejen mereka ke dalam sistem perusahaan. Penyedia perkhidmatan perusahaan seperti Teknologi MiningLamp sedang cuba menukar pelaksanaan terkumpul dan pengetahuan industri kepada perkhidmatan agen. Syarikat besar seperti Mengniu sedang membangunkan pakar AI dalaman daripada unit perniagaan, manakala perniagaan yang lebih kecil mungkin menggunakan alat pengekodan AI untuk membina sistem secara langsung.

BigGo Finance melaporkan bahawa OpenAI telah mencipta syarikat penempatan khusus pada bulan Mei, Anthropic bekerjasama dengan DXC pada bulan Jun untuk melatih puluhan ribu FDE yang diperakui Claude, dan Tencent Cloud menamakan semula pensijilan pembangunan ejen kerja sedia ada kepada pensijilan FDE yang boleh dipertandingkan oleh FDE pada 18 Ogos. wujud selama bertahun-tahun di bawah nama seperti perunding pelaksanaan, arkitek penyelesaian, sokongan teknikal atau jurutera di tapak. Laporan itu memetik ketua eksekutif vendor awan yang tidak dinamakan di selatan China yang menggelar FDE sebagai label bergaya untuk fungsi pra-jualan atau pelaksanaan sedia ada. Wu Minghui, seperti yang dipetik oleh BigGo Finance, membezakan antara menyampaikan projek perisian yang ditakrifkan dan secara berterusan mengubah masalah pelanggan kepada keupayaan boleh guna semula untuk penggunaan masa hadapan. Sumber yang dibekalkan tidak memberikan dokumen utama awam untuk tuntutan ini, dan inisiatif dan definisi syarikat yang dilaporkan belum disahkan secara bebas di sini.

Butiran sumber: finance.biggo.com ↗

Mengapa ia penting

Laporan itu menerangkan peralihan dalam AI perusahaan daripada membeli model kepada menyepadukannya ke dalam proses perniagaan yang berubah-ubah. Alat pengekodan AI boleh mengurangkan kos pembangunan perisian, tetapi organisasi masih memerlukan orang yang memahami operasi, sistem, kebenaran, data dan akauntabiliti mereka. Peraduan yang muncul boleh menjejaskan cara produk AI dijual, dilaksanakan, diselenggara dan dipertingkatkan.

Kepentingan praktikal ialah penggunaan AI perusahaan bergantung pada lebih daripada akses kepada model yang berkebolehan. BigGo Finance menerangkan organisasi yang masih perlu memutuskan kerja mana yang harus diautomasikan, cara proses harus diurai, data dan kebenaran yang boleh digunakan oleh ejen dan cara keputusan harus disemak. Tugas-tugas tersebut sangat terikat dengan sistem dan peraturan operasi sedia ada organisasi. Jika FDE melaksanakannya dengan berkesan, ia boleh menjadi jambatan antara model tujuan umum dan keadaan perniagaan sebenar yang kurang standard.

Laporan itu juga mencadangkan bahawa alat pengekodan AI boleh mengubah ekonomi perkhidmatan perisian tanpa menghapuskan keperluan untuk penyedia perkhidmatan. BigGo Finance berkata MiningLamp cuba membawa pengalamannya dalam risikan pemasaran, risikan operasi, tadbir urus data dan perisian perusahaan ke dalam penghantaran ejen tersuai. Ia juga melaporkan bahawa MiningLamp merancang untuk membawa FDE, ejen dan infrastruktur berkaitan kepada Perisian Puran selepas mendapatkan kawalan ke atas syarikat itu, kemudian melanjutkan keupayaan tersebut kepada pelanggan Puran dalam industri termasuk tenaga dan petrokimia. Peluang yang dituntut bergantung pada sama ada satu penempatan menghasilkan kaedah yang boleh diguna semula dan bukannya memerlukan jumlah buruh yang sama setiap kali.

Bagi majikan dan pekerja, cerita ini menunjukkan pengagihan semula tanggungjawab dalam syarikat. BigGo Finance melaporkan bahawa Mengniu memilih kira-kira 200 perintis AI daripada 28 unit perniagaan, membangunkan pasukan AI FDE dalaman, dan merancang pensijilan berperingkat yang memerlukan peserta lanjutan untuk memahami keperluan perniagaan, merumuskan penyelesaian, membina ejen dan menjejaki hasil. Laporan itu mengatakan perniagaan ternakan yang lebih kecil menggunakan alat pengekodan Qoder Alibaba untuk membina sistem pengurusan dengan kos berpuluh-puluh ribu yuan, berbanding dengan sebut harga luaran sebelum ini yang mencapai tahap juta yuan. Contoh-contoh ini ialah dakwaan yang dilaporkan, bukan perbandingan yang diaudit secara bebas, dan ia tidak menetapkan bahawa penjimatan atau hasil yang serupa adalah tipikal.

Apa yang perlu ditonton seterusnya

Persoalan utama ialah sama ada FDE mencipta keupayaan boleh guna semula dan kecekapan boleh diukur atau hanya menjenamakan semula kerja pelaksanaan intensif buruh. Perhatikan bukti tentang penggunaan pengeluaran, hasil pelanggan, kawalan keselamatan, kos penyelenggaraan, latihan dalaman dan pembahagian tanggungjawab antara vendor, penyedia perkhidmatan dan pekerja perusahaan.

Ujian pertama ialah leverage. Perkhidmatan perisian tersuai tradisional sering berskala dengan tenaga kerja: setiap pelanggan atau aliran kerja baharu memerlukan lebih ramai orang khusus. BigGo Finance melaporkan bahawa hasil Puran Software meningkat daripada CNY 582 juta pada 2021 kepada CNY 825 juta pada 2025, manakala margin bersihnya pada 2025 ialah 8.09%, lebih daripada 15 mata peratusan lebih rendah daripada pada 2021. Angka-angka itu dibentangkan oleh outlet sebagai bukti had penghantaran, tetapi tidak ditentukan oleh jumlah laporan yang bergantung kepada penyampaian secara bebas. ekonomi pelaksanaan. Liputan masa hadapan harus mencari aset penggunaan yang boleh berulang, masa penghantaran yang lebih rendah dan margin yang dipertingkatkan.

Ujian kedua ialah akauntabiliti operasi. BigGo Finance melaporkan bahawa sistem yang dibina AI menjadi lebih sukar untuk diurus apabila ia merebak ke seluruh jabatan, terutamanya kerana ujian, kebenaran, keselamatan data dan penyelenggaraan. Oleh itu, prototaip kos rendah boleh mewujudkan kewajipan tadbir urus yang lebih besar sebaik sahaja ia menjadi sebahagian daripada operasi harian syarikat. Bukti berguna termasuk proses kelulusan yang didokumenkan, kawalan akses, pemantauan, pengendalian insiden, semakan manusia, pemilikan penyelenggaraan dan keputusan dari semasa ke semasa. Sumber tidak menyediakan volum penggunaan, kadar kegagalan, audit keselamatan, data kepuasan pelanggan atau ukuran prestasi bebas.

Ujian ketiga ialah sama ada perusahaan akhirnya menghayati peranan tersebut. BigGo Finance berkata malah kepimpinan MiningLamp menjangkakan syarikat besar menyerap beberapa keupayaan FDE semasa mereka membina kepakaran dalaman. Pada masa yang sama, laporan itu berpendapat bahawa penerimaan organisasi masih memerlukan perubahan kepada insentif, infrastruktur, definisi peranan dan pengurusan kos. Secara berasingan, ia menghubungkan persaingan FDE dengan tekanan kewangan ke atas vendor model China dan melaporkan perbezaan besar antara skala pendapatan syarikat AI A.S. dan China, tetapi mengatakan beberapa angka bergantung pada pendedahan rasmi atau anggaran pasaran. Perbandingan hasil, tuntutan pembiayaan dan akaun penskalaan model tersebut kekal tidak diketahui sehingga disokong oleh pemfailan utama, kontrak atau data operasi yang boleh disahkan secara bebas.

Panduan & kuiz berkaitan