收购背后
OpenAI收购Tomoro，买的不是技术，而是一支能打进客户现场的队伍。
2026年，OpenAI悄然完成对Tomoro的收购。这家创业公司没有轰动一时的模型发布，却拥有一支特殊团队——他们常年驻扎在客户办公室，帮企业把AI真正落地到业务流程中。
这支队伍，就是AI Forward Deployed Engineer，FDE。
吴恩达在News Letter "The Batch"中专门撰文介绍这个职位。FDE会被派驻到客户组织内部，帮助定制解决方案，构建和调优适合客户特定需求的"智能体工作流"。OpenAI和Anthropic都在组建这样的团队。
这不是简单的技术支持，而是关于AI落地方式的深层博弈。
模型时代的幻觉
过去两年，业界陷入一个集体幻觉：只要模型够强，一切问题都会自动解决。
GPT-4发布时，人们相信通用智能即将到来。企业纷纷接入API，期待AI像自来水一样流入业务系统。
但现实很快泼来冷水。同样的API调用，在不同企业产生截然不同的效果。问题不在模型，而在"最后一公里"——那些散落在Excel表格里的业务规则，那些藏在老员工脑子里的隐性知识，那些盘根错节的部门协作流程。
模型是通用的，业务是独特的。
通用能力无法自动适配具体场景。就像给你一把瑞士军刀，面对一扇生锈的铁门，你需要的不是更多功能，而是一个知道该用哪把钥匙的人。
FDE是什么
FDE不是技术支持，而是业务翻译官、系统集成师、组织变革推手的三位一体。
这个职位最早由Palantir在二十年前开创。当时他们把工程师派到政府机构，在安全的、与外部网络隔离的系统中工作。除了技术能力，FDE还需要沟通能力和商业敏感度。
今天的FDE，工作本质没变，但复杂度倍增。他们要面对企业积累了几十年的数据架构——ERP、CRM、财务系统、HR系统，彼此割裂。他们要理解业务部门的真实痛点——采购流程的审批瓶颈、销售预测的数据盲区。他们要推动组织变革——让习惯了旧流程的员工接受新工具。
FDE的核心能力，是把"模型能做什么"翻译成"你的业务需要什么"。
为什么稀缺
AI时代，真正稀缺的不是会调用模型的人，而是能进入客户现场，把复杂业务、数据系统、组织流程和智能体能力连接起来的人。
这类人，就是新一代FDE。
稀缺性来自三个维度：
业务理解深度 —— 既懂技术又懂业务、还能把两者翻译对接的人凤毛麟角
系统集成复杂度 —— 在不推倒重来的前提下，把AI能力嵌入现有架构，处理数据接口、权限管理、安全合规等现实约束
组织变革敏感度 —— 理解部门间的权力结构、员工的焦虑与抵触，用恰当的节奏推动落地
这三重能力的叠加，构成了极高的门槛。
OpenAI的焦虑
OpenAI收购Tomoro，暴露了一个深层焦虑：模型公司正在失去对落地场景的控制权。
当API调用变得标准化，模型能力趋于同质化，客户的选择空间反而变大了。今天用OpenAI，明天可以切到Anthropic。模型公司害怕成为纯粹的基础设施供应商，在价值链上被边缘化。
FDE是打破这个困境的钥匙。一旦FDE深度嵌入客户组织，帮助客户构建了定制化的智能体工作流，客户就被"绑定"了——那些精心调优的prompt、那些针对特定业务场景设计的Agent流程，都构成了迁移成本。
FDE创造的，是一条从通用模型到专属解决方案的护城河。
谁将胜出
这场FDE战争的终局，不取决于谁拥有最强的模型，而取决于谁拥有最懂客户的FDE。
模型能力正在快速收敛。GPT、Claude、Gemini、DeepSeek，在大多数任务上的差距越来越小。真正的差异化，体现在谁能更深入地理解客户业务，谁能更顺畅地完成从POC到生产环境的跨越。
OpenAI收购Tomoro，是在为这场人才战争储备弹药。Anthropic组建FDE团队，是在回应这个战略信号。
模型是入口，FDE是壁垒。
结语
AI落地的下半场，战场从实验室转向会议室，从参数竞赛转向场景深耕。
OpenAI收购Tomoro，买下的是一张进入客户现场的门票。这张门票的价值，在于它能打开的门——那些藏在企业深处的业务痛点、数据孤岛、组织惯性。
在这个意义上，FDE是AI时代的系统集成商，是模型能力的最后一公里，是技术革命与商业现实之间的桥梁。
谁掌握了FDE，谁就掌握了AI落地的钥匙。
