" 本以为做了 AI 产品经理，饭碗就不会那么快被 AI 抢走。但现在看还是太单纯了。AI 不会轻易放过你，想活久点就该继续转型。我现在的目标是做 FDE。"
随着 AI 落地形成生产力，其替代效应也有所显现。工作偏执行层、角色功能性较强的产品经理岗位处在 " 暴风眼 " 中央，引发了这一群体的焦虑，也刺激出大量转型尝试。
不过，转型之路并不好走。
一位辗转过咨询、消费、SaaS 等多个行业的产品经理称。
凭着独立负责产品线的履历、计算机专业、SaaS 领域经验和 " 发奋图强 " 不断更新的 AI 认知，他在去年找到了一份 AI 产品经理的工作，这被视为职业进阶，薪资也确实有所增长。但今年来，AI 能力爆发让开发周期大幅缩短，公司层面则愈发关注产品能否赚钱的问题，他所在的岗位 " 两头受堵 "，被替代的焦虑又开始攻击他。
" 作为‘高龄’ PM，成果不如人意就会被说不够 AI Native。从这个角度看，做 FDE 可能也确实更合适。" 最近，他又将目光转向了一个更时髦的岗位：FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）。
这个岗位通常被视为帮助产业客户落地部署 AI 的驻场专家。实际上，直到 2025 年之前，FDE 还颇为小众。但一年多以来，从硅谷到国内，从模型独角兽到云厂商，FDE 需求大增，成为了 AI 商业化过程中最受关注的新角色之一。
而对口人才缺失、惯性路径依赖和匹配度偏差，一方面让 FDE 本身的落地面临瓶颈，另一方面也为不少处于传统和 AI 时代夹缝中的 " 打工人 "，提供了新的转型路径。
接口
FDE 并非 AI 时代的原生概念。
早在 21 世纪初，大数据巨头 Palantir 就开创了 FDE 模式。彼时的核心需求主要来自这家 " 神秘公司 " 服务的美国军政、情报部门和军工企业。Palantir 无法按照传统的 " 需求调研 - 软件开发 " 模式适配这些保密性高、机动性强、容错率低，需求又难以直接言说的客户场景，于是就将工程师直接派驻到现场，在客户身边写代码。
虽然 Palantir 通过 FDE 尝到了甜头，在军政、大型企业等高需求、高溢价客户中愈发吃香。但从商业模式上来说，FDE 几乎逆着 SaaS" 软件即服务 " 模式来，部署成本高、难以标准化，规模效应不显，边际成本下降又慢，长久以来都少有其他软件公司跟进尝试。
直到本轮 AI 浪潮奔涌，并席卷至各行业、企业的业务流程后，FDE 才迎来爆发。
今年 4 月，招聘平台 Indeed 上 FDE 岗位招聘需求达到了 5330 个，同比去年增长超过 7 倍，薪资普遍在 15 万至 30 万美元之间，部分企业给高级 FDE 开出的薪酬更是超过 50 万美元。
AI 模型厂商和云巨头成了 FDE 最主要的推手。标志性事件是 OpenAI 在 5 月中旬宣布成立 DeployCo，专注于 AI 现场部署的组织化、规模化和产品化，初始融资超过 40 亿美元，并迅速收购 AI 咨询公司 Tomoro，一次性带来约 150 名 FDE。其他头部 AI 公司包括 Anthropic、谷歌、微软等也都在加大投入。
硅谷知名 AI 投资人托马斯 · 古通兹（Tomasz Tunguz）7 月 6 日发文称，过去一年主流 AI 公司已投入约 100 亿美元用于前沿部署工程，这笔投入正让更多人明白：没有能搞定安装的人，AI 就无法运作。
在硅谷相关职位的描述中，FDE 通常要求应聘者有高度积极的沟通能力、从一开始就带来可衡量的业务影响的执行力、与客户团队成员并肩工作、快速交付原型、提供可行的 AI 解决方案等，侧重于在客户现场生产可见成果。这正契合了 AI 落地阶段，资本、市场供需双方对 AI 提供现实经济价值的期望。
也可以说，FDE 被寄望于成为云端 AI 能力接入在地业务现场的 " 人肉接口 "。
模糊地带
中国企业同样在跟进 FDE 风潮，核心需求来自互联网大厂和头部 AI 模型厂。
据悉，在各大主流招聘平台上，今年上半年 FDE 相关职位的发布量都 10 倍、20 倍地增长。薪资也颇为可观，截至 7 月初猎聘平台上综合年薪在 50 万 -100 万人民币的 FDE 岗位接近 300 个，年薪超百万的也不下 40 个。一位猎头顾问月初刚刚为深圳一家知名 AI 厂商发布了一个 FDE leader 岗位，主要负责在机器人、新能源等制造业落地 AI，最高年薪超过 300 万。字节跳动、腾讯、阿里等开出的初级 FDE 岗位月薪也普遍在 2 万以上，高级职位多在 4 万 / 月 *15 薪以上，据悉实际招聘中视求职者履历、驻场地点、客户需求等有不小差异，也不乏非 leader 的技术岗年薪超过百万的案例。
除了主流 AI 厂商，咨询公司、芯片公司、传统 IT 公司等都在释放越来越多的相关岗位。而且，既要懂业务又要懂 AI 的要求看似较高，但正因为 " 原生人才 " 和对口专业的缺失，让岗位供需间出现了一片 " 模糊地带 "。擅长实施、部署工程的程序员、产品经理、数字化咨询顾问是应聘主力，在管理线，包括一些有技术背景的咨询项目经理、解决方案销售人才，都得以进入门槛之内。
前述筹划转型 FDE 的产品经理称，自己在准备和求职的过程中发现，跨行业经历 +AI 开发经验可以成为 FDE 的优势，" 很多招聘会提到深耕某行业，但多久算深耕呢，实际上一份年薪能拿到 30 万以上的 FDE，有过两年某领域的开发、交付、实施全周期经历，就足够了。"
他认为企业更看重的除了垂类行业履历、AI 开发能力、能否长期驻场或出差等基本条件外，主要还是与客户打交道，自己挖掘需求、总结痛点卡点、沉淀标准化方法论的能力，某种程度上很适合有技术背景、有资历的产品经理。人人都是产品经理网的社区中有用户发帖称身边的产品经理正 " 排队转型 FDE"，还视其为应对 "35 岁失业 " 的解药。
前述转型者则表示，自己结合过往经历和优势主要考虑咨询公司派驻零售企业的细分条线，实际上已经拿到过 offer，但企业和薪酬还不够理想。更关键的是，毕竟岗位样本不多，对于工作绩效的评价体系、长期发展前景等，还难以看得很清楚。
" 说白了，虽然当下是个转型的好方向，但也担心慢慢会把自己干成外包，或者次抛型员工。而且，如果 AI 部署得足够快，以后还是否需要这个职业呢？" 他表示。
实际上，在中文社区中，很多有关 FDE 的讨论中都会有人发问 " 旧瓶装新酒，这不就是国内的软件外包吗 "" 国内 SaaS 终于有福了，做政府国企驻场的不都成 FDE 了 "。还有很多看起来颇为传统套路、名不见经传的软件小微企业，坚称 " 我们做的就是 FDE"。
一位正在招聘 FDE 高级职位的猎头，针对该职位与传统驻场、实施顾问的差别解释称，能用 AI 写出高质量代码，有 AI 解决方案的能力和 sense 本身就是新的能力。更关键的是，传统驻场工作更多是用固定套路解决确定需求，但部署 AI 面临的更多是模糊的痛点，需要既懂业务又懂 AI 的人自己提炼出真实需求，并在业务现场给出方案。她还尤其强调 " 兼具商业思维、顾问头脑和工程师的动手能力 " 的 " 一个人能当一支队伍 " 的综合实力。
清新研究团队分析称，FDE 模式有望规模化重塑软件交付方式，从以往的许可证交付转向现场共同构建，而相关人才更看重工程、系统、产品、行业等多职业交叉能力，不应被单一岗位口径所限制。
不过，从目前一些媒体、研究机构给出的案例和现象来看，" 样样精通 " 的 " 六边形 " 人才毕竟不多，其中不少又已经进阶高管岗位，而国内 FDE 目前的薪资水平和并不确定的职业前景，都一定程度上削弱了对高级人才的吸引力。有声音还据此质疑，如果市场供给更多是 " 样样稀松 " 的 " 半吊子 "，那么 AI 落地部署的成效也会受到影响。此外，不少企业也存在通过招聘 FDE 为传统外包、驻场套路 " 抬身价 " 的意思，也一定程度上拉低了岗位含金量。
随着 AI 落地的加速，FDE 大概率还会持续火爆。而厘清 " 模糊地带 "，明确岗位是为了什么、能干什么、该干什么，对 AI 公司、产业应用和正在转型 FDE 的打工人，都十分关键。
（作者｜胡珈萌，编辑｜杨林）
