在这家美国公司的身上，我似乎看到了我们这个行业的未来

AI，取代这个。AI，颠覆那个。

每天，我都会看到类似的说法。

哎。搞得我也有点焦虑自己的饭碗了……

那么，咨询行业，会不会被AI颠覆？

我试着做了一些研究。前段时间，我们还做了一项实验。渐渐的，我也有了一些自己的判断。

AI，并不会消灭咨询行业。但咨询公司，必须要进化。

怎么进化？

这件事，可能还得从一家美国公司，开始说起。

01

一家公司：三千亿美金的“咨询公司”

这家美国公司，叫Palantir。

没听过，也很正常。因为他们可能是全世界最刻意保持神秘的科技巨头。

Palantir这个名字，取自《魔戒》中的真知晶石。一颗能看见世界任何角落的石头。他们成立于2003年。创始人，叫彼得·蒂尔。对。PayPal的创始人，硅谷著名的逆向思考者。他们干的事，简单来说就是，从海量混乱的数据中，找出要找的人，和那些要做的事。据说，他们的系统，还参与了定位本拉登的行动。

而这家公司如今的市值，是三千多亿美金。

但是，Palantir，一度也是华尔街看不上的公司。

为什么？因为，他们的干活方式，和人们印象中的软件公司完全不同。他们并不是把软件卖给你，然后装好就走。他们是派一群工程师，直接驻扎在客户那里。一待，就是几个月，甚至几年。在这段时间里，不断理解你的业务，帮你把数据一根线一根线地接起来，把系统一点一点地调试到能用。

一群高学历的工程师，就这样天天泡在客户现场。收入，靠项目。项目，靠人堆。

对。很像是“卖人头”。很像是咨询公司。

所以，2020年，Palantir上市的时候，华尔街给他们的定价里充满了嫌弃。分析师认为，这就是一家人力密集的咨询公司，是规模化不了的。2022年底，Palantir的股价从高点，跌掉了84%。

但是，就在这之后，2023年起，Palantir的股价，翻了几十倍。2025年底，一度冲过了4000亿美金的市值。

为什么会这样？

因为，很多人看走眼了。那批泡在现场的工程师，本质上是一群FDE。

02

FDE：派驻在阵地上的工程兵

什么是FDE？

FDE，Forward Deployed Engineer。这个词，其实是个军事用语。直译过来，就是前置部署工程师。指的是部署在前沿阵地的部队。不待在大后方，而是直接顶在战场第一线。

所以，简单来说，FDE就是派驻到客户阵地上的工程兵，而不是坐在总部等需求文档的工程师。

客户的业务，就是战场。哪里卡住了，FDE就现场解决。

7月2日，微软宣布，要拿出25亿美金，成立一家新公司，把6000名工程师派驻到客户现场，帮助客户把AI用起来。亚马逊，也宣布了同样的事。第一笔，投入10亿美金。再往前，OpanAI也联合了19家机构，砸了40亿美金，成立“OpenAI部署公司”。

为什么这么做？

MIT有一项研究。研究的结论，只有一句话。

95%的企业AI试点，没有对利润产生任何可测量的影响。

所以，要派FDE，驻场，帮客户落地。

于是，这两年，FDE这个岗位在全球火得一塌糊涂。OpenAI在纽约招，在东京招，在华盛顿招。甚至，还专门设了FDE招聘官。中国的一些AI公司，也开始设这个岗。

但坦白说，很多人对FDE是有误解的。很多人会觉得，FDE，不就是软件行业的驻场实施工程师吗。

的确很像。甚至，很多项目制的定制软件，本质上就是在卖这些驻场实施工程师。一个人，一天多少钱。为什么？因为客户的需求边界，永远是谈不拢的。所以，做十个项目，就要养十个项目的人。接的活越多，养的人就越多。养的人越多，就越要接更多的活。

因此，很多软件公司，看上去营收在增加，实际上利润却在下降。

那么，同样是派人去现场，Palantir，怎么就成了一个三千亿美金的帝国呢？

因为，箭头的方向，是相反的。

03

箭头：从客户指向公司

驻场实施工程师的箭头，是从公司指向客户的。

他们把人力送出去，换回一次性的项目款。人，在某种意义上是消耗品。项目结束，一切就归零了。下个项目，要从头再来。

但是，Palantir的FDE的箭头，是从客户指向公司的。

FDE，除了在现场干活之外，还有一个重要的任务。那就是，把每一个现场里长出来的解法、工具、套路，带回公司。

一位在Palantir干了8年的FDE曾说，他们在客户现场，为了帮客户把乱七八糟的数据接进系统，写了各种各样的土工具。为了帮客户看懂数据，攒了各种各样的展示模块。为了帮客户快速搭建应用，整了各种各样的脚手架。

这些东西，最开始都是某一个客户现场的土办法。但是，总部还有一批工程师，会专门盯着这些从前线搬回来的土办法，并提炼成标准产品。

土办法见得多了，规律也就出来了。经过10-20个客户的定制实现，一项通用的技术，就有机会被提炼出来。反过来说，在20个客户现场反复出现的问题，就不是某一个客户的问题，而是行业的问题。一旦做出了产品，第21个客户来的时候，Palantir就不用再派那么多的人了。软件直接就能干。

最终，Palantir攒出了一个产品，叫Foundry。今天，它驱动着Palantir一半以上的收入。

所以，驻场实施，是把人力送出去，换一次性的钱。FDE，是把客户现场的知识带回来，垒成边际成本为零的产品。

一个，是放血。一个，是吸星大法。

靠着吸星大法，Palantir同样是收一笔钱，软件费用在其中的占比，会越来越高，人员费用的占比，会越来越低。微软的25亿，亚马逊的10亿，OpenAI的40亿，也能把现场的知识、流程、解法带回来，不断累积自己的模型和平台。

所以，FDE的终极使命，反而是让自己变得越来越不重要。

咨询的皮，软件的芯。

这才是真正的Palantir。一种现代化的咨询。

那么，所谓咨询公司的进化，是不是就是朝着Palantir进化？

04

一盆冷水：咨询公司，未必能朝着Palantir进化

很难。

至少对于我们来说，很难。

为什么？

1）在AI时代，Palantir本身，也在面临挑战。

Palantir真正值钱的东西，是一个中间层。用行话来说就是，Ontology。你可以简单理解成，一本说明书。

有了说明书，AI才能读懂企业的数据仓库，才知道这是订单，那是客户，这是发货这个动作会牵动的所有环节。

在过去的十几年里，Palantir核心在干的，就是把原本只在老师傅脑子里的说明书，变成了一层软件。

但现在，所有人都知道说明书很重要了。

于是，Databricks，Snowflake也推出了自己的语义层。微软在官方文档里说，要把人、流程、系统、动作、规则与数据，连接成一个统一的Ontology。OpenAI，也发布了企业平台Frontier，一个把分散系统和数据缝合起来的智能层。之后，那支40亿美金的FDE部队就来了。

2）Palantir的模式，未必能适应我们的水土。

Palantir的模式，有一个潜在的前提。

那就是，客户愿意为了看不见的软件，付大价钱。能够接受2000万里，有1900万都给了软件和订阅。

但是，我们的水土，更愿意为看得见的人付钱，而不是为看不见的软件付钱。

3）“按项目卖人头”的做法，也有它天然的痛点。

50年前，主持过IBM大型机系统研发的布鲁克斯，写了一本软件工程的圣经，叫《人月神话》。其中，提到了一个天然的矛盾。

开发的成本是固定的，客户的需求是不固定的。

人，是看到东西之后，才会有灵感的。灵感一变，需求就会变。用固定的成本，去追不固定的目标，是追不上的。比如，签合同的时候，需求边界是讲不清楚的。纸上的字，都可以同意。但做出来的每一个页面，都会有意见。比如，做到一半，客户说这不是我想要的。改。不改，尾款就别想了。

本身的挑战。不服的水土。天然的痛点。

那怎么办？我们的咨询公司，要怎么进化？

05

一场实验：把能力种在人身上，把人种在企业里

用FDE，把能力留在客户的身上。

什么意思？

前段时间，我们做了一项实验，叫“200万AI落地训练营”。

为什么要做这个实验？

因为在过去的很长时间里，中国企业面对软件，有一个两难问题。每一家企业的数据，都是独有的。每一家企业的业务、流程，也都是独特的。所以，应当要定制。但是，定制的价格，太高。标准化的产品，太讲究。于是，我们尝试了第三条路。

也就是，用AI，自己搭建系统。

5天下来，我们陪10家企业，各自搭出了一套自己的系统。也是在这5天里，我们看见了自建的真正卡点。

AI，只是降低了写代码的成本。但是，没有降低“想清楚”的成本。

要解决的，是哪一个问题？这个问题，要用一套什么样的流程来解决？系统，应该分几层？数据，应该存在哪里？这些判断，是AI给不了的。它们在创始人的脑子里，在老师傅的脑子里。

所以，AI时代，每一家企业，也许都需要一个懂业务、懂产品、懂架构、懂技术、能驾驭AI干活的人。这个人，我们称之为，ITBP。就像HRBP一样，是一位长在业务旁边的技术合伙人。

但是，这样一位ITBP，在今天的市场上，不好找。怎么办？

得有人帮企业，把这个人培养出来。

先把能力，种在这个人的身上。再把这个人，种在企业里。

所以，“200万AI落地训练营”，本质上就是帮企业找出真正值钱的问题，陪企业走完从问题到系统的完整循环。这一套方法论，留下。过程中培养出来的ITBP，也留下。

然后，我们退出。

这样，企业带走的，就是一种“以后自己也能用AI解决问题”的能力，而不是我们的某一套系统、某一款软件。

这就是用FDE，把能力留在客户的身上。

可是，把能力留在了客户的身上，咨询公司不就没饭吃了吗？

06

咨询公司：从一单单的项目，变成长时间的陪伴

我想，应该不会。

为什么？

如果，按照“难不难获得”和“频不频繁用”，画一个二维四象限。那么，你会得到这么四个象限。一家公司所需要的能力，基本就都在里面了。

容易获得且常用的能力，靠培训。容易获得且不常用的能力，靠外包。难以获得且常用的能力，就是核心竞争力，再贵也得养在自己身上。难以获得且不常用的能力，靠外部专家。

过去，咨询这门手艺，一直活在第四个格子里。因为难到学不会，又因为偶尔才遇到一次，所以自己养人不划算，就按次来租。

现在，AI来了。

行业研究，竞品分析，定价测算，组织诊断，战略规划，消费者洞察……这些过去由顾问干的活，AI干得越来越好了。就算干得还不够好，也已经开始从“找人干”的事，走向“自己写个系统”的事了。

所以，咨询行业，当然会被AI影响。

但是，AI并没有真的“回答”问题。它只是把问答题，变成了选择题。

赌不赌这条产品线？要不要换一个方向？动不动这个组织？AI给了三五套方案。最终，还是要人来拍板。这个人，要么是企业家本人，要么是和一个一起走过很多次关键时刻、见过大量的输和赢、利益高度绑定的、懂行的人一起来做。

所以，咨询公司和客户的关系，会发生一场深刻的变化。

从一单单的项目，变成长时间的陪伴。

平时，种能力，养大系统，让企业可以自己解决大部分问题。关键时刻，陪着做那几个真正重大的选择。

AI，会颠覆“只给选项”的咨询。

但AI，也会成就“帮客户长出解题能力，再一起做出重大选择”的咨询。

最后的话

所以，咨询行业，会不会被AI颠覆？

我的判断是，当然会有影响。但是，AI不会消灭咨询。咨询公司，也必须要进化。

从卖人头，到种能力。从做项目，到做陪伴。从交报告，到陪拍板。

这就是为什么，我们先用“200万AI落地训练营”，让自己跳进了水里。

我们就像FDE一样，把能力，留在企业的身上。教会了企业解题，我们才能把自己解放出来，去陪他们面对那些真正无解的时刻。

毕竟，那些时刻，才是总让企业家们睡不着的时刻。

AI，带来了选项。但拍板，依然很难。

只要“依然很难”，我们，就依然有价值。

想到这里，我突然不焦虑自己的饭碗了……

观点/ 刘润主笔/ 二蔓版面/ 黄静

这是刘润公众号第3020篇原创文章。未经授权，禁止任何机构或个人抓取本文内容，用于训练AI大模型等用途