AI 模型的能力日益增强，但企业采用究竟会是什么样子，仍然是一个大问题。为了塑造这一未来，Anthropic 和 OpenAI 等实验室各自成立了专门的企业，将 AI 工程师派驻到客户的办公室——这是一场押注：帮助企业弄清楚如何使用他们的 AI 模型，将成为下一个万亿美元级的市场。

其中一家企业如今有了名字：Ode with Anthropic 是一家估值 15 亿美元的 AI 实施公司，由 Anthropic 于今年 5 月与 Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachs 等共同组建的合资企业推出。此举紧随 OpenAI 自己的类似尝试 The Deployment Company 之后，凸显出前沿 AI 实验室日益认识到：赢得企业客户远不止于交付更好的模型。

Ode 最初由 Blackstone 构想。当时 Blackstone 在其投资组合公司中推行 AI 时，先后聘请了大型咨询公司和小型 AI 服务精品公司，却发现存在一个空白。其中一家精品公司——AI 工程服务初创公司 Fractional AI——显然脱颖而出，合资企业在宣布成立后不久便收购了这家初创公司。（Fractional 在被收购时终止了与 OpenAI 长达 11 个月的合作关系。）

Fractional 已成为如今 Ode 的基石——一家“规模化精品店”式的 AI 服务公司。其领导者有着雄心勃勃的目标。

“不难想象，如果我们执行得当，这家公司有朝一日会成为一家万亿美元级公司，”Ode 首席执行官兼 Fractional 联合创始人 Chris Taylor 在接受 TechCrunch 独家采访时表示。“这项业务的关键挑战在于，如何在经历超高速增长阶段的同时，不失去对质量的重视。”

Ode 目前拥有 100 名工程师，并与 Anthropic 的应用 AI 团队密切合作，以确定该技术能在哪些方面对不同业务产生影响，并为每个组织的运营量身打造系统。

Anthropic 发言人告诉 TechCrunch，其内部团队将继续专注于战略性的、与使命一致的部署。支持 Ode 的私募股权公司会将自己投资组合中的公司输送给这家合资企业作为潜在客户，不过 Ode 的服务销售不会局限于这些公司。

Taylor 表示，对 Ode 而言，理想的客户是那些 CEO 认同其愿景的公司。

“我们所做的很多工作，都是该公司 CEO 的头号或第二优先事项，”Taylor 说。“它是该公司未来两年将要打造的最重要的产品功能，或者是对他们最重要的业务流程的重塑。”

Ode 将遵循“Claude 优先”原则，即在可能的情况下实施 Anthropic 的技术，包括 Slack 中的 Claude Tag 等功能。不过，该公司并不局限于 Anthropic 的技术，如有需要也会使用竞争对手的 AI 产品。

Ode 的首席技术官、Fractional 联合创始人 Eddie Siegel 表示，这家公司的“秘方”在于其高质量的落地实施能力，以及为业务问题构建定制化解决方案的能力。

“我认为模型选择固然重要，但它并不是投入最多精力的地方，”Siegel 说。“它只是整个需要精心设计的系统中的一个组成部分。这就像你开发软件时选择编程语言一样……我不会用企业选择 Python 还是 Java 来定义一场企业转型。”

Taylor 补充说，Ode 创立的信念是：“如果非 AI 公司以正确的方式采用这项技术，它们将成为这整个 AI 时刻的最大赢家之一。”但他表示，要把 AI——这种“会幻觉的神奇成分”——融入并重塑核心业务流程或客户体验，需要大量的帮助。

“这需要顶尖的应用 AI 人才，而大多数公司并不具备这样的条件，”Taylor 说。

Ode 的高管们将他们的团队描述为精英型通才软件工程师，其中超过一半曾是创始人——用 Siegel 的话说，这类人既能“应对极具挑战性的技术问题，又能端到端地负责整个项目”。或者正如一位 Blackstone 高管所说：这是一支“成熟”的工程师团队，是“特种部队”，而不是一支由前沿部署工程师（FDE）组成的大军。

正如多位参与该合资公司的人士向 TechCrunch 透露的那样，对这类 FDE 团队的需求远远超过供给。Ode 的目标是继续扩张，包括向国际市场扩张，同时保持其精品公司的定位——换句话说，就是持续进行评测，以衡量 AI 落地实施对业务的影响。

但在顶尖工程人才本就稀缺的世界里，维持并壮大这样一支团队是一项真正的挑战。如果成为一名精英应用 AI 工程师需要具备创业经验、系统优先的思维方式、AI 功底以及企业产品判断力，那么 Ode 能否培养出足够多的人才来满足需求？

更棘手的是，Ode 不仅要与 OpenAI 的 The Deployment Company 竞争，还要与 Deloitte 和 Accenture 等咨询巨头竞争，后者已经组建了自己的 FDE 团队。

Siegel 对“成熟的通才工程师”人才池萎缩并不太担心。

“现在成为创业者的门槛从未如此之低，”他说。“通过端到端地解决问题、努力实现产品市场契合、推动业务取得实质性进展，你会学到很多东西。这些经验是仅仅解决一个狭窄问题所学不到的。这正是与 Ode 非常契合的技能组合。”

是否有足够多的这类工程师出现，仍是一个悬而未决的问题。但如果 Ode 及其支持者是正确的，下一场伟大的 AI 竞赛将不仅仅关乎最好的模型，而是关乎谁能成功地将这些模型应用到全球最大的企业之中。