AWS 正在为当前企业 AI 领域最热门的岗位投入 10 亿美元。
这家云服务商于周二表示，正在组建一个专门的前沿部署工程组织，将数千名赋能专家嵌入客户团队，帮助构建和部署 AI Agent 系统。此举使 AWS 加入了一场科技巨头之间的激烈争夺，竞相掌控一份既混乱又利润丰厚的工作：让 AI 项目走出试点阶段，进入生产环境。
AWS 方案的独特之处在于其 FDE 的归属。OpenAI 将其部署力量拆分为一家独立融资的公司。Anthropic 在华尔街投资者的支持下建立了一个服务部门。而 AWS 则选择将 AI 团队留在公司内部。
“这个组织是 AWS 内部的一个独立业务部门，而不是一家独立的公司，”AWS 前沿 AI 工程与服务副总裁 Francessca Vasquez 告诉 Channel Dive。
此举反映了 AWS 在机器学习和 AI 领域工作的持续演进。Vasquez 表示，公司于 2017 年创建了一个机器学习实验室，三年前该实验室发展为生成式 AI 创新中心。如今，AWS 正在将创新中心团队并入一个以 Agent 优先方法为核心构建的 FDE 部门。
对客户的承诺有三点：部署周期以天而非月计算，项目围绕业务成果而非计费小时来界定范围，以及在 FDE 工作完成后，客户能够自行运行这些系统。AWS 将 FDE 工作组织为五到六名工程师组成的小组，每个小组与其所构建的 Agent 配对，以 45 天为一个冲刺周期开展工作。
FDE 热潮
这笔投资使 AWS 直接置身于一场疯狂的 AI 圈地大战的中心。
OpenAI 于 5 月为一家独立的 Open AI Deployment Company 注资 40 亿美元，并收购了一家工程公司为其配备人员。Google Cloud 也承诺组建自己的 FDE 大军，并于 5 月向其合作伙伴生态系统投入 7.5 亿美元。上个月，Anthropic 在其合作伙伴计划中增加了服务类目，并与 Blackstone 等公司共同成立了一家 AI 服务公司。Salesforce 则从 3 月开始大力鼓吹 FDE，承诺资助一支由 1000 名 AI 部署专家组成的团队。
FDE 模式并不新鲜，但 AI Agent 的兴起使其演变成一场人才争夺战，并带来了真金白银。Channel Dive 的姊妹公司 Omdia 预计，今年将有超过 1 万亿美元的资金流入系统集成商市场。
这场热潮是对渠道商非常熟悉的一个问题的回应：AI 试点往往无果而终。企业运行一个概念验证，觉得挺有意思，然后悄悄将其束之高阁。麻省理工学院 NANDA 倡议的研究发现，95% 的企业生成式 AI 试点没有产生可衡量的业务影响。
Vasquez 认为，试点失败的原因在于它们没有与真实的业务工作流挂钩。而 AWS 不会犯这个错误。
“我们极度专注于端到端的业务工作流，”Vasquez 说。她认为，数据战略、安全和治理必须从一开始就内建于系统之中，而不是等演示跑通后再补加。她表示，证明一个 AI Agent 能够自动化某项任务，与搭建一个受监管企业可以实际运营的系统，完全是两回事。
对于渠道企业来说，问题随之而来：AWS 是在为合作伙伴摆好餐桌，还是在抢他们的饭碗？
Vasquez 说答案是前者。“我们把自己视为与他们一起摆好餐桌，然后能够与他们共同扩展规模，”她说，并补充说一些合作伙伴将能够围绕这项工作重新构想自己的商业模式。
她说，大多数客户已经有合作伙伴在参与，他们会希望得到一个由 AWS 工程师与合作伙伴人才混合组成的整合小组，而不是纯 AWS 团队。10 亿美元中有一部分专门用于培训合作伙伴掌握公司的方法，其中包括一种被称为 AI DLC（AI 驱动的开发生命周期）的方法。
Vasquez 指出，合作伙伴有一个梯度分布，从商业咨询和顾问公司以及大型全球系统集成商，到区域性技术专业公司和“AI 原生”企业。她说，一些曾与生成式 AI 创新中心合作过的公司，包括 Caylent、Slalom 和 Quantiphi，已经加入其中。
在另一条并行推进的轨道上，AWS 过去一年一直在通过其仅限受邀参加的 Business Outcomes Xcelerator 项目，争取 Bain、McKinsey 和 BCG 等战略咨询公司的支持，该项目建立在如今与 FDE 挂钩的同一套以成果为导向的客户推介模式之上。
对于区域性 MSP 和 VAR 而言，FDE 项目究竟是与他们共同构建，还是绕开他们构建，仍有待时间检验。当被问及这些公司的准入路径时，Vasquez 表示，第一方团队和整合小组是目前的常态。现在还为时过早，但 Vasquez 说她可以“设想”这样一种未来：在某些情况下，客户可能希望由第三方主导的合作。“我认为我们还没有完全走到那一步，”她说。