贯穿今天所有条目的主线：AI FDE 正从工程师演变为实体。

前沿部署工程师（FDE）及其他相关岗位——由 Palantir 推广，随后被众多 AI 原生前沿厂商采纳——是 AI 进入企业端的早期表现形式。

如今正在发生的变化正在扩大，并且对企业而言正变得远为庞大和主流：

OpenAI 和 Anthropic 正在将这一模式从个人编制扩展到机构化结构——合资企业、合作伙伴联盟、数十亿美元私募股权支持的实体。同样的 FDE 缩写，两种不同的所指。AI 浪潮的企业分发阶段已经到来。

今天的三个关键要点：

(1) OpenAI 和 Anthropic 的“前沿部署”实体。OpenAI 刚刚与私募股权公司——高盛、黑石等——敲定了一项 100 亿美元的合资企业，用于在企业中部署 AI。Anthropic 也在进行类似的大规模布局。两者都是对 OpenAI 几周前与麦肯锡、贝恩及各大咨询公司宣布的前沿联盟伙伴关系的延伸。相关报道：Bloomberg — OpenAI finalizes $10B joint venture with PE firms to deploy AI。科技和 AI 初创公司中 FDE 的背景：Medium — The Rise of the Forward Deployed Engineer (FDE) in Tech and AI Startups。OpenAI 与主要咨询合作伙伴的前沿联盟：OpenAI — Frontier Alliance Partners。AI-RTZ 档案中的既有论点：AI-RTZ #494 — AI Agents Arrive in the Enterprise。

MP 观点：这凸显了 AI 正如过去每一波技术浪潮一样，切实进入企业端的分发阶段。将 AI——尤其是其近期的推理和 AI Agent 形态——整合到各垂直领域的传统企业中，将需要数年时间。

这在数十年的技术浪潮中一直如此。由于其全新的概率性基础，AI 比过去半个世纪的确定性软件技术需要更多的工作量，甚至更多。因此这是一项更艰巨的任务。这也意味着 AI 厂商需要付出更大的努力——这意味着要实现规模化成果，需要更多的时间和更多的资金。

从个人 FDE 到机构化前沿部署实体的转变是自然的应对。OpenAI 100 亿美元私募股权支持的合资企业，以及以麦肯锡为核心的前沿联盟，都是企业分发阶段正式开启的标志。

(2) SAP / Salesforce 封锁“未经授权的 AI Agent”。前沿部署推进的另一面，正体现在在位厂商的防御举措中。SAP 是本周的头条新闻——他们正在封锁“未经授权的 AI Agent”（OpenClaw 是具体的主角）访问其企业软件环境。预计 Salesforce、微软以及其他在位企业软件厂商将陆续采取类似的防御行动。相关报道：The Information — SAP moves to block OpenClaw, ‘unauthorized AI agents’。关于在位厂商防御模式的既有论点：AI-RTZ #847 — Microsoft and Salesforce Sweating。

MP 观点：激励机制与客户一致性的问题是每一波技术浪潮的关键特征。传统厂商和现有供应商当然会抵制新的技术选项和替代方案。

随着 AI Agent 及其他软件/服务的兴起，预计整个行业都会强烈出现这种情况——尤其是 AI 原生初创公司与现有巨头之间的对抗。SAP 封锁 OpenClaw 是第一个重大的公开案例，但绝不会是最后一个。这种防御性动作与前沿部署推进并行展开——现有巨头在保护既有安装基础，而 OpenAI 和 Anthropic 则通过咨询和 PE 合资渠道，在同样的客户账户中搭建机构桥梁。两者同时发生。每一波技术浪潮都是如此。

(3) Anthropic 在更广泛的 AI Agent 部署之前调整定价。Anthropic 正在将企业计费从固定费用转向按 Token 计价——而这个时机并非偶然。它出现在更广泛的 AI Agent 部署浪潮之前，并且恰逢领先厂商在以前所未有的规模建设数据中心、受制于 AI 算力供应链约束之际。AI Agent 的 Token 最大化使用会使算力成本爆炸式增长数百倍。Uber 的 CTO 曾公开抱怨，到 5 月份他们的开发者已经把 AI Agent 预算烧穿了。相关报道：Implicator AI——Anthropic 将企业计费转向按 Token 计价；固定费用时代已经结束。关于 AI Agent 与算力定价从订阅制转向按需付费的既有论点：AI-RTZ #1064——Anthropic 与 OpenAI 的天鹅绒绳。

MP 观点：大规模前沿部署正是进行必要定价调整的理想时机——尤其是当领先厂商，特别是 OpenAI 和 Anthropic，在规模化建设数据中心、面临 AI 算力供应链挑战之际。

前沿部署实体有助于在客户规划更广泛、更深入的 AI 部署时，向企业客户宣传和解释定价与性能上的必要性。类似的价格灌输趋势在以往的技术浪潮中也出现过——从大型机到客户端/服务器，再到云计算等等。

按 Token 计价是 Agent 驱动世界的正确形态；对于随自主编排而扩展的使用量而言，固定费用从来都是错误的形态。前沿部署实体正是定价重置得以宣传推广的渠道——这就是为什么这一切正在此时发生。

另外：Gadget AI——Blackberry QNX 在 AI 时代依然重要。本周令人意外的故事——Blackberry 的 QNX 软件操作系统，这个悄然运行在数百万辆汽车、医疗设备和工业系统中的嵌入式实时操作系统，在 AI 时代依然非常相关。“SaaS 末日”的叙事把故事讲反了。来源：WSJ——Blackberry QNX 软件汽车。关于历史性技术抄底的既有论点：AI-RTZ——Apple Vision Pro：一次历史性抄底。

MP 观点：AI 要实现大规模成功，将需要大量“混合”技术，即把现有的确定性软件与为推理和 AI Agent 设计的新型 AI 概率性软件结合起来。大部分现有软件将被复用——不仅作为软件本身，还将成为未来 AI 系统的数据来源。

因此，当前对“SaaS 末日”的担忧有些过头了。如今的企业软件流程，以及现有公司用于服务客户的数据，都有很大机会在未来的 AI 系统中获得“第二次生命”。

例子包括 Linear 和 Atlassian 等公司的软件工单系统，它们正在与 OpenAI 和 Anthropic 合作，将现有的软件开发者支持系统整合到 AI Agent 及相关服务中。Blackberry QNX 则是同一故事的低调版本——数十年历史的确定性嵌入式代码，突然之间重新变得重要，成为 AI 驱动的汽车和设备的数据与运行时基底。混合模式就是 AI 时代的形态。

附赠内容——今天的 AI-RTZ 伴侣篇 #1076 探讨了华为在中国如何在芯片落后两代的情况下，在 AI 领域取得超越 Nvidia 的进展——以及在中国本土市场 AI 建设在本月晚些时候的习特科技与贸易会晤之前加速推进的背景下，这一不断升级的态势对美国全球利益意味着什么。

来自 ARD 听众和 AI-RTZ 读者的提问——

  • What’s MP’s most useful part of his AI Agent subscriptions across Anthropic Claude Cowork, OpenAI Codex, Google Gemini Ultra, and Perplexity Computer Max?
    • 经过大量摸索，我找到了几个成熟的日常处理步骤，每天能节省 2-3 小时。这就是日复一日、不断累积的杠杆效应——MP 在四个 Agent 平台上构建的可重复工作流，它们承接了机械性工作，让人能把注意力释放出来用于分析和判断。AI-RTZ 档案的常备参考：AI-RTZ #1054 —— 与 AI 和 AI Agent 一起日常锻炼。
  • What are the biggest issues using them daily?
    • 两个持续存在的问题。第一——这些系统仍然需要每天提醒，才能主动给出推进各类项目的建议。它们不会主动请缨，不会预判需求，用户必须不断提示。第二——“冷启动”问题确实存在。对于非程序员或开发者的人来说，关于如何利用这些系统的指南少之又少。日常办公和个人任务需要持续、主动的查询、好奇心和反复试验，才能弄清这些工具对于开发者主流之外的人究竟能做什么。面向大众的入门通道仍然是缺失的一环。常备论点：AI-RTZ #1061 —— 今日 Claude Cowork 的脆弱性。敬请关注。

（注：此处讨论仅用于信息参考，任何时候均不构成投资建议。感谢您的收听与关注）

本期节目精彩片段

简短评论 — AI Agent 仍需每天催促 用户需要做大量的自我盘点工作。这些系统并不主动。虽然名字叫 AI Agent，但它们并不像被宣传的那样是“智能体”——不像一个每天上班、干劲十足、主动提出建议的实习生。即使是最昂贵的产品——Perplexity 的 Comet Max、Anthropic 的 Cowork——你每天也得不断催促它们。冷启动问题是真实存在的。

简短评论 — AI 的“大型机阶段”：钱在哪里 我们仍处于我所说的 AI 的大型机阶段，还没到消费级阶段。在企业端，就像 60 年代的大型机时代、80 年代的客户端/服务器时代、2000 年代的云计算时代一样——企业才是钱所在的地方。正如那句名言所说，要去钱所在的地方抢银行。

简短评论 — AI 定价：从自助餐到单点计费 Anthropic 正在将企业计费模式从固定费用转向按 Token 计费。AI Agent 对 Token 的极限消耗会使计算成本暴涨数百倍。Uber 的 CTO 最近抱怨说，开发者到 5 月份就已经把全年的 AI 预算花光了。大规模前沿部署工程正是调整定价的理想时机——这与从大型机到客户端/服务器再到云计算的历次浪潮中的模式如出一辙。

简短评论 — 旧软件的 AI 第二春 黑莓的 QNX 操作系统——在 iPhone 问世后一度被判死刑——如今迎来了第二春，作为嵌入式操作系统，默默驱动着轿车、卡车、信息娱乐系统，以及越来越多的 AI Agent。AI 要大规模成功，需要混合技术——即现有的确定性软件与所有用于推理和 Agent 的新型概率性 AI 软件相结合。对 SaaS 末日论的担忧有些过头了。混合模式才是 AI 时代的形态。

关于 AI Ramblings Daily（ARD）和 AI-RTZ

两者都是每日更新。两者都免费。两者都关于 AI。但它们是承载不同内容的不同媒介。

AI-RTZ 是早间文字版——对某一个观点进行更深入的书面阐述，每天美国东部时间早上 5 点前发布。今天：第 1076 期——尽管芯片落后两代，华为的 AI 在中国仍超越 Nvidia。

AI Ramblings Daily 是下午的视频 + 播客——我对当天 AI 议题和新闻动态的即兴观点与视角，时长约 20 分钟，并配有 1-2 分钟的短片段，方便快速浏览各个话题。今天：第 68 集。

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今日节目中所用的链接（已在上方正文中内嵌；此处列出供参考）

第一部分 — OpenAI 与 Anthropic 的前沿部署实体：

  • Bloomberg — OpenAI 与私募股权公司敲定 100 亿美元合资企业以部署 AI
  • Medium — 科技与 AI 创业公司中前沿部署工程师（FDE）的崛起
  • OpenAI — Frontier Alliance Partners
  • AI-RTZ #494 — AI Agent 进军企业

第二部分 — SAP / Salesforce 封锁“未经授权的 AI Agent”：

  • The Information — SAP 采取行动封锁 OpenClaw 及“未经授权的 AI Agent”
  • AI-RTZ #847 — 微软和 Salesforce 在冒汗

第三部分 — Anthropic 按 Token 计费：

  • Implicator AI — Anthropic 将企业计费转向按 Token 计价；固定收费时代终结
  • AI-RTZ #1064 — Anthropic 与 OpenAI 的天鹅绒围栏

Gadget AI — Blackberry QNX：

收尾问题 — MP 的 AI Agent 订阅：

  • AI-RTZ #1054 — 与 AI 和 AI Agent 一起每日锻炼
  • AI-RTZ #1061 — 当今 Claude Cowork 的脆弱性

配套文本：