AWS
图片来源：Tony Webster，来自美国明尼苏达州明尼阿波利斯
Amazon Web Services 正在投入 10 亿美元，将自己的工程师嵌入客户公司内部。它是第一家复制 Palantir 开创、OpenAI 和 Anthropic 随后采纳的这套打法的云计算巨头。
Amazon Web Services 于 2026 年 6 月 30 日宣布，将向一个新的前沿部署工程部门投入 10 亿美元。该团队的任务是帮助客户构建和运行人工智能系统。
该公司前沿 AI 工程与服务副总裁 Francessca Vasquez 在接受 CNBC 采访时阐述了这一计划。她的核心卖点可以归结为一个词：速度。
前沿部署工程师（FDE）是一种技术专家，他们在客户企业内部工作，而不是在供应商自己的办公室里。Palantir 在十多年前创造了这个术语。此后，这一理念传播到希望其工具被更快采用的软件公司，如今它已成为企业 AI 销售竞赛的核心。
AWS 实际上在构建什么
新部门将起步于 AWS 所称的“数千名”工程师。它将以小型小组的形式把他们派出去，每个小组五六人，一次嵌入一家客户。这些工程师还将与 AI Agent 协同工作——即能够自主执行任务的软件工具。
这些小组的目标是快速行动。AWS 在一篇博客文章中表示，其工程师将与客户的业务、工程和安全团队坐在一起，然后在几周内交还一支能够自给自足的团队。
“客户现在总在谈论的硬通货就是速度，”Vasquez 说。她补充说，这种模式适合那些为高管和利益相关方追求快速回报的公司。
Vasquez 将此次启动定位为一次结构性变革，而非一项全新技能。“多年来我们一直具备这些能力，但从结构上讲，这就像把所有人聚集到一个业务部门，并采用统一的部署准则，”她说。“这是我们第一次以这种方式来做。”
复制 OpenAI 和 Anthropic 已经选择的模式
在这场由其自身合作伙伴开启的派对上，AWS 来晚了。2026 年 5 月，Anthropic 与 Blackstone、Hellman & Friedman 和 Goldman Sachs 共同成立了一家 AI 服务公司，帮助中型企业部署其 Claude 模型。几天后，OpenAI 与 TPG、Advent International、Bain Capital 和 Brookfield 等机构推出了其部署公司。
这些竞争对手以合资企业的形式建立其部署部门，依靠外部投资者和咨询合作伙伴。AWS 则选择了不同的路线。它用自己的资产负债表为该部门提供资金，没有附带任何合作公司。Google 也采取了行动，设立了一只旨在推动 Agentic AI 部署的 7.5 亿美元合作伙伴基金。
亚马逊已投入数十亿美元支持 Anthropic 和 OpenAI。它也明确表示将在某些领域与它们直接竞争。一位 AWS 发言人表示，公司仍期待与这两家实验室的 FDE 部门合作，并承诺很快会公布其合作伙伴计划的更多细节。此外，在微软的独占协议到期后，AWS 已同意销售 OpenAI 的模型。
云巨头为何要把工程师派到客户现场
其逻辑在于推动采用，而非单纯追求人员数量。企业已经购买了大量 AI 工具，但许多企业难以将它们转化为真正可用的系统。通过把工程师派驻到客户内部，AWS 希望弥合这一差距，并让客户更深度地绑定到其云服务上。
这一举措也显示了 AWS 捍卫其领先地位的打算。亚马逊是按营收计算最大的云服务提供商，也是首家承诺组建这一规模 FDE 团队的超大规模云厂商。其赌注是：决定企业 AI 胜负的，是手把手的帮助，而不仅仅是更便宜的计算资源。随着模型成本攀升，亚马逊还一直在引导客户转向更便宜的 AI 选项。
并非所有人都会把这笔投入视为稳赢之举。投资者对涌入 AI 领域的巨额资金日益警惕，并不断追问回报何时到来。一个由高薪工程师组成的 10 亿美元团队会进一步推高这笔账单。AWS 赌的是这笔支出能通过更稳固、更大的云合同收回成本。答案将体现在明年的业绩数字中，而不是在发布之时。
这其中还有一个招聘的故事。AWS 想为该团队招聘数千名工程师，而此时AI 正在蚕食入门级工作。它所创造的职位是高级的、面向客户的、难以自动化的。这与同一项技术正在取代的初级岗位形成了鲜明对比。
已签约的客户
AWS 点名了几家早期采用者，包括艾伦研究所、美国职业篮球联赛（NBA）、美国职业橄榄球大联盟（NFL）以及理光（Ricoh）。Vasquez 表示，下一波客户将来自监管严格、拥有大量且多样化数据集的行业。这些企业从更快部署中获益最多，而在 AI 应用出错时损失也最大。
就目前而言，这一举措使笼罩整个行业的一个问题更加尖锐。企业在 AI 上投入巨资，但成果参差不齐。谁能最快把这些投入转化为真正可用的系统，谁就能领先。AWS 刚刚押下 10 亿美元，赌答案是“人”——把人派去坐在客户的办公桌旁。
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