729%

硅谷今年最抢手的岗位，是从阿富汗的基地里长出来的

2020 年 8 月，一家硅谷公司向美国证券交易委员会递交上市文件。在描述自己业务模式的那一节里，它写下了一句招股书中几乎不会出现的话：

“我们的前线部署工程师曾奔赴阿富汗的基地和美国中西部的工厂，去部署我们的平台。”

招股书是写给投资人看的文件。它通篇要证明的只有一件事：这门生意可以规模化——可以复制，可以自动，可以在不增加人的前提下增加收入。

而”我们的工程师去过阿富汗”说的恰恰相反。它说的是：这门生意需要人。 需要具体的人，办好手续，坐上飞机，走进那个房间。

写下这句话的公司叫 Palantir。递交文件的前一年，它的毛利率跌到 67.4%，是有记录以来的最低点；那一年公司净亏损约 5.8 亿美元。

六年后的今天，从 OpenAI 到 IBM 到亚马逊，整个行业都在抢它当年发明的那个岗位。

一个不能把数据带出来的房间

故事要从 2003 年讲起。

那一年，Peter Thiel、Alex Karp 和另外三个人创办了 Palantir。他们想做的事在当时听上去毫无商业前景：给情报机构做数据分析软件。

主流风投的反应很一致。据 Bloomberg 后来的报道，Kleiner Perkins、Sequoia、Greylock——硅谷最有名的那几家——全都拒绝了他们。启动资金主要来自 Thiel 自己。唯一愿意投钱的机构投资人是 In-Q-Tel，中央情报局旗下的风险投资部门，投了大约 200 万美元。这笔钱的真正价值不是钱，是背书。

创始人之一 Joe Lonsdale 后来解释他们为什么要做这件事：

“我们眼看着政府在烂到家的信息系统上砸下几百亿美元。”

接下来的三年，中央情报局是这家公司唯一的客户。

问题在于，这个客户的软件没法用正常方式交付。

数据是机密的，不能带出那栋楼。工程师想知道分析师每天怎么工作，只能自己走进去坐着看。反恐分析师的工作流程不存在于任何一份文档里——它存在于二十年的经验、一堆没人写下来的规矩，和一种”看到这个就该警觉”的直觉里。

于是 Palantir 发现自己需要一个当时并不存在的角色。

咨询顾问懂业务，但没有权限改动产品。解决方案工程师能配置产品，但没有能力重写它的架构。这家公司需要的是第三种人：能在客户现场直接改写产品本身的工程师。

在 Palantir 内部流传着一句话，后来被反复引用：如果一份需求文档就能解决问题，那这个问题早就被解决了。

一个没人能说清来历的名字

这个角色最终有了名字：Forward Deployed Engineer，前线部署工程师，简称 FDE。

“Forward deployed”——前沿部署——不是软件行业的词，是军队的词。它指的是相对于本土驻防的境外常驻兵力，比如常年停泊在日本横须贺的美国海军。美国国防技术信息中心的档案显示，这个说法至迟在 1970 年代就已经是战略辩论里的固定表达。

一家把中情局当作唯一客户的公司借用军队的词汇，并不奇怪。

奇怪的是，没有人能说清它究竟是什么时候被借用的。

这个词的发明通常被归于 Shyam Sankar——Palantir 的第 13 号员工，现任首席技术官。但具体年份至少有两种说法，一说 2005 年前后，一说 2007 年；而且找不到 Sankar 本人任何一次可以核实出处的第一人称确认。有资料说这个岗位在内部最初的代号是”Delta”，同样没有官方来源。

能确证的只有一个时间下限：2011 年 11 月，Bloomberg Businessweek 一篇关于 Palantir 的封面报道里，”forward deployed engineers”已经作为一个既成术语出现——记者不需要向读者解释它是什么。

一个岗位在被正式命名之前就已经存在了很多年，这件事本身很能说明它的性质。它不是被设计出来的，是被逼出来的。

120 个人，和一个叫”大都会”的系统

2009 年，这个模式第一次离开政府，走进华尔街。

据 Bloomberg 2018 年的一篇调查报道，大约 120 名 Palantir 的前线部署工程师进驻摩根大通，为其内部威胁小组工作。带队的是 Peter Cavicchia III，一名前特勤局特工。

他们做出来的系统叫 Metropolis——大都会。

这套系统抓取员工的邮件、浏览器历史、GPS 定位、打印和下载记录，以及通话转录。它的设计目的是发现内鬼。

时任摩根大通首席信息官 Guy Chiarello 曾用一个比喻形容 Palantir 的作用：把数据垃圾场变成金矿。

这是 FDE 模式在商业世界的第一次大规模验证。一百二十名工程师常驻一家客户，写的是能进生产环境的代码，做的是这家银行自己做不出来的东西。

它也是这个模式第一次翻车的地方。

同一篇报道称，这个项目最终因为 Cavicchia 涉嫌滥用系统窥探高管通讯而被查处，规模大幅缩减。

（需要说明的是，”120 人”这个数字来自记者调查，不是公司披露的数字。）

那几年 Palantir 的合同规模在 500 万到 1 亿美元之间，通常需要 20% 预付款。这个价格区间不是偶然的——它是这个模式能够成立的前提。 派一支工程师队伍常驻一家客户，只有在合同足够大的时候才算得过账。

这句话在十五年后依然成立，而今天绝大多数模仿者算不过这笔账。这是后话。

沉下去的二十年

如果故事到这里为止，FDE 只是一个昂贵的交付方式，和埃森哲的驻场顾问、SAP 的实施团队没有本质区别。

真正的分野发生在看不见的地方。

Palantir 做了一件模仿者大多没做的事：它把前线发现的问题，系统性地送回产品团队。工程师在客户现场为解决一个具体问题写下的临时逻辑，会被复盘、被抽象、被判断值不值得变成平台的通用能力。

公司内部有一个被广泛引用的比喻：FDE 为第一个客户铺出一条能走的碎石路，核心工程团队再把它修成后续客户可以直接开上去的高速公路。

2016 年，Palantir 发布了面向商业客户的 Foundry 平台。这是它从”项目公司”转向”产品公司”的分水岭。据行业媒体 The Pragmatic Engineer 的说法，在此之前，公司雇佣的前线部署工程师数量多于普通软件工程师；此后大量 FDE 回流核心产品团队。（这个人员比例没有官方数据佐证。）

而在 2020 年那份招股书里，Palantir 用一句话给这个岗位下了定义。这句话比”去过阿富汗”重要得多，也是整个故事里最容易被忽略的一句：

FDE 是公司”识别平台研发机会的第一线”。

不是交付，不是售后，是研发。

同一份文件还给出了另一个数字：从 2019 年二季度到 2020 年二季度，安装软件并开始与客户协作所需的时间缩短了五倍以上，平均降到 14 天；某些情况下，客户可以在 6 小时内上线。

一家靠”把人扛进去”起家的公司，用了十几年时间，把扛人的次数一点点减了下去。

那么，这到底是不是新东西

在这个岗位被疯抢的今天，有一种质疑始终没有消失：把工程师派到客户那儿去，这算什么发明？

质疑者的证据相当硬。

SAP 最早的 R/1 版本，就是 1970 年代在客户的场地上——化工巨头 ICI、农机公司 John Deere——和客户一起写出来的。IBM 的”系统工程师”驻场传统更久。至于国防、重工业和政府部门，把技术人员放到一线本来就是几十年来的默认工作方式。有评论者把这件事总结成一句话：你不可能靠一份 PPT 修好一条生产线。

按这个说法，Palantir 做的事只有一件：给一种早就存在的做法起了个名字，并把这个名字变成了品牌。

这个质疑对了一半。

驻场确实不是新的。新的是另一件事——产出归谁。

传统驻场工程师交付的是客户的资产：一套定制系统、一份配置文档、一堆只有这家客户用得上的流程。工作结束，知识留在客户那里，账单结清，双方两不相欠。

而 Palantir 那份招股书里说得很清楚：这些人是研发的第一线。他们在现场发现的东西，最终要变成供应商自己的产品。

同样是派人出去，一个把知识留在了客户那里，一个把知识带了回来。

这个区别听起来像是文字游戏。它不是。它决定了一家公司三年后是软件公司还是外包公司——这是这个系列后面两篇要算的账。

然后是 2025 年

2025 年 1 月，一个叫 Colin Jarvis 的人在社交媒体上发了一条消息：他将领导 OpenAI 新设立的前线部署工程职能。

据他后来在一次访谈中的说法，这个团队在 2024 年初只有 2 个人，到访谈时已经 39 人，计划年底扩到 52 人。团队只承接价值千万到十亿美元量级的问题。

他们给自己定了一句信条：

“吞下痛苦，排泄出产品。”

痛苦是客户的，产品是自己的——这句听上去粗鲁的话，其实精确复述了二十年前 Palantir 那套逻辑。

接下来的十八个月，事情开始加速。

2026 年 5 月 11 日，OpenAI 宣布成立一家独立实体，OpenAI Deployment Company，由 TPG 领投、19 家机构参与，融资 40 亿美元；并通过收购一家名为 Tomoro 的公司，一次性获得约 150 名有部署经验的工程师。

同一个月，Anthropic 宣布与 Blackstone、Hellman & Friedman、高盛等机构合资成立部署公司，估值约 15 亿美元，首期聚焦金融行业。

IBM 推出了自己的”前线部署单元”框架，把它拆成五种角色。据 CNBC 6 月的报道，亚马逊向一个新的 AI 部门投入 10 亿美元，把工程师嵌进客户现场。

招聘市场的反应更直接。据招聘平台 Indeed 的数据，FDE 相关岗位从 2025 年 4 月的 643 个，增至 2026 年 4 月的 5,330 个——同比 729%。

猎头机构 Christian & Timbers 的统计显示，2026 年初只有 5% 到 10% 的企业打算招这个岗位，到第二季度末，这个数字是 70%。

该机构创始人 Jeff Christian 对 TechCrunch 说了一句话：

“这一切发生的速度是我从未见过的。企业在仲夏时节招人。”

在硅谷，仲夏通常是没有人招人的季节。

95%

一个二十年前为了给中情局送软件而被逼出来的岗位，为什么会在 2026 年的夏天成为整个行业的抢手货？

流行的解释是 AI 太先进了，先进到需要专人来部署。

这个解释是反的。

真正的答案藏在另一个数字里。麻省理工学院一个研究团队考察了 300 个企业级人工智能项目，得出的结论是：其中约 95% 对企业的营收或利润没有产生可衡量的影响。

九成半的试点，白做了。

不是模型不够强。是从”能跑通的演示”到”每天处理十万单还不出错的系统”之间，隔着一整个没人愿意干的地带——而整个行业刚刚意识到，这块地带只能靠人走过去。

于是所有人都开始抢那种愿意走进去的人。

问题是，这样的人到底有多少？他们的一天究竟是什么样子？以及，那一千份写着”FDE”的招聘广告里，有多少招的其实是别的东西？

下一篇，我们把广告摊开数一遍。

本文所有引语、数字与细节均出自公开资料。主要来源：Palantir 2020 年 S-1 招股书（SEC）；Bloomberg Businessweek（2011）《Palantir, the War on Terror’s Secret Weapon》；Bloomberg（2018）《Palantir Knows Everything About You》；TechCrunch（2026-07-30）；OpenAI 官方公告；The Pragmatic Engineer；Indeed 数据（经钛媒体转引）；MIT NANDA 研究。文中已标注存在争议或未获官方确认的说法。

本文不构成投资建议。