张拼拼AI实战教练
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企业要的不是 FDE，是 TRC：算力这盘资源，该有人管了

真人长视频 · EP0052 2026年6月29日 4:15
这一期讲什么

最近 AI 行业有个岗位特别火，叫 FDE。这不是个新岗位，但今年又翻红了——OpenAI 和 Anthropic 同月各成立了一家公司，专门把工程师送进别人的企业。

可 FDE 的工资是 AI 公司发的，立场天然在工具那一边。我过去一年多做的，其实是相反的一件事。

最近 AI 行业有个岗位特别火，叫 FDE（Forward Deployed Engineer），厂商派驻到企业里的部署工程师。这不是个新岗位，是 Palantir 干了十几年的老角色，但今年又翻红了。

为什么翻红？2026 年 5 月，OpenAI 和 Anthropic 同月各成立了一家公司，专门干这件事——把工程师送进别人的企业。OpenAI 砸了 40 亿、估值 100 亿，Anthropic 联手黑石和高盛投了 15 亿美金。招聘量一年涨了七倍多，资深的年薪能到五百多万人民币。

FDE 很火，但它站在谁那边

FDE 说起来好听：AI 公司派人来到企业，帮你更好地用好 AI。但说白了，AI 公司让这样一个角色进企业，出发点还是让企业更持续、更稳定、更大量地消耗 AI 算力，好让自己赚更多的钱。Anthropic 自己都说，每 1 美元的软件花费，要对应 6 美元的服务。

问题恰恰出在这里：这个高薪人才的工资是 AI 公司发的，这就从根上决定了——他的立场，永远不可能真正站在企业这边。

那我做的这件事，应该叫 TRC

我过去一年多，其实一直在做一件相反的事：深度了解一家公司的运营和业务，像卧底一样扎进去，帮企业更好地用 AI。这跟 FDE 有什么区别？前两天我突然想到一个词，觉得我做的这件事应该叫做 TRC——Token Resources Consultant，企业算力资源顾问。

站在企业的视角，把算力和 AI 工具当成一盘资源来管理，为企业配置更合适的工具和算力，而不是一味地 AI 化。它做这些事：选型（替你筛该用哪些 AI 工具、哪些模型）、定制开发（按业务把合适的 AI 工具定制出来）、配置（把用法调到最优）、规划（整盘算力怎么分怎么用）、治理（别被平台锁死、别让数据裸奔）。

关键一点：TRC 不一定是你编制内的人，可以是外部顾问。区别不在他在不在你的工资单上，而在他站哪一边。

算力是第四种生产资料，却没人管

越来越多公司在 AI 工具、在算力上投了很多钱，却完全没有有经验的人去做统筹管理。哪怕是很成熟的大科技企业也一样——比如米哈游，之前在阿里云峰会上就讲过：他们一个工程师搭了几十个 AI 智能体协同干活，结果那天夜里这些智能体陷入死循环，空跑了一整夜，一个晚上就烧掉了 200 万的算力。

一个公司里，人叫人力资源，有 HR 去管；但算力这样越来越大的一笔生产资料支出，居然没有人统筹、没有人管理，甚至没人负责。我甚至觉得，以后的公司里会出现一个新部门，叫”算力资源部”。理想状态是企业自己内生培养这样的团队，但现阶段这种能力的人才并不够——所以企业有大量需求，让有经验的外脑来先承担这个职责。

核心始终是：站在企业侧去经营资源，让 AI 真正服务真实业务，而不是站在某个模型或工具厂商的立场上。否则，真的就是在白花钱。

真正的落地，是一把手自己下场

还有一点我非常认同：企业做 AI 转型，一定得是一把手牵引。CEO、创始人必须自己下场，最起码要知道 AI 在自己业务里能达到的边界在哪儿。

我现在也在给很多 CEO 和创始人做 AI 教练，感触最深的一件事是：很多 AI 的落地，并不是我帮企业实现的，而是创始人在用最顶级的 AI 的过程里，自己重构了业务模型、甚至构建了全新的商业模式。这些是我作为一个 AI 专家做不到的——只有有深刻行业洞察、在一线的创始人能完成。我做的，只是让他们更便捷地用上最顶级的工具，快速上手、少踩一些坑而已。

接下来

从今天起，我视频号的内容会更聚焦在”AI 如何服务企业的真实业务”。这大概率会让账号流量下降，但没关系——社群会更垂直。跨行业的 CEO、创始人、行业专家、大厂高管，每天都在碰撞各自用 AI 的具体实践，这件事本身就足够让人兴奋。

最后也说一句：我没划出很多时间接咨询，看起来有点挑客户，对没约上的朋友说声抱歉。不是嫌弃谁，确实是时间有限，我会挑自己更擅长、更喜欢的行业去支持。也欢迎在评论区留言提问，我还会从评论里找选题。

我把它叫做 TRC——企业的算力资源顾问。站在企业这边，把算力和 AI 工具当成一盘资源来经营，而不是一味地 AI 化。