AI，取代這個。AI，顛覆那個。
每天，我都會看到類似的說法。
哎。搞得我也有點焦慮自己的飯碗了……
那麼，諮詢行業，會不會被AI顛覆？
我試着做了一些研究。前段時間，我們還做了一項實驗。漸漸的，我也有了一些自己的判斷。
AI，並不會消滅諮詢行業。但諮詢公司，必須要進化。
怎麼進化？
這件事，可能還得從一家美國公司，開始說起。
01
一家公司：三千億美金的“諮詢公司”
這家美國公司，叫Palantir。
沒聽過，也很正常。因爲他們可能是全世界最刻意保持神祕的科技巨頭。
Palantir這個名字，取自《魔戒》中的真知晶石。一顆能看見世界任何角落的石頭。他們成立於2003年。創始人，叫彼得·蒂爾。對。PayPal的創始人，硅谷著名的逆向思考者。他們乾的事，簡單來說就是，從海量混亂的數據中，找出要找的人，和那些要做的事。據說，他們的系統，還參與了定位本拉登的行動。
而這家公司如今的市值，是三千多億美金。
但是，Palantir，一度也是華爾街看不上的公司。
爲什麼？因爲，他們的幹活方式，和人們印象中的軟件公司完全不同。他們並不是把軟件賣給你，然後裝好就走。他們是派一羣工程師，直接駐紮在客戶那裏。一待，就是幾個月，甚至幾年。在這段時間裏，不斷理解你的業務，幫你把數據一根線一根線地接起來，把系統一點一點地調試到能用。
一羣高學歷的工程師，就這樣天天泡在客戶現場。收入，靠項目。項目，靠人堆。
對。很像是“賣人頭”。很像是諮詢公司。
所以，2020年，Palantir上市的時候，華爾街給他們的定價裏充滿了嫌棄。分析師認爲，這就是一家人力密集的諮詢公司，是規模化不了的。2022年底，Palantir的股價從高點，跌掉了84%。
但是，就在這之後，2023年起，Palantir的股價，翻了幾十倍。2025年底，一度衝過了4000億美金的市值。
爲什麼會這樣？
因爲，很多人看走眼了。那批泡在現場的工程師，本質上是一羣FDE。
02
FDE：派駐在陣地上的工程兵
什麼是FDE？
FDE，Forward Deployed Engineer。這個詞，其實是個軍事用語。直譯過來，就是前置部署工程師。指的是部署在前沿陣地的部隊。不待在大後方，而是直接頂在戰場第一線。
所以，簡單來說，FDE就是派駐到客戶陣地上的工程兵，而不是坐在總部等需求文檔的工程師。
客戶的業務，就是戰場。哪裏卡住了，FDE就現場解決。
7月2日，微軟宣佈，要拿出25億美金，成立一家新公司，把6000名工程師派駐到客戶現場，幫助客戶把AI用起來。亞馬遜，也宣佈了同樣的事。第一筆，投入10億美金。再往前，OpanAI也聯合了19家機構，砸了40億美金，成立“OpenAI部署公司”。
爲什麼這麼做？
MIT有一項研究。研究的結論，只有一句話。
95%的企業AI試點，沒有對利潤產生任何可測量的影響。
所以，要派FDE，駐場，幫客戶落地。
於是，這兩年，FDE這個崗位在全球火得一塌糊塗。OpenAI在紐約招，在東京招，在華盛頓招。甚至，還專門設了FDE招聘官。中國的一些AI公司，也開始設這個崗。
但坦白說，很多人對FDE是有誤解的。很多人會覺得，FDE，不就是軟件行業的駐場實施工程師嗎。
的確很像。甚至，很多項目制的定製軟件，本質上就是在賣這些駐場實施工程師。一個人，一天多少錢。爲什麼？因爲客戶的需求邊界，永遠是談不攏的。所以，做十個項目，就要養十個項目的人。接的活越多，養的人就越多。養的人越多，就越要接更多的活。
因此，很多軟件公司，看上去營收在增加，實際上利潤卻在下降。
那麼，同樣是派人去現場，Palantir，怎麼就成了一個三千億美金的帝國呢？
因爲，箭頭的方向，是相反的。
03
箭頭：從客戶指向公司
駐場實施工程師的箭頭，是從公司指向客戶的。
他們把人力送出去，換回一次性的項目款。人，在某種意義上是消耗品。項目結束，一切就歸零了。下個項目，要從頭再來。
但是，Palantir的FDE的箭頭，是從客戶指向公司的。
FDE，除了在現場幹活之外，還有一個重要的任務。那就是，把每一個現場裏長出來的解法、工具、套路，帶回公司。
一位在Palantir幹了8年的FDE曾說，他們在客戶現場，爲了幫客戶把亂七八糟的數據接進系統，寫了各種各樣的土工具。爲了幫客戶看懂數據，攢了各種各樣的展示模塊。爲了幫客戶快速搭建應用，整了各種各樣的腳手架。
這些東西，最開始都是某一個客戶現場的土辦法。但是，總部還有一批工程師，會專門盯着這些從前線搬回來的土辦法，並提煉成標準產品。
土辦法見得多了，規律也就出來了。經過10-20個客戶的定製實現，一項通用的技術，就有機會被提煉出來。反過來說，在20個客戶現場反覆出現的問題，就不是某一個客戶的問題，而是行業的問題。一旦做出了產品，第21個客戶來的時候，Palantir就不用再派那麼多的人了。軟件直接就能幹。
最終，Palantir攢出了一個產品，叫Foundry。今天，它驅動着Palantir一半以上的收入。
所以，駐場實施，是把人力送出去，換一次性的錢。FDE，是把客戶現場的知識帶回來，壘成邊際成本爲零的產品。
一個，是放血。一個，是吸星大法。
靠着吸星大法，Palantir同樣是收一筆錢，軟件費用在其中的佔比，會越來越高，人員費用的佔比，會越來越低。微軟的25億，亞馬遜的10億，OpenAI的40億，也能把現場的知識、流程、解法帶回來，不斷累積自己的模型和平臺。
所以，FDE的終極使命，反而是讓自己變得越來越不重要。
諮詢的皮，軟件的芯。
這纔是真正的Palantir。一種現代化的諮詢。
那麼，所謂諮詢公司的進化，是不是就是朝着Palantir進化？
04
一盆冷水：諮詢公司，未必能朝着Palantir進化
很難。
至少對於我們來說，很難。
爲什麼？
1）在AI時代，Palantir本身，也在面臨挑戰。
Palantir真正值錢的東西，是一箇中間層。用行話來說就是，Ontology。你可以簡單理解成，一本說明書。
有了說明書，AI才能讀懂企業的數據倉庫，才知道這是訂單，那是客戶，這是發貨這個動作會牽動的所有環節。
在過去的十幾年裏，Palantir核心在乾的，就是把原本只在老師傅腦子裏的說明書，變成了一層軟件。
但現在，所有人都知道說明書很重要了。
於是，Databricks，Snowflake也推出了自己的語義層。微軟在官方文檔裏說，要把人、流程、系統、動作、規則與數據，連接成一個統一的Ontology。OpenAI，也發佈了企業平臺Frontier，一個把分散系統和數據縫合起來的智能層。之後，那支40億美金的FDE部隊就來了。
2）Palantir的模式，未必能適應我們的水土。
Palantir的模式，有一個潛在的前提。
那就是，客戶願意爲了看不見的軟件，付大價錢。能夠接受2000萬里，有1900萬都給了軟件和訂閱。
但是，我們的水土，更願意爲看得見的人付錢，而不是爲看不見的軟件付錢。
3）“按項目賣人頭”的做法，也有它天然的痛點。
50年前，主持過IBM大型機系統研發的布魯克斯，寫了一本軟件工程的聖經，叫《人月神話》。其中，提到了一個天然的矛盾。
開發的成本是固定的，客戶的需求是不固定的。
人，是看到東西之後，纔會有靈感的。靈感一變，需求就會變。用固定的成本，去追不固定的目標，是追不上的。比如，籤合同的時候，需求邊界是講不清楚的。紙上的字，都可以同意。但做出來的每一個頁面，都會有意見。比如，做到一半，客戶說這不是我想要的。改。不改，尾款就別想了。
本身的挑戰。不服的水土。天然的痛點。
那怎麼辦？我們的諮詢公司，要怎麼進化？
05
一場實驗：把能力種在人身上，把人種在企業裏
用FDE，把能力留在客戶的身上。
什麼意思？
前段時間，我們做了一項實驗，叫“200萬AI落地訓練營”。
爲什麼要做這個實驗？
因爲在過去的很長時間裏，中國企業面對軟件，有一個兩難問題。每一家企業的數據，都是獨有的。每一家企業的業務、流程，也都是獨特的。所以，應當要定製。但是，定製的價格，太高。標準化的產品，太講究。於是，我們嘗試了第三條路。
也就是，用AI，自己搭建系統。
5天下來，我們陪10家企業，各自搭出了一套自己的系統。也是在這5天裏，我們看見了自建的真正卡點。
AI，只是降低了寫代碼的成本。但是，沒有降低“想清楚”的成本。
要解決的，是哪一個問題？這個問題，要用一套什麼樣的流程來解決？系統，應該分幾層？數據，應該存在哪裏？這些判斷，是AI給不了的。它們在創始人的腦子裏，在老師傅的腦子裏。
所以，AI時代，每一家企業，也許都需要一個懂業務、懂產品、懂架構、懂技術、能駕馭AI幹活的人。這個人，我們稱之爲，ITBP。就像HRBP一樣，是一位長在業務旁邊的技術合夥人。
但是，這樣一位ITBP，在今天的市場上，不好找。怎麼辦？
得有人幫企業，把這個人培養出來。
先把能力，種在這個人的身上。再把這個人，種在企業裏。
所以，“200萬AI落地訓練營”，本質上就是幫企業找出真正值錢的問題，陪企業走完從問題到系統的完整循環。這一套方法論，留下。過程中培養出來的ITBP，也留下。
然後，我們退出。
這樣，企業帶走的，就是一種“以後自己也能用AI解決問題”的能力，而不是我們的某一套系統、某一款軟件。
這就是用FDE，把能力留在客戶的身上。
可是，把能力留在了客戶的身上，諮詢公司不就沒飯喫了嗎？
06
諮詢公司：從一單單的項目，變成長時間的陪伴
我想，應該不會。
爲什麼？
如果，按照“難不難獲得”和“頻不頻繁用”，畫一個二維四象限。那麼，你會得到這麼四個象限。一家公司所需要的能力，基本就都在裏面了。
容易獲得且常用的能力，靠培訓。容易獲得且不常用的能力，靠外包。難以獲得且常用的能力，就是核心競爭力，再貴也得養在自己身上。難以獲得且不常用的能力，靠外部專家。
過去，諮詢這門手藝，一直活在第四個格子裏。因爲難到學不會，又因爲偶爾才遇到一次，所以自己養人不划算，就按次來租。
現在，AI來了。
行業研究，競品分析，定價測算，組織診斷，戰略規劃，消費者洞察……這些過去由顧問乾的活，AI幹得越來越好了。就算幹得還不夠好，也已經開始從“找人幹”的事，走向“自己寫個系統”的事了。
所以，諮詢行業，當然會被AI影響。
但是，AI並沒有真的“回答”問題。它只是把問答題，變成了選擇題。
賭不賭這條產品線？要不要換一個方向？動不動這個組織？AI給了三五套方案。最終，還是要人來拍板。這個人，要麼是企業家本人，要麼是和一個一起走過很多次關鍵時刻、見過大量的輸和贏、利益高度綁定的、懂行的人一起來做。
所以，諮詢公司和客戶的關係，會發生一場深刻的變化。
從一單單的項目，變成長時間的陪伴。
平時，種能力，養大系統，讓企業可以自己解決大部分問題。關鍵時刻，陪着做那幾個真正重大的選擇。
AI，會顛覆“只給選項”的諮詢。
但AI，也會成就“幫客戶長出解題能力，再一起做出重大選擇”的諮詢。
最後的話
所以，諮詢行業，會不會被AI顛覆？
我的判斷是，當然會有影響。但是，AI不會消滅諮詢。諮詢公司，也必須要進化。
從賣人頭，到種能力。從做項目，到做陪伴。從交報告，到陪拍板。
這就是爲什麼，我們先用“200萬AI落地訓練營”，讓自己跳進了水裏。
我們就像FDE一樣，把能力，留在企業的身上。教會了企業解題，我們才能把自己解放出來，去陪他們面對那些真正無解的時刻。
畢竟，那些時刻，纔是總讓企業家們睡不着的時刻。
AI，帶來了選項。但拍板，依然很難。
只要“依然很難”，我們，就依然有價值。
想到這裏，我突然不焦慮自己的飯碗了……
觀點 / 劉潤 主筆 / 二蔓 版面 / 黃靜