标签： AI企业服务

企业AI买了不用，这事已经不是秘密了。Microsoft看准了这个痛点，这周宣布成立一个叫Microsoft Frontier Company的新业务部门，专门帮企业把AI真的用起来。配套的资金是25亿美元，再加上6000名行业和工程专家。

Microsoft商业业务CEO Judson Althoff在声明里特意说，这个模式不能简单套用”前沿部署工程师”（FDE）的标签。他的原话是：这超越了所谓”前沿部署工程”的范畴，将是行业内规模最大的、最有能力的、以结果为导向的工程组织。

FDE这个模式最近火得不行。简单说就是把AI公司的工程师直接派到客户现场，手把手帮企业把AI模型接入实际业务。OpenAI和Anthropic都在做，Amazon两天前刚宣布投10亿美元搞类似的部门。

Microsoft的底牌比谁都好

虽然Althoff不愿意用FDE这个说法，但Microsoft Frontier Company干的事情跟FDE没本质区别。区别在于，Microsoft手里有一张别人没有的好牌：它已经把工程师部署到了大部分财富500强公司。

这意味着Microsoft不需要从零开始建立客户关系。当你的销售代表、客户经理、技术支持已经坐在客户的办公室里了，再往前走一步、帮他们把AI真正跑起来，这个转化比Amazon或OpenAI要顺得多。

宣布里提到了几个早期合作伙伴：伦敦证券交易所集团、联合利华、Land O’Lakes（美国奶制品合作社）、埃森哲。这些都是已经在用Microsoft AI工具的大客户，现在由Frontier Company提供更深入的部署服务。

25亿美元砸的是什么

25亿美元不是小数目，但需要放在正确的语境里看。这钱不是用来训练新模型的——Microsoft的策略是跟OpenAI合作，用现成的模型。这25亿主要花在人和服务上：6000名专家的工资、差旅、驻场支持，以及为客户做定制化集成的工程成本。

对比一下竞争对手：Amazon承诺了10亿，OpenAI和Anthropic的合资企业也有外部私募股权资金注入。Microsoft这25亿是全自己出的，而且6000人的团队规模确实比竞争对手大不少。

但这个赛道有个本质问题：企业AI部署的失败率很高，不是因为模型不够好，而是因为企业内部的工作流程、数据治理、合规要求、员工接受度这些”非技术因素”比技术本身更难搞定。Microsoft派再多的工程师过去，如果客户自己的组织没准备好，AI还是跑不起来。

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Frontier Company这个动作，本质上是Microsoft在AI企业服务赛道上进一步加固自己的位置。它在跟Amazon、Google抢企业客户，同时也在跟OpenAI和Anthropic这样的模型厂商抢”最后一英里”的服务价值。谁帮企业把AI真正用起来，谁就能拿到这一轮企业AI浪潮里最稳定的收入。

IT服务行业是个奇怪的生意。像Infosys、TCS、Wipro这样的印度公司，靠着把西方企业的软件定制、集成、维护工作接过来做，建立了年营收数百亿美元的庞大帝国。这个模式的本质是用人力堆——工程师越多，能接的活就越多。但现在，有一个人想用AI把这个逻辑彻底翻过来，而他恰好曾经是这个行业里最有权势的人之一。

维沙尔·西卡（Vishal Sikka），前Infosys首席执行官，最近宣布了他的新公司Hang Ten Systems完成了3200万美元的种子轮融资。领投方是Mayfield，战略投资方包括沙特阿美的风险投资部门Aramco Ventures，还有一串天使投资人。Hang Ten的董事会里甚至坐着Yahoo联合创始人杨致远。

“Hang Ten正在帮助大型企业挂在 Lifetime 最大的一波浪上。”西卡在宣布融资的博客文章里用了这么个冲浪比喻——Hang Ten这个公司名本身也是冲浪术语，意思是”站在冲浪板上，十个脚趾都挂在板子前端”，代表大胆和冒险。

这家公司的具体业务逻辑是这样的：用AI驱动的代码生成、可复用的AI技能包，加上行业专业知识，来替企业持续地构建、修改和运营软件。换句话说，原本需要一群IT服务工程师花几个月做的系统集成项目，Hang Ten说它可以快得多地完成，而且不用按人头收费。

西卡的”复仇”？

西卡这个人的经历挺值得说一下。他在SAP待了12年，负责企业软件业务，2014年成为Infosys的CEO，那是这家印度IT服务巨头第一次从外部聘请首席执行官。西卡在任期间试图把Infosys往”软件+服务”的方向推，但遇到了董事会内部的阻力，2017年辞职。

离开Infosys之后，他创立了VianAI，做的是企业AI应用和分析工具，2021年从软银愿景基金二期拿到了1.4亿美元融资。这次的Hang Ten，西卡说跟VianAI不一样——VianAI面向的是企业AI应用的决策分析市场，Hang Ten则是一家”企业AI服务公司”，核心是用AI智能体代码生成来交付项目。

目前Hang Ten已经有一些客户在身上了，包括西门子歌美飒可再生能源（Siemens Gamesa Renewable Energy）和费森尤斯（Fresenius）。Mayfield的管理合伙人纳文·查达说，这家公司”一个月前才刚启动”，就已经有客户了。

IT服务行业的两难

Hang Ten的出现，恰好碰上了IT服务行业最焦虑的时刻。今年以来，分析师们在激烈辩论一个问题：AI到底会扩大这个行业的潜在市场，还是会从根子上改变企业软件的构建和交付方式，从而让传统IT服务公司变得多余？

Jefferies的分析师今年早些时候写过一份报告，认为IT服务可能是第一批面临实质性AI冲击的行业之一。但Infosys的董事长南丹·尼勒卡尼（Nandan Nilekani）本周说，AI可能把行业的潜在市场扩大到3000亿到4000亿美元的规模。两个说法，两个完全不同的未来。

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市场显然更倾向于相信前面那个悲观版本。今年以来，Infosys的股价已经跌了超过35%。投资者在问：如果AI真的能用少得多的工程师完成同样多的工作，那我为什么还要给传统IT服务公司估值？

西卡要做的事情，在某种意义上就是在回答这个问题——不是替传统IT服务公司辩护，而是直接提供一种新的替代方案。他说Hang Ten的模式是”AI原生的”，规模扩张方式跟传统服务公司不一样：”传统服务公司随着人头数线性扩张，Hang Ten的杠杆率会随着每个项目而增长。”

这话听起来像典型的创业公司 pitch，但西卡的履历让人不得不认真对待。他既在SAP这样的企业软件巨头待过，又在Infosys这样的IT服务巨头做过一把手，还创过一次业。他知道这个行业是怎么运作的，也知道它的弱点在哪里。现在的问题是，他能不能用AI真正把这块骨头啃下来。

几个月前，AI行业还在鼓励大家”把AI预算用光”——用得越多越好，最好全公司都tokenmaxxing。现在风向突然变了：公司发现账单高得离谱，而员工用AI做的事情，基本上是在浪费钱。

我们正进入”token配给制”时代。

Accenture的”token末日”

最近404 Media曝光了一段Accenture内部会议的录音，内容相当尴尬。这家全球最大的咨询公司之一，正在试图阻止员工把公司的AI token额度花光——而员工干的事情包括：用AI把PDF转成PPT。

讽刺的是，就在不久之前，Accenture还在威胁员工：不用AI就别想升职。现在反过来求员工别用那么猛。

Accenture代理AI战略负责人Justice Kwak在内部会议上说：”AI正在成为成本结构中的重要组成部分，支出变得非常不可预测；CFO、COO、CIO们还在问一个问题——我们花的这些钱，到底值不值？”

从”越多越好”到”越少越好”

这段反转背后，是整个AI商业模式的一次大考。年初的时候，AI公司和很多企业客户都在鼓吹”tokenmaxxing”——尽量多用AI，把每一分预算都花掉，因为用得越多，模型就越好（至少营销是这样说的）。

有些公司甚至搞了内部排行榜，看哪个部门用的token最多。Amazon后来悄悄删掉了自家的排行榜，因为有人发现这东西本质上是在奖励浪费。

现在来看，那些排行榜奖励的不是生产力，而是谁最能烧钱。

市场已经开始用脚投票

token成本失控的问题，已经不只是某一家公司内部的事了。最近几天，AI相关股票出现了一轮明显的抛售——媒体称之为”AI抛售”（AI selloff），内存芯片制造商跌得尤其狠。

投资者的逻辑很简单：如果AI的最大企业客户都开始认真管控token支出，那AI公司的营收预期就得重新算。而这直接影响上游——买多少GPU、建多少数据中心，都取决于企业端的需求是不是真的、是不是可持续的。

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AI得证明自己值这个价

这段故事最有意思的地方在于：AI行业已经过了”新奇阶段”，现在必须证明实际价值。员工用AI转PDF、写无关紧要的邮件、生成一堆没人看的摘要——这些用法或许能刷排行榜，但对公司底线没有贡献。

Accenture的困境，其实是整个行业正在面对的问题。AI工具确实强大，但”强大”不等于”用得越多越好”。怎么把AI用在真正产生价值的地方，同时把成本控制在合理范围内——这个问题，2026年下半年每一家用了AI的公司都得认真回答。

而那些还在鼓吹”无限制使用AI”的厂商，可能很快就要面对一群拿着账单问问题的CFO了。