“这不是软件生意”:OpenAI与Anthropic争抢“驻场工程师”背后,AI正在重走咨询公司的老路

当外界还在津津乐道于大模型参数的军备竞赛时，一场关于“人”的战争正在暗处打响。这一次，OpenAI和Anthropic抢的不是算力、不是用户，而是一群能写代码、懂业务流程、能“驻场”解决问题的工程师和顾问。

据路透社5月5日报道，OpenAI与Anthropic分别通过与私募股权公司成立的合资企业，正在洽谈收购多家帮助企业管理人工智能系统的服务公司。OpenAI的合资企业“The Deployment Company”已从TPG、贝恩资本、Brookfield等19家投资者处筹集约40亿美元，估值达100亿美元，目前已有3笔交易进入后期阶段，目标是将数百名工程师和顾问纳入麾下。

Anthropic则通过其合资企业筹集约15亿美元，投资者包括黑石集团、Hellman & Friedman和高盛。

这场合计55亿美元的“抢人+并购”行动，正在揭示一个被低估的真相：AI的商业化，从来不是纯软件的生意。当技术壁垒逐渐拉平，谁能帮企业把AI“用起来”，谁才能真正赢得市场。

一、“驻场工程师”：AI落地的“最后一公里”

为什么需要“人”？

将大模型部署到企业核心业务中，远比调用一个API复杂得多。知情人士透露，企业不仅需要技术团队将AI模型与内部数据、流程及既有系统整合，后续还需持续调校与维护，以应对商业需求变化。

核心矛盾在于：**AI常被描绘为高利润软件业务，甚至被认为能取代传统顾问服务，但实际上仍高度依赖劳动密集型、高技能的服务**。这是因为：

1. 数据适配：每个企业的数据格式、业务逻辑、合规要求各不相同，模型需要“因企制宜”

2. 系统整合：AI必须嵌入ERP、CRM、OA等现有系统，而非孤立运行

3. 持续优化：业务需求变化时，模型行为需要相应调整，这不是一次性工作

黑石总裁兼首席运营官Jon Gray直言，雇佣高技能人才将“打破企业采用AI过程中最重大的瓶颈之一”。

Palantir模式：被AI行业大规模复制的“驻场”打法

这种将工程师嵌入客户运营的模式并非OpenAI首创。数据分析公司Palantir长期采用“驻点工程师”策略，将工程师派驻到政府机构和大型企业内部，贴身实施和维护软件。

如今，AI行业正大规模复制这一打法。不同之处在于：Palantir的软件相对成熟稳定，而大模型仍在快速迭代——这意味着AI公司对“人”的依赖，可能比Palantir更深。

一个关键追问：当模型能力持续提升、自动化程度越来越高时，这种“人海战术”是否会被技术本身淘汰？或者说，“驻场工程师”本身就是AI落地不可替代的基础设施——因为企业信任的建立、定制化需求的满足、复杂系统的集成，这些都不是纯代码能解决的问题。

二、55亿美元赌注：为什么是现在？

模型能力趋同，“落地能力”成为新战场

近一年来，各大模型在通用能力上的差距正在收窄。DeepSeek、Kimi等开源/低成本模型的表现逼近闭源巨头，价格却低至后者的几十分之一。

这意味着：单靠“最强模型”的标签已不足以支撑百亿美元估值。企业客户越来越关注的是：“你能帮我解决什么具体问题？”而不是“你的benchmark分数是多少？”

通过收购工程服务公司，OpenAI和Anthropic正在将竞争维度从“模型能力”扩展到“落地能力”——谁能更快、更稳、更便宜地帮企业把AI用起来，谁就能赢得长期合同。

企业AI部署的“碎片化”困境

目前帮助企业部署AI的服务市场极为分散，存在大量小型IT咨询公司和工程服务团队。知情人士表示，OpenAI和Anthropic未来可能通过**连续并购，整合这个分散的市场**，建立属于自己的企业AI部署版图。

这种整合将产生双重效应：

• 对AI公司：拥有成建制的部署团队，可以标准化服务流程、降低成本、加快交付速度

• 对客户：获得一站式解决方案，无需自己拼凑多个供应商

三、更深层的商业逻辑：从“卖模型”到“卖结果”

ROI焦虑正在蔓延

近期美股AI概念股全线重挫——软银ADR暴跌12%、甲骨文跌4%、CoreWeave跌近6%——直接导火索正是OpenAI被曝未达内部业绩目标。

市场担忧的实质是：科技巨头已投入数千亿美元，但企业级AI的规模化变现仍在路上。当资本开始追问ROI时，AI公司必须证明：客户的钱花得值。

OpenAI和Anthropic的“驻场工程师”策略，正是对ROI焦虑的直接回应：只有派人驻场、深度参与客户业务，才能真正理解痛点、解决实际问题，从而让客户看到可量化的回报。

数据飞轮：部署即护城河

更深层的逻辑在于：每一次成功的部署，都是数据的积累和模型的迭代。

当工程师驻场为客户定制解决方案时，他们不仅是在提供服务，更是在收集真实场景中的反馈数据——哪些prompt有效、哪些任务模型容易出错、哪些业务流程最适合自动化。这些数据将反哺模型训练，形成“更多部署→更多数据→更强模型→更多部署”的正向循环。

从这个角度看，“驻场工程师”不仅是成本中心，更是战略资产。

四、对中国AI企业的启示：打好“落地服务”牌

OpenAI与Anthropic的这场“抢人大战”，为中国AI企业提供了清晰的启示：

第一，模型能力是入场券，落地能力是胜负手。当开源模型能力逼近闭源巨头时，“谁的模型最强”不再是决定性因素。谁能帮企业用最低成本、最短时间把AI用起来，谁就能赢得客户。

第二，“技术+服务”双轮驱动是必由之路。 纯软件平台模式难以覆盖企业AI部署的复杂需求。建立或整合工程服务团队，成为“AI总承包商”，可能是更可持续的商业模式。

第三，差异化竞争的机会窗口仍然存在。 目前OpenAI和Anthropic主要聚焦欧美市场，且服务以大企业为主。中国AI企业可以在本土市场、垂直行业、中小企业等维度建立自己的“驻场”优势。

一个值得思考的问题：中国AI公司是否需要、以及如何构建自己的“驻场工程师”能力？是通过自建团队，还是通过生态合作伙伴？答案可能因公司规模和战略定位而异，但方向已经明确——AI的“最后一公里”，终究要靠“人”来走完。

五、争议与反思：这是进步还是倒退？

然而，这场“抢人大战”也引发了行业内的反思。

乐观者认为：这是AI走向实用化的必经之路。OpenAI和Anthropic正在正视现实——技术不能悬浮于业务之上，深入客户、理解场景、解决问题，才是创造价值的正道。

怀疑者则指出：如果说AI的卖点是“取代人力”，那么部署AI又需要消耗大量高端人力，这是不是一种悖论？当OpenAI和Anthropic收购数百名工程师时，他们也在推高AI部署的人力成本。这与“AI让软件边际成本趋近于零”的理想图景，形成了微妙的张力。

一位匿名行业观察者提出了更深层的质疑：“如果模型能力继续指数级提升，‘驻场工程师’的需求会不会在三年内消失？到那时，这些收购的资产会不会变成包袱？”

这个问题，目前没有人能给出确切答案。但可以确定的是：在“模型能力趋同、落地能力决胜”的当下，OpenAI和Anthropic选择了最务实的一步——用“人”来铺平AI通往企业的道路。

六、结束语

“这不是软件生意”——这句话值得反复品味。

AI大模型曾被寄予厚望：软件吞噬世界，AI吞噬软件。它应该像数据库、云服务一样，成为一种基础设施，边际成本趋近于零。

但现实是，AI仍然是“服务业”。它不是SaaS，而是“SaaE”——Software as a Engagement（软件即介入）。企业需要的不是模型本身，而是“模型的正确使用方式”。

OpenAI和Anthropic斥资55亿美元收购工程服务公司、争抢“驻场工程师”，本质上是在承认：AI的“最后一公里”，终究要靠“人”来走完。这不是技术的倒退，而是商业的清醒。

对中国AI玩家而言，这既是警示也是机会。当OpenAI和Anthropic在欧美市场构建落地能力时，中国市场的“驻场”优势可能由本土企业建立——能否抓住这个窗口，将决定谁能在“模型能力趋同”的下半场胜出。

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