FDE 爆火，Token重写，这个市场的第一为何如此稳？
5月 4日，OpenAI和Anthropic同时宣布，将分别联合顶级私募股权基金成立了各自的合资公司，为企业客户提供类似Palantir（美国一家AI服务公司）的FDE驻场工程师服务，两者分别募资 40 亿美元和 15 亿美元。FDE，Forward Deployed Engineer，即前沿部署工程师，是一个融合工程、咨询与商业专业知识的新型角色，IBM将其称为"AI时代迅速崛起的最重要职位之一"。据Business Insider统计，FDE相关岗位从2025年4月的643个飙升至2026年4月的5330个，同比增长近729%。FDE的爆火，背后的逻辑是，AI的竞争轴心正在从“卷模型”到“卷落地”，从"谁的模型最强"，移向"谁能帮企业把AI真正用起来"。有意思的是，就在前一个月，联想集团高级副总裁、中国方案服务业务群（SSG 中国）总经理戴炜，已经在新财年誓师大会上提出了与FDE几乎一致的“智能体开发即交付”、“碳硅基协同服务”、“全周期AI服务”等物理落地方向，并开始系统性强化词元中枢（Token Hub）、多模型治理、智能体运营、AI全生命周期服务等AI 交付体系。而此时，联想SSG中国的身份是，蝉联2024年和2025年中国IT服务市场连续两年的冠军。其2025年的市场份额更是创下了9年来的新高，营收增速达到了大盘的3倍，在市场份额上领先第二名高达16.3个百分点。当AI开始重塑IT服务行业、Token 重写AI竞争秩序、FDE爆发的时候，市场早已经偏向那些真正具备AI部署、Token管理、复杂企业运营、AI工程化能力的公司。这是一场酝酿了9年的破局大战
过去20年，中国IT服务市场大致经历了，从信息化到网络化，从云化到平台化，再到如今的AI工程化，这样五个阶段。绝大多数玩家都在这条主干道上奔跑——华为从ICT基础设施向上延伸，用"伙伴+华为"体系构建服务生态；阿里云、腾讯云用云计算底座向下渗透，以PaaS平台吸附企业客户；浪潮、新华三则从服务器硬件出发，沿着系统集成向行业方案逐步攀升。他们的路径大体相似：从某一层切入，向上或向下延伸，最终试图打造覆盖全价值链的服务能力。到2017年的时候，中国IT服务市场格局基本已经完全固定住了，而且极为分散，大盘增长也极为乏力，企业IT支出每年5个点以内的复合增长率，市场密不透风，几近窒息。联想SSG中国（前身联想服务事业部），不得已开辟出一条新的路径，在当时看来极其"不合时宜"。这应该是它的第一次破局之战。它选择从IT服务链条中最低调、最不起眼的环节切入：设备支持服务。所谓设备支持，说白了就是"修电脑、修服务器"。但这个不起眼的生意却意味着：每一次设备上门，都是一次与客户建立信任的机会。它的客户基础天然庞大——数以亿计的PC和服务器遍布中国每一个城市。2018年，当行业主流玩家还在追逐数字化转型的概念红利时，联想SSG中国（前身联想服务事业部）已经设计出了面向B、b、C三层客户的立体化服务模式。2020年，它的收入就突破了10亿美元。更重要的是，它同时获得了一个其他玩家难以复制的资产：一张覆盖中国每一个角落的服务网络，放到AI时代这就是“碳基物理交付网络”。六大呼叫与技术服务中心、24000多名工程师、4500多个服务站点，1-6级城市5公里服务圈、县级以上城市30公里服务可达。2018年之后，随着云、数据、AI、边缘系统，越来越复杂，企业开始真正关心长期运营、持续升级、生命周期管理、平台托管、服务订阅。于是，整个行业开始从“项目制”走向“平台制”。这个阶段，很多传统 IT 服务商其实非常难受。因为过去几十年，它们的核心模式都是：做项目、收实施费、收集成费。但平台化意味着，企业不再只是买一次性交付，而是购买持续运营能力。这时候，华为开始强化云生态，阿里云开始强化 PaaS，腾讯云开始强化产业互联网，大量传统IT服务商则开始向托管服务转型。几乎谁都不愿意去躬身解决企业面临的复杂落地问题。在这个阶段，联想SSG中国又一次走出了不同路径，这是它的第二次破局。它没有只做云、PaaS、软件平台，而是强化DaaS（设备即服务）、TruScale（一切皆服务订阅模型）、xCloud（智能混合云）、智能运维、生命周期管理。也就是说，当行业抢云与基础设施时，它开始强化长期服务与运维。后来AI工程化时代真正最值钱的，恰恰就是这部分能力。2023财年，联想SSG中国营收突破 20 亿美元。在中国 IT 服务市场的排名，已经走到了第二的位置。但在第二的位置已经徘徊了两年。它也即将迎来更大的变局。AI 时代全面到来，在新的起点，路径的差异，决定了各个厂商的切入点完全不同。华为的第一反应是把自研芯片和全栈能力打包成"智算中心"方案，从顶层规划往下推。阿里云的第一反应是升级百炼平台，用MaaS模式把模型能力封装成API。这些路径都很"主流"，但都有一个共同的短板：它们离企业的真实业务现场，始终隔着一层。客户的现场往往需要的是：模型怎么接入SAP系统？智能体怎么理解工厂产线的数据格式？大模型怎么调用企业内部的知识库？这些问题，在实验室里是解决不了的，必须在客户现场，一个场景一个场景地磨。这里需要插入一个知识点，中国 IT 服务市场在最开始起步的信息化时代，IBM、Oracle、SAP、EMC、HP 等国际厂商，几乎定义了整个企业 IT 的方法论。各大企业的信息化，大多是这些国际大厂打包做的方案。所以等到数字化、AI化到来的时候，都需要在这些方案的基础上完成转化。此时，走传统集成与云化路径的巨头们发现，抽象的大模型在面对企业拧巴的实际业务流程时产生了重度排异，在缺乏高密度线下服务网络的情况下，纯粹的软件或多云平台根本无法扎进物理世界的纵深场景；而传统的软件外包厂商在面对 AI 带来的代码与流程效率飙升时，更是迎来了自身“按人头计费”商业模式的全面破产。新型的大模型厂商，在面对此种场景时，更是一头雾水，一个简单的API根本无法解决企业的AI工程化难题。2023年之后，中国IT服务市场逐渐走向了联想SSG中国的路径，而这条路原本是一条岔路，现在却成了主航道。整个IT服务市场开始进入新的阶段：AI工程化时代。大家都开始意识到，未来企业真正购买的，已经不是“一个模型”，而是一整套持续运行 AI 的能力。在新的阶段，联想过去 9 年做过的东西，突然全部串起来了。过去 9 年，并不是一次简单的规模增长。而是，一次持续偏离行业惯性，最终又重新回到行业中心的过程。Token经济学如何重写IT服务市场？
Gartner连续两年将"AI工程化"列为企业技术战略的核心优先级，核心观点只有一句话：企业AI的成败，不取决于选了哪个模型，而取决于有没有一套能持续演进的工程体系。过去两年，大模型更迭频繁，企业面临的实际问题是，不同厂商模型协议各异，IT团队疲于联调与适配。与此同时，还要面对多个大模型厂商的账单，更不清楚哪个部门花了多少、哪些调用无效、哪个模型性价比最高。AI成本成了“黑箱”。总结下来，企业在AI落地时，基本都存在三大结构性痛点：第一，算力投入高但利用率低，AI落地ROI难量化，74%的企业将成本列为AI应用的首要顾虑；第二，数据壁垒与“ AI排异反应”，AI与实际业务两张皮，AI从辅助工具走向业务流程的硅基替代过程中，数据连接难度高，触及业务流程管理的深层次问题；第三，深度定制和快速落地迭代，存在根本性矛盾。可以说，整个行业用两年时间理解了“何为 AI 工程化”。但AI技术日新月异，智能体时代飞速到来，伴随而至的是如“黑洞”般的词元（Token）消耗，我国日均词元消耗量从2024年的1000亿飙升至2026年的140万亿，两年暴涨近1400倍。Token 经济学成为一门新学问。AI服务商不得不将高效用好Token ，作为企业AI工程化的关键锚点。比如联想SSG中国推出词元中枢（Token Hub），这是一套通过智能动态路由方式，优化大模型服务成本的技术方案，目的是让企业的每一个Token都算得明白、用得划算。这套技术方案，可以一站对接DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、MiniMax、文心一言等所有主流公有云模型，以企业本地私有模型和自研模型，提供统一标准API，业务部门无需修改代码即可调用所有资源。新应用接入时间从2周缩短至2小时，接口维护工作量直接减少85%。整个过程以Token为单位，全链路精准计量，实时可视化呈现谁用了什么模型、花了多少钱、用在何处。基于词元中枢的技术架构，联想SSG中国在其之上构建了可供使用的产品。比如5月27日发布的联想百应Token Plan服务，最低的体验版收费是每月仅35元，含3000万Token。对比Claude每月100美元的费用，只有1350万Token的价格，联想的这项服务真的物超所值。联想百应Token Plan 一共发布了四档价格版本：体验版、基础版、进阶版、专业版。更有价值的是，这项服务可以配合联想百应Token Key（词元宝）一起使用，这个类似小优盘一样的装置，可以即插即用、多层加密、指纹管控，团队还可以共享流转。围绕Token展开的产品化，只是AI工程化过程中的一个小变化。更彻底的是，联想SSG中国，今年根据智能体的技术发展，重构了整个底层技术架构（即“擎天AI”架构）。解决了两个关键能力，一个是“智能从哪里来”，叫AIFoundry；一个是“算力怎么给”，叫“xCloud智能云”。AIFoundry ，通过“智能体自演进”、“企业知识本体”、“模型编排”三项技术升级，为企业建立一个可驾驭AI的环境，让企业的业务流程，知识数据，可以被模型理解和调用，快速定制出来智能体。它可以将企业的每一个应用，都变成一个智能体。而且会根据执行效果，自动去优化上下文中的记忆检索和提示词策略。或者通过强化学习优化模型的参数，或者自动生成新的工具代码。甚至是调整架构，构建多智能体的协作阵型。它也真正开始懂业务、能决策。联想集团 SSG 中国区“擎天”AI技术中心高级总监顾旭光，举了一个例子：你可以问“排产智能体”，“A产线良率异常怎么办？”它能立刻理解这句话背后的业务关系，实时调取相关数据，交给大模型推理，自动执行业务动作，并反馈更新的状态。xCloud智能云，核心技术是“模算一体化”和“智能运营”。它能让算力跟着模型走，调度引擎会根据模型画像，结合硬件和网络的转态感知动态划分资源池，无论是直通卡还是共享池都可以灵活调度。更重要的是，资源池全面兼容各种多元算力。这就实现了Token全生命周期的价值优化，赋予每一分算力最大价值。它还能通过数字孪生建模监控，自动分析和诊断故障，优化能耗，同时完成精密计费，通过账单透视，做财务优化，并预测成本趋势。这就是智能运营的技术能力，也就是专业人士常说的AIOPS和FinOPS，也曾被英伟达高管指出是自己最欠缺的运营能力。目前来看，联想SSG中国的这套技术架构，至少满足了企业客户的三个需求：一是价值可见，二是Token可控，三是部署灵活快速、且持续运营进化。面对市场变革，全球玩家殊途同归。OpenAI、Anthropic、阿里、百度，也正在走向类似方向。Anthropic 与 OpenAI 通过合资公司将 FDE 模式规模化，瞄准的就是在金融、制造、医疗等行业的模型落地与智能体部署。他们都开始认真布局企业AI一站式服务。百度走的是"芯-云-模-体"全栈路线，还提出了"词元工厂"概念，试图在整个AI基础设施效率层竞争。阿里巴巴则成立了ATH（Alibaba Token Hub）事业群，把通义千问全面接入淘宝、支付宝等生态，提出未来五年云与AI商业化年收入突破1000亿美元的目标。互联网大厂的优势在于流量和生态，劣势在于企业级私有化部署能力和工程化交付资源相对薄弱。对比下来，联想SSG中国的位置是独特的：它不是模型公司，也不是云厂商，而是一个以工程化交付为核心竞争力的AI服务运营商。它的优势正是其他所有竞争者最难复制的那部分，不是模型，不是算法，而是24000名工程师覆盖全国的服务网络、9年累积的行业场景Know-how，以及AI Foundry、xCloud智能云的成熟度。戴炜总结称，在过去的9年时间里，联想SSG中国一直坚持以技术驱动，才能傲立AI潮头，实现持续领先的IT服务能力。在联想内部，有一个已经迭代到第五个版本的技术架构，叫 “擎天”。从敏态IT、判别式AI、生成式AI、智能体AI，到今天的AI原生架构，擎天的每一次迭代都源于对AI技术发展的前瞻性预判，这也就是联想SSG中国，为何作为后来者，却依然能另辟蹊径走出冠军姿态的原因。2025 财年，联想 SSG中国营业额同比增长20%，净利润同比增长24%，双双超额完成战略目标，并蝉联中国IT服务市场第一。在进入 AI大语言模型、智能体时代之后，联想SSG中国实现了第三次破局。但在整个IT服务市场全面转至同一路径之后，特别是当智谱、MiniMax等国产大模型公司加速渗透企业级市场，以更低的定制化成本切入中小企业场景时，联想SSG中国的优势还能保持多久？还能继续蝉联中国IT服务市场冠军头衔多久呢？新周期：碳硅协同的最终锚定
这个市场，正在变得比任何人预想的都要大。因为AI带来的并不是简单替代，而是一次市场总量级别的扩张。Gartner预测，2026年中国企业级AI智能体市场规模将突破480亿元，40%的企业应用将嵌入任务型AI智能体。IDC的数据也在同步印证：中国已经成为全球最活跃的智能体落地市场之一。市场总量的快速扩张，意味着竞争空间不是在收窄，而是在放大。这对所有参与者来说，既是机会，也是新一轮洗牌的前奏。戴炜把这个新周期定义为"碳硅协同"：碳基是人，硅基是AI，两者的协同程度，将决定一家IT服务商在新周期里能走多远。这个判断背后有一个清醒的认知：这个市场不能再回到过去人头计费、重资产落地的模式了。一个智能体项目，如果还是按传统方式靠工程师一行一行写代码、一个场景一个场景做定制，成本结构根本跑不通，而AI智能体时代恰恰要求极高的定制化深度和极快的交付速度。两者之间的矛盾，只有用AI来解决AI的问题。这正是联想AI Foundry的核心逻辑。它不是一个简单的"开发平台"，而是一套让碳硅协同真正发生的基础设施：工程师（碳基）在客户现场做价值识别和业务判断，AI Foundry（硅基）负责把这些判断快速转化为可运行的智能体，调用平台上已经沉淀的行业模板、企业知识本体、多模型编排能力，实现"研发即交付"。结果就是：传统模式下需要几个月的智能体定制项目，在AI Foundry的支撑下可以压缩到数天完成，而且交付的不是一次性代码，而是会持续自我迭代的"活的智能体"。“碳硅协同”新周期的底层逻辑：碳基交付越深，硅基智能就越能扎根业务现场；硅基平台越强，碳基工程师就越能从低价值重复劳动中解放出来，专注于更高阶的业务共创。这两者不是替代关系，而是一种深度嵌套的共生系统。这意味着，FDE 模式在中国市场可以摆脱“人肉密集型”的咨询重担，利用“平台化”实现从单点定制向规模化复制的惊人跨越 。“碳硅协同”不是技术玄学，而是已经在中国城市的治理与运营中被反复验证的落地实践。联想城市超级智能体，就是一个典型的“碳基协同”模式。基于城市AI生产力引擎的核心定位，它采用“1+N智能体”架构：1个超级智能体，具备跨领域的意图理解、任务拆解、智能规划、协同调度以及技能沉淀的能力。N个领域智能体专注垂直场景——文旅、农业、低空经济、城市治理各司其职。它最大的特点就是，不需要每一个场景都派驻专职工程师，而是让智能体在云端协同、在边缘执行。这种“多智能体”协作的范式，替代了传统模式下“每增加一个场景就需要增加一批人力”的线性成本曲线。目前已在敦煌、武夷山、上海虹口等十余城落地。这条路，百度和阿里也在同步走。百度的"词元工厂"战略，就是从算力调度层向上渗透，试图让智能体运营的成本曲线持续下降；阿里则把通义千问全面嵌入企业采购链，以"一次接入、全生态打通"的方式降低企业的碳基协调成本。在AI工程化创新这件事上，中国AI服务商的探索速度，并不落后于硅谷。某种程度上，因为应用场景的密度更高、落地压力更真实，中国市场的工程化创新反而跑得更快、更远。今年 4 月份，戴炜立了一个 10 年后的Flag：市场份额翻四倍。Token在重写计价单位，FDE在重写交付逻辑，智能体在重写企业的运营架构。每一次重写，对那些已经把基础打深的公司，都是一次新的杠杆。结语
20年前，IBM的顾问走进中国企业的机房，带来了一整套定义企业IT的方法论。20年后，FDE工程师走进企业现场，带来的是一套让AI真正融入业务流程的工程能力。表面上，这是一次轮回；但本质上，这是一次根本性的蜕变。因为这一次，陪工程师一起进入现场的，是一个会自我进化的硅基团队。联想SSG中国的崛起，也并不只是一次企业增长。它更像是：中国IT服务市场从“系统集成时代”走向“AI 工程化时代”的一个缩影。新周期已经开启，谁能真正把碳基世界与硅基智能连接起来，谁就会成为下一个周期的核心玩家。（本文结束）
<推荐观看>