2026 年 7 月 15 日，Ode 正式對外亮相，這家公司專門派工程師進駐企業，幫助客戶將 AI 接入核心業務流程。Ode 由 AI 大廠 Anthropic 在 5 月出資成立，規模高達 15 億美元，背後還有一系列私募與投資巨頭的支持，包括高盛、Blackstone 和 Hellman & Friedman 等。
若只看這一則消息，它似乎只是「又一樁 AI 創投案」，但將時間軸拉開，會發現各大 AI 巨頭都在做類似的事情。OpenAI 推出了 The Deployment Company，AWS 投入 10 億美元成立前進部署工程（Forward Deployed Engineering，FDE）組織，微軟也宣布投入 25 億美元，動員 6,000 名工程師組建 Microsoft Frontier Company。這些公司正將新戰場開在同一個地方：幫助企業將 AI 真正用進日常營運。
模型只是原料，懂下廚才是真本事
Ode 技術長 Eddie Siegel 表示，模型選擇固然重要，但並非耗費最多心力的環節。「模型只是一項原料，就像蓋軟體時選程式語言，我不會用『他們選了 Python 還是 Java』來定義一場企業轉型。」
根據麥肯錫（McKinsey）的《AI 現況》調查，2026 年已有 88% 的企業組織在至少一個業務功能上例行使用 AI，滲透率看似驚人，但真正的问题藏在後半段：只有約三分之一的企業開始把 AI 擴展到全公司規模，真正做到完全規模化的僅 7%，被歸類為「AI 高績效者」的只有 6%，而回報 AI 帶來企業級稅前息前利潤（EBIT）影響的，也只有 39%。這說明，即使模型再強，如果進不了企業的核心流程，就只是一個昂貴的聊天視窗。
FDE 模式的前世今生
FDE 模式並非全新概念，早在 2005 年，Palantir 就已開始實踐。當時，Palantir 在把 Gotham 平台賣給美國中央情報局（CIA）、國家安全局（NSA）與陸軍情報單位時遇到了一個難題：客戶的資料是機密的，資料結構沒有文件，能否做出「可用的軟體」取決於 Palantir 總部工程師永遠看不到的實戰知識。
Palantir 於是發明了第三種角色：一個通過安全審查的工程師，直接坐進 Fort Bragg 或 Langley 的辦公室 6 到 12 個月，學會客戶的專業領域，用客戶自己的機密資料寫出可上線的程式，再把產品需求回饋給 Palo Alto 的平台團隊。他們內部有一句口號叫「第一天就交付」（ship on day one），新進工程師必須在第一週內就交出一個能在真實資料上運作的東西，而不是花 90 天做完評估、交出一份簡報。
這套模式的核心，是為每個客戶打造專屬的本體論（ontology），即把客戶的業務對象、關係與規則建成一套資料模型，再讓 AI 在這個基礎上運作。Palantir 堅守一條底線：拒當系統整合商，不接那種「把 Accenture 換成更好的軟體」的案子，交付的是客戶自己擁有的應用程式，而不是按工時計費的人力派遣。
企業 AI 市場的「Palantir 化」
如今，Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Databricks 全在複製這套模式，連 Deloitte、Accenture 等顧問巨頭也各自成立了自己的 FDE 團隊。這波 FDE 浪潮的規模更大了，整個尖端實驗室加上雲端巨頭同時用重金押注這件事，已經成為一場全產業的軍備競賽。
Ode 目前約有 100 名工程師，母體是 Anthropic 通過合資公司收購來的 AI 工程服務新創 Fractional AI，走「Claude-first」路線，優先導入 Anthropic 的技術，但必要時也會用競爭對手的產品。
The Deployment Company 在 2026 年 5 月成立，啟動承諾資金 40 億美元，整體合資規模上看 100 億美元，投資方包含 TPG、Brookfield 與 Bain，並收購了倫敦顧問公司 Tomoro，一口氣納入約 150 名工程師。
AWS 在 6 月 30 日成立前進部署工程組織，投入 10 億美元，採約 45 天的專案週期，每個客戶配置約 5 到 6 人的工程小組（pod），總人力上看數千人，主打加速代理型 AI（agentic AI）的導入。
由商業事業執行長 Judson Althoff 宣布、前微軟亞洲區總裁 Rodrigo Kede Lima 領軍的 Microsoft Frontier Company 投入 25 億美元、動員約 6,000 名工程師，其中包含 2,000 名解決方案架構師、1,800 名部署工程師、1,200 名訓練師與 1,000 名策略師。微軟走的是平台中立路線，可以跑 OpenAI、Anthropic、自家與開源模型。
從產業面來看，FDE 模式的崛起意味著 AI 的商業價值不再僅限於模型本身，而是更多地體現在如何將模型成功嵌入企業的核心業務流程中。這場「最後一哩」的競爭，將決定哪些企業能夠真正從 AI 中獲益，
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