微软和亚马逊投入数十亿美元，部署数千名前置部署工程师

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2026年7月2日7分钟阅读

这两家科技巨头将把工程师直接嵌入客户团队，挑战系统集成商在企业技术部署领域数十年的主导地位。

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系统集成商几十年来一直是IT项目的重要组成部分，提供咨询服务并帮助企业构建和启动技术工具。

现在，随着各组织开始部署代理型人工智能，顶级大语言模型提供商也希望能参与其中。大量前置部署工程师服务将AI专家直接嵌入客户团队，帮助他们创建、定制和启动AI服务。

例如，本周微软启动了一项价值25亿美元的风险投资——微软前沿公司，这家科技巨头称其“超越了”前置部署工程师的概念；而亚马逊云服务也宣布对其新的AWS前置部署工程师平台投资10亿美元。

这两个项目将把数千名微软和AWS工程师整合到客户环境中，帮助他们不仅构建AI工具，还能学习未来独立处理项目所需的基本技能。其他大型模型厂商，包括Anthropic，也在通过自己的前置部署工程师服务加入其中。

Info-Tech Research Group研究总监Thomas Randall指出，AI投资与回报之间的差距正在扩大，各组织面临压力，需要通过AI部署展示实际产出价值。

他表示，这正是微软和AWS等供应商的前置部署工程师服务能发挥作用的地方，它们能够“通过深厚的产品知识压缩学习曲线，建立可重复的流程，并构建可转移的能力”。

前沿转型

微软商用业务CEO Judson Althoff在一篇博客文章中写道，微软前沿公司将为客户部署6000名专家，以“共同设计、共同创新、部署并持续改进”基于其特定业务目标的AI系统。

这项新服务专注于微软所称的“前沿转型”，帮助客户基于其专有数据、内部专业知识、工作流程和决策流程构建智能平台。Althoff表示，该服务基于FinOps（财务运营）原则，帮助用户“观察、治理、管理和保护”其整个技术栈中的AI工具，并且其智能会随时间累积。

Althoff指出，微软前沿公司是一个“模型多样化、开放、异构”的平台；客户可以选择自己的模型：ChatGPT、Claude、微软Copilot，或其他开源或特定行业的模型。

Althoff表示：“客户不应被锁定在单一模型上，就像他们不应被锁定在单一技术供应商上一样。”他还强调，客户数据和知识产权受到保护，不会用于训练微软的模型。

这家科技巨头表示，它将利用与埃森哲、凯捷、安永、毕马威、普华永道等公司的系统集成商和前置部署工程师合作伙伴关系来帮助扩展该平台。Althoff表示，包括伦敦证券交易所集团、Land O‘Lakes、联合利华和诺和诺德在内的早期用户已经在看到“可衡量的成果”。

例如，嵌入伦敦证券交易所集团Workspace的AI帮助金融专家基于结构化和非结构化金融数据提出复杂问题并获得快速答案。Althoff解释说，底层基础通过客户反馈和实时用户测试“迭代式地优化”。这加速了每个周期，并提高了模型的质量和范围。

他指出，这正是前置部署工程师的价值所在：“需要具备深厚行业知识的企业AI工程专业知识，才能构建一个持续改进的闭环系统。”

压缩时间线

与微软前沿公司类似，AWS前置部署工程师平台将经验丰富的工程师嵌入客户的业务、工程和安全团队，帮助他们基于自己的特定数据、流程和治理框架构建和启动代理。AWS前沿AI工程与服务副总裁Francessca Vasquez在一篇博客文章中解释道。

她指出：“与那些评估、建议并将每次部署视为独立项目的传统咨询不同，AWS前置部署工程师是长期布局的。”客户在学会AI技能、工作流程和模式后，能够“实现AI自给自足”，从“观察者变成共同构建者，再变成自主操作者”，这些技能和模式可用来持续构建AI。

Vasquez表示，该平台以代理为先，旨在将时间线“从数月压缩到数天”，并且衍生出的商业智能会累积起来，支持未来的项目。

嵌入式工程师（其中许多人本身就是构建AWS AI服务的工程师）负责验证和指导项目；AWS表示，它还在为合作伙伴投资培训、工具和资源，以增强平台实力。

Vasquez说，客户可以获得操作手册和架构文档，一个语义层连接到他们的数据源，创建一个知识图谱，AI代理可以基于该图谱进行推理。

她强调，领域专业知识存在于客户的代码、代理和系统中，因此制度性知识不会因员工流动而丢失。此外，安全工具提供基于硬件的隔离和端到端加密。

Vasquez指出，AWS前置部署工程师并非为那些仅仅在试验AI的组织设计，而是“为那些已越过试验阶段、需要生产级AI系统来运行实际业务流程的组织构建的”。

系统集成商仍有市场

技术分析师Carmi Levy指出，系统集成商几十年来一直与客户保持高利润率的关系，因此超级云服务商试图为自己争取一部分业务是“完全合理的”。

他指出：“微软和亚马逊都在积极寻找方法，以加强对客户的锁定，并打开更多进入客户运营和决策机构内部的机会。”

此外，Randall表示，Info-Tech的研究显示，77%的组织没有全公司范围的AI战略。前置部署工程师将通过专注于客户工作AI系统、参考架构、操作手册和其他可交付成果的狭窄和具体性来解决这一问题。

然而，他说，系统集成商提供的是不同的服务。他们的相关性在于跨系统的更广泛集成知识、变革管理和项目扩展。“他们的可交付成果将更具战略性，范围也更广。”

当然，他承认存在重叠，微软将与全球系统集成商合作伙伴紧密合作。投资缺口和实施复杂性给超级云服务商带来了压力，促使他们“提供更多白手套服务来拉动客户”。

企业需要考虑的因素

Levy指出，对于已经决定了特定AI技术栈的客户来说，只要他们愿意走单一供应商路线，这些平台可能是值得考虑的。

他表示：“假设微软和亚马逊在价格和服务上与系统集成商具有竞争力，它们可能代表一种有吸引力的替代方案。”不过，使用它们的服务可能会以潜在的选择减少为代价，这可能会限制长期的选择。

他说，这些平台是否对客户或供应商更有利，以及是否能比现有替代方案提供更多价值，仍有待观察，但市场将最终决定胜负。

考虑到这一点，他建议IT决策者不仅要深入研究微软和亚马逊与系统集成商相比的代理交付能力，还要考虑其背后的动机是否“真正符合客户的最佳利益”。

Info-Tech的Randall也建议企业考虑他们想要的产出。前置部署工程师将快速推动在其专长领域的特定平台上准确构建，而系统集成商则有助于使该平台在企业范围内发挥作用。

他说，前置部署工程师选项最适合那些希望超越AI试点阶段、快速实现产品有效构建的组织。当这些组织需要在混乱的企业流程中扩展该模式时，则需要系统集成商。

另一个需要考虑的因素：“前置部署工程师不适合那些仍在处理基础AI战略问题或希望保持云中立的组织，”Randall说。