大家好，我是株式會社TIMEWELL的濱本。
這是FDE實務系列的第八篇。前七篇寫的是現場的技術與一週的運轉方式。這次換個視角，用數字解讀這個職種為什麼在2025到2026年突然擴大。什麼是FDE那篇列出了里程碑事件，這篇則聚焦職缺、投資、收購、業績四組數字，從一手資料引用。
先聲明，數字顯示市場的熱度，但熱度不區分真貨和只有名字的。所以最後一章寫數字沒有說的事，也就是怎麼分辨在委外開發上掛了「FDE」名字的東西和真正的型態。想先確認自家團隊是否以FDE的型態運作，可以先看WARP的頁面。
職缺的數字。16個月增加5,230%
先看職缺。Business Insider在2026年5月報導的Indeed資料顯示，Forward Deployed Engineer的職缺在2025年4月時比2025年1月增加543%，2026年4月時增加5,230%。換算年增率，大約是729%1。原本的母數很小，所以比率會顯得很大，這點需要打折，但16個月增加超過50倍的職種，幾乎沒有其他例子。
這個動向從2025年上半年就開始了。a16z的Joe Schmidt在2025年6月的文章中稱FDE為「新創最熱門的工作」，並寫到當時OpenAI公開的311個職缺中有22個是FDE或解決方案類2。這是做模型的一方開始招募把模型放到現場的人的最初徵兆。
日本也在2026年動了起來。8月，整理提供FDE型支援的國內企業的產業地圖公開，38家公司被分為7個區分，各公司的開始時期、有無案例、費用與合約條件，只以官方網站與新聞稿的記載為依據標註3。38家這個數字，顯示一年前不存在的市場，已進入比較發包對象的階段。
投資的數字。40億美元、10億美元，以及與投資公司的合資
接著是投資。2026年春天到夏天，做模型的一方與提供基礎設施的一方，把資金放到了實作上。依時間排列。
| 日期 | 誰 | 做了什麼 | 規模 |
|---|---|---|---|
| 2026年4月16日 | Accenture（日本） | 在Microsoft協助下成立FDE專門組織 | 集結數千人規模的AI技能人才 |
| 2026年5月4日 | Anthropic | 與Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachs成立面向中型企業的AI服務公司 | Anthropic的應用AI工程師參與 |
| 2026年5月4日 | Anthropic、FIS | 把Anthropic的應用AI團隊與FDE嵌入FIS內部，共同設計金融犯罪對策的代理 | 明記把知識交給FIS使其自行運作 |
| 2026年5月11日 | OpenAI | 成立實作專門公司「OpenAI Deployment Company」，收購Tomoro | 初始投資超過40億美元，約150名FDE |
| 2026年6月30日 | AWS | 新設把FDE嵌入客戶企業的組織 | 10億美元 |
Accenture的發布，文字很有暗示性。它寫道AI應用的障礙不是技術不足，而是工程專業沒有在現場發揮4。這是顧問公司宣告把重心從報告書移到現場工程。
Anthropic的兩項發布在同一天。一項是與投資公司的合資，對象是社區銀行、中型製造業、地區醫療機構這類能從AI受益、但缺乏自行建構與營運前沿部署人力的企業5。另一項是與FIS的合作，明記嵌入FDE的目的不是持續駐點，而是交出知識讓FIS能自行運作6。
OpenAI的發布規模最大。初始投資超過40億美元，由TPG領軍的19家投資公司與顧問公司出資，投資公司持有的2,000家以上企業成為部署對象。出資者中也包含Bain、Capgemini、McKinsey等顧問公司7。做模型的一方和顧問公司一起成立了實作的公司，就是這個構圖。
AWS的10億美元，重點在發布文字裡有「結束時客戶能自行運作」。寫明留下可運作之物、文件與受過訓練的內部人員8。
收購的數字。買人
收購的數字比投資少，但意義更重。OpenAI收購Tomoro、從第一天配置約150名FDE，顯示FDE已成為光靠「招募再培養」來不及的職種7。OpenAI在同一份發布中寫到，今後會繼續收購能加速實作的公司。
FDE供給追不上的理由，是這個職種需要的技術不只是寫程式。系列第一篇到第六篇寫的問、看、待在、變成結構、拍攝、把辭典交給機器的技術，不在工程師的教育課程裡。Palantir發給新進FDE使用者訪談的實務書，是因為這些技術只能在公司內部培養9。培養要花時間的東西，會被買走。
業績的數字。FDE的型態反映在利潤率
最後是業績。看把FDE型態持續了20年的Palantir的數字。2026年8月公布的第二季業績，營收較去年同期成長93%達19.35億美元，美國商業部門營收成長149%達7.64億美元，GAAP營業利益9.12億美元、營業利益率47%。全年營收展望上修到81.5億到81.6億美元10。
把這些數字放在FDE型態的脈絡裡讀。前FDE回憶，該公司在2016年前後被視為「矽谷的服務公司」，以當時來說並非離譜，但到2023年達到80%的毛利率，那是軟體的利潤率，和大型顧問公司的32%是兩回事9。領導該公司商用部門的人以公開資訊指出，前20大客戶貢獻年營收超過11億美元，理由是與客戶的深度一致11。
這裡有一個分辨FDE型態真偽的答案。學習回流產品的話，每位客戶的工時會減少，利潤率會接近軟體的水準。學習不回流的話，工時與營收成正比，利潤率停留在顧問的水準。數字會延遲幾年顯示型態的真偽。
為什麼是2025到2026年
把四組數字排在一起，時期是一致的。為什麼是這個時期？我認為有三個理由。
第一，「上不了線」這個問題被數字證明了。2025年7月的報告寫到，儘管企業的生成式AI投資估計有300億到400億美元，95%的組織沒有得到可測量的回報，原因不是模型的效能，而是缺乏適應現場脈絡的機制。這份報告我在FDE與AI陪跑支援的差異那篇寫過。對賣模型的一方來說，這是嚴重的數字。賣出去的模型沒被使用，就沒有下一份合約。所以做出了把人派到被使用為止的決定。
第二，代理開始行動了。摘要文章的AI，即使現場的話語模糊也能動。但「把待核准的訂單分配後發出出貨指示」的代理，不知道那家公司的名詞與動詞就動不了。如本體論的文章所寫，這本辭典只能在現場做。代理的時代，是需要有人坐在現場的時代。
第三，程式碼代理降低了「第一天交出程式碼」的成本。以前第一天能交出可運作之物的只有身手好的工程師，FDE是昂貴的人才。現在給它名詞與動詞，幾小時就有暫時的畫面。FDE工作的重心從寫，移到問、看、變成結構，一位FDE能負責的現場增加了。我認為供給限制稍微鬆動，吸引了投資。
a16z的Schmidt在2025年6月寫道，放棄短期毛利率、買下深度2。三個理由齊備，放棄毛利率的決定變得合理的那一年，就是2025到2026年。
數字沒有說的事。只有名字的FDE與真正的FDE
接下來是這篇文章最想寫的事。職缺增加5,230%、38家公司排上產業地圖時，其中大半只是名字。把委外開發的SE改寫成「FDE」的職缺，把駐點顧問改稱「forward deployed」的提案書。數字不會把這些和真貨區分開來。
領導Palantir商用部門的人在2024年就預見了這個現象，寫道模仿者只模仿了形式而沒有模仿功能：重新劃分角色的界線、把原本外包的SI成本內部化、改變蒐集產品回饋的方式，卻沒有踏入與客戶利害的一致11。a16z的Andrusko在2026年1月提出分辨真貨的三個壓力測試：成熟客戶的工程工時是否在減少、能否對客製化說「不」、超過50家客戶還轉不轉得動12。
寫下我們建議發包方確認的三個方法。第一，問「貴公司之前進入的現場學到的東西，現在在產品的哪裡」。答案具體的話是真貨。回答「我們為每位客戶最佳化」的話，那是委外。第二，問「什麼時候結束，結束時我們手上剩下什麼」。能不能回答可運作之物、辭典、自己能修改的狀態。第三，故意提出分枝的需求，問「這個需求你們會拒絕嗎」。能不能說明拒絕的依據，就看得出型態。
而這些確認方法也指向我們自己。我們既然自稱「FDE風格」，就有義務回答這三點。學習回流到ZEROCK與TRAFEED的標準功能，結束是45到90天，辭典的擁有者放在現場，分枝說明理由後拒絕。包含這篇在內的系列文章，就是為了先公開這些答案而寫的。
總結
FDE市場可以用數字來說：職缺16個月增加5,230%，OpenAI投入超過40億美元、AWS投入10億美元，Anthropic與投資公司成立合資公司，Palantir創下營收成長93%與營業利益率47%。時期集中在2025到2026年，是因為上不了線的問題被數字證明、代理開始行動、程式碼代理降低了第一天交出程式碼的成本。
數字沒有說的，是真貨與只有名字的區別。分辨的方法是問學習在產品的哪裡、結束時剩下什麼、分枝的需求能不能拒絕。我們也會回答這三點。
想把FDE的型態帶進自家工程師團隊，或想擁有分辨發包對象的眼力，歡迎參考WARP的方案，或透過個別諮詢和我們聊聊。下一篇會寫FDE的成果怎麼測量、怎麼簽約，把工時變成投資的設計。
Footnotes
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Job postings for this tech role have grown more than 700% in the last year（Business Insider，2026年5月18日更新，AOL轉載）。2025年4月比2025年1月增加543%、2026年4月增加5,230%、年增約729%，依該報導引述Indeed提供給Business Insider的資料 ↩
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Trading Margin for Moat: Why the Forward Deployed Engineer Is the Hottest Job in Startups（Joe Schmidt，a16z，2025年6月） ↩ ↩2
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公開在現場實作AI導入的「FDE提供企業」產業地圖：用於選擇發包對象的38家公司、7個區分（株式會社Marketing Planner，PR TIMES，2026年8月26日，日文） ↩
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在Microsoft協助下成立支援AI快速全公司導入的「Forward Deployed Engineering」專門組織（Accenture日本，2026年4月16日，日文） ↩
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Anthropic、Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachs成立面向中型企業的AI服務公司（Anthropic，2026年5月4日）。對象企業的描述為筆者摘要 ↩
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FIS Brings Agentic AI to Banking with Anthropic, Starting with Financial Crimes（FIS，2026年5月4日） ↩
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OpenAI launches the OpenAI Deployment Company（OpenAI，2026年5月11日）。初始投資超過40億美元、19家出資者、約150名FDE、2,000家以上部署對象、今後的收購方針依該發布 ↩ ↩2
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AWS invests $1 billion to embed AI forward deployed engineers with customers（Amazon，2026年6月30日） ↩
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Reflections on Palantir（Nabeel S. Qureshi，2024年10月15日）。2016年前後的「服務公司」評價、2023年毛利率80%與大型顧問公司32%的對比、發給新人的書依該文 ↩ ↩2
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Palantir Reports Q2 2026 Results（Palantir Technologies，Form 8-K附件新聞稿，2026年8月）。營收19.35億美元（成長93%）、美國商業7.64億美元（成長149%）、GAAP營業利益9.12億美元（47%）、全年展望依該資料 ↩
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Sorry, that isn't an FDE（Ted Mabrey，2024年9月21日）。前20大客戶年營收超過11億美元、對模仿者的指摘依該文（筆者譯） ↩ ↩2
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The Palantirization of everything（Marc Andrusko，a16z，2026年1月16日） ↩
