明晚8点，聊聊产品经理淡季求职方法论（不作假）

前段时间参加了金蝶高管团队的交流会，一位投资人问：在AI项目交付上，金蝶会学习Palantir的FDE模式吗？

Palantir是美国当下最火热的企业AI公司，市值接近4000亿美金，远超SAP、Salesforce等SaaS公司。

其成功的核心方法论之一，就是FDE（前线部署工程师）。

所谓FDE，可以简单理解为加强版实施工程师。和常见的实施工程师相比，FDE不只是被动满足客户需求，而是主动挖掘业务痛点，从而为客户创造更大的价值。

但是，面对这个问题，金蝶副总裁的回答却很干脆：金蝶不学FDE。

要知道，现在硅谷AI公司都在学习Palantir，比如OpenAI就在全球招募FDE工程师。因此，金蝶VP的回答，相信让现场很多人都感到吃惊。

不过，我倒觉得金蝶的选择很明智。

实际上，Palantir的FDE也是一种“无奈的选择”，因为Palantir最早的客户是美国情报机构，这个领域的业务流程极其复杂，根本没有标准流程可以遵循。

于是，Palantir只能让工程师拿着很初级的Demo，去现场开发和迭代。

说白了，FDE模式就是高级定制，而它最大的缺陷就是成本太高。

不过好在Palantir的客户都是国防、金融等领域的头部企业，加上美国企业的付费意愿本来就很强，覆盖定制开发成本完全没有问题。

但是，金蝶的客户群体以中小企业为主，他们的付费意愿没法和Palantir的客户相比，FDE模式根本就走不通。

对于金蝶来说，坚持走产品化、标准化的道路，才是最正确的选择。

不过，我真正在意的是：“金蝶不学FDE”从侧面反映出，中国企业软件行业，已经不是从前那个只会跟在欧美软件身后的“学生”了。

实际上，AI的爆发，再一次缩短了中美软件行业的差距，我甚至认为：中美企业软件的水平，已经来到了同一条起跑线。

这里面主要有3点原因：

第一，在大模型层面，中美两国领先全球，且各有千秋。

企业AI落地有两个关键要素，第一是准确性，第二是成本。

美国大模型技术领先，但是我们的成本优势更明显。

实际上，DeepSeek发布以后，中国企业AI落地的技术条件就已经成熟了，虽然美国大模型仍然领先，但是已经不影响中国企业AI的落地。

第二，在企业AI应用落地层面，中美两国都还处于早期阶段。

简单来说就是：都跑出了一些好的AI应用，但都没有全面开花。

你看，最近美国的“AI泡沫论”特别流行，说白了就是AI在企业的落地速度不达预期。

中国其实也差不多，已经有不少好的AI应用，比如北森的AI系列产品已经跑通了商业化。但是企业级AI全面爆发，还需要一定时间。

第三，在技术、产品方面，中国软件已经不逊色于美国同行。

虽然美国软件公司服务大企业的经验更加丰富，但是中国软件公司更拼，在产品研发方面，我们的迭代速度更快。

比如，Salesforce的AI数据基座：DataCloud——用于统一管理数据并实现数据的语义化，中国软件公司包括金蝶、销售易等都已经实现，而且理念和功能也不逊色于Salesforce。

你可能会说：如果中国企业软件这么厉害，那为啥用友、金蝶的市值，还比不上欧美SaaS公司的零头？

主要还是因为市场问题，或者说中国企业的付费能力比不上欧美企业。

所以，我觉得中国企业软件公司当下最重要的事情，还是出海。

因为我们的技术、产品已经全球领先，只要能够在海外打开市场，那么中国软件就一定会成为美国最强劲的竞争对手。

这也是为什么，阿里云、腾讯云等头部软件公司的战略基本上都是“AI+出海”。

实际上，中国大部分头部软件公司都在努力出海，只不过，由于我们前面欠下的功课太多，目前还没有呈现爆发的态势。

但是，只要方向对了，就不怕路远。

我坚信，中国软件行业的春天，迟早都会到来。