中国市场做 FDE 式（交付 / 驻场 / 私有化定制落地）项目的公司。注：中国多用“解决方案 / 交付 / 驻场实施”等说法，内涵接近 FDE。
中国大模型公司正沿「政企总包、行业大模型、开源生态」三条路径加速落地，形成差异化竞争格局。
以华为云、阿里云、百度智能云为代表，采用「底座大模型 + 行业知识库 + 私有化部署」一体交付方式，向政府及央国企客户提供从算力到应用的全栈解决方案。
核心竞争力在于合规安全资质（等保三级、信创适配）与本地化运维能力，而非单纯模型性能。
典型场景包括政务大模型（政策智能问答、公文生成）、国有银行智能客服及检察院文书辅助系统；合同周期普遍在一年以上，客单价据报道多在百万至千万元级别。
商汤科技、科大讯飞、医疗领域的百图生科等走「通用基座 + 行业微调」路线，在医疗、法律、金融、教育等垂直场景构建专属模型与数据飞轮。
差异化壁垒来自高质量行业私有数据与领域专家标注体系，而非参数规模；通过持续的闭环反馈，使模型在专业评测上显著超越通用模型。
业界普遍认为，垂直大模型的采购决策由业务线主导而非IT部门，导致销售周期更短但需要更密集的 FDE 驻场支持。
以 Qwen（通义千问）、DeepSeek、Baichuan、Yi 为代表，将基础模型开源以快速扩大开发者生态，同时通过API调用、企业专属微调服务及云端部署实现商业变现。
DeepSeek 系列凭借极低的训练成本与优异性能引发国际关注，印证了「以开源倒逼生态锁定」策略的可行性。
开源路线的 FDE 工作重心在于帮助企业客户完成私有化部署调优、LoRA 微调工程化及推理性能优化，而非模型原始研发。
无论哪条路径，FDE（前向部署工程师）都承担从 PoC 到规模化的「最后一公里」交付责任，核心挑战集中于：数据接入与清洗、Prompt 工程规范化、RAG 知识库搭建，以及与客户现有系统的集成。
政企总包场景下，FDE 需熟悉信创环境（麒麟/统信 OS、国产芯片）；行业大模型场景下，需具备领域知识以完成业务规则转化；开源场景下，则需较强的推理框架调优能力（vLLM、llama.cpp 等）。
政企总包：壁垒高、周期长、毛利稳，依赖资质与关系；行业大模型：数据驱动、复购强，需持续投入标注；开源生态：社区规模大、边际成本低，但商业化路径仍在探索。
三种模式并非互斥——头部厂商通常同时布局，以开源积累生态、以行业模型形成壁垒、以政企项目锁定现金流，形成「三位一体」的综合战略。
业界常用「POC → 试点 → 规模化 → 内化」四阶段评估落地成熟度：POC 阶段验证技术可行性，试点阶段验证业务价值，规模化阶段考验工程化与成本控制，内化阶段意味着客户已将 AI 能力嵌入核心流程。
据多家厂商公开披露，国内企业大模型项目从 POC 到规模化平均耗时约6—18 个月，政务场景因采购流程更长、技术适配要求更高，周期普遍偏向区间上限。
FDE 的核心价值在于压缩 POC 到试点的时间窗口，通过快速原型与场景拆解降低客户决策门槛。
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