儘可能「鎖定」大客戶和大宗收入，正成為月之暗面被傳上市後的新目標。

9月10日，月之暗面啓動Kimi企業合作伙伴「登月計劃」，將與中軟國際、金山雲、華勝天成、亞康股份、亞信科技等系統集成商合作，共建前線部署工程師（FDE）隊伍。

FDE是當前AI行業最火爆的to B商業模式之一，指的是企業派遣工程師入駐客戶公司，深入工作現場、摸清業務需求，再把包括大模型在內的產品部署進企業核心業務流程，讓產品更好用、客戶更會用。

對於「登月計劃」，月之暗面頗為高調，自稱「國內首家採用FDE模式做AI末端部署的大模型公司」。

月之暗面大舉佈局FDE的時間點，與其赴港上市的傳聞相重疊。

本月初，市場消息稱，月之暗面計劃今年赴港IPO，募資最多50億美元。幾天後，「登月計劃」橫空出世，折射出月之暗面穩固中長期收入的意圖。

作為「AI六小龍」之一，月之暗面當前的核心商業模式圍繞雲端MaaS構築，與已經上市的智譜、MiniMax沒有本質差別——都是賣token，而且都賣得很好、會一直賣下去。

問題是，賣token雖然是一門好生意，競爭卻非常激烈。

現階段，按照token消耗量和收入貢獻計算，月之暗面等公司的大客戶主要是各類AI編程、智能體和辦公平台，比如國內的字節Coze/Trae、阿里Qoder、騰訊CodeBuddy，國外的OpenCode、Cursor、Windsurf等。

這些平台都接入了多種主流模型。國內外層出不窮、性能飛升的新模型，token價格的頻繁調整，乃至新模型對於某些算力、某幾類任務的專門優化，都有可能讓用戶重新算賬，並在不同模型間一鍵切換。

在AI服務的快速膨脹期，頭部模型公司的token供不應求，除了互聯網大公司、大平台需求旺盛，OpenRouter等模型聚合分發平台也帶來了源源不斷的中小企業和個人用戶。

但隨着全球AI算力持續擴張，終有一天，token將不再短缺。模型公司如果還是像今天這樣，把token賣給互聯網平台和中小客戶，卻無法左右終端用戶「選他還是選我」，很可能面臨收入和業績的波動。

對於正在衝刺上市的月之暗面來說，這種潛在波動雖然還未顯現，但也構成了長期風險。

在此背景下，通過發力FDE，抓住那些付得起大錢、不隨便更換IT基礎設施的大客戶、old money，甚至成為「中國版Palantir」，是月之暗面找到的最新解題方法。

在公布「登月計劃」之前的一個多月，月之暗面在FDE賽道銜枚疾進。

先是7月20日，中軟國際與月之暗面簽署協議，雙方將共建FDE創新實驗室，共同開展企業級Agent產品的定義、研發、交付、打磨、測試與持續迭代。首期合作將優先聚焦能源電力關鍵行業。

到了8月底，亞信科技宣佈與月之暗面在企業級Agentic AI業務領域開展合作。

具體方式是，月之暗面提供完整的Kimi模型權重、技術文檔及後端研發支撐，亞信科技組建專屬FDE交付團隊，雙方共同搭建覆蓋模型適配、參數調優、本地化部署、持續運維的一體化交付體系。

中軟國際和亞信科技都出現在了「登月計劃」首批名單中。月之暗面稱，該計劃將持續面向IT服務商、軟件服務商及諮詢機構開放。

月之暗面做FDE，動作幅度明顯超過了其他「小龍」，甚至也超越了大廠。

與月之暗面的大開盛宴相比，友商尚處於隊伍搭建甚至觀望階段。

智譜放出了FDE負責人的職位需求，月薪6~8 萬元，在AI圈子屬於中等，與頂級研究院的豐厚薪酬無法相提並論。MiniMax、百川、零一萬物和階躍星辰則沒有公開動作。

至於DeepSeek，其志不在此，「梁聖」顯然看不上FDE這等泥土裏刨食、上門給別人打工的俗務。

互聯網大廠比「小龍」做得更深，但也僅僅多走了幾步而已。

字節此前招募FDE，年包據傳可達100萬元。阿里雲今年4月開始在北上廣深杭招募FDE，但只招10個人，試水意味明顯。

反而是騰訊興趣略大。騰訊雲在月之暗面「登月」的同一天，推出「行業第一個FDE工程師認證體系」，同時開放FDE合作伙伴招募。

整體來看，月之暗面是國內FDE賽道里參與最深、調子最高的AI公司。原因並不複雜：相比同行，它的賺錢意願要強烈得多。

正處於上市進程中的月之暗面，既要拿出K3這樣的強大模型，也需要一份漂亮的財務成績單。

近期，據知情人士透露，月之暗面的年度經常性收入已經從6月的3億美元，猛漲至8月的10億美元以上。公司計劃，今年底前提升至20億美元。

月之暗面已經在為之努力，動作之一是收取開源模型許可費。有報道稱，它正與微軟、亞馬遜和谷歌洽談30%的收入分成。

但遠水解不了近渴。在和國外巨頭談判的同時，月之暗面需要開闢更多泉眼。商業邏輯清晰、業務模式成熟的FDE，順理成章成為月之暗面的重點選擇之一。

月之暗面想賺FDE的錢，卻也有自己的小心思：它沒有自己招兵買馬，而是希望「我出武器你出兵」，賺了錢大家一起分。

月之暗面素以團隊精簡著稱，時至今日依然只有大約300人，其中80%是研發人員。相比之下，智譜約有不到1000人，MiniMax有400人，DeepSeek也有500人。

進軍FDE，月之暗面並不打算養一大堆駐場工程師，而是把Kimi模型和Agent底座交給中軟國際、金山雲這些系統集成商，由集成商出人駐場，月之暗面只提供技術和產品。

這樣做的好處是，它不用自己去全國各地鋪銷售和交付團隊，也不需要花費精力去打通、梳理人脈，而是可以藉助老牌集成商的人員和關係網擴張業務，在上市周期內保持輕盈。

不過，這並不算過於「取巧」。實際上，尋求深耕FDE的OpenAI和Anthropic，也採取了類似打法。

OpenAI對於FDE蛋糕覬覦已久。今年2月，它搞了Frontier Alliance（前沿聯盟）計劃，拉來全球諮詢巨頭凱捷（Capgemini）作為合作方。凱捷提供了大批認證工程師，與OpenAI自己FD一起給客戶幹活。

5月11日，OpenAI又成立一家新公司OpenAI Deployment Company。這家公司由OpenAI控股，同時拉來TPG、Advent、貝恩資本、布魯克菲爾德等19家投資機構，初始資金 40 億美元，投前估值100億。

新公司啱啱成立，就收購了一家名叫Tomoro的AI諮詢公司，「收編」150名資深FDE整體收編，作為自己的家底。

Anthropic爭奪FDE市場，動作甚至比OpenAI還快。

就在OpenAI Deployment Company成立前一周，Anthropic拉上三家華爾街巨頭——黑石、Hellman & Friedman和高盛，出資15億美元，成立一家合資公司。新公司主攻AI原生企業服務，把工程師嵌進客戶公司核心業務，部署 Claude。

過了3天，Anthropic又跟羅兵咸永道達成戰略合作，由後者提供大量認證工程師。

這就形成了一個有趣的現象：AI公司做FDE，一旦稍稍深入，就得拉着old money一起開展業務，甚至一塊成立新公司。

錢並不是唯一的原因。即便月之暗面彈藥有限、不捨得花太多錢，屢屢拿到鉅額孖展的O廠A廠，絕不會被區區幾十億捆住手腳，更不會為了這點兒錢就與別人結盟。

真正的原因在於，那些成立幾十年甚至上百年的諮詢公司、金融機構，更能讀懂金融、能源、交通等領域的傳統大公司的需求和想法。多年沉澱的人際關係網，也讓他們在兜售FDE方案時說得上話、撬得動預算。

此外，old money擁有科技公司無法匹敵的品牌效應，而大公司非常喫這一套——選擇與哪些公司合作，本身就是大企業實力的體現。相比之下，新公司就算技術再先進、產品再酷炫，很可能連IT主管的門都進不去。

另一方面，老牌公司多年服務大客戶，擁有一支經驗豐富的現場工程師團隊。他們知道駐場服務的know-how，這纔是FDE的精髓和壁壘；就算不懂大模型，那也只是技術方面的短板，完全可以通過內部協作來解決。

傳統領域的old money渴望搭上AI的時代快車，AI公司也樂得把old money拉進來，一起賺傳統行業大公司的錢，國內外FDE走上了相似的路徑。

通過做FDE，月之暗面有機會解答一個問題：「token經濟」到底存不存在用戶忠誠度？

當前，模型公司以API方式賣token，是所謂「token經濟」的主要形態。但供給側始終被用戶忠誠度低下所困擾：無論前期給了多少免費額度、多少充值折扣，用戶一旦看到新的「小甜甜」就會被吸引走，自己則淪為無奈的「牛夫人」。

模型公司的終極破局方案，自然是拿出一款強大到無人能匹敵的模型，讓用戶覺得這就是「夢中情模」、從一而終。

但在語言模型技術棧日益趨同的情況下，各家新模型「各領風騷三五天」纔是常態。哪怕是O廠A廠，也不敢說自己已經站穩了行業之巔。

另一方面，模型廠商賣token的方式和渠道高度一致，除了調整價格，幾乎沒有差異化的空間，而這也助長了用戶「哪個便宜用哪個」的習慣。

更要命的是，作為token分發渠道，AI應用平台和大模型路由本質上都不鼓勵「忠誠」，而是給用戶隨時切換模型提供最大便利。模型廠商想要留住用戶，幾乎沒有有效手段。

FDE模式卻帶來了給token需求「上鎖」、把客戶與模型廠商綁定的契機。

中軟國際、金山雲這些集成商派人駐場，把Kimi模型接進客戶的核心業務流程，比如對賬、風控、客服、生產調度等。一旦接進去、用起來，客戶如果想換模型，等於把整個業務流程重做一遍，成本非常高。

token單價沒變，但客戶流失成本被抬高了一個數量級。這就在客觀上形成了「用戶忠誠度」。

此外，FDE還可以逐漸改變模型廠商的用戶和收入結構，觸碰那些傳統大公司，拿到真正的長期大單。

月之暗面「登月計劃」第一批簽約的五家公司，主要面向通信、能源、電力、金融、政務、醫療等行業開展業務，終端客戶涵蓋國家電網、三大運營商、中石油、銀行等大型央國企，以及各類上市公司。

如果Kimi能夠進入這些企業，月之暗面的客戶結構就有機會質變：以前主要是開發者、互聯網公司、C端個人；以後可能主要是央企、大行、運營商、能源巨頭。

這類客戶的特點：合同金額巨大，付款慢但穩定，黏性極強。模型公司一旦進入了供應商名錄，就很難被換掉。

對於月之暗面來說，一家銀行、能源公司的年度合同，可能頂幾萬個甚至幾十萬個C端訂閱。同時，大客戶高度穩定，合同通常籤1–3 年，不像C端訂閱說停就停，可以對沖收入波動。

至此，月之暗面的FDE野望已經徐徐鋪開。

但挑戰也很明顯：這一切紙面藍圖，都還沒經過驗證。

儘管Palantir已經驗證了FDE路線的可行性，全球Ai公司尚未從這一領域賺到大錢。國內AI公司大都停留在招人階段；O廠A廠動靜很大，但也只是啱啱踏上征途。月之暗面涉足FDE，目標比較清晰；但具體要怎麼走，並不是開一場發布會、拉進來幾個合作方就能解答的，而是需要長時間的摸索。

畢竟，相比技術敏感性極強的互聯網公司，old money的錢要難賺得多。