申请四家系统集成商 GenAI 交付席位包（映射在职 126 / 映射在招 42）
只需工作邮箱。包内是同一口径下的四家对照表、席位对需求簿一列，以及打开过的官方标题清单。聚合口径，不含任何个人信息。
席位台上 126 条，需求簿里 42 条
台上 126 条是四家今天就能派上工作说明书的交付存量；簿上 42 条是四家还得去买的席位。
126 只加 Accenture 32、Infosys 23、Cognizant 39、Capgemini 32 这四行。它读的是打开过的 GenAI 交付标题，不是任何一家的公司规模。
42 只加同一批标题上的映射在招：Accenture 1、Infosys 25、Cognizant 2、Capgemini 14。买方读它的方式是「这个席位供应商自己还缺多少」。
Infosys 在职 23、在招 25。四行里只有这一条的需求簿比席位台更厚，说明这块交付能力正在边卖边建。
Cognizant 在职 39 是四行里最厚的，在招 2 是最薄的。存量最大的一家不是买得最多的一家，这两件事必须分开问。
Infosys 是招聘墙：台上 23，簿上 25
Infosys 映射在职 23，映射在招 25。席位对需求簿的比值 0.9，是四家里唯一小于 1 的一家。
比值小于 1 的意思
在招 25 条比在职 23 条还多。买方看到的是一块正在扩的交付能力，不是一块已经建好的。承诺的席位有一部分还没有人。
尽调里该问的一句
问的不是「你们有多少 GenAI 人」，而是「投到我这个项目上的席位，是台上那 23 条里的，还是簿上那 25 条里的」。这两个答案的交付风险完全不同。
这不代表的事
在招多不等于交付差。它可能是需求确实在涨。它只说明这块能力的现货比例低，投标时更值得要求具名承诺。
这块席位怎么被点亮的
Infosys 这一行由两个打开过的官方标题承载：GenAI Engineer (Domain Delivery) 与 Gen/Agentic AI Engineer。不是把顾问岗算进来凑出来的。
Cognizant 是存量厚：台上 39，簿上 2
Cognizant 映射在职 39 是四行里最厚的席位台，映射在招 2 是最薄的需求簿，比值 19.5。
现货最多的一家
39 条已经在这个标题上的人，是四行里最大的现货池。对一个要在本季度就开工的项目，这是最直接的一条正面信号。
簿上只有 2 条的两种读法
一种是这块能力已经建完，不需要再买。另一种是这块能力不在扩张计划里。这两种在合同期内的走向不一样，值得直接问。
存量不等于可用
39 条是映射在职，不是待分配。买方要的是这 39 条里有多少在合同起始日可动，这一层要靠供应商自己出具。
这块席位怎么被点亮的
Cognizant 这一行由一个打开过的官方标题承载：Python Gen AI Engineer。一个标题撑起 39 条在职，说明这家的席位命名很集中。
九个打开过的官方标题就是这张地图，泛化顾问不是
这张台只承认打开过的官方标题。标题写着 GenAI / Agentic AI 工程或开发的席位进来，泛化顾问岗不进来。
| 供应商 | 这个席位上打开过的官方标题 |
|---|---|
| Accenture | Senior GenAI Engineer; GenAI Engineer (Mid) (AI&Data); Fullstack AI Engineer (GEN AI) |
| Infosys | GenAI Engineer (Domain Delivery); Gen/Agentic AI Engineer |
| Cognizant | Python Gen AI Engineer |
| Capgemini | GenAI / Agentic AI Developer; Python & GenAI Engineer; Gen AI Engineer |
买方可以直接搬进尽调包的四家逐行对照
同一席位、同一时点、同一批标题下的四行。席位对需求簿一列是映射在职除以映射在招，只做除法，不加新数。
| 供应商 | 映射在职 | 映射在招 | 席位 ÷ 需求簿 | 采购读法 |
|---|---|---|---|---|
| Accenture | 32 | 1 | 32.0 | 席位台有货，需求簿几乎关着 |
| Infosys | 23 | 25 | 0.9 | 招聘墙：能力边卖边建 |
| Cognizant | 39 | 2 | 19.5 | 存量厚：最厚的台，最薄的簿 |
| Capgemini | 32 | 14 | 2.3 | 台和簿都在动的一家 |
| 四行合计 | 126 | 42 | 3.0 | 只加这四家，不加别人 |
把这张表搬进你的供应商尽调：申请这份包，或换成你自己的名单重切一次
包内是上面这四行、席位对需求簿一列，以及九个打开过的官方标题清单，口径与时点都不变。换成你自己在评的供应商，同一个席位可以重切一次。留下工作邮箱即可。
这块席位集中在哪里：美国、印度、欧盟
本次核验打开的四个官方招聘页并不都落在供应商品牌所在地：Accenture 那条在华沙，Cognizant 那条在印度，Capgemini 那条在纽约，Infosys 那条挂在全球招聘板上。
美国
在岸交付与驻场是费率卡上最贵的一行。Capgemini 打开的那条 GenAI / Agentic AI Developer 就挂在纽约，说明在岸席位不是某一家的专属特征。
印度
印度通常是集成商补这块席位最快的地方。Cognizant 打开的 Python Gen AI Engineer 就是印度站的岗，这条和它最厚的席位台要一起读。
欧盟
数据驻留与员工代表机构会直接改交付方案。Accenture 打开的那条在华沙，属于欧盟内交付，和把整家供应商当成一个地点来谈是两件事。
本页不发布任何按国家或城市拆分的整数。集中度只作为在岸风险的提问方向：在岸是逐条岗位的问题，不是逐家供应商的问题。按国家拆分的口径可以在供应商包里按同一方法重跑。
TCS 与 IBM Consulting 不是这张台上的行
四行是四行。两家常见的比较对象被留在台外，理由写在这里，而不是用一个估计值补上去。
TCS
这个席位上没有打开过写明标题的独立贡献者岗位。没有标题就没有准入，所以不给 TCS 记一行，也不用别的岗位类别替它凑。
IBM Consulting
它与 Research、Cloud 共用同一条母公司记录。把它们合并会把一张交付席位台变成一张公司台，所以这里不合并，也不单列。
也不在这页上的东西
没有员工总数，没有任何按公司规模排的榜，没有人名。这页只读一个席位，而且只在这个席位上比较。
这页不做的判断
它不评供应商交付质量，不排名，也不预测。它给的是一条能核验的席位基线，剩下的判断留给采购的评标表。
席位怎么切的，以及这四个数字没说什么
席位切法
标题写明 GenAI / Agentic AI 或数据与 AI 交付工程、开发的席位才进来，且只用打开过的官方标题：Accenture 的 Senior GenAI Engineer、GenAI Engineer (Mid) (AI&Data)、Fullstack AI Engineer (GEN AI)；Infosys 的 GenAI Engineer (Domain Delivery)、Gen/Agentic AI Engineer；Cognizant 的 Python Gen AI Engineer；Capgemini 的 GenAI / Agentic AI Developer、Python & GenAI Engineer、Gen AI Engineer。泛化顾问、GenAI SWE、AI Delivery SWE 没有被当成这张地图。
在职与在招
映射在职是 Metix 映射为当前任职于该供应商、且标题在上面那一批里的档案。映射在招是映射到同一批标题的可见在招岗位。两者都不是官方编制，也不是供应商的总员工数。
名字与合计
四家各按一条供应商记录读取，遗留记录不合并。合计 126 / 42 只加 Accenture、Infosys、Cognizant、Capgemini 四行。席位对需求簿一列由本页两列相除，不引入新数。本页不发布任何按国家或城市拆分的整数。
时点与打开过的官方页
截至 2026 年 8 月 31 日太平洋时间。来源 Metix AI。本次核验打开过的官方招聘页：Accenture https://accenture.wd103.myworkdayjobs.com/en-US/AccentureCareers/job/Warsaw-Sienna-39/Senior-Agentic-AI---Data-Engineer_R00318995 ；Infosys https://digitalcareers.infosys.com/global-careers/company-job/description/reqid/151780BR ；Cognizant https://careers.cognizant.com/india-en/jobs/00069794036/python-gen-ai-engineer/ ；Capgemini https://careers.capgemini.com/job/New-York-GenAI-Agentic-AI-Developer/1412574133/ 。这页属于 人才情报报告库。
本报告回答的问题
- 四家系统集成商在 GenAI 交付席位上映射了多少条在职？
- 截至 2026 年 8 月 31 日太平洋时间，Accenture 32、Infosys 23、Cognizant 39、Capgemini 32，合计 126 条映射在职 GenAI / 数据与 AI 交付席位，对照同一批标题上的 42 条映射在招。这些是 Metix 在打开过的官方标题上的映射计数，不是官方编制，也不是供应商的总员工数。来源 Metix AI。
- 哪一家是招聘墙，哪一家是存量厚？
- Infosys 是招聘墙：映射在职 23，对照映射在招 25，席位对需求簿比值 0.9，等于这个席位买进的速度和配员的速度差不多。Cognizant 是存量厚：映射在职 39，对照映射在招 2，比值 19.5。Accenture 是在职 32 / 在招 1，Capgemini 是在职 32 / 在招 14。来源 Metix AI。
- 哪些标题承载这个席位，哪些供应商不是这张台上的行？
- 九个打开过的官方标题承载这个席位：Accenture 的 Senior GenAI Engineer、GenAI Engineer (Mid) (AI&Data)、Fullstack AI Engineer (GEN AI)；Infosys 的 GenAI Engineer (Domain Delivery)、Gen/Agentic AI Engineer；Cognizant 的 Python Gen AI Engineer；Capgemini 的 GenAI / Agentic AI Developer、Python & GenAI Engineer、Gen AI Engineer。泛化顾问、GenAI SWE 与 AI Delivery SWE 都没有被当成这张地图。TCS 不是一行，因为这个席位上没有打开过写明标题的独立贡献者岗位；IBM Consulting 不是一行，因为它与 Research、Cloud 共用同一条母公司记录，没有合并。本次核验打开过的官方招聘页：https://accenture.wd103.myworkdayjobs.com/en-US/AccentureCareers/job/Warsaw-Sienna-39/Senior-Agentic-AI---Data-Engineer_R00318995 ；https://digitalcareers.infosys.com/global-careers/company-job/description/reqid/151780BR ；https://careers.cognizant.com/india-en/jobs/00069794036/python-gen-ai-engineer/ ；https://careers.capgemini.com/job/New-York-GenAI-Agentic-AI-Developer/1412574133/ 。
- 采购团队能用这份展件做什么，供应商包里有什么？
- 这四行是供应商尽调的席位基线：映射在职读成供应商今天就能派到工作说明书上的交付存量，映射在招读成供应商还得去买的席位。供应商包内是同一口径的四家对照表、席位对需求簿一列，以及打开过的标题清单，也可以按买方自己的名单把这个席位重切一次。包为聚合口径，不含任何个人信息。
- 这份四家 GenAI 交付席位地图应该怎么引用？
- Metix AI Talent Intelligence，2026-08-31。系统集成商 GenAI 交付席位 2026：四家映射在职 126 对在招 42 | Metix AI。https://metix.ai/reports/zh/mapping/si-genai-delivery-bench-2026
申请四家系统集成商 GenAI 交付席位包
同一张四家对照表、同一口径、同一时点。留下工作邮箱，Metix AI 团队会把这份包发给你。想自己切这个席位，也可以用下面的试用按你在评的三家名单跑一遍。
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