马克·贝尼奥夫与All-In Podcast:中美关系、AI冲击与SaaS的未来撰文:Techub News 整理
2026 年 5 月,Salesforce创始人兼CEO马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)做客知名科技播客All-In Podcast(第273期),与主持人David Sacks、 Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis和David Friedberg进行了长达76分钟的深度对话。作为硅谷最具影响力的企业家之一,贝尼奥夫的观点不仅关乎Salesforce和SaaS行业的命运,也触及了中美关系、AI技术演进、芯片博弈乃至全球气候危机等宏大议题。这场对话为我们理解科技领袖如何看待当前世界的关键挑战提供了独特视角。
中美关系:经济纠缠能否避免冲突?
对话的开篇聚焦于正在进行的特朗普访华之旅。主持人指出,这是特朗普自2017年以来首次访华,也是他与习近平主席的第七次面对面会晤。此行因伊朗战争推迟了两个月,如今成为全球焦点。双方在霍尔木兹海峡保持开放、伊朗不应拥有核武器等问题上达成了共识。在台湾问题上,中方发出了明确的警告。PolyMarket数据显示,市场认为2026年台湾局势相对安全,中国今年入侵的概率仅为6%,但到2027年底发生“某些事情”的概率则上升到约17%。
弗里德伯格(Friedberg)提出了一个核心问题:中美能否避免“修昔底德陷阱”?他认为,在一个资源扩张、生产力不断提升的世界里,冲突的理由或许会减少。如果AI、自动化、生物技术等技术能带来真正的丰裕,世界或许可以变得更加多极化,各国都能分享增长的蛋糕。这应是此次会谈背后的理想主义愿景。而从战术层面看,如果特朗普能带回一系列增加美国就业安全、繁荣和投资的贸易协议,这将是他的一大胜利。
帕利哈皮提亚(Chamath)则从经济合作的角度解读。他认为,解决与中国关系的关键路径是经济纠缠。中国是全球最大的消费经济体,但市场仍相对封闭。特朗普此行带上众多CEO,正是为了凭借金融实力渗透这个市场,销售飞机、汽车、芯片等硬设备。他提到一位民主党朋友的观点:媒体误解了此行,最简单的无冲突路径正是经济纠缠,而且必须是双向的,而非多年来单向的中国输出廉价商品。
贝尼奥夫对此表示赞同。他强调,商业是变革的最大平台。特朗普与习近平此前已多次会晤,两人关系良好,都有销售导向。他预期此行将带回大量订单。他列举了随行的“最佳销售员”:埃隆·马斯克(特斯拉)、黄仁勋(英伟达芯片)、凯利·奥特伯格(波音飞机)、布莱恩·赛克斯(嘉吉大豆)等。他认为,更多的经济合作将带来更多的和平。
话题转向了科技公司在中国的具体运营。主持人询问贝尼奥夫,Salesforce能否在中国销售软件?贝尼奥夫透露,Salesforce在中国没有办公室或员工,从未有过。他们与阿里巴巴建立了独家合作关系,所有业务都通过阿里进行,以满足中国的数据驻留法律要求。这是一个独特的安排,全球仅此一地。他强调,所有数据都必须留在中国,并可被中国共产党访问。相比之下,特斯拉在中国设有工厂且没有合作伙伴,马斯克与习近平关系良好,这被视为一个非凡的例外。
讨论进而触及敏感的技术出口问题。主持人问:“我们应该向他们出售最新的芯片吗?”贝尼奥夫认为,这个问题如今已无关紧要,因为中国模型已经与美国模型同样具有竞争力,他们学会了在没有最高端芯片的情况下制造模型。高端芯片更像是美国的“自我满足”。他倾向于尽可能出售,因为更多的经济合作有利于和平。
弗里德伯格则认为,芯片技术的扩散是不可避免的。他提出一个关键论点:随着美国本土(例如台积电亚利桑那工厂)和中国大陆(例如华为) fab 产能的建立,台湾的战略重要性可能会下降。如果双方都能建立自己的半导体制造能力和设备供应链,台湾问题或许不再是从经济和安全角度必须关注的焦点。让全球生产力指数共同攀升,让所有人享有更高的生活水平和更少的冲突理由,才是更优路径。
帕利哈皮提亚从竞争角度补充:我们应该出售芯片,因为我们希望英伟达获胜,不希望给华为足够的“氧气”让其芯片崛起。中国模型正在快速追赶。更重要的是,我们应该建立合理的KYC(了解你的客户)机制,确保模型不被滥用,同时让芯片技术扩散,让英伟达赢得竞争。
最后,主持人向贝尼奥夫抛出了一个尖锐问题:“如果中国在台湾周围设立封锁并决定夺取它,美国应该防卫吗?”贝尼奥夫回答:“我认为这是一个无意义的问题。中国和台湾将会和解。”他并未直接回答是否防卫,而是表达了通过和解解决问题的期望。
SaaS末日?AI冲击下的企业软件生存法则
话题转向了AI对软件行业的冲击。主持人指出,Salesforce股价下跌了37%,市值损失900亿美元;ServiceNow下跌42%,Workday下跌45%。整个SaaS行业市值损失达1800亿美元。市场担忧AI将使得使用Slack、Salesforce或HubSpot等软件变得不再必要,未来人们只需向AI提问,AI就会直接解决问题,软件界面将消失。
贝尼奥夫回应道:“这是SaaS末日(SaaSpocalypse)。不过,这不是我的第一次SaaS末日。”他表示,市场正在重新评级(rerated),这是一个周期性的现象。他列举了HubSpot等公司,虽然财报表现良好,但交易价格仅为销售额的两倍,这是他从未见过的景象。原因在于围绕AI的“催眠状态”——AI尚未在财务数字上真正体现出来。
对于如何应对市值下跌、内部团队激励以及来自OpenAI、Anthropic、SpaceX的竞争压力,贝尼奥夫强调,作为上市公司,必须接受公开市场的理性评估。他告诉员工,不能“沉醉于股价”,必须找到不同的锚点,专注于客户成功、营收、现金流和交付的价值。Salesforce今年将实现超过460亿美元营收,产生超过160亿美元现金流,拥有83000名员工。这些才是关注的重点。
帕利哈皮提亚分析了SaaS市场的分层。他认为低端市场基本上已经终结,没有安全空间;而高端市场,即贝尼奥夫等大型单体软件公司运营的市场,则相当安全。2026 年 5 月的“部署公司交易”(Deployment Company deal)揭示了OpenAI面临的现实:投入40亿美元,获得17.5%的优先保证回报,本质上是为了建立与安永、德勤、普华永道、Cognizant等公司的竞争。这表明高端市场的行动远比想象复杂,并非简单地输入提示就能工作。
帕利哈皮提亚预测,当公开市场对AI的热情稍退,开始追问“过去四年投入3万亿美元,这些token的ROI是什么?”时,他们将不得不转向像贝尼奥夫这样的公司来“销售他们的token”。届时,SaaS公司的估值可能会回升,找到平衡。
贝尼奥夫分享了Salesforce的具体应对策略:大规模股票回购(约500亿美元,史上最大之一之一)、专注于公司效率、审视并购机会(例如收购Informatica)。他强调,AI的成功运行离不开上下文和真实数据。AI需要扎根于“单一事实来源”,否则无法良好工作。收购Informatica是为了帮助客户实现数据的统一与集成。
他兴奋地描述了AI带来的新能力:编码代理(coding agents)令人惊叹,Anthropic是“火箭飞船”。Salesforce今年将使用价值3亿美元的Anthropic进行编码。一切制造都将更便宜、更高效。人类、代理和无头平台(headless platforms)首次能够互操作。在客服支持、分销、营销等领域,效率和为客户创造价值的能力是前所未有的。
针对Slack是否应该变得更加“无头”(headless)的争议,贝尼奥夫解释,Salesforce的平台架构始终旨在拥有所有可能的API(XML、SOAP、REST、CLA、MCP)。他们的应用并非硬编码,而是嵌入在平台中。现在可以通过新的AXL API将应用流式传输到任何大型语言模型或设备中。他展示了Slackbot的新能力:通过AI读取所有DM和频道信息,可以告诉用户关于其业务的更多细节,甚至连接Salesforce和Google等系统,回答诸如“我的前五大交易是什么?”、“员工对什么不满?”、“我需要关注的前三件事是什么?”等问题。
帕利哈皮提亚赞同并补充,对于许多公司而言,构建“世界模型”所需的语义理解和上下文,实际上大量存在于Slack和电子邮件中。他升级了Slack计划,以便将更多数据导出到他的OpenAI、Claude等测试环境中,并创建了新的提示:每隔两小时,Slack会告诉他正在做出的决策、决策者是谁,以及如果他是CEO或董事会成员,他会如何评估这些决策。
对于陷入困境的私营软件公司,贝尼奥夫的建议是:“专注于你的营收、客户、现金流、盈利能力、创新。你如何为客户增加价值?这才是真正重要的。”
弗里德伯格从实践角度补充,他们在O'Hollow进行大型Salesforce实施时,观察到过去六个月的一个趋势:他们放弃了所有垂直软件,但加倍投资于横向工具。他们投资于平台能力,然后在上面构建针对自身业务的特定应用和工作流,而不是购买现成的应用或工作流工具。他认为,当前存在一个有趣的时刻,可以区分“创始人”和“非创始人”企业软件,也存在垂直与横向的转换,这可能存在套利机会。
AI前沿:多感官模型、边缘计算与气候危机
对话的后段转向了更前沿的AI技术趋势和全球性议题。
首先讨论了OpenAI与Apple之间可能的法律纠纷。据报道,OpenAI考虑起诉Apple,因为双方将ChatGPT集成到Siri、iOS、MacOS的协议执行不佳。OpenAI的不满包括:用户必须明确说出“ChatGPT”才能获得结果;Apple未大力推广集成;用户仍主要使用独立的ChatGPT应用;OpenAI预期的数十亿订阅收入未能实现。Apple方面则担忧OpenAI的隐私实践,并不满OpenAI正在构建硬件竞争以及挖走了其设计大师Jony Ive。
贝尼奥夫调侃了当前AI公司的“转向”风潮:马斯克专注于伴侣和“性爱机器人”;OpenAI做Sora视频和广告网络;Gemini有“纳米香蕉”;而Anthropic则专注于编码代理。结果Anthropic的“火箭飞船”起飞了,现在大家都在重置方向,专注于编码代理。“这是一个动态的时刻,你必须准备好 pivot 和重新聚焦。”
弗里德伯格分析了AI助手的发展路径。他认为Google有机会将Gemini助手集成到用户的个人信息、日历、Google Drive、Google Photos中,成为个人问题的查询点。在企业场景中,G Suite也有机会占据助手接口。Apple则可能通过构建自己的模型或与Anthropic等合作伙伴白标,利用其硬件足迹(例如配备48GB RAM的M5 MacBook,即将推出的配备1TB RAM的Studio)来运行本地模型,解决隐私问题,成为AI领域的前三名玩家之一。
帕利哈皮提亚则对本地模型持保留态度,他认为“持久性”是关键。用户拥有多个设备、多个角色,需要跟随用户的持久性知识库。他不认为人们会随身携带5磅重的MacBook Pro来获取知识。
弗里德伯格反驳,他认为设备形态可能发生根本性改变,可能会出现一个“iPhone时刻”,带来全新的形态。Apple的优势是30-40年 meticulous process optimization的成果,但如果设备形态和本质完全不同,这个组织如何 pivot 是一个问题。
话题进而延伸到“多感官AI”。主持人提到了Mirror(一家公司)发布的“Thinking Machines”新实时世界模型演示,以及Apple专利将摄像头放入AirPods的新闻。弗里德伯格认为,持续的硬件设备(手表、耳机)将知晓用户的整个现实,监控整个桌面,这将导致token使用量激增千倍。Mirror的模型同时观看桌面、听取所有声音、观看网络摄像头,每200毫秒上传到两个不同的模型(一个深度思考回顾30秒片段,一个实时处理)。这将彻底改变AI的使用模式。
贝尼奥夫对此评价:“这是人类的一小步,迈向AGI的一大步。”他认为,我们过于认为LLM(大语言模型)是终极目标,但AGI需要更多。LLM只关乎语言和文字,而我们是“多感官模型”,运行在生物计算机中。多感官模型将是AI的下一个大浪潮,但仍未达到AGI。他赞赏那个演示“非常棒”,并认为每个模型公司都在 pivot,必须选择自己的方向,无法兼顾所有。
弗里德伯格估算,如果员工需要比现在多千倍的token,token成本将从15万美元激增至1亿美元。贝尼奥夫则认为这是一种误解,token使用存在大量浪费。需要一个中间层来决定哪些请求需要发送给Anthropic或OpenAI,哪些可以由更小、更廉价的模型处理。AI的成本不会永远如此高昂,未来会变得更高效。边缘计算和云端计算将结合,分布式智能将协同工作。
最后,弗里德伯格带来了“科学角”(Science Corner)关于即将到来的超级厄尔尼诺(El Niño)现象的预警。数据显示,海洋表面温度异常将达到历史新高,海洋中储存了约1100万太瓦时的额外能量(相当于地球全年人类能源使用量的500倍)。这些能量将在未来几个月释放到大气中,几乎可以肯定将使接下来的一年成为有记录以来最热的一年。
其影响包括:美国西南部和加州将出现重大大气河流事件(强降雨);美国北部和加拿大降雪量低、热浪高;凤凰城等内陆地区五月气温已达106度,超级厄尔尼诺可能延长热穹持续时间;南阿根廷、智利、巴西可能出现破纪录热浪。最严重的后果可能是农作物歉收,影响巴西(全球最大a出口国)、印度(依赖季风降雨的1.5亿农民)、澳大利亚(小麦出口至印尼、菲律宾等数百万人依赖的地区)等关键产区。这可能导致能源价格飙升、电网故障、全球商品价格暴涨,以及印度、菲律宾、越南等地因粮食供应不足出现动荡。
弗里德伯格指出,美国作为净a出口国,相对稳定,但巴西等依赖出口的经济体可能面临债务和经济问题。商品市场正在积极交易这一厄尔尼诺事件。
帕利哈皮提亚询问,他的“超级种子”能否帮助应对。弗里德伯格回应,适应快速变化气候的作物遗传学将是未来几十年的关键。同时,全球变暖也使加拿大等原本不宜耕种的地方变得可行,农田面积实际上在扩大。
对话以关于Anthropic打击多层SPV(特殊目的载体)的“闪电回合”结束。帕利哈皮提亚强烈批评了这些SPV结构,认为它们应该被禁止,希望所有公司尽快上市,理性化其股权结构。贝尼奥夫则分享了他在创办Salesforce时做出的“最佳决策”:将1%的股权、1%的利润和1%的员工时间投入基金会。至今已完成超过1000万小时的志愿服务,捐赠超过10亿美元,并为超过5万家非营利组织免费提供平台服务。他呼吁所有公司加入“Pledge 1%”运动。Salesforce,在后台办公自动化中引入AI代理……内置审计追踪功能Salesforce($CRM)于30日发布了人工智能系统“Agentforce Operations”,旨在自动化以人工操作为主的“后台办公”工作。如果说现有的工作流自动化在很大程度上依赖于开发者和IT人员的设置与维护,那么此次的重点则在于AI代理直接设计工作流程,并根据变化的环境自行调整。
公司解释称,该产品旨在减少重复且耗时的行政工作。Salesforce高级副总裁桑贾纳·帕鲁莱卡在接受SiliconAngle采访时表示,这是一项针对“纯粹消耗时间的枯燥工作”的服务。其构想是,超越简单的自动化,通过能够理解企业文化、工作规则、安全政策、员工角色甚至公司内部数据的专用AI代理,来接管后台办公运营。
内置应对变化与审计追踪功能
Agentforce Operations的核心在于对变化的“适应能力”。例如,当出现新规时,管理员可以通过发送一封使用自然语言描述变更内容的电子邮件来请求修改设置。随后,AI代理将审查更新方案,提出执行计划,并在获得批准后实际执行修改。
Salesforce表示,整个过程都遵循“彻底透明化”原则运作。AI执行的所有操作都会记录在审计追踪日志中,以便IT团队核查已采取了哪些措施。这意味着当出现问题时,可以快速查明原因,并且易于应对安全审计或合规要求。对企业而言,这相当于一种既能提高自动化速度,又能保持控制权的结构。
收购Regrello的影响亦体现其中
此次发布也是Salesforce收购了以供应链为核心业务流程自动化的企业Regrello后推出的扩展版本。帕鲁莱卡副总裁解释说,Regrello的技术和经验为将此前局限于特定行业的自动化功能扩展到更广泛的行业领域奠定了基础。
她特别指出,企业自动化的现实难题在于必须同时保持“即时优化”和“人工监督”。这意味着上传业务流程后应立即提出改进方案,但关键决策仍需人工审查和批准。帕鲁莱卡副总裁强调,不能让AI在毫无控制的情况下自行行动。归根结底,目标并非完全排除人工,而是更精细地区分需要人工介入的环节和可以交由AI代理处理的重复性工作。
几分钟内即可启动……5月扩大测试版
Salesforce表示,将为Agentforce Operations同时提供常用的工作流“蓝图”。用户无需从头创建自动化结构,只需几分钟即可开始使用。公司宣称,其部署速度比传统供应商快80倍。
市场反应亦友好。美国普华永道的商业与服务卓越平台负责人伊恩·卡恩评价称:“这是将基于AI的自动化扩展到后台办公的重要进展”,将有助于将手工操作转变为智能工作流。
Agentforce Operations即日起即可使用。Salesforce表示,其与自家无代码自动化工具Salesforce Flow的自动数据同步、任务触发功能等更广泛的生态系统集成功能,将于2026年5月推出测试版。此次发布被视为一个例证,表明生成式AI的竞争正从面向客户的“前台办公”领域,将重心转移到提升企业内部运营效率上。
TP AI注意事项
本文基于TokenPost.ai的语言模型生成摘要。正文主要内容可能被遗漏或与事实不符。Salesforce·谷歌,打破AI代理“应用壁垒”…零拷贝·双向联动扩大Salesforce与谷歌云扩大合作…AI智能体打破"应用壁垒"
Salesforce($CRM)正在进一步加强与谷歌云的合作,扩大企业级人工智能(AI)智能体的应用范围。核心在于将Salesforce的客户关系管理(CRM)数据与谷歌的文档、云端硬盘、会议工具像一条流一样连接起来,使AI智能体能够在多个平台之间切换,处理工作任务。
此次发布源于以下认识:虽然企业正在加速引入"智能体型AI",但在实际现场,各平台间的数据割裂和重复的应用切换正在降低生产力。Salesforce将这种低效率定义为"隐性转换成本",并强调让AI智能体能够无缝理解各系统的上下文脉络至关重要。
Salesforce与谷歌:通过双向联动减少数据摩擦
扩大后的合作伙伴关系的核心在于"双向智能流"。在Salesforce平台上运行的AI智能体现在可以访问谷歌文档、谷歌幻灯片、谷歌云端硬盘,调取所需的信息和上下文。反之,谷歌的Gemini Enterprise也能在Salesforce的CRM系统中查询数据或执行操作。
此结构超越简单的联动,重点在于减少在不同工作工具之间来回寻找和输入数据的不便。例如,一位在Salesforce的Slack中确认安全警报的员工,需要在谷歌文档中查找相关背景,最终审批程序又要在Salesforce中处理,AI可以代为衔接这一过程。
通过"零拷贝"集成直接利用谷歌云数据
Salesforce和谷歌为解决这一问题,将Agentforce与谷歌的Gemini、BigQuery以及谷歌Lakehouse进行了深度集成。尤其是"零拷贝"集成引人注目。这是一种无需将数据移动或复制到其他平台,就能让Agentforce实时读取和操作存储在谷歌云中数据的功能。
对于企业而言,其优点在于既减少了数据移动过程中可能产生的安全负担,又使AI智能体能够立即利用所需信息。这可以看作是试图缓解Salesforce所提及的"数据重力"问题,即信息分散在多个存储库中、每次都需要转移的结构。
Gemini与Slack结合…销售工作也可在一个画面中处理
Agentforce现在通过Atlas推理引擎原生支持Gemini模型。Salesforce表示,通过此举,AI智能体不仅能理解文本,还能同时理解图像和视频,并能基于长期积累的客户历史做出更精细的判断。
谷歌Gemini Enterprise与Slack的集成也在推进中。例如,Gemini可以在摘要谷歌Meet会议记录后,将其与讨论后续措施的具体Slack对话进行比较,整理出核心待办事项。此外,Agentforce Sales Agent可以直接在Gemini界面内运行,使销售人员无需切换至其他画面,即可处理潜在客户应答、更新CRM记录以及撰写简报等事务。
企业AI竞争,"工具连接"成为胜负关键
此次合作的扩大表明,企业AI的竞争已超越单纯的模型性能,转向"工具与数据的连接性"。因为AI智能体要实现实质性的业务自动化,必须超越停留在单个应用内的层面,同时理解分散在多个系统中的上下文。
Salesforce总裁兼首席工程官Srinivas Tallapragada指出,企业已准备好积极投资于智能体型AI,但仍需支持这一点的跨平台基础设施。他表示,本次合作将成为共同客户在业务中部署Agentforce、加速向"智能体型企业"转型的基础。
Salesforce和谷歌云计划未来继续扩大合作,包括开发行业专用智能体和更高级的推理功能。其构想是模糊CRM与生产力工具的界限,并将它们整合成一个"智能型网络"。在企业AI市场,这种集成战略很可能成为决定实际工作效率的核心标准。
TP AI注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行摘要。正文主要内容可能被遗漏或与事实不符。科帕多,在Salesforce上宣布“代理运维”……公开AI代理平台“代理蒂亚”科帕多(Copado)发布了名为"Agentia"的新解决方案,该方案将具备上下文感知能力的人工智能(AI)代理直接植入Salesforce开发和运维环境。这超越了简单的辅助功能,构建了AI参与软件交付周期的结构,涵盖代码生成、测试执行、故障诊断和部署管理。
此次发布正值AI编码普及使得软件发布周期进一步缩短之际。开发团队和运维团队需要同时应对更复杂的工作流程和更快的进度,科帕多诊断认为,作为这一变革的下一阶段,"代理运维(AgentOps)"正在超越"DevOps"而兴起。
代理运维是一种将能够自主判断的AI代理安全投入并运用于实际业务的实践体系。AI代理虽然能够执行多种任务,但也因其非确定性特征,可能产生难以预测的结果。科帕多解释称,为减少这种局限性,需要提供具备精确上下文和控制体系的基础,而Agentia正是在Salesforce DevOps环境中承担这一角色。
首席产品官拉吉特·约瑟夫表示:"自开创Salesforce原生自动化以来,从DevOps向AgentOps的转变是软件交付方式的重大演进。为此,我们必须重新设计支撑这一转变的平台本身。"他随后强调,这超越了以往简单的AI助手阶段,进入了多个专业代理与人类协同工作的"代理型AI"阶段。
Agentia包含一个上下文中心,能够统一理解Salesforce依赖关系、部署流水线和历史记录等。在此基础上,具备软件生命周期感知能力的专业代理直接参与开发、测试和发布过程,并由独立的编排代理与用户交互,协调多步骤任务。简而言之,即多个AI代理各司其职,同时整体流程受到统一控制。
开发团队可通过"Agentia Studio"直接设计和定制代理及工作流。支持在Salesforce Agentforce和Agentia内部进行团队协作,并能创建满足特定需求的专业代理,例如用于重复性测试或发布工作。
首席执行官泰德·艾略特表示:"许多公司仍停留在测试AI功能的阶段,而Agentia则将可控代理直接投入实际运营交付工作流。其差异化在于,在'可扩展性'、'速度'和'可靠性'方面帮助客户掌握向AgentOps转型的主导权。"
此次发布表明,在企业软件市场,AI正从"辅助工具"向"执行主体"转变。尤其在像Salesforce这样承载大规模企业业务的环境中,"治理"和"可靠性"变得比"自动化"更为重要。若科帕多倡导的代理运维能在实际场景中证明其成效,未来企业AI的竞争重点很可能从功能中心转向运营控制中心。
TP AI 注意事项
本文基于TokenPost.ai语言模型生成摘要。正文主要内容可能被省略或与事实存在出入。科帕多,向Salesforce DevOps投入“自主型AI代理”……公开“Agentia”面向Salesforce的低代码DevOps解决方案企业Copado Inc.公开了其人工智能新产品"Agentia"。该产品旨在通过将"理解上下文"的AI智能体直接投入开发、测试、部署全流程,以提升软件发布速度和运营效率。
Copado在15日公开的发布说明中解释,Agentia是专为Salesforce环境设计的AI解决方案。该工具通过在开发团队和运维团队实际工作的软件交付周期内部署AI智能体,来执行代码生成、测试运行、错误诊断、部署管控支持等工作。其核心在于,它超越了简单的辅助工具,提出了一个与人类协同工作的"自主型"智能体架构。
智能体运维概念与背景
这一趋势与近期AI编码普及导致开发日程更紧凑、部署周期加快的市场变化相契合。DevOps原本是通过自动化连接开发与运维以提升发布速度的方式,而Copado认为,现在正开启一个AI智能体与之深度融合的新阶段。公司将此定义为"智能体运维"。
智能体运维更接近于将自主判断的AI智能体部署并管理到实际工作流程中的运营体系。不过,由于AI智能体能够执行多种任务,其结果并非总是固定不变,也存在难以预测的局限性。Copado强调,正因这一特性,强大的性能与"监控"和"治理"同等重要。公司解释称,只有提供恰当的上下文和信息,才能产生可靠的结果。
Copado表示,Agentia正是解决此类问题、扮演Salesforce DevOps基础角色的产品。首席产品官拉吉特·约瑟夫表示:"自开创Salesforce原生自动化以来,从DevOps向智能体运维的转变是软件交付方式的重大演进。""为此提供支持的平台也需要重新设计。"
Agentia构成与运用方式
Agentia包含多个组成部分。其中最具代表性的是上下文中心,可一站式掌握Salesforce的依赖性、流水线和历史记录等。此外,还内置了理解开发生命周期的专用智能体,它们在实际的每个DevOps阶段运作。同时提供接收用户请求、协调多步骤工作的"编排"智能体。
开发团队可通过"Agentia工作室"直接设计和定制智能体与工作流。具体方式是与Salesforce的Agentforce联动,创建用于重复执行特定开发、测试、发布任务的专用智能体。Copado强调,借此各团队可以构建适合自身工作结构的"定制化AI运营体系"。
首席执行官泰德·艾略特表示:"许多企业仍停留在AI功能实验阶段,而Agentia则将受治理的智能体直接置入实际生产交付工作流。""客户将基于可扩展性、速度和可靠性,掌握向智能体运维转型的主导权。"
业界评价
业界评价认为,此次发布不仅意味着简单的AI功能叠加,更显示出企业软件部署体系本身正在改变。尤其在像Salesforce生态系统这样复杂的业务环境中,相比AI智能体的性能,"如何控制并负责任地运营"更可能成为关键竞争力。Copado的Agentia可被视为一种尝试,旨在从"自动化"迈向更高阶段的"受控自主性"以寻求该问题的答案。
TP AI 注意事项
使用基于TokenPost.ai的语言模型对文章进行了摘要处理。正文的主要内容可能被省略或与事实不符。Salesforce,面向通信行业创新推出AI解决方案'Agentforce'Salesforce近日宣布推出基于人工智能的全新解决方案,旨在加速通信行业创新。这款名为"通信版Agentforce"的产品以提高成本效益、拓展创收机会为目标。该解决方案可与现有系统集成,通过广泛的数据分析提供即时问题解决支持,并将客户互动转化为更顺畅、个性化的体验。
此外,Salesforce通过Agentforce使通信运营商能够满足客户期望,提供更快速精准的服务,同时开辟了降低运营成本与提升盈利能力的路径。人工智能技术的引入正助力通信企业突破"基础服务提供商"的定位,转型为创造更高价值的数字服务提供商。
尽管行业特性决定了转型并非易事,但Salesforce的创新技术已被视为实现突破的关键要素。人工智能的应用预计将成为解决通信行业当前面临诸多挑战的核心突破口。Salesforce宣布停止Heroku功能……以AI为中心的重组正式启动赛富时(CRM)正在调整其平台服务Heroku的战略。Heroku首席产品官尼廷·巴特于6日通过公开的博客表示,将停止接受企业版方案的新订阅,并逐步缩减Heroku新功能的开发。
Heroku始于2007年作为一个能运行Ruby应用程序的云平台,于2011年被赛富时以2.12亿美元(约合3.05万亿韩元)收购。此后,随着对Python、Java、Node.js等多种语言的支持,平台功能得以扩展,并确立为典型的PaaS(平台即服务)。特别是围绕基于Linux的容器"dyno"和托管关系型数据库"Heroku Postgres",大幅提升了用户便利性。
Heroku也积极引入了AI功能。最近,通过支持名为"pgvector"的开源扩展,使其能够存储人工智能算法学习所需的嵌入数据等,强化了其作为AI基础设施的能力。然而,随着主要云服务提供商深化其自身的平台服务,开始以低成本提供与Heroku类似的功能,企业需求也随之转移。
与此同时,赛富时内部也凸显了产品组合重复的问题。Heroku的AI代理构建功能与新产品"Agent Builder"存在大量功能重叠。因此,赛富时计划将Heroku转向以维护为主的体制,长期来看,可能会将其排除在战略投资优先级之外。
尼廷·巴特在博客文章中表示:"我们的产品和工程能力将专注于能够创造长期客户价值的地方","核心是支持企业以可靠的方式构建大规模AI"。不过,现有企业客户可以续签合同,新老个人客户也可以通过信用卡支付继续使用Heroku。价格政策和计费体系预计保持不变。
另一方面,赛富时仍预告将发布Heroku Postgres的最新重构版本,因此部分核心功能预计会继续更新。鉴于系统稳定性补强和安全强化补丁也将持续,预计会维持一定程度的技术支持。
有评价认为,此次决定是赛富时正式明确其将有限资源集中于新技术和下一代增长动力的方向。以AI能力为中心进行重整的赛富时技术战略变化,将如何影响Heroku未来的用户生态系统,值得关注。AI代理,成为企业的“数字员工”……Salesforce·DeepL案例备受关注如果说2025年是企业内部AI智能体实验的元年,那么2026年正崭露头角,成为这项技术真正扩大规模并投入实战的一年。特别是在伦敦举行的“AI与大数据博览会”上,赛富时(Salesforce)和DeepL等主要企业介绍的智能体应用案例,充分展现了这一变化。分析指出,尤其是生产效率提升这一明确效果,正在快速推动智能体的普及。
赛富时解决方案工程部门高级副总裁保罗·奥沙利文强调:“AI是一项能轻易与生产效率挂钩的技术,现在是重新定义企业运营方式本身、千载难逢的机遇。”他介绍了全球第四繁忙的希思罗机场的案例,并表示:“目前70%的客户咨询由名为‘Hallie’的AI智能体处理”,从而实现了24小时客户响应体系。
DeepL介绍称,其两千多家企业客户正通过该公司的AI智能体执行报告分析、销售目标清单制定、合同审查等多种任务。产品营销副总裁斯科特·伊贝尔表示:“AI智能体的核心价值在于将人们从重复性工作中解放出来,同时提升生产效率。我们的目标是向企业提供切实可行的应用案例。”
AI智能体应用得以扩散,其较低的引入门槛也值得关注。两家公司的相关人士解释说,在大多数企业业务中,智能体的部署和运营在数日到数周内即可完成。当然,就像新员工需要时间适应工作一样,智能体要发挥作用也需要一段时间的学习,但基础设施投资负担并不大。
赛富时近期收购了信息管理专业公司Informatica,并将其与自家的Data 360平台结合,正在将智能体生成的推理数据整合为实时上下文。通过此举,正在构建基于证据的自动判断体系,而非简单的猜测。
此外,智能体正变得越来越精密。其理解上下文的“直觉”水平能力得到提升,对业务生产效率的贡献度也随之提高。奥沙利文强调“智能体正逐渐更凭直觉、更快地得出结论”,并强调了情境智能的重要性。
降低对大型语言模型的依赖也是主要战略之一。有评价认为,虽然LLM对于消费者服务已足够,但由于过高的运营成本和数据隐私等问题,在企业环境中存在局限。赛富时对此进行补充,引入了名为“智能体脚本”的基于JSON的工作流语言,通过整合明确的基于规则的控制和判断功能,旨在实现高可靠性的AI系统运营。
与此同时,可观测性也成为了核心议题。在存在大规模交易往来的企业中,必须能够追踪和解释AI的所有行为。Visa欧洲公司的全球数据解决方案副总裁康斯坦蒂娜·卡菲塔尼迪断言:“不可监控的工作不应被执行”,并强调“AI不再是黑箱,必须具备可解释性”。
赛富时今年初发布了“MuleSoft智能体架构”和“Agentforce可观测性”。通过此,企业可以精确追踪所有运营中AI智能体的行为,并在人与AI共同运营的系统内,透明地监控整个工作流程。
目前,赛富时、DeepL、Visa等公司正在企业层面切身感受到AI智能体技术的实际效果,并在行业整体的快速变化中,专注于构建基于信任的智能体引入战略。专家预测,在不久的将来,AI智能体将成为企业基础设施中日常化的存在,即像不起眼的“数字家具”一样扎根。
DeepL的斯科特·伊贝尔表示:“智能体正在发挥提升业务核心驱动力的作用,很快它将作为理所当然存在的背景技术融入其中。”Salesforce全面升级Slackbot……进化为“AI工作助手”赛富时(Salesforce)正式发布了其协作平台Slack内置AI助手"Slackbot"的重大新版本。此次升级于2025年10月的Dreamforce活动上首次亮相,其核心是将原本以简单通知功能为主的Slackbot,进化为一个高度智能的工作助手。
此次更新的Slackbot已超越简单任务,能够自动化处理复杂的数据处理工作,例如从营销策略文档中提取核心数据,或总结客户反馈文件。它可根据用户提问,不仅访问Slack中存储的文档,还能访问其他云应用中的信息,并进行综合分析。初期集成对象包括赛富时、谷歌云端硬盘和Box等,未来集成服务将进一步扩大。
其AI生成内容功能也值得关注。它不仅能撰写会议纪要或入职指南等新文档,还能与日程管理应用联动,自动协调会议安排。这些整体变化聚焦于节省用户时间和减少信息检索疲劳。根据赛富时内部测试结果,员工每周可节省数小时的工作时间。
从技术上讲,新版Slackbot基于Anthropic的"Claude 4.5 Opus"大型语言模型运行。该模型在LLM基准评估中表现优异,尤其在AI代理相关任务上展现出优势。因此,赛富时计划未来将Slackbot与其自动化平台"Agentforce"联动,实现更先进的功能。
未来的Slackbot被设计为能够扮演"单一窗口"的角色,即自动识别并执行多个AI代理中最适合特定任务的工具。此外,它还计划支持集成外部AI代理。
在安全方面,Slackbot配备了名为"Slack AI Guardrails"的多层防御体系,旨在最小化错误响应、提示注入、钓鱼链接等安全风险。
赛富时业务技术高级副总裁安迪·怀特在接受CNBC采访时表示:"AI正在从根本上改变工作方式,通过Slackbot,我们大幅减少了寻找信息、获取上下文和答案所需的时间。"
Slackbot将作为基本功能提供给Slack的Business+和Enterprise+套餐用户。通过此次发布,赛富时展现了其旨在AI协作工具市场巩固技术领先地位的决心。Salesforce收购Informatica,强化代理AI数据基础设施赛富时(CRM)作为收购Informatica战略的一环,宣布将构建支持智能AI实施的统一数据基础,并明确了其与现有集成平台MuleSoft的职责划分。此次发布旨在解决企业数据碎片化和业务语境缺失这一AI应用的老大难问题,可被视为赛富时看重Informatica技术提供深度企业语境能力而作出的决策。
赛富时负责Data360及AI基础架构的高级副总裁Rahul Auradkar指出:"AI模型虽拥有世间所有知识,却唯独不了解企业自身的具体语境",他强调若缺乏统一的企业数据理解,AI将只能依赖"推测"。因此,Informatica将承担起核心角色,构建覆盖企业全域的语义化数据结构,提供可信的语境。
Informatica首席产品官Krish Vitaldevara同样指出,数据碎片化、质量低劣及背景信息不足是AI项目失败的主因,并阐明"语境正是将原始数据转化为实质性信息的关键"。他强调Informatica基于AI的实时引擎每月处理超过140万亿条元数据,具备跨越云环境和本地部署的中立性与可扩展性。
赛富时方面解释称,Informatica将负责企业全域的主数据管理(MDM),而MuleSoft则专注于提供实时事件信号。此后,两个平台将通过赛富时的统一架构"Data360"进行基于元数据的协同作业。这将实现跨产品、资产、客户、交易、地域、供应商等多领域的一致数据理解,为AI进行基于推理的决策奠定基础。
此次整合的实效性也已得到验证。赛富时透露,其内部利用Informatica、MuleSoft及Data360对销售及产品账户数据进行了梳理,成功将税务调整案例减少了98%,并削减了20%的重复账户。
双方的整合路线图也进一步具体化。未来,Informatica的元数据及MDM记录将无需额外编码即可自动同步至赛富时系统,双方还将共同制定数据治理及AI适用的访问控制标准。尤其旨在通过基于属性的访问控制、数据掩码、血缘追溯等功能强化数据安全。
Vitaldevara重申:"我们自诩为数据的'瑞士',未来也将成为AI的'瑞士'",确认了保持技术中立性与广泛兼容性的方针。在赛富时的数据战略向基于智能体的AI演进之际,Informatica的角色已超越单纯的收购对象,正被定位为AI时代的关键基础设施。撰文:Techub News 整理 2026 年 5 月,Salesforce创始人兼CEO马克·贝尼奥夫(Marc Benioff)做客知名科技播客All-In Podcast(第273期),与主持人David Sacks、 Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis和David Friedberg进行了长达76分钟的深度对话。作为硅谷最具影响力的企业家之一,贝尼奥夫的观点不仅关乎Salesforce和SaaS行业的命运,也触及了中美关系、AI技术演进、芯片博弈乃至全球气候危机等宏大议题。这场对话为我们理解科技领袖如何看待当前世界的关键挑战提供了独特视角。 中美关系:经济纠缠能否避免冲突? 对话的开篇聚焦于正在进行的特朗普访华之旅。主持人指出,这是特朗普自2017年以来首次访华,也是他与习近平主席的第七次面对面会晤。此行因伊朗战争推迟了两个月,如今成为全球焦点。双方在霍尔木兹海峡保持开放、伊朗不应拥有核武器等问题上达成了共识。在台湾问题上,中方发出了明确的警告。PolyMarket数据显示,市场认为2026年台湾局势相对安全,中国今年入侵的概率仅为6%,但到2027年底发生“某些事情”的概率则上升到约17%。 弗里德伯格(Friedberg)提出了一个核心问题:中美能否避免“修昔底德陷阱”?他认为,在一个资源扩张、生产力不断提升的世界里,冲突的理由或许会减少。如果AI、自动化、生物技术等技术能带来真正的丰裕,世界或许可以变得更加多极化,各国都能分享增长的蛋糕。这应是此次会谈背后的理想主义愿景。而从战术层面看,如果特朗普能带回一系列增加美国就业安全、繁荣和投资的贸易协议,这将是他的一大胜利。 帕利哈皮提亚(Chamath)则从经济合作的角度解读。他认为,解决与中国关系的关键路径是经济纠缠。中国是全球最大的消费经济体,但市场仍相对封闭。特朗普此行带上众多CEO,正是为了凭借金融实力渗透这个市场,销售飞机、汽车、芯片等硬设备。他提到一位民主党朋友的观点:媒体误解了此行,最简单的无冲突路径正是经济纠缠,而且必须是双向的,而非多年来单向的中国输出廉价商品。 贝尼奥夫对此表示赞同。他强调,商业是变革的最大平台。特朗普与习近平此前已多次会晤,两人关系良好,都有销售导向。他预期此行将带回大量订单。他列举了随行的“最佳销售员”:埃隆·马斯克(特斯拉)、黄仁勋(英伟达芯片)、凯利·奥特伯格(波音飞机)、布莱恩·赛克斯(嘉吉大豆)等。他认为,更多的经济合作将带来更多的和平。 话题转向了科技公司在中国的具体运营。主持人询问贝尼奥夫,Salesforce能否在中国销售软件?贝尼奥夫透露,Salesforce在中国没有办公室或员工,从未有过。他们与阿里巴巴建立了独家合作关系,所有业务都通过阿里进行,以满足中国的数据驻留法律要求。这是一个独特的安排,全球仅此一地。他强调,所有数据都必须留在中国,并可被中国共产党访问。相比之下,特斯拉在中国设有工厂且没有合作伙伴,马斯克与习近平关系良好,这被视为一个非凡的例外。 讨论进而触及敏感的技术出口问题。主持人问:“我们应该向他们出售最新的芯片吗?”贝尼奥夫认为,这个问题如今已无关紧要,因为中国模型已经与美国模型同样具有竞争力,他们学会了在没有最高端芯片的情况下制造模型。高端芯片更像是美国的“自我满足”。他倾向于尽可能出售,因为更多的经济合作有利于和平。 弗里德伯格则认为,芯片技术的扩散是不可避免的。他提出一个关键论点:随着美国本土(例如台积电亚利桑那工厂)和中国大陆(例如华为) fab 产能的建立,台湾的战略重要性可能会下降。如果双方都能建立自己的半导体制造能力和设备供应链,台湾问题或许不再是从经济和安全角度必须关注的焦点。让全球生产力指数共同攀升,让所有人享有更高的生活水平和更少的冲突理由,才是更优路径。 帕利哈皮提亚从竞争角度补充:我们应该出售芯片,因为我们希望英伟达获胜,不希望给华为足够的“氧气”让其芯片崛起。中国模型正在快速追赶。更重要的是,我们应该建立合理的KYC(了解你的客户)机制,确保模型不被滥用,同时让芯片技术扩散,让英伟达赢得竞争。 最后,主持人向贝尼奥夫抛出了一个尖锐问题:“如果中国在台湾周围设立封锁并决定夺取它,美国应该防卫吗?”贝尼奥夫回答:“我认为这是一个无意义的问题。中国和台湾将会和解。”他并未直接回答是否防卫,而是表达了通过和解解决问题的期望。 SaaS末日?AI冲击下的企业软件生存法则 话题转向了AI对软件行业的冲击。主持人指出,Salesforce股价下跌了37%,市值损失900亿美元;ServiceNow下跌42%,Workday下跌45%。整个SaaS行业市值损失达1800亿美元。市场担忧AI将使得使用Slack、Salesforce或HubSpot等软件变得不再必要,未来人们只需向AI提问,AI就会直接解决问题,软件界面将消失。 贝尼奥夫回应道:“这是SaaS末日(SaaSpocalypse)。不过,这不是我的第一次SaaS末日。”他表示,市场正在重新评级(rerated),这是一个周期性的现象。他列举了HubSpot等公司,虽然财报表现良好,但交易价格仅为销售额的两倍,这是他从未见过的景象。原因在于围绕AI的“催眠状态”——AI尚未在财务数字上真正体现出来。 对于如何应对市值下跌、内部团队激励以及来自OpenAI、Anthropic、SpaceX的竞争压力,贝尼奥夫强调,作为上市公司,必须接受公开市场的理性评估。他告诉员工,不能“沉醉于股价”,必须找到不同的锚点,专注于客户成功、营收、现金流和交付的价值。Salesforce今年将实现超过460亿美元营收,产生超过160亿美元现金流,拥有83000名员工。这些才是关注的重点。 帕利哈皮提亚分析了SaaS市场的分层。他认为低端市场基本上已经终结,没有安全空间;而高端市场,即贝尼奥夫等大型单体软件公司运营的市场,则相当安全。2026 年 5 月的“部署公司交易”(Deployment Company deal)揭示了OpenAI面临的现实:投入40亿美元,获得17.5%的优先保证回报,本质上是为了建立与安永、德勤、普华永道、Cognizant等公司的竞争。这表明高端市场的行动远比想象复杂,并非简单地输入提示就能工作。 帕利哈皮提亚预测,当公开市场对AI的热情稍退,开始追问“过去四年投入3万亿美元,这些token的ROI是什么?”时,他们将不得不转向像贝尼奥夫这样的公司来“销售他们的token”。届时,SaaS公司的估值可能会回升,找到平衡。 贝尼奥夫分享了Salesforce的具体应对策略:大规模股票回购(约500亿美元,史上最大之一之一)、专注于公司效率、审视并购机会(例如收购Informatica)。他强调,AI的成功运行离不开上下文和真实数据。AI需要扎根于“单一事实来源”,否则无法良好工作。收购Informatica是为了帮助客户实现数据的统一与集成。 他兴奋地描述了AI带来的新能力:编码代理(coding agents)令人惊叹,Anthropic是“火箭飞船”。Salesforce今年将使用价值3亿美元的Anthropic进行编码。一切制造都将更便宜、更高效。人类、代理和无头平台(headless platforms)首次能够互操作。在客服支持、分销、营销等领域,效率和为客户创造价值的能力是前所未有的。 针对Slack是否应该变得更加“无头”(headless)的争议,贝尼奥夫解释,Salesforce的平台架构始终旨在拥有所有可能的API(XML、SOAP、REST、CLA、MCP)。他们的应用并非硬编码,而是嵌入在平台中。现在可以通过新的AXL API将应用流式传输到任何大型语言模型或设备中。他展示了Slackbot的新能力:通过AI读取所有DM和频道信息,可以告诉用户关于其业务的更多细节,甚至连接Salesforce和Google等系统,回答诸如“我的前五大交易是什么?”、“员工对什么不满?”、“我需要关注的前三件事是什么?”等问题。 帕利哈皮提亚赞同并补充,对于许多公司而言,构建“世界模型”所需的语义理解和上下文,实际上大量存在于Slack和电子邮件中。他升级了Slack计划,以便将更多数据导出到他的OpenAI、Claude等测试环境中,并创建了新的提示:每隔两小时,Slack会告诉他正在做出的决策、决策者是谁,以及如果他是CEO或董事会成员,他会如何评估这些决策。 对于陷入困境的私营软件公司,贝尼奥夫的建议是:“专注于你的营收、客户、现金流、盈利能力、创新。你如何为客户增加价值?这才是真正重要的。” 弗里德伯格从实践角度补充,他们在O'Hollow进行大型Salesforce实施时,观察到过去六个月的一个趋势:他们放弃了所有垂直软件,但加倍投资于横向工具。他们投资于平台能力,然后在上面构建针对自身业务的特定应用和工作流,而不是购买现成的应用或工作流工具。他认为,当前存在一个有趣的时刻,可以区分“创始人”和“非创始人”企业软件,也存在垂直与横向的转换,这可能存在套利机会。 AI前沿:多感官模型、边缘计算与气候危机 对话的后段转向了更前沿的AI技术趋势和全球性议题。 首先讨论了OpenAI与Apple之间可能的法律纠纷。据报道,OpenAI考虑起诉Apple,因为双方将ChatGPT集成到Siri、iOS、MacOS的协议执行不佳。OpenAI的不满包括:用户必须明确说出“ChatGPT”才能获得结果;Apple未大力推广集成;用户仍主要使用独立的ChatGPT应用;OpenAI预期的数十亿订阅收入未能实现。Apple方面则担忧OpenAI的隐私实践,并不满OpenAI正在构建硬件竞争以及挖走了其设计大师Jony Ive。 贝尼奥夫调侃了当前AI公司的“转向”风潮:马斯克专注于伴侣和“性爱机器人”;OpenAI做Sora视频和广告网络;Gemini有“纳米香蕉”;而Anthropic则专注于编码代理。结果Anthropic的“火箭飞船”起飞了,现在大家都在重置方向,专注于编码代理。“这是一个动态的时刻,你必须准备好 pivot 和重新聚焦。” 弗里德伯格分析了AI助手的发展路径。他认为Google有机会将Gemini助手集成到用户的个人信息、日历、Google Drive、Google Photos中,成为个人问题的查询点。在企业场景中,G Suite也有机会占据助手接口。Apple则可能通过构建自己的模型或与Anthropic等合作伙伴白标,利用其硬件足迹(例如配备48GB RAM的M5 MacBook,即将推出的配备1TB RAM的Studio)来运行本地模型,解决隐私问题,成为AI领域的前三名玩家之一。 帕利哈皮提亚则对本地模型持保留态度,他认为“持久性”是关键。用户拥有多个设备、多个角色,需要跟随用户的持久性知识库。他不认为人们会随身携带5磅重的MacBook Pro来获取知识。 弗里德伯格反驳,他认为设备形态可能发生根本性改变,可能会出现一个“iPhone时刻”,带来全新的形态。Apple的优势是30-40年 meticulous process optimization的成果,但如果设备形态和本质完全不同,这个组织如何 pivot 是一个问题。 话题进而延伸到“多感官AI”。主持人提到了Mirror(一家公司)发布的“Thinking Machines”新实时世界模型演示,以及Apple专利将摄像头放入AirPods的新闻。弗里德伯格认为,持续的硬件设备(手表、耳机)将知晓用户的整个现实,监控整个桌面,这将导致token使用量激增千倍。Mirror的模型同时观看桌面、听取所有声音、观看网络摄像头,每200毫秒上传到两个不同的模型(一个深度思考回顾30秒片段,一个实时处理)。这将彻底改变AI的使用模式。 贝尼奥夫对此评价:“这是人类的一小步,迈向AGI的一大步。”他认为,我们过于认为LLM(大语言模型)是终极目标,但AGI需要更多。LLM只关乎语言和文字,而我们是“多感官模型”,运行在生物计算机中。多感官模型将是AI的下一个大浪潮,但仍未达到AGI。他赞赏那个演示“非常棒”,并认为每个模型公司都在 pivot,必须选择自己的方向,无法兼顾所有。 弗里德伯格估算,如果员工需要比现在多千倍的token,token成本将从15万美元激增至1亿美元。贝尼奥夫则认为这是一种误解,token使用存在大量浪费。需要一个中间层来决定哪些请求需要发送给Anthropic或OpenAI,哪些可以由更小、更廉价的模型处理。AI的成本不会永远如此高昂,未来会变得更高效。边缘计算和云端计算将结合,分布式智能将协同工作。 最后,弗里德伯格带来了“科学角”(Science Corner)关于即将到来的超级厄尔尼诺(El Niño)现象的预警。数据显示,海洋表面温度异常将达到历史新高,海洋中储存了约1100万太瓦时的额外能量(相当于地球全年人类能源使用量的500倍)。这些能量将在未来几个月释放到大气中,几乎可以肯定将使接下来的一年成为有记录以来最热的一年。 其影响包括:美国西南部和加州将出现重大大气河流事件(强降雨);美国北部和加拿大降雪量低、热浪高;凤凰城等内陆地区五月气温已达106度,超级厄尔尼诺可能延长热穹持续时间;南阿根廷、智利、巴西可能出现破纪录热浪。最严重的后果可能是农作物歉收,影响巴西(全球最大a出口国)、印度(依赖季风降雨的1.5亿农民)、澳大利亚(小麦出口至印尼、菲律宾等数百万人依赖的地区)等关键产区。这可能导致能源价格飙升、电网故障、全球商品价格暴涨,以及印度、菲律宾、越南等地因粮食供应不足出现动荡。 弗里德伯格指出,美国作为净a出口国,相对稳定,但巴西等依赖出口的经济体可能面临债务和经济问题。商品市场正在积极交易这一厄尔尼诺事件。 帕利哈皮提亚询问,他的“超级种子”能否帮助应对。弗里德伯格回应,适应快速变化气候的作物遗传学将是未来几十年的关键。同时,全球变暖也使加拿大等原本不宜耕种的地方变得可行,农田面积实际上在扩大。 对话以关于Anthropic打击多层SPV(特殊目的载体)的“闪电回合”结束。帕利哈皮提亚强烈批评了这些SPV结构,认为它们应该被禁止,希望所有公司尽快上市,理性化其股权结构。贝尼奥夫则分享了他在创办Salesforce时做出的“最佳决策”:将1%的股权、1%的利润和1%的员工时间投入基金会。至今已完成超过1000万小时的志愿服务,捐赠超过10亿美元,并为超过5万家非营利组织免费提供平台服务。他呼吁所有公司加入“Pledge 1%”运动。
