Gate 新闻消息,4月27日——OpenAI 总裁兼联合创始人 Greg Brockman 表示,新一轮人工智能将把用户从与 AI 机器人聊天,转向指派现实世界的任务。 这种转变要求企业重新思考运营工作流程,并为安保、管理与成本建立新的协议。
Brockman 认为,AI 必须从独立的聊天界面走向更深度的融合,直接嵌入现有的企业软件之中,以便能够独立解决问题。 近期模型已跨越“可用性”的门槛,在几乎不需要额外指令的情况下,提升了生成演示文稿、电子表格以及基于浏览器的任务的能力。 然而,赋予 AI 这种操作自主权也会带来新的风险——错误可能会从发送错误邮件升级为对未经授权的数据库进行修改。 为了应对这一点,Brockman 解释道:员工将从执行任务转变为对一支由 AI 代理构成的“舰队”进行监管,同时在委派运营细节的过程中保持责任在肩。
这一集成挑战还延伸到用户与 AI 系统的互动方式。 模型正变得更具直觉,能够基于上下文主动推断用户目标,而不再要求逐步指令。 Brockman 强调,竞争护城河不在于单个 AI 模型,而在于集成后的整个系统本身——类似于制造一辆汽车:如果整车其他部分缺乏质量,即便发动机更出色也于事无补。 OpenAI 正在投入内部基础设施和开发者工具,以维持这一优势。
算力能力与成本则是另一个关键约束。 随着自主代理规模扩大,它们需要大量服务器资源,这使得“算力成本下降”与“需求上升”之间的矛盾日益突出。 Brockman 指出,OpenAI 在逐年降低价格的同时仍保持正的利润率,但也警告称,随着重度代理使用接近速率限制,可能正迈向一个“算力稀缺的世界”。 面向企业的监督同样至关重要;IT 部门必须对组织内部部署的所有 AI 代理保持完整可视性,并在数十万次部署中管理安全性、可靠性与可观测性。
与这些乐观预测相对,Gartner 在 2025 年 6 月预测:到 2027 年底,超过 40% 的“代理式”AI 项目将因成本上升和商业价值不明确而被叫停;预计到 2028 年,只有 15% 的日常工作决策会实现由自主方式来完成。 此外,随着更小、更高效的模型出现并且竞争加剧,过去两年中按质量调整后的 AI 模型价格已下跌 80%,这表明工作流集成与治理可能比单纯依靠“原始模型能力”更容易变得更有防御性。
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