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核心要点 本周 Dreamforce 大会的重磅嘉宾正身处一场辩论的中心：AI 安全，以及是否应当放缓模型迭代开发的脚步。 但在 Salesforce 这场年度超大型大会现场，参会者表示，他们眼下只想搞清楚如何用好当前已有的 AI 模型。 来自芝加哥零售数据企业 Spins 的 Salesforce 高级总监亚历克・布朗斯顿表示：“跟上现有技术的节奏就已经够吃力了。” 2026 年 9 月 15 日，美国加州旧金山，Anthropic 联合创始人兼 CEO 达里奥・阿莫代伊与 Salesforce 联合创始人兼 CEO 马克・贝尼奥夫出席 Dreamforce 2026 峰会。 本周在旧金山举办的 Salesforce 年度盛会 Dreamforce 上，贝尼奥夫与 Anthropic、OpenAI、英伟达的企业负责人展开主旨对话，深入探讨热度高涨的 AI 安全议题，高管们各抒己见，讨论 AI 模型的开发速度是否过快。 英伟达 CEO 黄仁勋与贝尼奥夫同台时，主张“全力加速向前跑”。 这场大会有 5 万名参与者，十余年前就被称作 “软件界的超级碗”。但会场一线的实际讨论却和台上论调截然不同。参会者并未纠结于 AI 带来的生存层面风险，他们的现实困境是：就连用好当下现成的 AI 技术都还力有不逮。 “跟上节奏就已经够难了。” 就职于芝加哥零售数据公司 Spins 的 Salesforce 高级总监亚历克・布朗斯顿说道。他表示，如果模型开发节奏适度放缓，反而 “会给我们大量机会，至少先追上进度、上手实操”。 本届 Dreamforce 举办于 AI 热潮的关键点，整体氛围特殊。大会开幕前几日，Anthropic 一名研究员辞职，离职时公开指责头部 AI 实验室是在 “拿人类命运赌博”。此事促使 Anthropic 的达里奥・阿莫代伊与 OpenAI 的山姆・奥尔特曼提出多项安全举措，呼吁降低 AI 能力迭代的速度。 大会召开前数月，贝尼奥夫一直在强调 Salesforce 在 AI 浪潮中的定位，驳斥 “SaaS 末日论”，努力说服投资者、客户与员工：AI 是业务的助推器，而非威胁。即便 8 月股价曾大幅冲高，Salesforce 今年股价依旧累计下跌 8%；而奥多比、欧特克等其他软件企业跌幅更大。 在 8 月的上一轮财报电话会上，Salesforce 公布了Claudeforce，销售人员可以直接在 Anthropic 的 Claude 聊天机器人内部调取关键业务数据。 在展馆展区，Salesforce 生态企业斥重金展示自家软件与服务；周二当天，人流量最高的展台当属 Anthropic。这家 AI 实验室的年轻员工身着宽大白色针织衫，向来往访客演示产品。 “前沿模型已经远超实际所需” 参会的 Salesforce 客户与合作方向 表示，对于日常销售与客服场景，版本稍旧、成本更低的 AI 模型性能已经完全够用。很多用户还在规划 AI 预算，权衡企业究竟该选用 Anthropic、OpenAI 的闭源模型，还是性价比更高的开源替代方案。 咨询公司 SummitX 副总裁贾亚・罗希特・武尤鲁表示：“前沿大模型的能力已经远超现实需求。大量客户还处在试水阶段，中间存在明显落差 —— 客户使用现有模型就可以完成业务，慢慢感受 AI 智能体能够实现哪些能力。” 参会者穿梭在 Dreamforce 广阔的活动园区（官方称之为露营地），随处可见卡通风格的企业吉祥物，相关画面在社交平台上催生大量热梗。但这些小插曲并未掩盖整场大会无处不在的 AI 话题。 2026 年 9 月 15 日，加州圣克拉拉，参会者入场参加 Salesforce Dreamforce 大会 部分参会者称，所在企业已经上线 Salesforce 的 Agentforce 工具，用来处理客服咨询和销售问询。根据 Salesforce 官网说明，基于 Agentforce 搭建的机器人，并没有采用 Anthropic 最顶尖的 Claude Fable 5.1 或是 OpenAI Astra‑GPT‑6 这类前沿模型。 软件评测平台 G2 首席创新官蒂姆・桑德斯称：“绝大多数 AI 智能体业务并不需要前沿模型的顶级能力，依靠去年的 AI 模型就足够。这一点对智能体服务商如此，对 SaaS（软件即服务）行业更是如此。” 云呼叫中心软件厂商 Nice 的技术负责人凯文・李表示，他们绝大多数业务负载并不依赖 Fable 这类高端大模型。 “很大程度上，如今市面上已有的模型，哪怕是上一代产品，就足以高效完成客户需要的各类任务。” 李谈到，“再往上迭代的新能力，几乎就只是锦上添花。” 这并不是要否定 AI 给软件行业带来的巨大变革，多位高管表示 AI 已经彻底重塑自身业务。 如何选择适配的模型 电子签名软件厂商 DocuSign 同样是本次 Dreamforce 参展商。公司 CEO 艾伦・泰格森称，DocuSign 既会使用全部主流前沿闭源模型，也会采用部分开源权重模型。 正如 DocuSign 官方技术博客所述：前沿大模型仅留给对判断力要求极高的任务，例如复杂条款解析、跨文档推理、内容摘要；这类场景下，更高的单次调用成本可以换来通用推理能力。 前沿闭源模型通常不对外公开数据集，企业很难基于自身业务做微调；而开源权重模型可以下载，并部署在任意基础设施之上。 本次为期三天的大会期间，DocuSign 包下旧金山莫斯克尼会议中心街对面的希尔顿 Canopy 酒店，预留大量安静洽谈会议室。泰格森在酒店接受采访时介绍，DocuSign 采用模型路由技术，将每一条请求调度到性价比最优的 AI 系统。 如今 Nice 以及很多企业都在使用该方案：在充分利用 AI 能力的同时控制成本。 G2 的桑德斯提到，云软件企业还需要适应全新的Token 计费经济模式：不再单纯收取订阅费，而是根据 AI 调用量、输出内容来计费。客户转向 Token 付费模式，软件企业既要调整技术选型，也要重塑服务交付模式。一个 Token 大约对应四分之三个英文单词。 “传统 SaaS 模式下，服务交付几乎不存在可变成本，但现在利润结构彻底改变。” 桑德斯说。 从传统 SaaS 模式切换到 AI 智能体模式，会让毛利率（扣除销货成本后的利润）从 85% 以上，下滑至接近 45%。 当然，也有企业希望拿到行业最顶尖的 AI 能力。数据分析软件公司 Databricks 可以开发 AI 智能体，本周已经向内部 3500 名开发者全员开放 OpenAI 的 GPT‑6 Astra。 Databricks 工程副总裁帕特里克・温德尔在社交平台发文表示：“在高度复杂任务上，Astra 性能明确优于此前的最高规格模型，包括 Anthropic 的 Opus 5 与 OpenAI 的 Sol 5.6。” 系统集成商 Nagarro 则持截然不同的思路。 Nagarro 消费行业技术负责人拉姆・雷迪驻守在公司的 Dreamforce 展台。有访客和他聊起阿莫代伊与贝尼奥夫对话涉及的监管议题，但雷迪表示，现场最热门的话题是 Claudeforce，而非前沿大模型的未来。 Nagarro 内部工程师会等大约三个月，才会接入 AI 实验室推出的最新模型。 “我们不属于那批一有新东西就迫不及待上手的早期尝鲜者。” 他说道。
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