5月15日消息，salesforce联合创始人、首席执行官马克·贝尼奥夫日前在接受专访时表示，我们正处于一个前所未有的时代，人工智能将对我们的工作及生活产生颠覆性影响。他在专访中表扬deepseek的出现堪称今年最具颠覆性的转变，并特别指出微软与openai之间已出现近乎决裂的巨大裂痕，而且无法弥合。
贝尼奥夫是美国科技圈极具影响力的人物。作为市值高达2620亿美元的软件巨头salesforce的联合创始人、首席执行官，他还以心直口快、善于言辞而闻名。
除了在科技领域的成就外，这位身家近90亿美元的富豪还热衷于天使投资，为众多科技创业者提供指导和支持。
在创立salesforce之前，贝尼奥夫曾在甲骨文公司为拉里・埃里森工作了十年，积累了丰富的经验。2018年，他与妻子林恩以1.9亿美元现金收购了《时代》杂志，进一步扩大了他的商业版图。
如今，贝尼奥夫将重心放在人工智能领域，他认为数字智能体技术将在客户服务、供应链管理等多个领域带来革命性变化，并以此引领salesforce的未来发展。以下为此次专访内容摘要：
01.行业变革与人工智能的影响
问：你在硅谷和旧金山湾区活跃已久。你生于此地，管理着旧金山最具标志性的公司之一，对当前技术发展的洞察比几乎任何人都更为深刻。当下人工智能似乎即将颠覆全球几乎每个行业，这是一个令人兴奋却又让人不知所措的时刻，你如何看待？
答：你说得没错。我们的行业每隔一段时间就会迎来这样的时刻。就像史蒂夫・乔布斯引领个人电脑普及、汤姆・沃森推动大型机的诞生、马克・安德森开创浏览器时代一样，我们如今正处于这样的关键节点。
我们目睹了创新、能力与资金的融合，以及硅谷的独特魔力。你亲身见证了这一切，必定对身处硅谷深感振奋，因为只有身临其境，才能真正理解正在发生的变革。而这种魔力大多在旧金山上演，这非常酷，也确实是一件大事。
问：你经历过泡沫时期，现在人工智能领域是否存在过度膨胀的风险？
答：若没有这些因素，便难以实现突破。因为在找到真正有用的东西之前，必须进行大量尝试，这正是魔力所在。你会看到“这1万家公司刚刚获得资金，其中只有100家是优秀的”，但必须为所有公司提供资金，才能筛选出最优秀的100家公司。
我们在互联网革命中已见证过这一点——我们曾不知谁会成为谷歌，谁又会成为ask jeeves和雅虎，这是一个渐进的过程，策略会随着时间由战术决定。而你现在正处于一个巨大的周期中，若没有炒作周期或资金周期，便无法在另一端收获令人难以置信的结果。
问：你不仅运营着salesforce，还运营着《时代》杂志。最近，你将deepmind创始人德米斯・哈萨比斯列入 “100 位最有影响力人物” 的封面。他是人工智能领域最重要的科学家和倡导者之一，无论是通过 alphafold还是deepmind人工智能实验室。他对人类失去对这项技术的控制，或是恶意、不明智地部署它，发出了相当严峻的警告。你是否也是“末世论者与乐观主义者” ？
答：我不对《时代》杂志的编辑决策负责，但我确实拥有它。你说得对，我们将德米斯列为全球100位最有影响力人物之一，这或许也与他的诺贝尔奖有关。
像德米斯这样身处人工智能核心领域的人（可能还有人工智能先驱杰弗里・辛顿等许多人），一方面极具创新性，满怀热情；另一方面也意识到这项技术可能存在黑暗面。
技术本身并无好坏之分，关键在于如何使用它。
所有技术都可用于善与恶，基因技术、核技术或人工智能技术皆是如此，我们能列出许多展现善恶场景的电影。但关注这些事情是有益的。
与我密切合作的未来学家彼得・施瓦茨，是《少数派报告》、《战争游戏》、《深空撞击》等电影的主要贡献者和创作者。当你观看这些关于未来的电影时，确实会看到黑暗的场景，而这正是我们试图弄清楚如何走向正确方向的原因，我们必须讨论可能出错的地方。
问：你更乐观还是更悲观？
答：我天生更乐观，但我认为人们确实会审视这些潜在的黑暗场景并做出调整。即便我们的朋友埃隆・马斯克，这位令人惊叹的远见者，几年前对人工智能还持有非常悲观的看法，随着时间推移，他变得更加乐观，事情总是在变化。关键在于人们如何使用它以及如何调整。
我们都不希望出现类似广岛的时刻，没人希望技术被以可怕的方式使用，导致人员伤亡，这是最糟糕的情况，就像人类制造的病毒导致许多人死亡一样。
没人希望这些事情发生，也没人希望出现黑暗的人工智能场景，如失去对自主武器系统的控制。人们希望幸福健康，照顾好自己的孩子和家庭，这是我们的愿望。我们希望确保技术被用于善的目的，但正如你所知，世界上有许多不同的参与者。
02.salesforce 的人工智能战略
问：你在公司层面对人工智能进行了重大布局。我们不谈杀手机器人或基因工程病毒，而是你去年将其重新品牌化为agentforce的业务。我想了解其进展如何：目前关于技术潜力的讨论众多，从模型构建者到部署智能体的各方收入问题也备受关注，你是否观察到实质性的客户应用落地情况，以及实际收入增长？
答：我们确实看到了积极的进展。我们正基于一个核心愿景构建数十亿美元规模的业务—我们正目睹一个数万亿美元的数字劳动力机遇在眼前展开。
这一愿景的核心在于，全球最终将投入3万亿至12万亿美元用于技术形态，包括智能体，也包括机器人等其他形式，以构建数字劳动力，开启一个全新的丰裕时代。
问：这是否也可能对salesforce的商业模式构成威胁？长期以来，我们通过客户关系管理系统（crm）以软件即服务（saas）模式向大企业销售软件，帮助企业组织数据并提供软件解决方案。但如今已进入 “可要求人工智能设计软件或代码” 的阶段—企业可让人工智能访问其数据，直接与模型初创公司合作，从而无需购买支撑salesforce业务多年的大型系统。你在1999年创办salesforce时曾提出 “这是软件的终结”，如何看待当下这一节点？这会是软件即服务的终结吗？
答：任何事物都有终结与新生。
你提到 “智能体将能够访问企业所有数据” 这一点没错：对于我们的客户（银行、保险公司、政府、科技公司、媒体公司等）而言，他们始终在管理自身数据，而数据是一种 “联邦资源”。
“联邦” 意味着连接，即企业内部已将各类数据源连接整合的资源体系。在大型企业中，若人工智能未能被正确的数据 “喂养”，便难以成功。
问：salesforce 未能避开市场抛售潮，公司股价今年下跌了 25%。这仅仅是市场波动，还是也反映出美国及国际客户对经济环境下缩减服务支出的担忧？
答：市场波动对公司股价的影响毋庸置疑。但我们刚刚交出了一份营收与净利润均创纪录的季度财报，并给出了相对保守的业绩指引。我们的现金流一如既往地强劲—我认为这是商业史上最稳健的现金流表现之一。
当下，我们必须持续聚焦核心要务：助力客户成功，并引领他们穿越这场颠覆性的变革周期。客户将依托我们的技术构建各类新系统与能力，这是我们不变的战略重心。
03.人工智能的社会影响
问：许多人关注的一个社会问题是，向企业出售智能体虽能大幅提升生产力并创造利润，但随着模型和智能体的日益强大，未来十年可能出现部分岗位流失。你认为政府和社会在应对这场变革时的准备是否充分？
答：这或许并非 “动荡”，而是新技术驱动的劳动力结构变革。
当下的特殊性在于数字劳动力的崛起——无需增加人力即可实现gdp的基础性生产力提升，这在历史上较为罕见，也极具突破性。这意味着国家可能因部署恰当的技术功能而走向更繁荣的发展路径。
以美国为例，若想通过产业转型重振制造业，必须依赖像机器人这样的数字劳动力，因为传统工厂已面临人力短缺。
我们都体验过waymo无人驾驶汽车：当你首次乘坐时，可能会惊叹 “这是如何做到的？”——呼叫车辆、无人驾驶、精准抵达，这本质上是 “轮子上的机器人”，也是数字劳动力的典型场景。
人工智能驱动的社会转型已悄然发生，我们必须正视其影响，而非回避讨论—正如人类从马车时代历经出租车司机、uber 司机，最终迈向waymo无人驾驶的演变历程。
04.微软与openai的关系破裂
问：从新闻视角看，直言不讳是你显著的个人特质之一，你在诸多议题上从不骑墙。例如，你曾公开批评竞争对手产品，尤其是微软基于openai gpt模型开发的copilot，直接称其为 “clippy 2.0”，这一评价在微软引发诸多不满，甚至有高管回击“贝尼奥夫根本不懂自己在说什么”。此外，你多次提及openai与微软数据中心合作关系的破裂。能否谈谈其中的关键矛盾？你与微软首席执行官萨提亚・纳德拉之间是否存在分歧？
答：事实证明我的言论是正确的之后，微软那些高管便不再发表类似言论。
这里涉及两个核心问题。其一，微软copilot确实令许多客户失望。其产品形态更接近早期低效的clippy（微软office助手），客户难以从中获取实际价值。反观开发者生产力领域，硅谷新兴公司cursor正迅速崛起，而且有消息称openai要以30亿美元的价格收购cursor的竞争对手windsurf。这一系列动态折射出微软copilot与github整合的失败—其未能实现预期的生产力提升。
其二，微软本质上仅仅是chatgpt的转售商，这是其人工智能战略的根本局限。对此，微软内部显然已产生焦虑：他们聘请deepmind联合创始人穆斯塔法・苏莱曼领导新成立的人工智能部门，启动 “普罗米修斯计划”（prometheus），试图构建自主研发的模型，而非继续依赖chatgpt作为copilot的核心。
值得关注的是，前salesforce高管、现任openai首席财务官莎拉・弗莱尔在高盛会议上展示的技术架构图中，数据中心层、应用层、api层及模型层均未出现微软软件的身影，甚至未提及azure数据中心。这一细节印证了双方合作的实质性裂痕—微软与openai的关系已从根本上破裂，且难以修复。
05.大型语言模型的商品化风险
问：业界存在一种更广泛的批评：无论是anthropic、谷歌还是openai构建的大型语言模型，是否正日益陷入商品化陷阱？客户最终可能不再关心具体使用哪个模型—毕竟它们在能力和技术排行榜上持续相互超越。openai估值高达3000亿美元，其他公司也紧随其后，而数据中心、电力和基础设施领域的投入更是天文数字。你是否担忧科技行业的这一层面正催生泡沫？若泡沫破裂，可能产生哪些连带影响？
答：模型的角色是人工智能革命中最易被误解的议题之一。
过去二十年，人工智能的进步很大程度上依托开源生态实现，salesforce在提示工程及模型技术的关键领域亦有重要贡献—开源不仅是技术基石，更是创新的核心驱动力。在此背景下，deepseek（深度求索）的出现堪称今年最具颠覆性的转变：这家中国公司推出的开源模型采用mit许可，意味着企业可免费使用并嵌入产品。
以salesforce为例，若采用该模型，可将模型使用成本降低 90%—其创新的部署方法能为企业节省数十亿美元，而当前商业模型尚未普遍掌握此类技术。
这一趋势正推动行业从transformer架构向moe（专家混合模型）转型—这种技术变革带来的成本优化潜力，迫使meta等企业加速开发自主开源模型。
事实上，开源生态已免费提供大量技术能力：一方面，企业可基于开源平台获取可互换的基础能力；另一方面，头部公司通过品牌化消费者服务（如 openai 的 chatgpt、谷歌的 gemini）构建差异化。
作为投资者，我既使用openai、谷歌的产品，也关注you.com（我个人投资的项目）及 anthropic（salesforce 投资的公司，其产品claude已集成至 slack）。但对企业而言，关键在于为客户选择最优解—至于底层模型来自哪家供应商，可能不再是核心关注点。
关于泡沫风险：开源技术的成熟正在瓦解 “模型垄断” 的商业逻辑。当基础能力逐渐趋同且成本大幅下降时，依赖高估值、高投入的商业模式可能面临重构。但若泡沫破裂，其附带影响或将集中于单纯依赖模型套利的企业，而真正聚焦场景落地、数据整合与客户价值的公司（如通过开源技术优化成本结构的企业），反而可能在行业洗牌中释放更大潜力。
06.数据中心投资的风险与回报
问：你是否认为数据中心投资存在内在风险？你曾较早指出大量资金与资源正涌入该领域，但我们每周都能看到分析师报告称微软、亚马逊、谷歌等企业正缩减相关投入，这似乎表明行业出现增长放缓迹象，市场对过度支出的担忧切实存在。
答：我们在达沃斯论坛曾探讨过这一趋势。当前行业演变完全符合预期：模型正加速商品化，其价值将更多体现在消费级服务层面，而企业端将基于业务需求灵活选择最优解决方案，并将模型整合至业务线系统中。
salesforce 的核心工作是构建此类解决方案—不仅帮助客户筛选适配技术，更要使其具备抵御未来技术迭代风险的能力。客户选择我们的产品与平台，本质上是为了规避 “押注单一模型” 的风险。
若基于 salesforce平台运行，企业可自由选择当前或未来的模型，并随技术发展动态切换，这正是agentforce战略的核心逻辑。（文/腾讯科技特约编译 无忌）
