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采集 2026-09-18T16:11:32+00:00
甲骨文斥巨资帮企业运行AI,内部推广AI却进展缓慢
原始标题:甲骨文烧数十亿美元帮其他企业运行 AI,公司内部推广 AI 却并不顺利
来源
ithome
发布时间
2026-09-18T12:06:15
采集批次
2026-09-18-16
字数
1213
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b2f56bb1698940d8
📌 AI 总结(288 字)
甲骨文过去两年花费数十亿美元帮助其他企业运行AI,但公司内部全面引入生成式AI的时间却晚得多。联合CEO马古尔克透露,直到去年公司仍未找到让AI在全员中发挥作用的方法。今年4、5月部署ChatGPT Enterprise和Codex后,三个月内使用率达80%。但高管指出,AI虽大幅加快软件开发,却将瓶颈推向测试、部署等环节,并未带来更快的产品交付。此外,高昂模型费用成为新挑战,OpenAI GPT-6 Astra使用成本是其他模型的2.5倍,甲骨文因此建立内部监控机制。Anthropic Mythos模型投入使用后两周内发现的问题超过去年全年,但约60%至70%为误报。
📄 正文(1213 字)
# 甲骨文烧数十亿美元帮其他企业运行 AI,公司内部推广 AI 却并不顺利 IT之家 9 月 18 日消息,过去两年,甲骨文花费数十亿美元帮助其他企业运行 AI。然而相比之下,自家公司全面引入 AI 的时间却晚得多。 据《商业内幕》今天(18 日)晚间报道,甲骨文联合 CEO 克莱 · 马古尔克在内部员工大会上坦言,直到去年,公司还没有找到让生成式 AI 在整个员工队伍中真正发挥作用的方法。 ChatGPT 和 Codex 投入使用后,甲骨文员工编写代码的速度大幅提升,同时也把原本隐藏在其他环节的瓶颈暴露了出来。马古尔克说:“回想一年前的情况,我觉得当时我们还没弄明白,怎样才能真正让 AI 对我们自己这么有用。” 去年,甲骨文尝试把 AI 用于客户支持,但开发、财务和销售等部门还没有大范围应用。甲骨文首席信息官杰伊 · 埃文斯告诉员工,转折出现在今年 4 月和 5 月,公司开始部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex 的时候。 甲骨文没有简单地把工具开放给员工,而是同步制定公司标准、安全控制措施和内部政策,三个月内使用率便达到 80%。“我们把这些工具做得太容易上手了,结果可能多少会被成本吓到。” 甲骨文因此建立了内部监控机制,可以查看员工使用哪些模型,以及分别产生多少费用。 埃文斯指出,OpenAI GPT-6 Astra 的使用成本达到其他模型的 2.5 倍,而许多任务并不需要调用如此昂贵的模型。例如,日常工作就可以交给成本较低的 Terra 处理。 两名高管称,AI 显著加快了软件开发,但也把工程流程的瓶颈推向其他环节。埃文斯说:“我们看到,开发人员用这款工具大约一周就能生成代码。放在以前,一个开发团队通常要花两到三个季度才能完成。” 然而目前,开发速度提升还没有转化为更快的产品交付。马古尔克解释称,公司仍在研究如何重新设计测试、验证、部署和发布管理流程,使其跟上代码生成速度。“写代码本身变快了,并不意味着所有事情突然都会快 1000 倍。” 甲骨文的经历也暴露出企业大规模引入 AI 后的下一道难题:强大的模型能够大幅压缩单项任务所需时间,却可能同时带来高额账单,并把瓶颈转移到其他环节。 甲骨文还被授权提前使用 Anthropic 用于扫描代码安全漏洞的 Mythos Preview 模型。埃文斯称,这款模型投入使用后,短短两周发现的潜在问题就超过甲骨文此前一整年的发现数量。 今年 4 月公布的 Anthropic Mythos 被认为是迄今最强大的 AI 系统之一,多国政府和安全机构警告,其能力超过其他模型,在网络安全领域尤其突出。 如此强的扫描能力也带来了大量误报。IT之家从报道中获悉,埃文斯估计,Mythos 发现的问题中约 60% 至 70% 属于误报。甲骨文因此建立了新的核查流程,由工程师先确认漏洞是否真实存在,再着手修复。