企业需要价格明晰，因为生成式人工智能服务进入市场
企业需要价格明晰，生成式人工智能服务进入市场
需要明确如何计费生成式人工智能（AI），因为市场参与者急于推出其产品，企业希望避免账单冲击。
机构要求透明化使用和商业模式，以避免不断增加的隐藏成本，Tech Research Asia的创始人和董事Tim Dillon表示。他指出，人们普遍担心会因为按消耗计费的模式而遭受账单冲击，类似于云计算初期的挑战。
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在本周举行的2023年旧金山Dreamforce活动期间，Dillon在接受ENBLE采访时表示，像Salesforce这样的供应商将不得不解决这个问题，他们正在加大生成式人工智能服务的推出力度。
这些工具的采用可以在组织内有机增长，因此可能导致缺乏对其使用的控制和认识。他还表示，通常没有指导使用生成式人工智能的政策，研究表明亚太日本地区40%的组织在此类工具上有非正式政策，而60%的组织则有正式政策。
由于经济疲软，该地区的企业面临潜在的预算削减，这进一步加剧了对账单冲击的担忧。如果价格以美元计价，对于亚太市场的企业来说，使用生成式人工智能可能是一个昂贵的选择。
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Salesforce东盟副总裁兼解决方案CTO Gavin Barfield承认对账单冲击的担忧是合理的，并表示在逐步推出生成式人工智能服务时，定价模型仍在制定中。
“我们还处于早期阶段，所以所有公司都在处理这些问题，” Barfield告诉ENBLE。他指出，云服务刚推出时也出现了同样的问题。
“随着市场和产品的成熟，这些问题将会得到解决，”他说，并补充说市场参与者需要找到定价生成式人工智能服务的方式。根据Barfield的说法，Salesforce目前正在考虑多种定价模型，但目前为几项服务采用了基于积分的系统，积分消耗量取决于调用AI模型运行查询的次数。
今年7月，Salesforce宣布其集成于Sales Cloud Einstein的Sales GPT服务每用户每月价格为50美元，并包含有限数量的Einstein GPT积分。集成于Service Cloud Einstein的Service GPT服务也以每用户每月50美元的价格销售，并包含有限数量的Einstein GPT积分。
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任一生成式人工智能服务的客户在使用量增长时可以购买企业扩展包来获取更多积分。
由于生成式人工智能服务基于使用模式，公司能够监控其使用量至关重要，新加坡电信公司M1的首席数字官Jan Morgenthal表示。
他在会议上对ENBLE表示，他需要能够衡量和预测在他的组织内使用这些工具的量。M1目前使用来自各个供应商的几种AI工具，包括Salesforce，同时也在测试生成式人工智能服务。
例如，通过设定一个具体的金额，他可以管理使用这些工具应该进行的查询数量。
Morgenthal指出，根据特定用例的复杂性和需要自动化或生成响应的AI模型，使用生成式人工智能可能在投资回报方面不合算。
这是公司需要谨慎考虑的问题，否则成本可能会上升。他说，从生成式人工智能获得的自动化可能不值得其交付的成本。
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这也意味着组织必须制定出流程，包括数据可用性，以运行查询并实现期望的结果，这样他们就可以衡量将生成式AI应用于用例的成本。
让客户创建自己的提示
Salesforce本周预览了新的生成式AI产品，其高管表示，这些产品将使企业客户更容易定制这些工具以支持其运营。
其中之一是Einstein Copilot，被称为对话式AI助手，可以与任何Salesforce应用程序集成，使用户能够用自然语言提问。
响应是基于Salesforce Data Cloud提供的专有公司数据生成的。数据引擎汇集了任何数据集，包括客户数据、遥测数据和Slack对话，以创建客户的统一视图。
据Salesforce称，Data Cloud目前每月处理300万亿次交易，并每天连接1000亿条记录。数据引擎现在与Einstein 1平台本地集成，使企业可以将AI、自动化和分析应用于每一次客户体验。
它使Einstein Copilot能够为用户的查询提供其他操作选项，例如销售电话后的推荐行动计划。
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想要构建具有自定义提示、技能和AI模型的生成式AI应用程序的组织也可以通过Einstein Copilot Studio来实现。它包括Prompt Builder，让用户创建和测试与其公司品牌和沟通风格一致的生成式AI提示，而无需任何技术专长，使营销主管能够要求Prompt Builder根据客户的购买或订单历史生成定制消息。
Einstein Copilot Studio还包括Skills Builder，允许公司创建定制的AI驱动操作来运行特定任务。例如，它可以创建一个“竞争对手分析”技能，分析当前市场数据、销售数据，并发送API调用以从外部来源提取数据。
此外，模型构建器组件使希望使用自己的AI模型的组织能够选择Salesforce的专有LLMs（大型语言模型）之一，或者集成其首选的预测和生成合作伙伴AI模型。它们可以在Data Cloud中对数据进行训练，而无需移动或复制数据。
这意味着Einstein Copilot可以提供更准确的洞察和内容，以适应公司的员工或客户动态。
Model Builder最终将支持包括Amazon Bedrock、Google Cloud的Vertex AI、Anthropic和Cohere在内的外部LLMs。目前，它只支持OpenAI.W
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Einstein Copilot目前正在试点中，而Copilot Studio将于今年秋季进入试点。Einstein Trust Layer增强功能将从2023年10月起在供应商的Einstein平台中普遍提供。新产品的定价细节尚不可得。
Data Cloud目前可以免费使用企业版或以上版本的客户。它包括使组织能够统一1万个客户配置文件的功能，并包括两个Tableau Creator许可证。
此外，新的Einstein Trust Layer将支撑所有Einstein产品，为Salesforce表示，它提供了一个安全的AI架构，确保其客户的生成式AI响应由经过质量检查的数据驱动，以避免潜在的偏见以及符合安全和隐私标准。
与Salesforce Data Cloud集成，Trust Layer通过检查数据以防止有毒和品牌风险，遮蔽个人可识别信息，并不保留客户数据来减轻此类风险。
根据Salesforce的说法，Einstein Trust Layer增强功能将于2023年10月普遍提供。
Salesforce的主席兼首席执行官Marc Benioff表示：“事实上，每个公司都将经历人工智能变革，以提高生产力，推动效率，并为每个工作、企业和行业提供令人难以置信的客户和员工体验。通过Einstein Copilot和Data Cloud，我们可以轻松创建强大的AI助手，并将可信AI融入到工作流程中。在这个新世界里，每个人现在都可以成为一个爱因斯坦。”
驻新加坡的Eileen Yu受邀参加了Salesforce.com在美国旧金山举办的2023年Dreamforce活动，并为ENBLE报道。
