Gate News 消息，4 月 27 日——OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 表示，新一轮人工智能将把用户从与 AI 机器人聊天转向分配现实世界的任务。此转变要求企业重新思考运营工作流，并为安全、管理和成本建立新的协议。
Brockman 认为，AI 必须超越独立的聊天界面，直接融入现有企业软件，以便能独立解决问题。近期模型已经跨越了“有用性”的门槛，在几乎不需要额外指令的情况下，提高了生成演示文稿、制作电子表格以及完成基于浏览器的任务的能力。然而，给予 AI 这种操作自由会引入新的风险——错误可能从发送错误的电子邮件升级到未经授权的数据库修改。为此，Brockman 解释称，员工将从执行任务转变为监督一整群 AI 代理，同时在下放具体运营细节的过程中保持责任。
这种整合挑战也延伸到用户如何与 AI 系统交互。模型正变得更直观，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，而在于集成后的系统本身——就像造一辆车，纵使发动机再优秀，如果整车其他部分都不够可靠也无济于事。OpenAI 正在投资内部基础设施和开发者工具，以维持这种优势。
算力能力和成本带来了另一个关键约束。随着自主代理规模化，它们需要大量服务器资源，这在“算力成本下降”和“需求上升”之间制造了紧张关系。Brockman 指出，OpenAI 已实现逐年降低价格，同时保持正的利润率，但他警告说，随着高强度代理使用接近速率限制，可能正在逼近一个“算力稀缺的世界”。企业级的监管同样至关重要；IT 部门必须对组织内部署的所有 AI 代理保持完整可视化，跨数十万次部署来管理安全性、保障性以及可观测性。
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“代理型 AI”项目将因成本上升和业务价值不明确而被叫停；预计到 2028 年，只有 15% 的日常工作决策会被自主作出。此外，在过去两年里，随着更小、更高效的模型涌现并且竞争加剧，经过质量调整的 AI 模型价格已经下降了 80%。这表明，与单纯的原始模型能力相比，工作流整合和治理可能会更具可辩护性。
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