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，过去两年里，甲骨文投入了数十亿美元，用于协助其他企业运行人工智能。但相比之下，该公司自身全面采用 AI 的进程却显著滞后。

据《商业内幕》今天（18 日）晚间报道，甲骨文联合首席执行官克莱·马古尔克在一次内部员工会议中坦言，直到去年，公司仍未能找到让生成式 AI 在整个员工队伍中真正发挥效用的途径。

在引入 ChatGPT 和 Codex 后，甲骨文员工编写代码的速度大幅提高，但同时也暴露了原本隐藏在其他环节的瓶颈。马古尔克表示：“回想一年前，我觉得当时我们还不清楚，如何才能让 AI 对我们自己产生如此大的帮助。”

去年，甲骨文尝试将 AI 应用于客户支持领域，但开发、财务和销售等部门尚未大规模采用。甲骨文首席信息官杰伊·埃文斯向员工透露，转折点出现在今年 4 月和 5 月，当时公司开始部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex。

甲骨文并非简单地将这些工具开放给员工，而是同步制定了公司标准、安全控制措施以及内部政策，结果在三个月内使用率就达到了 80%。“我们把这些工具设计得过于易用，结果可能多少会被成本吓到。”

为此，甲骨文建立了内部监控机制，能够查看员工使用了哪些模型，以及各自产生了多少费用。

埃文斯指出，OpenAI GPT-6 Astra 的使用成本是其他模型的 2.5 倍，而许多任务并不需要调用如此昂贵的模型。例如，日常操作可以交给成本较低的 Terra 处理。

两位高管表示，AI 显著加速了软件开发，但同时也将工程流程的瓶颈转移到了其他环节。埃文斯说：“我们看到，开发人员使用这款工具大约一周就能生成代码。而过去，一个开发团队通常需要两到三个季度才能完成。”

然而，目前开发速度的提升尚未转化为更快的产品交付。马古尔克解释说，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，以使其跟上代码生成的速度。“写代码本身变快了，并不意味着所有事情都会突然快上 1000 倍。”

甲骨文的经历也揭示了企业大规模引入 AI 后面临的下一道难题：强大的模型能够大幅缩短单项任务所需时间，却可能同时带来高额账单，并将瓶颈转移到其他环节。

此外，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，短短两周内发现的潜在问题就超过了甲骨文此前一整年的发现数量。

今年 4 月发布的 Anthropic Mythos 被认为是目前最强大的 AI 系统之一，多国政府和安全机构警告，其能力超越其他模型，尤其在网络安全领域表现突出。

如此强大的扫描能力也导致了大量误报。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。甲骨文因此建立了一个新的核查流程，由工程师先确认漏洞是否真实存在，再着手修复。