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

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。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。