Salesforce 正在推出一套新产品，旨在巩固其在竞争异常激烈的人工智能领域的地位。

该套件名为 AI Cloud，其中包括旨在提供“企业就绪”AI 的工具，是 Salesforce 最新的跨学科尝试，旨在通过 AI 功能增强其产品组合。在许多方面，这是该公司 3 月份推出的生成人工智能计划的延续，该计划旨在将生成人工智能整合到整个 Salesforce 平台中。

Salesforce 新兴技术高级副总裁 Adam Caplan 在电话采访中告诉 TechCrunch:“这实际上是以一种值得信赖的方式将生成式 AI 引入企业。” “我们正在以令人难以置信的速度前进，以利用我们在 AI 方面的历史，并以可信赖的方式将其构建到我们的堆栈中。”

AI Cloud 在 Salesforce 的云基础设施上托管和提供 AI 模型——特别是文本生成模型——来自一系列合作伙伴，包括 Amazon Web Services、Anthropic、Cohere 和 OpenAI。第一方模型可从 Salesforce 的 AI 研究部门获得，支持代码生成和业务流程自动化等功能。或者，客户可以将定制训练的模型引入平台，同时将数据存储在自己的基础设施上。

这种自负与亚马逊最近推出的 Bedrock相差无几，后者提供了一系列由 AWS 内部训练的模型以及来自初创合作伙伴的预训练模型。

“我们正在做的是，我们基本上采用了一种生态系统方法——一种开放的方法——并为最佳用例使用最佳模型，”卡普兰说。

生成式 AI 无处不在

AI Cloud 中 Salesforce 构建的模型为 Salesforce 旗舰产品（包括 Data Cloud、Tableau、Flow 和 MuleSoft）的新功能提供支持。总共有九种模型:Sales GPT、Service GPT、Marketing GPT、Commerce GPT、Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT 和 Apex GPT。

Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT 和 Apex GPT 在本质上更专业一些。Slack GPT 和 Flow GPT 允许用户构建嵌入 AI 操作的无代码工作流，无论是在 Slack 还是 Flow 中。Tableau GPT 可以根据自然语言提示和表面数据洞察生成可视化。至于 Apex GPT，它可以扫描代码漏洞并为 Salesforce 的专有编程语言 Apex 建议内联代码。

截至今天，其中一些模型已经上线，包括 Slack GPT、Commerce GPT、Sales GPT 和 Service GPT。其余的——减去 10 月登陆的 Flow GPT——计划最早在本月到达。

Cloud AI 中一个明显的遗漏是沿用DALL-E 2和Stable Diffusion的图像生成模型。Caplan 说它正在开发中，承认它在创建营销活动、登陆页面电子邮件等方面的用处。但他补充说，Salesforce 的目标是在发布之前克服一系列障碍——从版权到毒性。

信任层

那么还有什么让 AI Cloud 与众不同呢?好吧，Salesforce 正在宣传 Einstein Trust Layer，这是一种新的 AI 审核和编辑服务。与 Nvidia 的NeMo Guardrails类似，Einstein Trust Layer 试图防止文本生成模型保留敏感数据，例如客户采购订单和电话号码。

Caplan 说，Einstein Trust Layer 针对的是具有严格合规和治理要求的公司，这些要求通常会阻止他们使用生成式 AI 工具。当然，这是及时的。包括亚马逊、高盛和 Verizon 在内的越来越多的公司以隐私风险为由禁止或限制使用 GPT 等生成式人工智能。

“每个客户的首要问题是关于信任和安全，以及我们如何使他们作为企业能够以安全的方式使用这些新技术——这个新世界，”卡普兰说。

Einstein Trust Layer 位于应用程序或服务与文本生成模型之间，检测提示何时可能包含敏感信息，并在它到达模型之前自动在后端将其删除。该服务还可以过滤毒性（例如，性别歧视、种族主义和其他形式的歧视），无论是在提示中还是在模型的响应中。

Salesforce 表示，将来自第三方平台（例如 Amazon SageMaker 或 Google 的 Vertex AI）的模型链接到 AI Cloud 的用户仍然可以利用 Einstein Trust Layer。对于 OpenAI 客户，Salesforce 表示已与 OpenAI 建立“信任合作伙伴关系”，使用 OpenAI 的安全工具与 Einstein Trust Layer 一起提供联合内容审核。

调节模型和提示是一项棘手的工作，而 Salesforce 有很多竞争方式。微软上个月刚刚推出了一项新的 AI 服务来管理文本和图像，包括来自模型的文本和图像，通过其Azure OpenAI 服务（尽管仅适用于 OpenAI 模型）提供类似于 Einstein Trust Layer 的模型定制选项。

也许这就是为什么，为了进一步将 AI Cloud 与现有的其他托管 AI 服务产品区分开来，Salesforce 推出了一系列提示“模板”和提示模板构建工具。Salesforce 表示，该模板的“优化”AI 提示使用“协调”数据在公司需求的背景下确定模型生成的输出，从而影响生成内容的质量和相关性。

Caplan 说，这样做是为了减少将 AI Cloud 中的生成 AI 模型适应特定用例的时间和成本。例如，客户可以创建一个模板，该模板“指示”模型以符合房屋风格的方式对电子邮件回复进行措辞，或者从 Salesforce 数据库中提取特定的客户信息。

“这确实是电子邮件质量的根本转变，也是更通用的副本与基于客户关系管理数据的副本之间的区别，”Caplan 说。

当然，即时工程并不是一门新科学。其他生成式 AI 平台，如 Writer、Jasper 甚至 Grammarly，提供了引导模型对特定风格做出反应的方法。可以说，这里真正的价值主张——至少是 Salesforce 强调的——是 Salesforce 数据可以轻松连接到模型（并由模型操纵）。

对于已经扎根于 Salesforce 产品生态系统的客户来说，这可能是一个引人注目的销售宣传。

“人工智能加上数据加上客户关系管理是一个非常强大的组合，”卡普兰说。“我们可以继续让这些提示变得更智能、更好。这将非常强大，以及训练模型并为我们的客户和整个堆栈中的类似事物提供更多价值。”AI Cloud 将在今年某个时候推出，Salesforce 表示，Einstein Trust Layer 将于本月晚些时候全面上市。