Gate 新闻消息，4月27日——OpenAI 总裁兼联合创始人 Greg Brockman 表示，新一轮人工智能将把用户从与 AI 机器人聊天，转向指派现实世界的任务。 这种转变要求企业重新思考运营工作流程，并为安保、管理与成本建立新的协议。
Brockman 认为，AI 必须从独立的聊天界面走向更深度的融合，直接嵌入现有的企业软件之中，以便能够独立解决问题。 近期模型已跨越“可用性”的门槛，在几乎不需要额外指令的情况下，提升了生成演示文稿、电子表格以及基于浏览器的任务的能力。 然而，赋予 AI 这种操作自主权也会带来新的风险——错误可能会从发送错误邮件升级为对未经授权的数据库进行修改。 为了应对这一点，Brockman 解释道：员工将从执行任务转变为对一支由 AI 代理构成的“舰队”进行监管，同时在委派运营细节的过程中保持责任在肩。
这一集成挑战还延伸到用户与 AI 系统的互动方式。 模型正变得更具直觉，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，而在于集成后的整个系统本身——类似于制造一辆汽车：如果整车其他部分缺乏质量，即便发动机更出色也于事无补。 OpenAI 正在投入内部基础设施和开发者工具，以维持这一优势。
算力能力与成本则是另一个关键约束。 随着自主代理规模扩大，它们需要大量服务器资源，这使得“算力成本下降”与“需求上升”之间的矛盾日益突出。 Brockman 指出，OpenAI 在逐年降低价格的同时仍保持正的利润率，但也警告称，随着重度代理使用接近速率限制，可能正迈向一个“算力稀缺的世界”。 面向企业的监督同样至关重要；IT 部门必须对组织内部部署的所有 AI 代理保持完整可视性，并在数十万次部署中管理安全性、可靠性与可观测性。
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“代理式”AI 项目将因成本上升和商业价值不明确而被叫停；预计到 2028 年，只有 15% 的日常工作决策会实现由自主方式来完成。 此外，随着更小、更高效的模型出现并且竞争加剧，过去两年中按质量调整后的 AI 模型价格已下跌 80%，这表明工作流集成与治理可能比单纯依靠“原始模型能力”更容易变得更有防御性。
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