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，甲骨文砸了几十亿美元帮其他企业跑 AI，可自家全面引入 AI 的时间反倒晚了不少。
据《商业内幕》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，公司都还没找到让生成式 AI 真正在全体员工中派上用场的办法。
ChatGPT 和 Codex 上线后，甲骨文员工写代码的速度明显加快，但同时也把原本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搞明白，怎样才能真正让 AI 对我们自己这么有用。”
去年，甲骨文只在客户支持上试了水，开发、财务、销售这些部门还没大范围用起来。首席信息官杰伊·埃文斯告诉员工，转折出现在今年 4、5 月份——公司开始部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex。
甲骨文没有简单把工具一开了之，而是同步制定了公司标准、安全控制措施和内部政策，结果三个月内使用率就冲到了 80%。“我们把这些工具做得太容易上手了，账单可能多少会吓人一跳。”
为此，甲骨文建了内部监控机制，能看清员工都在用哪些模型、各自花了多少钱。
埃文斯指出，OpenAI GPT-6 Astra 的使用成本是其他模型的 2.5 倍，而很多任务根本用不着动用这么贵的模型，比如日常工作交给成本更低的 Terra 就行。
两位高管都提到，AI 明显加快了软件开发，但也把工程流程的瓶颈推到了其他环节。埃文斯说：“开发人员用这款工具大概一周就能把代码写出来。放在以前，一个开发团队通常得花两到三个季度。”
不过到目前为止，开发提速还没转化成更快的产品交付。马古尔克解释说，公司还在琢磨怎么重新设计测试、验证、部署和发布管理流程，好让它们跟上代码生成的速度。“写代码变快了，不代表所有事情都会突然快 1000 倍。”
甲骨文的这段经历，也暴露出企业大规模引入 AI 后的下一道坎：强大的模型确实能大幅压缩单项任务的时间，但同时也可能带来高额账单，还会把瓶颈挪到别的环节。
另外，甲骨文还获准提前使用 Anthropic 面向代码安全漏洞扫描的 Mythos Preview 模型。埃文斯称，这款模型上线后，短短两周发现的潜在问题就超过了甲骨文此前一整年的总量。
今年 4 月公布的 Anthropic Mythos 被认为是迄今最强的 AI 系统之一，多国政府和安全机构都警告说，它的能力超过其他模型，在网络安全领域尤其突出。
这么强的扫描能力也带来了大量误报。IT之家从报道中获悉，埃文斯估计 Mythos 发现的问题里大约 60% 到 70% 属于误报。为此甲骨文建立了新的核查流程：工程师先确认漏洞是不是真的存在，再动手修复。
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原文链接：[点击查看](https://www.ithome.com/1/004/312.htm)
据《商业内幕》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，公司都还没找到让生成式 AI 真正在全体员工中派上用场的办法。
ChatGPT 和 Codex 上线后，甲骨文员工写代码的速度明显加快，但同时也把原本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搞明白，怎样才能真正让 AI 对我们自己这么有用。”
去年，甲骨文只在客户支持上试了水，开发、财务、销售这些部门还没大范围用起来。首席信息官杰伊·埃文斯告诉员工，转折出现在今年 4、5 月份——公司开始部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex。
甲骨文没有简单把工具一开了之，而是同步制定了公司标准、安全控制措施和内部政策，结果三个月内使用率就冲到了 80%。“我们把这些工具做得太容易上手了，账单可能多少会吓人一跳。”
为此，甲骨文建了内部监控机制，能看清员工都在用哪些模型、各自花了多少钱。
埃文斯指出，OpenAI GPT-6 Astra 的使用成本是其他模型的 2.5 倍，而很多任务根本用不着动用这么贵的模型，比如日常工作交给成本更低的 Terra 就行。
两位高管都提到，AI 明显加快了软件开发，但也把工程流程的瓶颈推到了其他环节。埃文斯说：“开发人员用这款工具大概一周就能把代码写出来。放在以前，一个开发团队通常得花两到三个季度。”
不过到目前为止，开发提速还没转化成更快的产品交付。马古尔克解释说，公司还在琢磨怎么重新设计测试、验证、部署和发布管理流程，好让它们跟上代码生成的速度。“写代码变快了，不代表所有事情都会突然快 1000 倍。”
甲骨文的这段经历，也暴露出企业大规模引入 AI 后的下一道坎：强大的模型确实能大幅压缩单项任务的时间，但同时也可能带来高额账单，还会把瓶颈挪到别的环节。
另外，甲骨文还获准提前使用 Anthropic 面向代码安全漏洞扫描的 Mythos Preview 模型。埃文斯称，这款模型上线后，短短两周发现的潜在问题就超过了甲骨文此前一整年的总量。
今年 4 月公布的 Anthropic Mythos 被认为是迄今最强的 AI 系统之一，多国政府和安全机构都警告说，它的能力超过其他模型，在网络安全领域尤其突出。
这么强的扫描能力也带来了大量误报。IT之家从报道中获悉，埃文斯估计 Mythos 发现的问题里大约 60% 到 70% 属于误报。为此甲骨文建立了新的核查流程：工程师先确认漏洞是不是真的存在，再动手修复。
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