Salesforce 正推出新产品套件 AI Cloud，旨在巩固其在激烈竞争的 AI 领域地位。该套件提供“企业级”AI 工具，是 Salesforce 增强产品组合的最新跨学科尝试，延续了三月启动的生成式 AI 倡议，致力于将生成式 AI 融入整个平台。
Salesforce 新兴技术高级副总裁 Adam Caplan 表示：“这关乎以可信赖的方式将生成式 AI 引入企业。我们正快速利用历史积累，将其构建到技术栈中。”
AI Cloud 托管并提供来自 AWS、Anthropic、Cohere 和 OpenAI 等合作伙伴的文本生成模型。Salesforce AI 研究部门也提供第一方模型，支持代码生成和业务自动化。客户亦可携带自定义训练模型至平台，并将数据存储在自有基础设施上。
此概念与亚马逊 Bedrock 类似，后者同样提供内部及合作伙伴预训练模型。Caplan 称：“我们采取开放的生态系统方法，为最佳用例选择最佳模型。”
无处不在的生成式 AI
AI Cloud 中的构建模型为 Data Cloud、Tableau、Flow 和 MuleSoft 等旗舰产品赋能。共包含九个模型：Sales GPT、Service GPT、Marketing GPT、Commerce GPT、Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT 和 Apex GPT。
Sales GPT 可自动制作个性化邮件；Service GPT 能基于案例数据和历史记录创建服务简报、摘要及工单。Marketing GPT 和 Commerce GPT 则可生成受众细分，定制产品描述或提供提升客单价建议。
Slack GPT、Tableau GPT、Flow GPT 和 Apex GPT 更具专业性。前两者允许用户在 Slack 或 Flow 中构建嵌入 AI 操作的无代码工作流；Tableau GPT 可根据自然语言提示生成可视化图表并揭示洞察；Apex GPT 则能扫描代码漏洞并为专有语言 Apex 建议内联代码。
目前，Slack GPT、Commerce GPT、Sales GPT 和 Service GPT 已上线。其余模型（除十月推出的 Flow GPT 外）预计本月内发布。
AI Cloud 暂缺 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 类图像生成模型。Caplan 承认其在营销活动、落地页等方面的价值，但表示存在版权及内容毒性等障碍，公司将在发布前予以克服。
信任层
AI Cloud 的独特之处在于 Einstein Trust Layer，这是一种新的 AI 审核和脱敏服务。类似于 Nvidia NeMo Guardrails，它旨在防止文本生成模型保留采购订单、电话号码等敏感数据。
Caplan 指出，该服务面向受严格合规要求限制而无法使用生成式 AI 的公司。当前，Amazon、Goldman Sachs 和 Verizon 等正因隐私风险限制 ChatGPT 等工具的使用。“客户首要关注信任与安全，以及如何安全接触新技术。”Caplan 说。
Einstein Trust Layer 位于应用与模型之间，自动检测并移除提示词中的敏感信息后再发送给模型，同时过滤提示词及响应中的性别歧视、种族主义等毒性内容。
链接 Amazon SageMaker 或 Google Vertex AI 等第三方模型的用户仍可使用该服务。针对 OpenAI 客户，Salesforce 建立了“信任合作伙伴关系”，结合双方安全工具共同提供内容审核。
面对微软 Azure OpenAI Service 等竞争对手的类似审核及定制功能，Salesforce 推出了提示词“模板”及构建工具。这些经优化的提示词利用协调一致的数据，将输出锚定在公司需求上下文中，以提升相关性和质量。
此举旨在降低适配特定用例的时间成本。例如，客户可创建模板指示模型按公司风格撰写邮件或提取特定客户信息。Caplan 称：“这从根本上改变了邮件质量，使 CRM 数据驱动的文案显著优于通用文案。”
尽管 Writer、Jasper 等平台也提供类似引导功能，但 Salesforce 的核心优势在于其数据易于连接和操作。对于深度使用其生态的客户而言，这是极具吸引力的卖点。
Caplan 总结道：“AI 加数据加 CRM 是强大组合。我们将持续优化提示词，并通过训练模型在整个技术栈中为客户提供更多价值。”
Salesforce 表示，AI Cloud 将于今年晚些时候推出，Einstein Trust Layer 预计本月全面可用。