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创新者
2025 年 9 月 30 日
如今，人人都想分一杯人工智能的羹。
这个炙手可热的行业正在迸发新的创业公司、新的创意和数十亿美元的新投资。
虽然这种技术已经存在了一段时间，但它正在以迅雷不及掩耳之势进行变革和改进。在如此热闹的情况下，现在也许是退一步问："那么，这些人工智能有什么意义呢？为了回答这个问题，Mastercard 新闻室请来了 Databricks 的联合创始人兼现场工程高级副总裁 Arsalan Tavakoli。
12 年前，加利福尼亚大学伯克利分校的一群研究人员创立了 Databricks 公司，如今该公司已成长为全球最有价值的初创企业之一，本月完成了一轮融资，估值超过 1,000 亿美元。 这家总部位于旧金山的公司实现了数据和人工智能 Access 的民主化，使全球 20,000 多家企业能够更轻松地利用其数据的力量进行分析，并开发人工智能应用程序和代理。万事达卡使用 Databricks 开发新的代理，如简化 Mastercard 客户入职流程的代理。
Databricks 联合创始人 Arsalan Tavakoli
"Tavakoli说："你想想人们谈论的所有事情，都是想用人工智能改变世界--更好地发现药物，更好地检测欺诈行为。"所有这一切都完全建立在利用数据和人工智能的基础上，而 Databricks 作为一个平台使之成为可能"。
本周，Databricks 和 OpenAI宣布达成一项价值 1 亿美元的协议，使包括 GPT-5 在内的 OpenAI 模型可以在 Databricks 的旗舰人工智能产品 Agent Bricks 中使用。
为了篇幅和清晰起见，以下对塔瓦科利的采访经过了编辑。
塔瓦科利： 我认为有两方面的原因。第一，你应该关注结果，而不是工具。有多少人说，"我们落后了。我得让一群特工开始工作。我必须证明我可以做人工智能"。你说我放了人工智能的鸽子，这不扣分吧？
相反，你真正想要弄清楚的是：我想要推动的业务成果是什么？通常是 "我有一个现有的流程，我想把它自动化，让它更有效率"，或者 "我有一套新的功能，我想把它推出去"，而人工智能是解锁和实现这些功能的关键。
第二件事是，每个人都对人工智能感到非常兴奋，他们将其与法学硕士联系在一起，你打算使用哪种模式？老实说，企业界最需要的是高质量、准确、可信赖的人工智能。这在很大程度上取决于："你的数据资产是否井然有序，你是否制定了管理战略？
这不是模型的问题，而是所有其他部分的问题。如何获得准确性？如何管理？如何确定如何将其投入生产并进行测量？此外，如何在一个快速发展的领域做到这一点？与你交谈过的大多数在六个月前推出人工智能应用的人都会告诉你，如果他们今天要重建它，他们会以完全不同的方式来构建它，因为有新的产品出现了。
塔瓦科利 目前的收入是一个金字塔。在底层，你需要一堆基础设施，这些就是芯片。这个领域不会有很多公司，因为进入的门槛非常高。
除此之外，还有基础模型提供商。一开始我们有很多模型，后来逐渐减少，主要是因为训练其中一些模型需要资金。
最后一层是上面的应用程序。尽管 Databricks 公司最近的人工智能收入刚刚超过 10 亿美元，但由于还处于早期阶段，因此这并不是一个大数字。
如果从现在起快进五年，金字塔的规模会更大，而且会倒转。更多的收入将来自利用人工智能改变人们工作的应用程序。在这一领域，我不认为会有赢家包揽一切。
塔瓦科利 现在的情况是，不再是 "哦，天哪，我要建立一个庞大的模型 "了。现在，人们开始使用定制的、特定领域的模型，这些模型在很大程度上依赖于企业数据。
在消费者领域，你想要利用的大部分都是现成的信息。ChatGPT 擅长旅行规划。因此，你可以告诉它："这些是我去过的地方，这些是我感兴趣的地方，这里是一个有旅行想法的子版块，这些是我孩子的年龄--你能去计划一个假期吗？他们会做得很好，因为这些都是公共信息方面众所周知的问题。
另一方面，Mastercard 正试图让所有这些新用户都加入使用 Mastercard 产品的平台，比如企业或商家。然后说："我得给谁打个电话。我得跟他们谈谈我该如何遵循这一步骤？你们称之为 POA，即产品入职助理。我们将一名代理培训为您提供所有文件和技术诀窍。因此，现在用户可以全天候向代理寻求帮助。这大大加快了某人入职的时间。在这个过程中，很多时候会有人退出，对吗？流失率也有所下降。
塔瓦科利 没人喜欢这个答案但是，许多花费巨资的流程并不性感。我给你举个例子。你是一家保险公司。你会收到成吨成吨的索赔表，你会在 "如何处理所有这些索赔表并提取我需要的信息？我怎样才能把它放到分析表上，以便对其进行深入分析，然后根据分析结果采取行动？没有人会为此感到兴奋--除了那些因为报销需要三个月时间而坐在那里生气的人。但是，如果我现在可以花几个月的时间来做一件事，而且只需花费很少的成本就能完成--自动化--这真是一个令人兴奋的用例。
或者你是一家半导体制造商，如果你能智能地检测到异常情况，并将良品率提高 0.1% - 再说一次，上一次有人对工厂良品率感到兴奋是什么时候？但这意味着一大笔钱。
巨大的生产率、巨大的成本，都不是人们印象中的惊天动地。我认为这些都是无聊的人工智能用例。人工智能可以带来有意义的改进，这正是我们在客户身上看到的。
塔瓦科利 我总是这样回答，按照这种逻辑，如果我们说："嘿，当自动取款机出现时，或者当计算机出现时，它们都是巨大的变革--会有很多人失业吗？
今天人们所做的某些事情将由人工智能自动完成。不过，在很多情况下，为了保证质量，还是需要有人工参与。而整个前提是，当你将这些任务自动化时，也就开启了一系列全新的需求，让你可以做以前做不到的事情。例如，现在有了自动取款机和网上银行，就出现了我们过去从未想到过的新的电子商务岗位，这些岗位创造了大量的就业机会和生产力。
随着技能的提升和培训的开展，虽然具体的工作职责会发生变化，但有一类全新的新工作职责，公司将需要人来推动。因此，我认为对劳动力的需求将会增加。因此，更重要的是 "如何提高技能"。
塔瓦科利： 是，也不是。是的，我们正处于人工智能泡沫之中。不，计划不会改变。
我经常被问到这个问题的反面，即 "人工智能是变革性的还是被过度夸大的？我的回答是肯定的。我认为，人们还没有完全理解人工智能，所以任何问题的答案都是，人工智能会解决它。我走了一圈，发现有个牌子写着 "人工智能洗车"。我不知道这到底是什么意思。现在一切都由人工智能驱动。在我们确定人们需要的真正用例后，兴奋的高峰期总会过去。我认为，现在人工智能领域的所有公司都不会继续生存下去。
为什么这不会改变 Databricks 的计划，因为人工智能非常棒，我们认为它在未来非常重要，而且很明显，在过去 12 年中，我们一直在大力发展人工智能。但我们业务的核心部分也是数据方面，比如数据转换和业务工作流程，这些都是经过验证的，绝对没有泡沫，而且还在不断增长。从 Databricks 的角度来看，您需要适应客户的需求。我们已经看到，从过度炒作到关键的重要用例和成果的转变，我们已经为他们提供了支持。
