Salesforce 在 Dreamforce 大会上发布首个推理模型 Koa，显示企业客户对 AI 的需求，正逐步从通用大模型转向更强调成本、数据控制和具体业务任务的产品。Koa 由 Salesforce 与英伟达联合打造，基于英伟达开放权重模型 Nemotron 进行后训练。

面向销售与客服任务

Koa 主要用于销售、营销和客户支持场景，将作为 Salesforce Agentforce 平台中的一个可选模型。该平台主要帮助企业搭建自动化代理，处理客服问答、预约安排等重复性工作。

Salesforce AI 执行副总裁 Jayesh Govindarajan 表示，此前如果代理需要处理多步骤或长链条任务，系统通常会通过 Agentforce 的 AI 网关，把请求转交给 Claude 或 ChatGPT 等前沿模型。Koa 上线后，Salesforce 开始把这类推理能力部分收回到自有模型体系中。

强调数据隔离与成本效率

Salesforce 表示，Koa 的训练没有使用任何真实客户数据，而是通过合成数据模拟企业场景，包括客服中心应对情绪激动的用户，以及销售人员推进成交等流程。

• 采用开放权重方案，作为封闭前沿模型的替代选项
• 针对具体工作任务训练，而非追求通用能力展示
• 不直接接触客户真实数据，降低数据外泄风险

Salesforce 还称，Koa 在处理同类任务时消耗的 token 更少，有助于压低企业使用 AI 的成本。英伟达企业生成式 AI 软件副总裁 Kari Ann Briski 表示，Nemotron 的推理架构更注重 token 效率和响应速度。

企业模型路线开始分化

这次发布也反映出企业软件公司与前沿 AI 实验室之间的路线差异正在扩大。对很多企业客户来说，重点不再只是模型能力上限，而是能否在现有系统内完成部署、满足数据要求，并控制长期使用成本。

Salesforce 高管表示，公司过去一直希望训练自己的企业级前沿模型，但缺少合适的预训练底座。Nemotron 出现后，这一条件才算具备。

不过，Salesforce 并未放弃与外部模型厂商合作。该公司近期还宣布与 Anthropic 推出 ClaudeForce，允许企业把 Claude 作为 AI 交互界面使用，同时继续把业务数据保留在 Salesforce 的系统和基础设施中。