Salesforce zieht alle Register: Gemeinsam mit Nvidia startet es einen Gegenangriff auf Claude

Auf der gerade zu Ende gegangenen Dreamforce-Konferenz hat Salesforce zwei neue Produkte vorgestellt, die auf den ersten Blick widersprüchlich wirken:

Eines davon ist Claudeforce, das gemeinsam mit Anthropic entwickelt wurde und es Kunden ermöglicht, direkt in Claude auf Salesforce zuzugreifen, um Aufgaben zu erledigen.

Das andere ist Koa, ein eigenes vertikales Modell von Salesforce, das in Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelt wurde. Die Aufgabe dieses Modells besteht darin, geschlossene Modelle wie Claude und OpenAI bei einem Teil der Aufgaben zu ersetzen.

Das erste Produkt stärkt die Zusammenarbeit mit Claude, das zweite hingegen die Substituierbarkeit von Claude.

Zuerst eine kurze Einführung in Koa: Es wird durch Nachschulung auf Basis des quelloffenen Gewichtsmodells Nemotron von NVIDIA erstellt.

Laut den Bewertungsdaten von Salesforce übertrifft Koa bei der Bearbeitung von Salesforce-CRM-Aufgaben (CRM Bench), einschließlich Aufgaben wie der Aktualisierung von Verkaufschancen und der Planung von Nachverfolgungen, mit einem gewichteten Durchschnittswert von 8,6 zwar nicht Claude Opus 4.8 (Wert 8,7) und OpenAI GPT-5.5 (Wert 9,0), liegt aber über GPT-4.1 (Wert 8,1).

Quelle: Salesforce Koa

Das heißt, obwohl es noch einen Abstand zu den Spitzenmodellen gibt, verfügt Koa bereits über eine hohe Praxistauglichkeit bei einer Reihe von klar abgegrenzten, vordefinierten CRM-Arbeitsabläufen.

Darüber hinaus gibt Salesforce als „Nullnummer-Kunde“ von Koa auf seiner offiziellen Produktseite an: Bei der Nutzung von Tools hat Koa eine Genauigkeitssteigerung von 11 % erzielt; bei der Kontexterinnerung hat sich die Zuverlässigkeit von Koa um das 2,1-fache verbessert; und bei „lang andauernden Gesprächen“ hat sich die Kontextgedächtnisleistung von Koa um 15 % erhöht.

Man muss wissen, dass die Merkmale von Unternehmens-KI der häufige Aufruf von Tools sowie die Verarbeitung langer Kontexte und mehrstufiger Gespräche sind. Interne Tests von Salesforce zeigen, dass Koa bereits die Voraussetzungen für die Pilotphase erfüllt.

I. Warum hat Salesforce Koa auf den Markt gebracht?

Warum hat Salesforce also Koa auf den Markt gebracht? Es gibt hauptsächlich drei Gründe.

Erstens die Vertrauenskrise bei geschlossenen Modellen.

Kürzlich wurde bekannt, dass Zhipu im Hintergrund heimlich Arbeitsbereichsdateien von Nutzern paketiert und hochgeladen hat. Zhipu hat daraufhin in einer Kundengruppe reagiert und sich entschuldigt, angegeben, dass es sich um einen Systemfehler handele, der inzwischen behoben sei. Die betroffene Partei, Taiyuan Chengming Technology Co., Ltd., akzeptierte dies jedoch nicht:

Quelle: Taiyuan Chengming Technology Co., Ltd.

Ob es sich um einen Fehler handelt, lassen wir vorerst außer Acht. Aber ich glaube, niemand kann garantieren, dass ähnliche Vorfälle bei Anbietern von großen Modellen in Zukunft nicht mehr auftreten werden.

Wenn Salesforce sein eigenes vertikales großes Modell auf den Markt bringt, bedeutet dies, dass ein Teil der Kerndaten der Kunden nicht mehr zusätzlich an Drittanbieter von großen Modellen übermittelt werden muss, was natürlich das Risiko von Datenlecks verringert.

Man könnte sich fragen: Wird Salesforce die Daten der Kunden nicht unbefugt nutzen?

Ein entscheidender Punkt hierbei ist: Die Art und Weise, wie Salesforce Koa entwickelt, erfolgt durch Nachschulung.

Die Vortrainierung modernster großer Modelle entspricht der allgemeinen Fähigkeitsausbildung von der Grundschule bis zur Promotion, die Billionen von allgemeinen Textkorpora erfordert; die Nachschulung hingegen entspricht der Arbeitsausbildung von Mitarbeitern nach ihrer Einstellung, für die hochwertige, überprüfbare Geschäftsdaten benötigt werden.

Daher hat Rohan Kumar, Präsident für Plattformen und Technik bei Salesforce, bei der Vorstellung von Koa ausdrücklich erklärt: „Wir haben nicht ein einziges Byte an Kundendaten verwendet.“ Die offizielle Erklärung von Salesforce betont außerdem, dass seine Trainingskorpora vollständig aus synthetischen Szenen bestehen, die die Schlussfolgerung, Toolnutzung und Entscheidungsprozesse von Agentforce in CRM-Arbeitsabläufen simulieren, ohne die ursprünglichen Daten der Kunden zu verwenden.

Derzeit wird die Erklärung von Salesforce von den Kunden anerkannt. Zum Beispiel gehören zu den ersten Testkunden von Koa hochdatenempfindliche Kunden wie die Baxter Credit Union (Kreditgenossenschaft) und UChicago Medicine (Krankenhaus).

Der zweite Grund, warum Salesforce Koa auf den Markt bringt, ist die Verringerung der Abhängigkeit von modernsten großen Modellen.

Seit jeher sehen sich SaaS-Unternehmen Bedrohungen durch Anbieter von großen Modellen ausgesetzt: Mit jedem Fortschritt der großen Modelle müssen die SaaS-Unternehmen einen Schritt zurückweichen.

Aber Koa beweist, dass SaaS-Unternehmen ebenso in der Lage sind, ihre eigenen vertikalen großen Modelle zu erstellen. Angesichts der Tatsache, dass die Leistungsfähigkeit von quelloffenen großen Modellen ebenfalls schnell voranschreitet, werden die Fähigkeiten von auf Open Source basierenden vertikalen großen Modellen immer stärker werden.

Darüber hinaus ist das Geschäft mit modernsten großen Modellen ein hochmargiges Geschäft. Beispielsweise erwartet Anthropic, dass seine Bruttomarge 2026 50 % erreichen wird und bis 2028 sogar auf 77 % steigen wird.

Mit Koa hat Salesforce die Möglichkeit, die Abhängigkeit von externen Modellen zu verringern und Spielraum für die Verbesserung der Bruttomarge sowie für Vorteile für die Kunden zu schaffen.

Neben der Datensicherheit und der Verringerung der Abhängigkeit von modernsten großen Modellen gibt es meiner Meinung nach noch eine weitere strategische Überlegung von Salesforce bei der Einführung von Koa: die eigene KI-Transformation der SaaS-Unternehmen.

Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit großer Modelle zeichnet sich eine tödliche Krise ab: Auftraggeber könnten Softwareunternehmen umgehen und direkt mit großen Modellen ihre eigenen Agent-Software erstellen.

Um diesem Trend zu begegnen, müssen sich SaaS-Unternehmen eine Frage stellen: Wie können sie zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Eigenentwicklung von Auftraggebern werden?

Die Umwandlung in ein großes Modellunternehmen im vertikalen Bereich, das zur Infrastruktur für die Eigenentwicklung von Auftraggebern wird und diesen hilft, effizienter und qualitativ hochwertiger selbst zu entwickeln, ist wohl die beste Wahl.

II. Der treibende Kraft hinter Koa

Der wichtigste treibende Kraft hinter der Einführung von Koa ist NVIDIA. NVIDIA stellt nicht nur das quelloffene Gewichtsmodell Nemotron zur Verfügung, sondern auch die Toolkette für die Nachschulung und technische Zusammenarbeit.

Auf der diesjährigen Dreamforce-Konferenz von Salesforce ist Jensen Huang, CEO von NVIDIA, sogar persönlich aufgetreten, um Koa zu unterstützen, und er sagte:

Die Nutzungsrate von quelloffenen Modellen ist von 30 % zu Beginn des letzten Jahres auf inzwischen etwa 70 % gestiegen. Einerseits setzen die Menschen geschlossene Modelle mit exponentieller Geschwindigkeit ein, andererseits bauen sie ihre eigene kundenspezifische künstliche Intelligenz auf – denn jedes Softwareunternehmen ist ein KI-Unternehmen, und jedes Unternehmen wird zu einem KI-Unternehmen werden.

Jensen Huang

Im Klartext bedeutet das: Er sagt anderen SaaS-Unternehmen, sie sollen mit ihm zusammenarbeiten, damit sie wie Salesforce ihr eigenes Modell erhalten können.

Hat NVIDIA nicht berücksichtigt, dass dies Großkunden wie Anthropic verärgern könnte?

Dies bezieht sich auf die langfristige Strategie von NVIDIA: die souveräne KI für Unternehmen – also jedem Unternehmen zu helfen, zu einem KI-Unternehmen zu werden.

Man muss wissen, dass Anthropic zwar ein Großkunde von NVIDIA ist, aber die Anzahl der KI-Labors weltweit begrenzt ist und im Vergleich zu dem weitaus größeren Unternehmensmarkt keine große Rolle spielt.

Darüber hinaus arbeiten KI-Labors wie Anthropic aktiv an der „Entnvidianisierung“: Beispielsweise betreibt Anthropic derzeit über 1 Million Trainium2-Chips von AWS für das Claude-Modell. Darüber hinaus hat Anthropic zugesagt, innerhalb von zehn Jahren mehr als 100 Milliarden US-Dollar bei AWS (Graviton/Trainium) auszugeben, um eine Investition von 33 Milliarden US-Dollar von Amazon zu erhalten.

Es gibt also keine ewigen Freunde und keine ewigen Feinde, sondern nur ewige Interessen.

Offensichtlich entspricht die Unterstützung von Softwareunternehmen wie Salesforce bei der Nachschulung vertikaler großer Modelle eher den langfristigen Interessen von NVIDIA.

III. Wird Koa zu einem Branchentrend werden?

Wird die Nachschulung vertikaler großer Modelle also zu einem Branchentrend werden? Meiner persönlichen Meinung nach: Ja.

Neben den Überlegungen der Unternehmen in Bezug auf Datensicherheit und Kosten gibt es einen sehr wichtigen Grund: Quelloffene Modelle werden immer leistungsfähiger.

Obwohl quelloffene Modelle in kurzer Zeit die Spitzenmodelle mit geschlossenem Quellcode noch nicht übertreffen können, können sie in Kombination mit Nachschulung und Harness-Engineering bereits die meisten Anforderungen der Unternehmen erfüllen.

Unter diesen Umständen sind Softwareunternehmen und Unternehmen stark motiviert, eine „Strategie gemischter Modelle“ zu verfolgen: Für hoch spezialisierte, standardisierte und kontextklare Aufgaben wie CRM und HR werden die günstigeren und sichereren vertikalen großen Modelle eingesetzt; während für offene Forschung, komplexe Kreation und domänenübergreifende Schlussfolgerungen weiterhin Spitzenmodelle wie Claude und GPT aufgerufen werden.

Das bedeutet jedoch nicht, dass die Ära der „souveränen KI für Unternehmen“, von der Jensen Huang spricht, schnell kommen wird. Es gibt zwei entscheidende Hindernisse.

Erstens das Personalhindernis.

Die meisten Fachkräfte, die qualitativ hochwertige Nachschulungen durchführen können, arbeiten in Spitzen-KI-Labors oder großen Internetunternehmen. Viele Softwareunternehmen verfügen nicht über solche Fachkräfte, geschweige denn traditionelle Unternehmen.

Zweitens das Problem des Preis-Leistungs-Verhältnisses.

Die Voraussetzung dafür, dass Salesforce vertikale große Modelle nachschulen kann, ist das weltweit größte Aufrufvolumen von CRM-Systemen. Man muss wissen, dass der Quartalsumsatz von Salesforce Agentforce + Data 360 bereits fast 3,9 Milliarden US-Dollar beträgt. Nur mit einem so großen Umsatzvolumen lassen sich die enormen Kosten der Nachschulung decken.

Aber offensichtlich verfügen die meisten Softwareunternehmen nicht über ein so hohes Umsatzvolumen im KI-Bereich.

Trotzdem bin ich langfristig der Meinung, dass die Nachschulung vertikaler großer Modelle zu einem Trend werden wird.

Denn sowohl das Personalproblem als auch das Problem der Trainingskosten werden mit der kontinuierlichen Ausweitung der Marktnachfrage allmählich gemildert.

Nehmen wir die Ära des mobilen Internets als Beispiel: Als das iPhone gerade veröffentlicht wurde, erkannte Marc Benioff von Salesforce, dass eine neue Ära angebrochen war. Daraufhin gründete er schnell ein Entwicklerteam für mobiles SaaS, aber die Entwicklung verlief anfangs sehr schlecht, der Kern des Problems lag im Mangel an iOS-Entwicklern.

Aber wenige Jahre später gab es einen großen Boom an iOS-Entwicklern, und heute ist dieses Fachkräfteangebot sogar bereits überschüssig.

Im Klartext: Solange die Marktnachfrage anhaltend stark ist, wird das Angebot natürlich schnell ausgeweitet und die Preise sinken. Insbesondere in China sorgen wir uns nie um die Produktionskapazität, sondern nur um die Marktnachfrage.

Natürlich werden Spitzenmodelle wie Claude auch nach der Verbreitung vertikaler großer Modelle nicht vollständig ersetzt, denn bei einigen offenen, domänenübergreifenden komplexen Aufgaben sind die Spitzenmodelle zweifellos leistungsfähiger.

Aber sobald vertikale große Modelle verbreitet sind, wird sich die Landschaft der Unternehmenssoftwarebranche vollständig verändern.

SaaS-Unternehmen stehen den Kunden ohnehin näher. Sobald sie die vertikalen großen Modelle beherrschen und die Engpässe überwunden haben, wird KI von einer riesigen Bedrohung zu einer riesigen Chance werden.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „ToB Laoreng“, Autor: Wang Daiming, und wird von 36kr mit Genehmigung veröffentlicht.