​Salesforce 联手英伟达推出 Koa 推理大模型，向闭源 AI 巨头宣战

在年度Dreamforce技术大会上，企业软件巨头Salesforce正式发布了旗下首款推理大模型Koa，这款由Salesforce与英伟达联合研发的模型，标志着Salesforce正式摆脱对OpenAI、Anthropic等第三方闭源大模型的推理依赖，向闭源AI阵营发起直接商用挑战。

Dreamforce大会官宣Koa：Salesforce首款自研推理模型落地CRM场景

Koa基于英伟达开源的Nemotron 3 Super权重模型打造，后续由Salesforce结合自身近三十年CRM领域经验完成专项微调，专门针对销售记录更新、客服工单派发、后续跟进排期等CRM核心场景优化。Salesforce AI执行副总裁Jayesh Govindarajan公开表示，过去公司并非没有自研企业级推理模型的想法，但此前缺乏满足“性能第一梯队、数据溯源清晰、自主可控”三点要求的预训练底座，才迟迟没有推进，而英伟达Nemotron的出现填补了这一空白，解决了此前对部分开源模型训练数据来源不清晰的核心顾虑。

开源底座+合成数据训练：成本与安全双优势碾压闭源API

不同于闭源AI实验室要求企业上传文件、代码、提示词等全部业务数据的模式，Koa的训练全程未使用任何Salesforce真实客户数据，而是由团队自行生成覆盖14个以上行业的模拟业务合成数据集，完全还原客服投诉、销售成单等真实业务场景，从源头规避了专有信息通过模型输出泄露的风险。目前Koa已经内部部署于Slack代理程序中，协助员工快速查询信息、完成日常业务任务，实际验证了其业务场景下的实用性。
英伟达企业生成式AI软件副总裁卡里·安·布里斯基指出，依托Nemotron底座打造的独特推理架构，同时实现了三项核心目标：模型权重完全自主可控、首包响应速度快、推理运算效率高，从Token经济层面大幅降低企业AI使用成本。在Salesforce内部CRM基准测试中，Koa的表现与行业领先闭源模型相当甚至更优，业务处理错误率较第三方模型降低三倍，Token消耗成本也显著低于调用Claude、ChatGPT等同类产品。

试点已展开+多合作并行：2026年冬季全美上线，Agentforce年化收入破15亿

目前Koa已经向部分Agentforce试点客户开放，试点覆盖多领域机构：

• 赛车领域：一级方程式赛车（Formula 1）
• 医疗领域：芝加哥大学医学中心
• 企业服务领域：1-800Accountant、Baxter Credit Union、Xero
  预计2026年冬季将在美国地区全面上线。
  值得关注的是，Salesforce并未完全切断与闭源AI巨头的合作：此前刚与Anthropic达成的ClaudeForce合作项目仍在推进，企业用户仍可选择以Claude作为AI交互前端，所有业务数据依旧保存在Salesforce系统内，由其基础设施提供安全防护。此外，Salesforce同期还宣布了与AWS、Google Cloud的多项合作：接入Amazon Bedrock基础模型、实现Gemini Enterprise与CRM数据及Tableau分析能力的双向调用、将Commerce Cloud与Google通用商务协议结合拓展消费场景等。面向政府等高度监管行业，Salesforce还联合英伟达推出了可部署在私有云、隔离网络中的Missionforce专属AI系统，经后训练的英伟达模型预计2026年10月向部分客户开放。目前Salesforce旗下Agentforce的年化经常性收入已经突破15亿美元，年同比增长超过240%。

垂直推理模型崛起：AI竞争从“比聪明”转向“比业务价值”

Koa的发布被业内视为AI行业竞争重心转移的标志性事件：过去两年AI行业的主叙事是“谁的模型更聪明”，通用大模型厂商在基准测试上你追我赶，但企业客户越来越不愿意为“通用智力”支付溢价。Salesforce与英伟达的组合拳精准击中这一痛点：Koa不需要在通用能力榜单上刷分，只需要在销售转化率、客服解决率、营销ROI等硬业务指标上证明价值，直接以结果为导向重构企业AI的评估标准。
从英伟达的布局来看，开源Nemotron权重的战略也随着Koa的发布进一步落地：越多企业基于Nemotron训练自有垂直模型，对英伟达算力芯片的需求就会越旺盛，本质上是在培育一个绕开闭源API的生态。对于OpenAI、Anthropic等闭源AI实验室而言，真正的威胁不再是出现更聪明的通用模型，而是出现不需要那么“聪明”、但能直接帮企业赚钱的垂直模型——当客户开始用ROI而非基准测试评估AI价值时，通用大模型的光环必然会逐渐褪色。